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World File Search System成型
正交IL-2/IL-2Rβ信号有选择地增强和维持合成效应子状态，并且表现优于组成型装甲方法
CAR T细胞疗法表现出对血液学恶性肿瘤的有望，但其功效通常受到有限的增殖，持久性和效应子功能的阻碍。我们证明，正交IL-2信号传导在抗性癌症模型中增强了CAR T细胞的抗肿瘤效力，并且在功效和毒性中都胜过现有的CAR-T装甲策略。正交IL-2驱动非常规效应细胞态，其特征是细胞周期进展和持久性增强以及应力反应减少。 从机械上讲，正交IL-2通过抑制蛋白酶体活性促进MYC的表达，从而促进效应子分化。 这些发现提供了有关IL-2如何调节T细胞命运的新型机械见解，并提供了可行的装甲策略，以将T细胞重编程为有利的效应子状态。正交IL-2驱动非常规效应细胞态，其特征是细胞周期进展和持久性增强以及应力反应减少。从机械上讲，正交IL-2通过抑制蛋白酶体活性促进MYC的表达，从而促进效应子分化。这些发现提供了有关IL-2如何调节T细胞命运的新型机械见解，并提供了可行的装甲策略，以将T细胞重编程为有利的效应子状态。
人类嗅觉系统的蛋白质成型分析
1人类神经科学系，罗马萨皮恩扎大学，00185罗马，意大利； rusi.1786405@studenti.uniroma1.it（E.R.）; giuseppina.talarico@uniroma1.it（G.T。）; giuseppe.bruno@uniroma1.it（G.B.）2罗马萨皮恩扎大学的感觉器官DOS系，Viale del Policlinico 155，00161 Roma，意大利； Pennacchia.1748833@studenti.uniroma1.it（F.P.）; Antonio.minni@uniroma1.it（A.M.）3级耳鼻喉科和颈部手术，Ospedale San Camillo de Lellis，Asl-Rieti-Sapienza University，Viale Kennedy，02100 Rieti，意大利Rieti； wael_97@hotmail.it 4生物化学与细胞生物学研究所（IBBC），国家研究委员会（CNR），罗马萨皮恩扎大学，Viale del Policlinico 155，00161 Roma，意大利 *通信 *通信：Christian.barbato@cnr.it.barbato@cnr.it†这些作者在这些作者中贡献了这项工作。
MDPS中的主要代理奖励成型
当一方采取另一方的行动，导致利益冲突时，就会出现主要代理问题。经济文献已经广泛研究了主要代理问题，最近的工作将其扩展到了更复杂的方案 - 诸如马尔可夫决策过程（MDPS）。在此过程中，我们通过调查预算限制下的奖励成型如何改善委托人的效用，进一步探讨了这一研究。我们研究了两人Stackelberg游戏，在该游戏中，校长和代理商具有不同的奖励功能，而代理商为两个玩家选择了MDP政策。委托人向代理人提供额外的奖励，代理人自私地选择其政策以最大程度地提高奖励，这是原始和提供的奖励的总和。我们的结果确定了问题的NP硬度，并为两类的概述提供多项式近似算法：随机树和具有有限范围的确定性决策过程。
通过奖励成型技术增强多跳的知识图
摘要 - 在计算知识的领域中，知识图推理（KG-R）位于促进多种领域的促进复杂的推论能力的前端。这项研究的精髓旨在实现强化学习的使用（RL）策略，尤其是增强算法，以浏览多跳kg-r中固有的内在物质。这项调查批判性地解决了知识图（kgs）固有的不完整所带来的普遍挑战，这些挑战经常导致错误的推论结果，表现为虚假负面因素和误导性的阳性。通过将大学的医学语言系统（UMLS）分区分为富且稀疏的子集，我们研究了预训练的BERT嵌入式的功效，并促使学习方法来完善奖励成型过程。这种方法不仅提高了多跳kg-r的精度，而且为该领域的未来研究树立了新的先例，旨在提高复杂KG框架内知识推断的鲁棒性和准确性。我们的作品对KG推理的论述有了新的观点，提供了一种方法上的进步，该进步与自然期刊的学术严谨和学术愿望保持一致，并有望在计算知识表示领域中进一步发展。索引术语 - 知识图推理，强化学习，奖励成型，转移学习
生成型人工智能在高等教育中的前景及伦理考量
人工智能正在全球范围内掀起教育变革浪潮，各国纷纷出台战略规划，将人工智能纳入教育框架。2016年，美国发布《为人工智能的未来做好准备》、《国家人工智能与发展战略规划》等报告。英国于2017年发布《发展英国人工智能产业》，启动人工智能奖学金计划。新加坡于2018年启动人工智能新加坡计划，致力于打造人工智能行动者和思想者社区。div>中国通过《新一代人工智能发展规划》和《教育信息化2.0行动计划》，积极推动人工智能与教育的融合。高等教育的未来与新技术的发展以及新型智能机器的计算能力有着内在的联系[1]。人工智能发展迅速，为教育、高等教育和学习提供了巨大的潜力。人工智能能够模仿人类的反应，例如推理、判断和表现出意向性 [2] 。人工智能在高等教育中的应用通过减少冗余工作、基于人工智能提供的数据进行个性化学习和教学反思，增强了教学能力，使他们能够专注于创新和启发性的教学活动 [3] 。此外，人工智能通过音频识别和自然语言处理等技术激发学生的积极性 [4]，教师机器人或“云讲师”的个性化教学可用于混合授课课程或完全在线课程 [1] 。
白藜芦醇纳米成型通过自噬诱导抑制侵入性乳腺癌细胞的生长：一项体外研究
NP的形成及其化学成分。NP悬浮液，以在Malvern Zetasizer仪器（Malvern Panalytical Ltd，英国）中使用动态光散射（DLS）方法来确定颗粒的平均大小，分布和Zeta势，并在室温和90°的散射角度确定。使用扫描电子显微镜（Tescan Orsay Holding，Brno-Kohoutovice，Czech Republic）在15kV加速电压加速电压后评估了干燥NP的形态特征。通过读取RSV的吸光度来计算RSV捕集效率（EE）。CS NP悬架（总RSV）和无NP上清液（免费RSV）在Unico 2800 UV/可见分光光度计机器（UNICO，UNICO，DAYTON，NJ，NJ，NJ）中为310 nm。EE是根据以下等式计算的：
由2 -Photon 3D打印和脚手架成型设计的芯片上的灌注多凝胶脉管系统，以改善水凝胶中的微生物保真度
在生理相关的水凝胶中的工程脉管网络是由于细胞– Bioink相互作用以及随后的水凝胶设备接口而成的。在这里，提出了一种新的细胞友好制造策略，以实现支持集成在微流体芯片中的共培养的灌注多凝胶脉管模型。该系统包含两个不同的水凝胶，以特定支持为血管模型选择的两种不同细胞类型的生长和增殖。首先，通过微流体设备内的两光聚合聚合（2pp），通道以明胶的墨水印刷。然后，注入人类肺纤维细胞纤维纤维水凝胶以包围印刷网络。最后，人体内皮细胞被播种在印刷通道内。打印参数和纤维纤维组合物进行了优化，以减少水凝胶肿胀，并确保可以用细胞介质灌注的稳定模型。以两个步骤制造水凝胶结构可确保没有细胞暴露于细胞毒性制造过程，同时仍获得高纤维打印。在这项工作中，在定制制造的灌注系统上成功证明了通过3D印刷的SCA旧和共培养模型的灌注来指导内皮细胞入侵的可能性。
双孔隙度地热储层中的耦合热 - 氢化机械过程的组成型和数值建模
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基于深层确定性政策梯度在动态环境中自动驾驶移动机器人的自主驾驶：奖励成型和事后的经验重播
摘要：在本文中，我们提出了一种基于增强学习的端到端学习方法，用于在有障碍的动态环境中自动驾驶移动机器人。应用两种附加技术来加固学习同时帮助移动机器人找到最佳政策，以无需碰撞而到达目的地。首先，多功能奖励整形技术通过利用有关目的地和障碍的信息来指导代理商实现目标。接下来，采用事后的经验重播技术来解决由稀疏奖励问题引起的经验不平衡，可以帮助代理商找到最佳政策。我们在模拟和现实世界环境中验证了所提出的技术。为了评估所提出方法的有效性，我们比较了五种不同情况的实验。