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质量控制和批处理释放方面高级治疗药物
简介背景：生物药物是从生物来源产生或提取的活性物质的产品。晚期治疗药物（ATMP）是基于基因，细胞或生物工程组织的药物，从2007年开始在欧盟进行调节。专门的良好制造实践（GMP）指南已从欧洲委员会制定，以确保其从开发到营销授权的质量，效力和安全性。因此，涵盖生物活性物质和用于人类使用的药物的GMP指南，包括生物活性物质（以下称“生物学”），于2018年6月进行了修订，以防止重叠的范围。生物学和ATMP的制造必须遵守欧洲委员会制定的准则。
深度强化学习没有经验重播，目标网络或批处理更新
自然智力过程经历了连续的流，传感，表演和学习的实时时刻。流学习，经典增强学习（RL）算法（例如Q-学习和TD）的作案手法，通过使用最新样本而无需存储，模仿自然学习。这种方法也是资源约束，通信限制和隐私敏感应用程序的理想选择。但是，在深度RL中，学习者几乎总是使用批处理更新和重播缓冲区，从而使它们在计算上昂贵且与流学习不相容。尽管批处理深度RL的流行率通常归因于其样品效率，但缺乏流式流式RL的更关键原因是其频繁的不稳定性和未能学习，我们将其称为流屏障。本文介绍了Stream-X算法，这是一类Deep RL算法，以克服批次RL的预测和控制以及匹配样品效率的流屏障。通过Mujoco Gym，DM Control和Atari Games的实验，我们通过我们的Stream-X算法展示了现有算法的流屏障和成功的稳定学习：流Q，流AC和Stream TD，在DM控制犬环境中实现最佳的模型无模型性能。一组通用技术是Stream-X算法的基础，可以通过一组超参数获得成功，并允许轻松扩展到其他算法，从而恢复流式的RL。
学生和交流访问者信息系统批处理接口版本 6.13 应用程序接口文档
00.0000 01.0000 农业，一般 01.0101 农业商业和管理，一般 01.0102 农业商业/农业商业运营 01.0103 农业经济学 01.0104 农场/农场和牧场管理 01.0105 农业/农场用品零售和批发 01.0106 农业商业技术/技术员 01.0199 农业商业和管理，其他 01.0201 农业机械化，一般 01.0204 农业动力机械操作 01.0205 农业机械和设备/机械技术/技术员 01.0207 灌溉管理技术/技术员 01.0299 农业机械化，其他 01.0301 农业生产运营，一般 01.0302 动物/畜牧业和生产01.0303 水产养殖 01.0304 作物生产 01.0306 奶牛养殖与生产 01.0307 马养殖/马科学与管理
在批处理蒸馏模拟中增强现实主义
摘要。在化学过程工程中，模拟数据的准确性和现实主义对于有效设计和优化广泛的过程至关重要。在本文中，我们演示了神经风格转移方法的功效，以增强模拟产生的时间序列数据的现实性。具体来说，这种机器学习技术使我们能够学习从现实世界化学植物获得的非并行实验数据的样式特征，然后使用它们将模拟数据转换为更紧密地反映了模拟模型未捕获的现实行为和变化。我们提出了一个基于变压器的体系结构，其潜在表示可以纠缠于内容和样式信息。训练后，基础生成模型允许快速和数据有效的风格化生成，而无需每个样本的基于梯度的优化进行许多迭代，就像其他时间序列样式传输基线一样。我们在合成数据和批处理蒸馏的应用中显示了方法的效率。
一个统一的批处理层次加固学习框架，用于教学策略诱导，深度分配指标
摘要。智能辅导系统（ITS）利用AI适应个人学生，许多ITS采用教学政策来决定面对替代方案的下一个教学行动。许多研究人员应用了加固学习（RL）和Deep RL（DRL）来诱导有效的教学政策。大部分先前的工作是针对特定的，并且不直接应用于另一个工作。在这项工作中，我们提出了一个询问收入框架，该框架结合了深度BI模拟M eTrics和DRL（名为MTL-BIM），以诱导跨不同领域的两个不同ITS的统一教学政策：逻辑和概率。基于经验课堂结果，我们的统一RL政策的执行效果明显优于专家制作的政策，并在这两个ITS上都独立诱导了DQN政策。
在体外批处理发酵方案中研究食物对肠道的贡献
登革热和黄热病具有复杂的周期，涉及城市和sylvatic蚊子以及非人类灵长类动物宿主。迄今为止，评估气候变化对这些疾病的影响的努力忽略了此类关键因素的结合。最近的研究仅考虑了城市媒介。这是第一项将它们与Syl Vatic载体一起包括在内的研究和灵长类动物的分布，以分析气候变化对这些疾病的影响。我们使用了基于机器学习算法rithm和模糊逻辑的先前发布的模型来确定相关传输剂的气候可爱性可能会发生变化的区域：1）由于环境和非人类灵长类动物分布而导致病毒循环的有利区域； 2）对城市和Sylvatic向量的可爱性。我们获得了两个未来时期和每种疾病的未来传播风险的预测，并实施了不确定性分析以测试预测可靠性。目前对这两种疾病有利的地区都可以保持气候方面的好处，而全球可爱性可能会增加7％的Yel Yel低烧，而登革热则增加了10％。将来可能会受到登革热的影响更大，包括西非，南亚，墨西哥湾，中美洲和亚马逊盆地。可能发生的登革热可能会进入欧洲，地中海盆地，英国和葡萄牙；并在亚洲进入中国北部。对于黄热病，气候在中部和东南非洲可能变得更加有利；印度;在南美北部和东南部，包括巴西，巴拉圭，玻利维亚，秘鲁，哥伦比亚和委内瑞拉。在巴西，南部，西部和东部的黄热病可能会增加。传播风险差异与向量分散一致的区域在预期差异直接归因于环境变化的区域中突出显示。两种情况都可能涉及不同的预防策略。
伪批处理转换：一种新的方法，可以通过撤回饲料批次
传统上，在较大的生物反应器中优化了批处理过程，在该生物反应器中，样品分数且效果可以忽略不计。然而，使用小型化的多重发酵系统（例如AMBR15，Bioletract），越来越多地对克隆选择或进食策略进行高通量筛选[2]。使用机器学习来优化生物过程的快速进步是高通量小体积培养的驱动因素之一[3]，[4]，大多数系统都遭受了大量采样分数。甚至具有较大工作量的反应堆在撤回重要样品以防止反应堆溢出，延长培养时间并减少发酵之间的时间[5]，[6]时，也可能会遇到重大错误，尤其是在反应器以环状或重复性的喂养料模式操作的情况下。
pvtsizing：基于涡轮-RL的批处理抽样优化框架，用于PVT-ROBUST模拟电路合成
摘要 - 随着CMOS技术的发展和电路的复杂性的增长，对模拟/混合信号设计自动化工具的需求正在迅速增加。尽管已经开发了一些工具来应对这一挑战，但是较少考虑了过程，电压和温度（PVT）变化引起的性能降低。本文介绍了PVTsizing，这是PVT-强大模拟电路合成的优化框架。pvtsizing采用信任区域贝叶斯优化（Turbo），用于高质量的初始数据集和参考点。多任务加固学习（RL）用于PVT操作。涡轮和RL均对批量友好，可以并行对设计解决方案进行采样。同时，提出了提高批评的修剪和缩放目标指标，以提高样本效率并降低运行时。此外，该框架自然支持随机不匹配而尺寸。在4个现实世界电路上，带有TSMC 28/180NM工艺，PvtSizing实现1。9× - 8。8×样品效率和1。6× - 9。8×时间效率的提高。索引术语 - Bayesian优化，增强学习，PVT变化，模拟电路合成
数据驱动的知识转移在批处理Q学习
在营销，医疗保健和教育中以数据为导向的决策中，希望利用来自现有企业的大量数据来浏览高维度的高度特征空间，并解决新企业中的数据稀缺性。我们通过集中于批处理环境并通过马尔可夫决策过程（MDPS）正式定义任务差异来探索动态决策中的知识转移。我们提出了一个具有一般函数近似的传输拟合Q-材料算法的框架，从而可以使用目标和源数据直接估算最佳动作状态函数Q ∗。我们在筛分近似下建立了统计绩效与MDP任务差异之间的关系，阐明了源和目标样本大小的影响以及任务差异对知识传递效果的影响。我们表明，Q ∗函数的最终学习误差在理论上和经验上都从单个任务率方面显着提高。