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逆向工程射击模式的超级计算机框架识别其突触输入
m--chardon@northwestern.edu 1 Neuroscience系，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 2美国加利福尼亚州洛杉矶的加利福尼亚州立大学电气和计算机工程系7分。 3 Argonne领导力计算设施，Argonne National 9实验室，美国伊利诺伊州Lemont； 4美国伊利诺伊州埃文斯顿市西北10大学电气工程系； 5美国伊利诺伊州芝加哥西北11大学生物医学工程系； 6英特尔公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉；美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学的12个生理学与生物物理学系7； 8实物13医学和康复，美国伊利诺伊州芝加哥的雪莉·瑞安（Shirley Ryan）能力实验室； 9物理疗法和人类运动科学，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 15 10美国伊利诺伊州埃文斯顿的西北 - 阿尔贡科学与工程学院（NAISE）16m--chardon@northwestern.edu 1 Neuroscience系，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 2美国加利福尼亚州洛杉矶的加利福尼亚州立大学电气和计算机工程系7分。 3 Argonne领导力计算设施，Argonne National 9实验室，美国伊利诺伊州Lemont； 4美国伊利诺伊州埃文斯顿市西北10大学电气工程系； 5美国伊利诺伊州芝加哥西北11大学生物医学工程系； 6英特尔公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉；美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学的12个生理学与生物物理学系7； 8实物13医学和康复，美国伊利诺伊州芝加哥的雪莉·瑞安（Shirley Ryan）能力实验室； 9物理疗法和人类运动科学，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 15 10美国伊利诺伊州埃文斯顿的西北 - 阿尔贡科学与工程学院（NAISE）16
聚合物生物降解性信息的零射击实体识别：polybd上的gpt-4O
分类，并为政策和工业实践提供信息。开发用于提取聚商生物降解性数据的自动化工具可以大大提高现有研究的效率，可访问性和适用性，从而加速科学的进步和实践实施。与物质领域专家合作进行的这项研究旨在促进知识整合以增强材料循环。为了支持准确的，特异性模型的开发，我们提出了PolyBD，这是一种在聚合物生物降解性上进行的进行进行的数据集。数据集由100篇研究文章组成，记录了微生物或酶和聚合物之间的相互作用。每篇文章都被手动分割成句子并在实体级别注释，捕获聚合物，细菌，真菌和酶（见图1）。为了改善域专家注释的效用，在多个层次级别注释实体。，例如，如图1所示，“粘膜杆菌”（物种）和“铬细菌”（属）均被注释。未来的注释效果将这些细菌实体与其相应的本体论条目联系起来。在关系注释过程中，聚合物“聚合物聚合物”将与属和物种水平的注释相结合，从而使对聚合物 - 细菌相互作用有全面的了解。polybd包含大量嵌套的象征 - 图1中包含的实体，例如“ Chro-mobacterium”和“ Rhizopus” - 在提取方面面临着相当大的挑战。能够解决嵌套命名实体识别（NER）的方法很少，尤其是在专用域中[5]。鉴于此任务的知识密集型性质 - 区分
利用机器学习优化穿越高射炮射击的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这与穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的所有类型的飞机、导弹和无人机相关。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接对高射炮进行建模的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的反应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成防空火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近防武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以通过神经网络（即所谓的深度 Q 学习 (DQN)）进行补充，以处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了一个防空炮位的亚音速飞行走廊通行结果。
射击器与嗡嗡的蜜蜂干扰物对缓解疼痛和焦虑的影响
Elrifaey 3，Maha Elsayed Elaraby 4 1埃及护理学院/塔塔大学的儿科护理示威者。2埃及护理学院/塔塔大学儿科护理教授。3助理教授。埃及医学院/坦塔大学学院儿科内分泌系4儿科护理讲师，埃及护理学院/塔塔大学。抽象背景：1型糖尿病的特征是胰岛素缺乏，因为胰腺β细胞的自身免疫性破坏。患有1型糖尿病的儿童需要终身胰岛素治疗。非药理学方法作为嗡嗡的蜜蜂和射击者，用于减轻儿童的疼痛和焦虑。AIM：本研究的目的是评估射击体与嗡嗡声蜜蜂干扰物对I型糖尿病儿童胰岛素注射期间缓解疼痛和焦虑的影响。研究设计：使用了随机对照实验研究设计。受试者：招募了来自Tanta Main University Hospital的儿科内分泌科的90名1型糖尿病儿童的简单随机取样。工具：使用了三种工具，工具（i）：儿童病史，工具（ii）：FLACC疼痛量表和工具（III）：视觉面部焦虑量表。结果：在胰岛素注射期间，嗡嗡的蜜蜂组的儿童的FLACC疼痛量表和视觉面部焦虑量表的平均得分较低。在整个研究期间，在疼痛水平和焦虑水平之间发现较高的统计学意义相关性。 嗡嗡的蜜蜂比击球手更有效。 在基因易感性中很常见较高的统计学意义相关性。嗡嗡的蜜蜂比击球手更有效。在基因易感性结论：Buzzy Bee和Shot Blocker均对1型糖尿病儿童的减轻疼痛和焦虑产生积极影响。建议：在照顾儿童时，必须将疼痛和焦虑评估的实施纳入常规评估中。针对儿科护士开发有关非药物技术的教育计划，包括射击者和嗡嗡声蜜蜂，以最大程度地减少与疼痛和焦虑相关的程序。关键字：焦虑，嗡嗡的蜜蜂，儿童，干扰因素，胰岛素注射，射击器，类型1糖尿病。引言糖尿病（DM）是一组代谢性疾病，其特征是糖尿和高血糖。缺席，破坏或β细胞的丢失会导致1型糖尿病（T1DM）。（1）1型糖尿病的儿童的特征是胰岛素缺乏。
尝试瞄准并射击飞行良好的米格 21！ - DigitalOcean
尝试瞄准并射击飞行良好的米格 21！Predrag Pavlovic，文凭。和 Nenad Pavlovic，文凭，JAT 航空公司 现代战斗机的机动性是通过其飞行速度以及可以维持多大的迎角并仍然转弯来衡量的。在某些战争情况下，美国评估和侵略者使用，米格 21 已表明它可以跟上这一领域的现代飞机。飞机制造商一度认为这无关紧要，并对迎角施加限制。在低速下以超过允许的 28-33 度局部迎角飞行可以相对安全地实现曾经被认为是现代战斗机特权的机动性。几年前，媒体上出现了关于 1973 年以色列-阿拉伯战争期间一场混战的报道和证词。当时埃及米格 21 飞行员在 3000 英尺的起始高度成功完成 Split-S 机动，不到手册规定的最低空域的一半（约 6750 英尺）。可以在互联网上找到适当的模拟：http://www.youtube.com/watch?v=bQMzK2WfYYM&feature=player_embedded
自主导航导航的零射击增强学习策略
目的：对心血管疾病的治疗需要对导丝和导管进行复杂而挑战性的导航。这通常会导致长期干预措施，在此过程中，患者和临床医生暴露于X射线辐射。深度强化学习方法在学习此任务方面表现出了希望，并且可能是在机器人干预过程中自动导管导航的关键。然而，现有的培训方法显示出有限的能力，可以概括看不见的血管解剖结构，每次几何变化时都需要重新训练。方法：在本文中，我们为三维自主内血管内导航提出了零射击学习策略。使用一组非常小的分支模式训练集，我们的增强学习算法能够学习一个控制，然后可以将其应用于不看到的无需再培训的情况下。结果：我们在4种不同的血管系统上演示了我们的方法，在达到这些解剖学的随机靶标时，平均成功率为95％。我们的策略在计算上也有效，可以在2小时内对控制器进行训练。结论：我们的培训方法证明了其具有不同特征的不观察几何形状的能力，这要归功于几乎形状不变的观察空间。关键字 - 强化学习，控制，血管内导航，机器人技术
基于双向RNN的3D医疗图像分割的少数射击学习
在3D医学图像中对感兴趣的器官进行分割是准确诊断和纵向研究的必要条件。尽管使用深度学习的最新进展已显示出许多细分任务的成功，但是高性能需要大的数据集，而注释过程既耗时又耗时。在本文中，我们提出了一个3D少数射击分割框架，以使用目标器官注释的有限训练样本进行准确的器官序列。为了实现这一目标，像U-NET一样的网络旨在通过了解支持数据的2D片与查询图像之间的关系，包括辅助门控复发单元（GRU），该单元（GRU）了解相邻切片之间编码特征的一致性。此外，我们会介绍一种传输学习方法，以通过在支持数据中采样的任意支持和查询数据进行测试之前对模型进行更新，以适应目标图像和器官的特征。我们使用带有不同器官注释的三个3D CT数据集评估了我们提出的模型。我们的模型比最先进的射击分段模型产生了显着提高的性能，并且与经过更多目标培训数据训练的完全监督模型相当。
批量射击罪犯的定量比较，他们先发制人使用社交媒体
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地热技术办公室增强了地热射击分析
增强的地热射击分析基于2019年GTO报告Geovision中的技术假设：利用我们脚下的热量。对于Earthshot，我们根据最近的技术进步更新了EGS的一些技术成本和性能假设，并更新了EGS资源的潜力，以包括更详细的分析。钻井成本比Geovision中使用的值降低了20％。井生产率从Geovision的所有井的4.6 kg/s/bar提高到注射井的70 kg/s/bar，生产井的38.1 kg/s/bar，生产井流速略有增加到125 kg/s。更高的井生产率和流速导致井的井和寄生泵的损失更少。电厂尺寸也增加到100兆瓦e。使用EGS资源的区域研究用于增强美国西部的EGS资源潜力。 包括详细研究发现的较浅和更高质量的EGS资源。使用EGS资源的区域研究用于增强美国西部的EGS资源潜力。包括详细研究发现的较浅和更高质量的EGS资源。