我们提出了一个以工业规模部署的新型播客推荐系统。该系统成功地优化了数以千万名听众数月来展开的个人聆听之旅。偏离了为短期代理指标优化机器学习算法的普遍行业实践时,该系统在A/B测试中大大提高了长期性能。本文提供了有关我们方法如何应对归因,协调和测量挑战的见解,这些挑战通常会阻碍这种长期优化。为了将这些实际见解与更广泛的学术框架相关,我们转向强化学习(RL)。使用RL的语言,我们制定了用户与建议系统的重复关系的全面模型。然后,在此模型中,我们将方法确定为对现有推荐系统组件的策略改进更新,并通过对价值功能和用户态表示的量身定制建模来增强。说明性的离线实验表明,与黑盒方法相比,这种专业建模可将数据要求减少多达120,000倍。
载脂蛋白 A-I (apoA1) 的 C 端缺失的晶体结构显示,蛋白质氨基一半(从残基 8 到 115)中存在较大的螺旋束结构。使用定点诱变、胍或热变性、无细胞脂质体清除和细胞 ABCA1 介导的胆固醇流出试验,我们证明当该束展开的热力学障碍降低时,可以发生 apoA1 脂化。C 端的缺失使束更难展开,导致 apoA1 脂化的丧失,这可以通过点突变(例如 Trp8Ala)和氨基端短至 8 个残基的截断来逆转,这两种方法都有助于螺旋束展开。通过二硫键锁定束会导致 apoA1 脂化的丧失。我们提出了一个模型,其中 C 端作用于 N 端,使该螺旋束不稳定。当脂质与 C 端结合时,Trp8 与 Phe57、Arg61、Leu64、Val67、Phe71 和 Trp72 相互作用时被取代,从而使该束不稳定。但是,当 C 端被删除时,Trp8 无法被取代,束无法展开,apoA1 无法被脂质化。
我们提出了一个精确可解的玩具模型,用于 N 个量子比特的置换不变图状态的连续耗散动力学。此类状态局部等效于 N 个量子比特的 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态,后者是许多量子信息处理装置中的基本资源。我们重点研究由 Lindblad 主方程控制的状态的时间演化,该方程具有三个标准单量子比特跳跃算子,哈密顿量部分设置为零。通过推导出在 Pauli 基中随时展开的可观测量的期望值的解析表达式,我们分析了非平凡的中间时间动力学。使用基于矩阵乘积算子的数值求解器,我们模拟了最多 64 个量子比特的系统的时间演化,并验证了数值上与解析结果的精确一致性。我们发现,系统二分算子空间纠缠熵的演化呈现出一个平台期,其持续时间随着量子比特的数量呈对数增加,而所有泡利算子积的期望值最多在常数时间内衰减。
研究概要我们在细胞/分子/组织生物学以及软物质科学与工程的界面上做出了贡献。我们发现了基质弹性对干细胞分化的影响,还发现了核的机械传感。我们是合作的第一个实验室,以制作我们称为“聚合物体”的聚合物囊泡。我们的发现促进了许多实验室在健康,发展,疾病和材料主题中的持续进步。我们使用聚合物体的临床前动物研究激发了巨噬细胞如何区分“外来”与“自我”区分的发现,促使我们发现了“吞噬性突触”,并综合了新型的“自肽”激动剂和纳米颗粒,病毒和工程巨噬细胞的“自肽”激动剂和拮抗剂。我们的专利已由非PENN公司许可。方法的创新包括在活细胞和chreporters中展开的蛋白质质谱的“半胱氨酸shot弹枪”,以可观察单个细胞水平的可遗传染色体损失。在整个过程中,我们旨在建立物理化学特性的数学原理和分子基础,尤其是跨细胞生理学及现在的癌症基因组的力。
为了吸引客户和利益相关者,我们创建了一个咨询小组,其中包括来自23个不同社区组织的32位代表。该小组在两年的时间里达到了18次,并就ISP的各个方面提供了反馈。我们根据他们对未来如何展开的反馈,如何考虑计划选择以及计划未来电力系统的哪些方面对捕获最重要的方面,与咨询小组共同开发了ISP研究设计。我们还召集了一个大型利益相关者组,其中包括140多个组织,八次,以告知更广泛的利益相关者,并在整个过程中在关键时刻接收反馈。除了吸引利益相关者之外,SRP还通过四个技术工作会议召集了行业专家群体,以收集有关行业中出现的几个关键主题的各种行业观点。通过这三个参与轨道,客户,利益相关者和行业专家提供了令人难以置信的有价值的反馈,并在塑造ISP研究过程和ISP的最终成果方面发挥了关键作用。SRP在整个过程中非常感谢他们的参与和贡献。
分数匹配 (SM) [ 24 ] 通过避免计算配分函数,为学习基于能量的模型 (EBM) 提供了一种引人注目的方法。然而,除了一些特殊情况外,学习基于能量的潜变量模型 (EBLVM) 仍然有很大空间。本文提出了一种双层分数匹配 (BiSM) 方法,通过将 SM 重新表述为双层优化问题来学习具有一般结构的 EBLVM。较高级别引入潜变量的变分后验并优化修改的 SM 目标,较低级别优化变分后验以拟合真实后验。为了有效地解决 BiSM,我们开发了一种带有梯度展开的随机优化算法。从理论上讲,我们分析了 BiSM 的一致性和随机算法的收敛性。从实证上,我们展示了 BiSM 在高斯限制玻尔兹曼机和由深度卷积神经网络参数化的高度非结构化 EBLVM 中的前景。当适用时,BiSM 与广泛采用的对比散度和 SM 方法相当;并且可以学习具有难以处理的后验的复杂 EBLVM 来生成自然图像。
1. 简介 土耳其生物安全立法的建立是随着时间的推移而展开的。1998 年至 2009 年间,生物安全立法部分受法规和指令等监管法案的约束(Soykan,2007 年;Özcanalp,2006 年;Oğuzlar,2007 年;Güngör 和 Demiryürek,2021 年;Haspolat,2012 年)。2009 年 10 月 26 日,农业和农村事务部在官方公报上公布了“食品和饲料用转基因生物和产品的进出口、控制和检查条例”(Güngör 和 Demiryürek,2021 年;Artemel,2016 年)。该法规是在没有生物安全法的情况下制定的,也不依赖于此类法案。因此,有人批评这是立法权的转移,违反了《宪法》第 124 条的规定,即“行政部门可以颁布法规,以确保有关其职责领域的法律或法规的实施”(Güneş,2008 年;Demir,2011 年;Güleşçi,2012 年;Kıvılcım,2012 年)。因此,第十议院
基于视觉的机器人布的展开最近取得了巨大进步。但是,先前的工作主要依靠价值学习,并且没有完全探索基于政策的技术。最近,在大型语言模型上进行增强学习的成功表明,该政策级别算法可以通过庞大的空间来增强政策。在本文中,我们介绍了Bloth-PPO,该框架采用了基于演员批判性建筑的策略级别算法,以增强具有巨大的10 6个附加空间的预训练模型,该模型与观察到的任务相符。为此,我们将布置问题重新定义为部分观察到的马尔可夫决策过程。使用监督的培训阶段来培训我们政策的基准模型。在第二阶段,近端政策优化(PPO)用于指导观测一致的附属空间内的套头文模型。通过优化和更新策略,我们提出的方法增加了服装的表面积,以在软体操纵任务下展开的布料。实验结果表明,我们提出的框架可以进一步改善其他最先进方法的展开性能。我们的项目可从https:// vpx- ecnu.github.io/clothppo-website/获得。
引言维持蛋白质稳态(蛋白质稳定)对于正常的细胞功能至关重要,并且蛋白质失调的蛋白抑制剂与许多类型的癌症有关(1-3)。蛋白质症是由未折叠的蛋白质反应(UPR)调节的,该蛋白质反应(UPR)在内质网和线粒体中被激活以减轻各种细胞应激(4-6)。线粒体UPR(UPR MT)促进细胞适应普遍的线粒体应激。线粒体特异性伴侣和蛋白酶的UPR MT作用,以主导线粒体质量控制(3,7-10)。线粒体伴侣 - 一种活性对于在线粒体中正确折叠和展开的蛋白质的折叠至关重要。两个伴侣系统,热休克蛋白60(HSP60)和线粒体HSP70(MTHSP70),促进线粒体基质(11-16)中的蛋白质折叠功能。相关,MTHSP70与HSP10(HSP60的辅助因子)合作,以促进成熟HSP60复合物的组装(17)。在哺乳动物细胞中已经鉴定出超过26个线粒体蛋白酶,其中LON肽酶1(LONP1)和酪蛋白溶解蛋白酶P(CLPP)发挥了突出作用(6)。这些蛋白酶降解
尽管如此,尽管有这些有价值的贡献,但文献中仍然存在显着的差距:AI模型的未充分展开的领域,用于根据EEG数据预测附件样式。虽然依恋样式对于理解人类的互动至关重要,但情感识别领域虽然密切相关(Mikulincer和Shaver,2005;Vrtička等,2012; Akhavan-Abiri等人,2018; Zhang等人,Zhang等人,2023年),引起了更多的关注。在情感识别中,研究人员努力地探索了多种方法来利用脑电图数据来检测情绪状态和反应。These methodologies encompass comprehensive analyses of EEG signals, including time-domain and frequency-domain approaches, as well as advanced techniques like wavelet transforms, principal component analysis, and independent component analysis ( Li et al., 2018; Alhalaseh and Alasasfeh, 2020; Liu et al., 2020; Jaswal and Dhingra, 2023; Vempati and Sharma, 2023 )。此外,最近的研究强调了基于EEG的情感识别的潜力,阐明了其重要性,特别是通过利用了诸如经验模式分解(EMD)之类的先进技术,是一种有效的特征提取方法,可捕获EEG信号中情绪状态的复杂性(Zhuang et al。