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在复杂的环境中预测：股票流量一致的基于代理的仿真模型中的机器学习销售期望
本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。，我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果，该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性，尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润，尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望，这些期望在冲击不大时保持公正，因此提供了预测能力，在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字：基于代理的模型，机器学习，遗传算法，预测，政策冲击。JEL分类：C63，D84，E32，E37。
严重的De-Novo Palmoplantar和指甲牛皮癣使Nivolumab的转移性黑色素瘤复杂化
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雌性小鼠在产前暴露于丙戊酸表现出复杂的社会行为缺陷
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，主要由社会交流中的缺陷以及刻板印象和限制的行为和利益，男性对女性偏见为4.2/1。使用广泛实施的三核测试程序，通常在男性和女性中很少分析ASD动物模型中的社会行为。在这里，我们实施了一个新的程序，即实时鼠标跟踪器（LMT），结合了人工智能，机器学习程序和行为指标。，我们在胚胎第12.5天在产前暴露于丙戊酸（VPA）（450 mg/kg）的小鼠上使用了它，这是我们以前已广泛表征的广泛认识和有效的ASD模型。我们专注于雌性小鼠后代，在这种情况下，在使用3-CT程序时很少有社会缺陷被记录。我们记录了与这些小鼠的社会行为有关的几个参数，在四只雌性小鼠组中连续三天持续三天。对4例使用相同治疗（4个盐水或4个VPA）或不同治疗方法（3盐水和1个VPA）组进行了比较。我们报告说，VPA女性显示出几种类型的社会缺陷，这些缺陷在本质上和随时间而言是不同的。当VPA小鼠与盐碱小鼠一起放置在LMT中时，它们的社会缺陷最早在实验开始时就显示出显着改善，在实验的整个过程中最多可持续3天。我们的发现表明，ASD可能在女性中被诊断出来。他们还暗示，与典型个体的存在可以改善与ASD相关的社会缺陷。
捕获人类战略决策的复杂性
了解人们在战略环境中的行为如何 - 根据自己对他人行为的期望做出决定 - 在行为科学中是一个长期存在的问题。我们在两人矩阵游戏中初次玩游戏的背景下进行了战略决策的最大研究，分析了超过2,400多个程序生成的游戏的90,000多个人类决策，这些游戏比以前的数据集更宽。我们表明，对这些数据训练的深层神经网络比领导战略行为理论更好地预测了人们的选择，这表明存在这些理论并未解释的系统变化。然后，我们修改网络以产生一种新的，可解释的行为模型，揭示原始网络对人的了解：他们最佳响应的能力和推理他人的能力取决于单个游戏的复杂性。这种上下文依赖性对于解释与战略决策中的理性纳什均衡，响应时间和不确定性的偏差至关重要。更广泛地说，我们的结果表明，如何在预测之外应用机器学习，以进一步帮助产生对复杂人类行为的新解释。
对复杂犯罪现场对象的自适应深度学习...
犯罪现场调查通常发生在复杂的环境中，在复杂的环境中，可能会隐藏，遮挡或分散在混乱的背景中。传统的对象检测方法经常面临此类挑战，导致错过或不准确地识别关键的法医元素。本研究提出了一个自适应深度学习框架，旨在在复杂的犯罪现场中精确的对象检测。通过利用高级卷积神经网络（CNN），基于区域的CNN（R-CNN）和注意机制，提出的模型动态适应了不同的犯罪现场条件，无论大小，方向或遮挡，都可以有效地识别对象。框架集成了多尺度特征提取，上下文感知学习和自适应学习率，以提高准确性和鲁棒性。将Yolov8和掩码R-CNN合并用于实时检测和实例分段，该系统可确保对象定位和分类的高精度。对各种犯罪现场数据集进行了广泛的测试，证明了该模型的出色表现，平均平均精度（MAP）为92.5％，同时显着降低了误报和负面因素。这种适应性方法不仅简化了法医研究，而且还可以最大程度地减少人为错误，为执法机构提供了可靠，有效的工具。未来的研究将着重于将系统的功能扩展到3D犯罪现场重建和跨域法医分析。
心脏手术时间对具有复杂先天性心脏病（CHD）的新生儿神经发育结局的影响
抽象的碳化硅（SIC）的目标是由于其出色的热性能，是功率微电子的第一材料。SIC技术的最新进展最终使Crystalline SIC纳米结构的制造。然而，纳米级SIC的热性能仍然忽略了。在这里，我们系统地研究了SIC纳米结构的热传导，包括纳米膜，纳米线和语音晶体。我们的测量结果表明，纳米结构的热导率比批量低几倍，并且值与结构的最狭小维度成比例。在最小的纳米结构中，导热率达到了批量的10％。为了更好地了解SIC中的纳米级热传输，我们还探测了声子在纳米结构中的平均自由路径和连贯的热传导。我们的理论模型将观察到的热传导的抑制与表面声子散射联系起来，这限制了声子的含义自由路径，从而降低了导热率。这项工作揭示了SIC纳米结构的热特性并解释了它们的起源，从而实现了SIC微电子的逼真的热工程。
弹性站点模型的电子复杂性用于Fenc催化剂
由于单原子催化剂的高度潜在的小分子激活反应，因此在实验和计算上进行了广泛的研究，但其活性位点的结构和电子细节仍然难以捉摸。通过核特异性光谱法取得了很多进展，例如Mössbauer光谱法以探测Fenc催化剂的氧气还原反应。这些研究通常与主动站点模型的计算研究相辅相成。我们在这里报告使用两个突出的Fenc活性位点模型，即FEN 4 C 10（吡啶氮氮协调）和FEN 4 C 12（吡咯氮协调），使用分子和周期性方法的元素催化剂的计算模型大小。我们进一步推出了这些模型的电子复杂性，不仅包括预期的低自旋，中间自旋和高自旋构型，而且还包括内部氧化还原事件，以及类似石墨烯的环境中的未配对电子，这些环境是富特磁性或抗fiferromagnet上的抗铁磁性或抗fiffiferromagnet的，与无型电子搭配的电子。一个关键的结论是，方平面结构无法解释实验观察到的高自旋物种。相反，需要铁的轴向位移或轴向配体的结合来稳定高自旋构型，这对解释实验数据具有影响，从而对氧还原反应的机制产生影响。
通过机器学习3D光束成型的机器学习检索复杂的传输矩阵
摘要 - 使用多模纤维用于越来越多的应用，例如光电信，内窥镜成像或激光束成型，这是一个上升趋势，这些应用需要了解纤维特性。在本文中，我们提出了一种新方法，用于从一组没有干涉测量的斑点输出模式中学习多模光纤的复杂传输矩阵。在第一步中，我们的方法找到了一个模型，可以预测多模纤维远端相干光束的强度模式。在第二步中，通过在远场中使用一些额外的强度图像来改进该模型，从而预测了实际的3D复合场，而无需使用参考光束，就可以预测离开多模纤维。我们的两步方法通过标准的50µm核直径踏板纤维在数值和实验上进行了验证，该纤维在1064nm时指导高达140 LP模式。在实验上，使用验证集，我们在近场和远场的纤维输出处获得了预测和真实斑点图像之间的相似性和98.5％的相似性，证明了检索到的复杂传输矩阵的准确性。最后，我们成功地在两个平面中同时证明了图像的投影，以证明复杂场塑造的证明。索引术语 - 机器学习，多模纤维，复杂传输矩阵，无参考方法，可变形镜
人类结肠：一个复杂的生物反应器。功能性营养链厌氧消化的概念建模
3 Université Paris XI, , France (E-mail: Beatrice.Laroche@lss.supelec.fr ) 4 INRA, UR910, Unité d'Ecologie et Physiologie du Système Digestif, Domaine de Vilvert, 78352 Jouy en Josas Cedex, France (E-mail: marion.leclerc@jouy.inra.fr ) Abstract本文介绍了人类结肠中碳水化合物厌氧消化的模型结构的描述。由于厌氧消化在消化剂和动物胃肠道中类似地发生，因此提出了这些系统之间的相似之处。该过程的水力行为，反应机制和转运现象被确定为构建数学模型的关键初步步骤。在此基础上，提出了验证模型的障碍，并提出了初步方法来评估所获得的结构的充分性，该结构的构建最小的微生物群模型。数学模型将在动物模型上进一步验证，该模型由由人类大肠子接种模型微生物联盟接种的轴突啮齿动物。这种方法对于更好地理解人类消化道，作为一个复杂的系统以及微生物群在人类健康中的作用非常有用。关键字厌氧消化建模；碳营养链；人类结肠；微生物群引言人类结肠（也称为大肠）是肠内的厌氧室。它的主要功能是通过消化纤维的降解为人体带来能量（即复杂的碳水化合物）未水解并吸收在上部消化道中（MacFarlane和Cummings，1991）。除了纤维降解的代谢方面外，宿主与细菌群落之间的相互作用刚刚开始被理解。共生微生物在人类健康中起着重要作用。例如，它们参与炎症性肠道疾病现在已经有充分的文献证明（Gill等，2006）。尽管在人类健康中起了重要作用，但肠道菌群组成和功能仍然有待阐明。胃肠道研究（GIT）微生物群的主要局限性是其微生物多样性超过数百种（Eckburg等，2005），而培养的细菌数量很少，占总微生物细胞的20％（Suau等，1999）。然而，分子方法首先通过元基因组学方法靶向16sRDNA基因和功能基因，可以更好地表征细菌多样性和未培养物种的功能（Manichanh等，2006，Gloux等，2007，2007，Gill等，Gill等，2006）。在文献中，人工系统（化学稳定）或硅方法已被用来研究系统的特定方面，例如微生物竞争（Ballyk等，2001），VFA吸收（Tyagi等，2002; Minekus等，1999）和主机之间的相互作用和相互作用。但是，这些模型都没有整合大肠的生理参数，生化过程和通量以及功能性微生物多样性。由于其生物学复杂性，对人类肠道生态系统的建模确实是一个具有挑战性的主题。这也是更好地理解碳水化合物发酵的关键步骤。此外，模型开发在理解微生物群落对消化系统在健康个体和炎症性疾病发展中的稳定性方面的影响中起着重要作用。这种模型将用于研究饮食方案对人类胃肠道菌群的影响。该模型也将是体内和体外实验设计的非常有用的工具，因为医疗领域和私人公司（药品，营养，益生菌）都需要代表“健康肠道微生物群”的生物学工具。
针对克服前列腺癌耐药性的代谢脆弱性：apalutamide和复杂I抑制作用的双重治疗
摘要：前列腺癌（PCA）经常变得耐药，对有效的管理提出了重要的挑战。尽管对雄激素剥夺治疗的初始治疗可以控制晚期PCA，但随后的耐药机制允许肿瘤细胞继续生长，需要采取替代方法。这项研究深入研究了不同PCA亚型的特定代谢依赖性，并探讨了结合雄激素受体（AR）抑制（ARN具有线粒体复合物I抑制（IACS））的潜在协同作用。我们检查了正常前列腺上皮细胞（PNT1A），雄激素敏感细胞（LNCAP和C4-2）的代谢行为以及与雄激素独立的细胞（PC-3）使用ARN，IACS或组合时。结果发现了跨PCA亚型的不同线粒体活性，雄激素依赖性细胞表现出增强的氧化磷酸化（OXPHOS）。在多个PCA细胞系中，ARN和IACS辅助细胞增殖的结合。细胞生物能分析表明，IACS减少了OXPHOS，而ARN阻碍了某些PCA细胞中的糖酵解。另外，送乳糖补充破坏了代谢重编程引起的补偿性糖酵解机制。值得注意的是，葡萄糖抑制条件提高了PCA细胞对线粒体抑制的敏感性，尤其是在抗性PC-3细胞中。总体而言，这项研究阐明了PCA中AR信号传导，代谢适应性和治疗耐药性之间的复杂相互作用。这些发现提供了对亚型特异性代谢纤维文件的有价值的见解，并提出了一种有前途的策略，通过利用其代谢脆弱性来靶向PCA细胞。