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机器学习算法引入了诱发潜力，作为扩展的残疾状态量表预后的替代生物标志物
机器学习（ML）见证了医疗领域内的显着意义，这主要是由于与健康相关数据的可用性增加以及ML算法的逐步增强。因此，可以利用ML来制定有助于疾病诊断，预测疾病进展，量身定制治疗以满足个人患者需求并提高医疗保健系统的运营效率的预测模型。及时检测疾病有助于有效的症状管理，并保证提供适当的治疗方法。在多发性硬化症（MS）中，诱发电位（EPS）与扩大的残疾状态量表（EDSS）有很强的相关性，这表明其潜力是残疾进展的可靠预测指标。本研究的目的是应用人工智能（AI）技术来识别与残疾指数（EDSS）评估的MS进展相关的预测因素。必须阐明EP在MS预后中的作用。我们对从125个记录组成的医学数据库获得的经验数据进行了分析。我们的主要目标是构建能够通过应用高级知识挖掘算法来预测EDSS索引的专家AI系统。我们开发了智能系统，可以预测使用ML算法，特别是决策树和神经网络的MS的进展。中，获得的精度分别为88.9％，92.9％和88.2％，可与获得88.2％，96.0％和85.0％精度的MRI相当。可以将EPS确定为MS的预测指标，其功效类似于MRI发现。对于验证EPS是必要的，该EPS明显低于MRI，并且比MRI更便宜，并且更简单，与成像或生化方法同样有效，可作为MS的生物标志物发挥作用。
扩展的机制和/或结构性重要性
机制和活力主义之间的反对是一种古老而古老的。似乎在生物学史学家，尤其是19世纪末和20世纪初的生物学史上特别活跃（Hein 1972，Allen 2005）。从广义上讲，生物学和医学的历史无休止地反对机制和活力主义，通常着重于这种观点的最教条的声明（多流动力学的言论和非物质生命力）。因此，他们忽略了早期现代机制类型的生育能力和多样性（Des Chene 2001中提到的多样性；另请参见Hutchins 2015，2015年，Wolfe 2014，2014年），包括试图对生命本身的本体论地位伸张正义，并相反，相反，机构机械学友好的核心范围的核心范围的动物经济化，以及在“概念”中的核心范围，以及''''''''''''''''和“''''''''''''和“'''''''''''和“'''''''''''''''''''n'so and“””元素””程度有关。 （Wolfe and Terada 2008，Wolfe 2017a，2019a）。此外，机制与生命主义之间的对立有效地掩盖了特定结构概念的奇异性和重要性，这些概念既不是限制性的机械化（自下而上的还原主义），也不是全体生物体（自上而下的全面主义）。这种新的强调机制与生命主义之间的相互关系是什么样的生命主义历史？我建议，至少在没有讽刺其非物质生命力的情况下，生命主义与总体上的重要重要性有关，尤其是与“活机”的重要性有关，以借用克劳德·伯纳德（Claude Bernard）的短语（Bernard，1865年）。
低成本，可扩展的网格存储以实现能量目标
小组将讨论热量储能的最新创新，以及它们很重要的原因，尤其是在2022年《降低通货膨胀法》中包含的新投资税收抵免中。该会议将涵盖热电池与电网相互作用的方式，它们如何提供负担得起的解决方案以实现能源目标，以及最终用户的经济和减少碳还原利益。
©2022 Wiley-VCH Verlag GmbH＆Co。Kgaa，Weinheim。这是以下文章的同行评审版本：可扩展的喷雾干燥产生的AMO
©2023 Elsevier Inc.此手稿版本可在CC-BY-NC-ND 4.0许可下提供https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/
可扩展的多代理离线增强学习和信息的作用
离线增强学习（RL）专注于仅从一批先前收集的数据中学习政策。有可能有效利用此类数据集的潜力，而无需进行昂贵或冒险的主动探索。虽然最近的离线多代理RL（MARL）的最新进展表现出了承诺，但大多数现有方法依赖于所有代理商共同收集的大型数据集，或者是独立收集的特定于特定于代理的数据集。前者的方法确保了强大的性能，但提出了可扩展性的问题，而后者则强调可伸缩性以牺牲性能保证为代价。在这项工作中，我们为数据集收集和离线学习提出了一个新颖的可扩展程序。代理首先通过预先指定的信息共享网络一致地收集了不同的数据集，随后学习了连贯的局限性策略，而无需完全可观察到或倒退以完全分散。从理论上讲，这种结构化方法允许精确拟合的Q-材料（FQI）算法[7]的多代理扩展，以高可能性地汇聚到全球范围内，以降至ϵ-Optimal策略。收敛性受到依赖共享信息信息性的错误术语。此外，我们还展示了这种方法如何将FQI监督学习阶段的固有错误与共享信息和未共享信息之间的共同信息绑定。我们的算法，可扩展的多代理FQI（SCAM-FQI），然后在分布式决策问题上评估。经验结果与我们的理论发现一致，这支持了Scam-FQI在达到可伸缩性和政策绩效之间取得平衡的有效性。
使用量子计算机在扩展的宇宙中模拟粒子创建
MACEDA解释了该技术对研究的重要性：“我们仅使用四个量子位，一个用于每个可能的领域状态。但是，由于我们的电路涉及大量量子门，因此在整个执行过程中累积了错误。为了获得可靠的结果，我们应用了缓解错误技术，这有助于提高计算的保真度。”
复杂代谢模型的整洁且可扩展的结构
<8 centau> 1卢森堡百分之库的部队被卢森堡，Revolution R，Franclogical Biological Inlogological 3 Iesterals覆盖，北莱茵 - Westphalia 40225，德国腐蚀作家。 div>我的divite moukiel watcs，casease强迫，7，YSWEED TRESSCAIN，7，YSWEED TRANSCITS，Luxembourgish，Radtine，Radtine，Radtine，Luxembourg C-036，11月4日，卢森堡。 div>电子邮件：中邮件：wearef.katchvilv@un.lu;圣伊芬手表，15Sing Quivative和Soretecal Bonie，Himpe家族，Hennel's（40225 D Digedations，40225 D Digeria。 div>电子邮件：wilkst@hhu.de。 div> †同等贡献。 div> 副编辑：Pier Luigi Marteli div>电子邮件：wilkst@hhu.de。 div>†同等贡献。 div>副编辑：Pier Luigi Marteli div>
基于Memristor的低温可编程DC来源，用于可扩展的原位量子点控制
手稿于2022年12月16日收到；修订了2023年2月3日； 2023年2月7日接受。出版日期2023年2月20日；当前版本的日期2023年3月24日。这项工作得到了加拿大自然科学和工程研究委员会（NSERC）的部分支持；在加拿大第一研究卓越基金的一部分；在加拿大第一研究卓越基金的一部分是由Laboratoire纳米技术纳米纳斯特梅斯（LN2），该基金是法国 - 加拿大 - 加拿大联合国际研究实验室（IRL-3463），由中心由国家de la Recherche Scorentifique（CNRS），Universitedesitédesherbrooke，Unigabrooke，Comecomeitififique（CNR）中心资助和合作。 ÉcoleCentrale Lyon（ECL）和国家科学研究所（Institut National des Sciences）贴花（INSA）LYON；并部分由魁北克人的自然与技术（FRQNT）。本文的评论由编辑F. Bonani安排。（通讯作者：Pierre-Antoine Mouny。）Pierre-Antoine Mouny, Yann Beilliard, and Dominique Drouin are with the Institut Interdisciplinaire d'Innovation Technologique (3IT) and the Institut Quantique (IQ), Université de Sherbrooke, Sherbrooke, QC J1K 0A5, Canada, and also with the Laboratoire Nanotechnologies Nanosystèmes (LN2), CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大（电子邮件：Pierre-antoine.mouny.mouny@usherbrooke.ca）。SébastienGraveine，Abdelouadoud El Mesoudy，RaphaëlDawant，Pierre Gliech和Serge Ecoffey与Interdistut Interdisci-Plinaire d'innovation D'innovation D'Innovation Technologique（3IT），Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，QC J1K 0A 5，CANCALAINE，CANCALAITIE，以及CANCALATO，CANCARAITAN，以及CANCACATAINIIS Nanosystèmes（LN2），CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大。Marc-Antoine Roux与加拿大QC J1K 2R1的Sherbrooke大学量子研究所（IQ）一起。Fabien Alibart与加拿大Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke University Institute（3IT）的互助创新创新研究所，加拿大QC J1K 0A5，也与纳米技术实验室纳米系统（LN2）一起加拿大，还与法国59650 Villeneuve-d'ascq的电子，微电子学和纳米技术学院（IENN）一起。Michel Pior-Ladrière与纳米技术实验室纳米系统（LN2），CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大，以及与Sher-Brooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，QC j1 cancase cancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancance of sherbrooke，QC J1K 0A5本文中一个或多个数字的颜色版本可在https://doi.org/10.1109/ted.2023.3244133上找到。<数字OBJET标识符10.1109/TED.2023.3244133
可扩展的（+） - 萨克西毒素和相关天然的总合成
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-qj8f5 orcid：https：//orcid.org/0000-0001-9193-9193-9053 consemrxiv note content content contemrxiv contem许可证：CC由4.0