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使用战斗 AI 准确度来平衡难度
在电子游戏中，调整战斗难度可能是一项艰巨的任务。当我们谈论多个 AI 代理同时向玩家射击的场景时，情况尤其如此。在这种情况下，可能会出现意外的伤害峰值，这会使难度平衡变得更加困难。本章将展示如何在不损害玩家体验的情况下避免它们，同时仍为设计师提供许多平衡功能。有几种不同的方法来解决这个问题。我们可以调整 AI 武器造成的伤害；我们可以添加一些启发式方法，根据诸如玩家上次被击中后经过的时间或同时瞄准玩家的 AI 数量等因素动态修改伤害值；或者我们可以让 AI 不那么准确，每隔几次射击才真正击中玩家一次。后者将是本章的重点：利用 AI 的准确性来更好地控制玩家每帧可以受到的伤害量。这是一个复杂而有趣的话题，主要有两个部分：
从全球角度来看科学计分析
Mondal，Hafijull和Das，Anamika Dr.，“探索图书馆和信息科学文献中的趋势：从全球角度来看的科学计量分析”（2024年）。图书馆哲学和实践（电子杂志）。8225。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8225
从心力衰竭专家的角度来看，不确定潜力的克隆造血。锡金Stroeks，S.L.V.M。; Waring，O.J。；亨克
摘要：不确定电势的克隆造血（芯片）是由年龄相关的DNA突变引起的常见骨髓异常，这会导致促炎性免疫细胞。这些免疫细胞加剧了动脉粥样硬化心血管疾病，并可能诱导或加速心力衰竭。所涉及的机制是复杂的，但指向促炎性巨噬细胞的核心作用以及在动脉粥样硬化斑块中或直接在心肌中的炎性巨噬细胞和炎症体依赖性免疫反应（IL-1 [interleukin-1]和IL-6 [interleukin-6]）。心脏内炎症可能会降低心脏功能并诱导心脏纤维化，即使没有动脉粥样硬化心血管疾病。基于原因（缺血性与非缺血性分数）和射血分数（减少射血分数与保留的弹性分数），涉及的基因以及心力衰竭患者的病理生理和后果可能有所不同。有证据表明，芯片与缺血性和非缺血性心力衰竭中的心血管死亡率有关，射血分数降低，并参与心力衰竭的发展，并保留了射血分数。芯片和相应的燃料途径提供了高度有效的治疗靶标。对心力衰竭的患者进行的随机对照试验，在这种试验中，随时可用的抗炎疗法用于干预克隆造血，可能为新的心力衰竭治疗区域铺平道路。已经注册了目标芯片的第一个临床试验。
探索患者在心脏康复中的障碍，从医疗保健提供者的角度来看：定性研究Ramesh，
背景：心血管疾病是全球死亡率的主要原因之一。心脏康复（CR）计划对于从心脏事件中康复的患者至关重要，因为它们有助于降低复发事件的风险并支持患者康复。患者在CR中的旅程跨越了程序之前，期间和之后的阶段。患者必须成功地在CR计划的每个阶段进行进步，以完成整个CR旅程并获得CR计划的全部好处，但是此旅程中的许多障碍会阻碍患者的进展。目的：本研究旨在探索CR患者旅程的各个阶段的障碍，从参与CR护理的医疗保健提供者的角度。方法：这项定性研究涉及从2023年7月至2024年1月与参与CR护理的医疗保健提供者进行半结构化访谈。使用一种目的最大变化方法来针对具有不同人口统计和专业的提供者。雪球抽样用于招募参与者，利用现有的参与者网络。每次访谈持续了30至45分钟。访谈已记录，逐字记录，并使用归纳主题分析方法进行了分析。数据分析于2023年8月至2024年2月进行。结果：采访了十名卫生保健提供者，包括7名女性和3名男性。他们的角色包括医师，计划总监，护士经理，临床经理，护士协调员，护士，物理治疗师和运动学专家。分析确定了与CR旅行中发展障碍有关的四个总体主题：（1）未转介CR计划的患者，（2）未参加CR计划的患者，（3）患者退出CR计划，以及（4）患者缺乏对生活方式变化后CR计划的依从性。结论：鉴于对CR计划中技术干预的兴趣日益增长，我们提出了4种潜在的技术解决方案，以解决我们分析中确定的进展障碍。这些解决方案旨在为未来的研究提供基础，以指导有效技术的发展并增强CR旅程中的患者发展。
使用瞬态场测量的钢条的磁性表征：从机器学习的角度来看的全局灵敏度分析和回归
摘要。在此贡献中，使用田间梯度瞬变的合成数据研究了钢条的磁性表征，这些瞬态是通过有限的集成技术（FIT）生成的。使用Jiles-Atherton（JA）模型描述并参数化了材料定律。然后，使用两种全局方法分析相关磁指标相对于材料参数的敏感性：SOBOL的指标和δ-敏感指标。为了加速对这些数量的评估，使用模拟数据集中的机器学习技术构建了快速的元模型。基于量身定制的学习框架的逆问题解决方案已针对不同提出的标识符进行了测试，并最终讨论了它们对所讨论材料的磁性表征的适用性。
从压缩效率的角度来改善尖峰神经网络的稀疏结构学习
人类大脑利用尖峰进行信息传输，并动态地重组其网络结构，以提高能源效率和认知能力的整个生命周期。从这种基于尖峰的计算中汲取灵感，已开发出尖峰神经网络（SNN）来构建模仿该效率的事件驱动的模型。尽管有这些进步，但在训练和推断期间，深SNN仍遭受过度参数化，与大脑自我组织的能力形成鲜明对比。此外，由于静态修剪比率保持最佳的修剪水平，现有的稀疏SNN受到挑战，导致下降或过度修剪。在本文中，我们为深SNN提出了一种新型的两阶段动态结构学习方法，旨在从头开始进行有效的稀疏训练，同时优化压缩效率。第一阶段使用PQ索引评估了SNN中现有稀疏子网络的可压缩性，这促进了基于数据压缩见解的突触连接的重新线的自适应确定。在第二阶段，这种重新布线的比率严格告知动态突触连接过程，包括修剪和再生。这种方法显着改善了对深SNN中稀疏结构训练的探索，从压缩效率的角度来动态地调整稀疏性。我们的实验表明，这种稀疏的训练方法不仅与当前的深SNNS模型的性能保持一致，而且还显着提高了压缩稀疏SNN的效率。至关重要的是，它保留了使用稀疏模型启动培训的优势，并为将AI授予神经形态硬件的边缘提供了有前途的解决方案。
从混合方法的角度来看
在先前的研究的支持下（Alison，Cooley，Lewkowicz，＆Nunan，1998; Belcher，1994; Bunton，1999，2002，2005; Cooley; Cooley＆Lewkowicz，＆Lewkowicz，2003; Dong，2003; Dong cans to the Everation; Kwan，2002; Meloy; Meloy cans the Meloy;梅洛伊（2002;论文的总体质量。 勤奋地参与对齐和保持这些元素之间的一致性可以显着提高研究的逻辑连贯性和鲁棒性。 这些建议的实施有可能促进更具吸引力，严格和学术上合理的博士学位论文。 这种方法与该领域的既定最佳实践保持一致，并借鉴了著名学者的见解，为成功论文奠定了坚实的基础（Meloy，2022）。在先前的研究的支持下（Alison，Cooley，Lewkowicz，＆Nunan，1998; Belcher，1994; Bunton，1999，2002，2005; Cooley; Cooley＆Lewkowicz，＆Lewkowicz，2003; Dong，2003; Dong cans to the Everation; Kwan，2002; Meloy; Meloy cans the Meloy;梅洛伊（2002;论文的总体质量。勤奋地参与对齐和保持这些元素之间的一致性可以显着提高研究的逻辑连贯性和鲁棒性。这些建议的实施有可能促进更具吸引力，严格和学术上合理的博士学位论文。这种方法与该领域的既定最佳实践保持一致，并借鉴了著名学者的见解，为成功论文奠定了坚实的基础（Meloy，2022）。
科学和技术金融如何影响农业绿色发展：从农村人力资本和农业工业集聚的角度来解释
如何在农业经济增长和环境保护之间实现双赢局势已成为要解决的紧迫问题。这项研究以中国为例，并采用计量经济学方法来探索科学技术财务对农业绿色发展及其基本机制的影响。调查结果表明，科学和技术金融对农业绿色发展具有重大积极影响，并可以有效地促进它。在替换解释的变量，添加控制变量，从市政当局中删除样本以及进行内生性测试后，此结论仍然坚固。在不同地区，科学和技术财务对农业绿色发展的影响很大，没有明显的区域差异。农村人力资本在科学与技术金融与农业绿色发展之间的关系中充当了调解人，而农业工业群体对这种关系具有一定的“掩盖效果”。科学和技术金融对农业绿色发展的影响表现出复杂的非线性关系。当科学和技术融资用作阈值变量时，它显示出显着的正边缘效应。但是，当农村人力资本和农业工业群体被用作阈值变量时，它显示出降低的显着正边缘效应。未来的研究可以进一步扩展在三个领域：首先，使用空间计量经济学模型研究科学和技术融资对农业绿色发展的空间溢出影响；其次，确定更多的中介变量并将其纳入研究框架，以更全面地证明科学和技术财务影响农业绿色发展的机制；第三，将市政级别的数据用于相关分析，以解决依赖省级数据的研究中的详细信息。
r e v i e w在局灶性节段性肾小球硬化治疗中的进步，从足够细胞损伤的最新机制的角度来看
摘要：足细胞损伤被广泛认为是驱动局灶性节段性肾小球硬化（FSG）进展的基本机制。最近的研究集中在旨在破坏足细胞内特定致病信号级联的靶向疗法上，从而导致了值得注意的进步。诸如肌动蛋白细胞骨架中改变，氧化应激，线粒体功能障碍以及在足细胞损伤微环体内的自噬不足的机制的作用引起了人们的注意。相应的有针对性药物，例如阿atacept，趋化因子受体（CCR）抑制剂，CDDO-IM（2-甲状体-3,12-12-二氧化碳-1,9-Dien-28-28- imidazolide），单磷酸腺苷单磷酸激活的pro tein kinase（AMPK）激活剂（AMPK）激活剂（AMPK）活化剂，目前是Adaliminabs and Adaliminab。值得注意的是，某些药物（例如利妥昔单抗和斯帕塞坦）可能同时针对多种下游机制，此外，探索分子策略用于已建立药物的分子策略，并开发以抗CD40抗体，血液microRNA，尿液micrororna和Tumor necrise for Aver-aver-aver-pha（Tne Aver-pha）（themerication forsional）的指导。 FSG患者。关键字：局灶性节段性肾小球硬化，足细胞损伤，靶向疗法，生物标志物
大师实习优惠 - 2025年春季从Pac -Bayesian的角度来预测
机器学习算法在我们的社会中越来越普遍。随着这些算法的快速扩展，当研究算法应用于新数据时，就其可靠性和概括性能出现了许多问题。因此，对最广泛使用的算法进行了深入的数学分析，在当前的研究中起着越来越重要的作用。新工具以快速的速度出现，有助于研究为什么这些算法概括地概括了。这项研究属于统计学习理论的主要领域[8]。为了获得相关的统计保证，已经开发了许多方法，例如统一稳定性的概念，假设空间的复杂度度量或Pac-Bayesian理论[7，5]。Pac-Bayesian方法最近在发现新颖的概括范围中导致了连续的突破，直到现在，这些范围才能使用替代理论产生。它也已用于得出新算法以最大程度地减少此类界限（称为自我限制算法[9，第7章]）。