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manigussian：多任务机器人操纵的动态高斯碎片
摘要。在非结构化环境中执行语言条件的机器人操纵任务对于一般的智能机器人高度要求。常规的机器人操纵方法通常会学习对动作预测观察的单一表示，这忽略了人类目标组成的场景级时空动力学。在本文中，我们提出了一种动态的高斯分裂方法，名为Manigaussian多任务机器人操纵，该方法通过未来场景重建进行了场景动态。具体而言，我们首先要介绍动态的高斯脱落框架，该框架渗透了高斯嵌入空间中的半义传播，其中利用语义表示来预测最佳的机器人动作。然后，我们构建了一个高斯世界模型，以参数化我们动态的高斯脱落框架中的分布，该框架通过未来的场景重建在交互式环境中提供了信息性的范围。我们通过166个变体评估了10个RLBench任务的Manigussian，结果表明我们的框架可以比最先进的方法胜过13。平均成功率1％。
Khaya Grandifoliola茎皮与Heligmosomoides Polygyrus的乙醇和水提取物的驱虫活性：体外和计算机方法 一种基于电路的方法来调节帕金森氏病 海洋古细菌的烷烃厌氧降解 海洋古细菌的烷烃厌氧降解 了解锂离子电池的混合正极电极中的电荷传递动力学 假酶Trib3对HER2受体途径进行负调节，并且是腔内乳腺癌良好预后的生物标志物 通过靶向甲戊酸途径来克服PLK1抑制剂耐药性，以损害大肠癌中的AXL扭曲轴 对可充电毫克电池潜力的实用观点 光电和光学温度测定法 通过二氧化硅微粒过滤对白葡萄酒的微生物稳定1 从神经系统到精神疾病 葡萄园中的微生物群生态系统服务 用钙离子 - ... 功能化的粉末有机涂料 跨性粪便微生物群移植对成年大鼠代谢和激素状态的影响 在部分免疫和再感染下结构化种群中的疫苗接种策略 肠道菌群和糖尿病：研究，翻译和... SUMO对神经系统发展的控制 RNA干扰昆虫：从基因表达调节的自然机制到生物技术作物保护承诺 量子相干启用自动热机中的混合多任务和多源机制
1医学与药学学院微生物，血液学和免疫学系，DSchang大学，P.O。Box 96, Dschang, Cameroon 2 Laboratory of Tropical and Emerging Infectious Diseases, Buea, Cameroon 3 Molecular Design and Synthesis, Department of Chemistry, KU Leuven, Celestijnenlaan 200F, Leuven B-3001, Belgium 4 Department of Biomedical Sciences, Faculty of Health Sciences, University of Bamenda, P.O.Box 39，Bambili，喀麦隆5综合系统生物学研究所（I2SYSBIO），Valencia的CSIC-大学，Paterna 46980，西班牙6日6医学实验室科学系，Bamenda大学卫生科学学院，P.O. BOX 39，BAMBILI，喀麦隆7动物生物学系，科学系，DSchang大学，P.O。 box 067，Dschang，喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室，国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学，甘尼医科大学，甘尼医学院，341000，中国>Box 39，Bambili，喀麦隆5综合系统生物学研究所（I2SYSBIO），Valencia的CSIC-大学，Paterna 46980，西班牙6日6医学实验室科学系，Bamenda大学卫生科学学院，P.O.BOX 39，BAMBILI，喀麦隆7动物生物学系，科学系，DSchang大学，P.O。 box 067，Dschang，喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室，国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学，甘尼医科大学，甘尼医学院，341000，中国>BOX 39，BAMBILI，喀麦隆7动物生物学系，科学系，DSchang大学，P.O。box 067，Dschang，喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室，国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学，甘尼医科大学，甘尼医学院，341000，中国
通过基于连续功能的并发组成的连续控制中的多任务增强学习
摘要 - 越来越多地使用深入强化学习（DRL）框架来解决机器人技术中的高维连续控制任务。然而，由于缺乏样本效率，在机器人域中将DRL应用于在线学习实际上仍然是不可行的。一个原因是，DRL代理不利用以前任务的解决方案。基于后继功能（SFS）的多任务DRL代理的最新工作已被证明在提高样本效率方面非常有前途。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，该方法统一了两个先前的多任务RL框架，SF-GPI和价值组成，并将它们适应连续的控制域。我们利用后继功能的组成属性来构成一组原始人的策略分布，而无需培训任何新的政策。最后，为了证明多任务机制，我们基于Isaacgym提出了概念验证的基准环境，尖端和指针，这有助于大规模平行化以加速实验。我们的实验结果表明，我们的多任务代理具有与软演员 - 批评者（SAC）相同的单任务性能，并且代理可以成功地转移到新的看不见的任务中。我们在https://github.com/robot-poception-group/ concurrent_composition提供的代码作为开放源代码。
通过联合多任务稀疏规范相关分析和分类来识别诊断特异性基因型 - 表型关联
摘要：基因疗法在与年龄相关的黄斑变性（AMD），糖尿病性视网膜病（DR）和糖尿病性黄斑水肿（DME）的治疗领域中有望成为一种变革性方法，旨在应对频繁的频繁发生的抗血管内血管内膜生长因子（VEGF）的挑战。本手稿评论了这些疾病的持续基因治疗临床试验，包括ABBV-RGX-314，ixoberogene Soroparvovec（IXO-VEC）和4D-150。ABBV-RGX-314利用腺相关病毒（AAV）载体来提供编码ranibizumab样抗VEGF抗体抗体片段的转基因，在1/2A和正在进行的阶段2B/3试验中表现出令人鼓舞的结果。IXO-VEC使用AAV2.7M8 CAPSID用于玻璃体内递送的转基因表达Aflibercept，在第1阶段和正在进行的2阶段试验中表现出令人鼓舞的结果。4d-150利用进化的载体表达Aflibercept和VEGF-C抑制性RNAi，在1/2阶段的研究中表现出阳性的临时结果。审查的其他疗法包括EXG102-031，FT-003，KH631，OLX10212，JNJ-1887，4D-175和OCU410。这些疗法提供了降低的治疗频率和增强安全概况的潜在优势，这代表了管理范式向耐用和有效的基于细胞的生物效果的范式。基因疗法中的这些进步有望改善AMD的结果并应对DME和DR的复杂挑战，从而为治疗糖尿病眼病提供了新的途径。
多任务学习的触觉嵌入
摘要 - 触觉传感在人类的感知和操纵任务中起关键作用，使我们能够直观地理解任务动态并实时适应我们的行动。将这种触觉智能传输到机器人系统将有助于智能代理理解任务约束，并准确地解释他们正在与之交互的对象和自己的操作的动态。尽管由于触觉传感器形式的多样性，操纵任务和学习目标的多样性，虽然将机器人带入这种触觉智能方面已经取得了重大进展，但仍在有效地利用触觉信息。为了应对这一挑战，我们提出了一个统一的触觉嵌入空间，能够预测多种以任务为中心的质量。我们从各种任务中的人类演示中收集触觉数据，并利用此数据来构建一个共享的潜在空间，以进行任务阶段分类，对象动态估计和触觉动态预测。通过实验和消融研究，我们证明了我们共享的触觉潜在空间的有效性，以实现更准确和适应能力的触觉网络，显示出在单任务训练中的提高高达84％。
疏水素：多任务蛋白
疏水性是由纤维真菌产生的小两亲性细胞外蛋白。它们是表面活性蛋白，它们的功能主要与它们在疏水 - 亲水性接口处自我组装成两亲性单层的能力有关。取决于其水文模式和纯粹的要求，它们被分为I类和II类；两者都在整个序列中均表现出八个保守的半胱氨酸，形成了四个拆桥，它们产生了四个循环，可以使蛋白质以其单体和折叠形式稳定。I类杂菌环比II类杂菌环更扩展，从而导致不同表面的组装差异，并伴随着蛋白质结构的构象变化。 在单体杂素糖基化形式中，疏水素富含β-地表结构，同时在水中组装时 - 空气界面在其结构中增加了β-单表的含量，并且与水的界面和疏水固体在界面上，以及诸如TE的杂化固体，例如TE的形成也诱导了α-α-α-α-α-α-α-elix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -a -Helix -a -Helix -α-固定结构。 由I类生成的单层是稳定的结构，称为纤维或rodlets，II类仅产生聚集体。 I类在其序列中呈现糖基化链。这会导致α-螺旋结构的形成，从而促进有序的组件，这需要它们的稳定性和高不溶性。 原纤维可以与三氟乙酸和甲酸分离，而三乙酸可以展开蛋白质，而60％乙醇和2％十二烷基硫酸钠溶液解散了II类聚集体。I类杂菌环比II类杂菌环更扩展，从而导致不同表面的组装差异，并伴随着蛋白质结构的构象变化。在单体杂素糖基化形式中，疏水素富含β-地表结构，同时在水中组装时 - 空气界面在其结构中增加了β-单表的含量，并且与水的界面和疏水固体在界面上，以及诸如TE的杂化固体，例如TE的形成也诱导了α-α-α-α-α-α-α-elix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -a -Helix -a -Helix -α-固定结构。由I类生成的单层是稳定的结构，称为纤维或rodlets，II类仅产生聚集体。I类在其序列中呈现糖基化链。这会导致α-螺旋结构的形成，从而促进有序的组件，这需要它们的稳定性和高不溶性。 原纤维可以与三氟乙酸和甲酸分离，而三乙酸可以展开蛋白质，而60％乙醇和2％十二烷基硫酸钠溶液解散了II类聚集体。I类在其序列中呈现糖基化链。这会导致α-螺旋结构的形成，从而促进有序的组件，这需要它们的稳定性和高不溶性。原纤维可以与三氟乙酸和甲酸分离，而三乙酸可以展开蛋白质，而60％乙醇和2％十二烷基硫酸钠溶液解散了II类聚集体。
RNA干扰昆虫：从基因表达调节的自然机制到生物技术作物保护承诺量子相干启用自动热机中的混合多任务和多源机制
非平衡效应可能会对执行热力学任务（例如制冷或热泵）的热力器的性能产生深远影响。通过量子相干性提高热力学操作的性能的可能性特别感兴趣，但需要在量子水平上对热量和工作进行足够的表征。在这项工作中，我们证明了在为三端机器供电的热储层中少量连贯性的存在，可以使组合和混合模式的外观和混合模式组合在一起，可以同时执行单个热力学任务，或者同时执行多个热力学任务。我们确定了这种具有连贯的操作模式的性能，以获得其功率和效率。在混合方案的情况下，热水浴中的一致性存在可以增加功率，同时保持高效率。另一方面，在联合政权中，出现了一种对比行为，使连贯性对功率输出和效率产生不利影响。
多任务现实世界图像恢复的轻量级扩散
扩散模型的出现代表了生成建模，表现出非凡的能力，可以从文本输入中产生高保真图像。与此同时，图像恢复（IR），包括超分辨率，脱毛，去核，涂料和压缩，仍然是低级视力研究中的重要领域。最近，将扩散模型集成到IR任务中的趋势越来越大，产生的结果超过了以前的方法。尽管如此，扩散模型在IR中的应用提出了自己的一系列挑战，包括模型设计中的复杂性以及有关操作效率的关注点。该项目从Wang等人的“实用扩散的先验扩散”（StablesR）中汲取了灵感。[2023]，它巧妙地采用了预训练的文本对图像扩散模型的生成能力来增强盲目的超级分辨率（SR）任务。Stables的框架如图1所示。这项研究展示了与未修饰的稳定扩散Rombach等人进行微调的时间感知编码器。[2022]模型，可导致重大的恢复改进，同时保持原始的生成框架并减少培训费用。在这个项目中，我们旨在扩大跨各种IR任务中Stables的应用，并调查更轻巧的解决方案的潜力。
从视觉到见解：一种具有视觉语言解码模型的多任务方法
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年2月20日发布的此版本中显示在版权所有的此版本中。 https://doi.org/10.1101/2024.02.16.580578 doi：Biorxiv Preprint
从视觉到洞察力：基于视觉语言解码模型的多任务方法
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 2 月 21 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.02.16.580578 doi：bioRxiv 预印本