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恢复经济
•Anya Lam（西澳大利亚州水与环境法规）•Blair Parsons（澳大利亚绿色）•Damian Grose（Tranen）•Danielle Eyre（西澳大利亚州水与环境监管部，西澳大利亚州）•Ed Hauck（西澳大利亚州和区域发展部，西澳大利亚州）•西澳大利亚州） （ANPC）•Natasha Banning（Stantec）•Nic Dunlop（西澳大利亚州保护委员会）•Owen Nevin（Wabsi）•Paul Gibson-Roy（Kalbar Operations）•Preeti Castle（Wabsi）•Stephen Van Leeuwen（Curtin University）（Curtin University）
EN-374恢复
图3 a）在EN-374中，MGMT P140K蛋白的表达是由无处不在的启动子驱动的，并且通过使用抗人MGMT特异性抗体，可以评估泛元素中的基因标记。在这项研究中，通过流式细胞仪评估了在循环中性粒细胞中测量MGMT基因标记。cybb在末端分化的中性粒细胞中表达，二氢二胺（DHR）测定是一种基于流式细胞仪的方法，用于测量刺激的循环中性粒细胞中NADPH氧化酶活性。纵向b）Cybb蛋白和C）循环外周中性粒细胞中的DHR活性。垂直虚线表示富集的周期。研究结束d）循环中性粒细胞中的Cybb蛋白和e）DHR活性。水平虚线表示10％的治疗阈值。恢复超过10％的具有NADPH氧化酶活性的中性粒细胞已显示出X-CGD患者的感染结果的临床意义改善。f）散装骨髓中有效载荷的研究矢量拷贝数（VCN）。这些数据共同证明了HSC的有效体内工程的概念概念证明，从而导致X-CGD疾病模型小鼠的治疗水平上功能性CYBB的表达。
通过恢复策略
摘要 - 离线目标条件的强化学习（GCRL）的目的是通过脱机数据集的稀疏重新解决目标解决目标任务。虽然先前的工作已经阐明了代理商学习近乎最佳策略的各种方法，但在处理复杂环境（例如安全限制）中处理各种约束时，这些方法会遇到限制。其中一些方法优先考虑目标，而无需考虑安全性，而其他方法则以牺牲培训效率为代价而过度关注安全性。在本文中，我们研究了限制离线GCRL的问题，并提出了一种称为基于恢复的监督学习（RBSL）的新方法，以完成具有各种目标的安全至关重要的任务。为了评估方法性能，我们基于具有随机定位的障碍物的机器人提取环境建立基准测试，并使用专家或随机策略来生成离线数据集。我们将RBSL与三种离线GCRL算法和一种离线安全RL算法进行比较。结果，我们的方法在很大程度上可以执行现有的最新方法。此外，我们通过将RBSL部署在真正的熊猫机械手上来验证RBSL的实用性和有效性。代码可在https://github.com/sunlighted/rbsl.git上找到。
