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口服粘附药物输送系统 气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型 预测性AAC的机器学习：改进语音和基于手势的通信系统 在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖 使用LLM代理的自动威胁检测和响应 成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告 商业智能工具在改善医疗保健患者成果和操作中的作用 地理独特性：高跷房屋的结构身份 主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性 使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视 AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法 Tiktok运动中社会影响理论的见解 使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
粘附药物输送系统（MDDS）代表了一种通过口服途径（例如颊，舌下和牙龈区）管理药物的创新方法。这些系统利用天然或合成聚合物确保对粘膜表面的长时间粘附，从而可以扩展和受控的药物释放。几个因素影响粘附的有效性，包括聚合物的亲水性，分子量和pH和水分水平等环境因素。mdds可以采取各种形式，包括片剂，膜，斑块，烤肉和凝胶，每种都提供不同的药物释放曲线，例如立即，持续或控制。这些系统通过避免首次代谢来增强药物生物利用度，使其对低口服生物利用度或需要靶向递送的药物特别有益。尽管MDD提供了改善的患者合规性和治疗效果，但它们仍然面临诸如刺激，口味关注和唾液稀释作用之类的挑战，这可能会影响药物稳定性。尽管面临这些挑战，但MDD仍具有在各种医疗应用中推进药物输送技术的巨大希望。本综述彻底研究了粘附药物输送系统的机制，优势，局限性和未来前景。
无线电掩盖建模实验（Romex）
摘要：强大的2023–24厄尔尼诺尼诺（ElNiño）是否辜负了炒作？尽管气候预测是继承的概率，但许多用户将厄尔尼诺事件与预期影响的确定性映射（例如，湿或干燥区域）进行了比较。在这里，使用此事件作为指南，我们表明没有ElNiño完全匹配理想的图像，并且观察到的异常只会部分匹配预期的图像。实际上，气候异常与预期的ENSO影响与事件的强度相比的程度倾向于扩展。2023–24事件通常与美国各地的ENSO期望很好。但是，情况并非总是如此，因为分析表明，与历史ENSO的影响模式更大，而某些气候变量比其他偏见（例如温度）更容易出现（例如降水）。用户应将这种固有的不确定性纳入其风险和决策分析中。
CMIP6偏见的驱动器驱动器。第一部分：北半球 多样性对未来大西洋热带的影响... 北极云对Noresm2气候模型中冰的微物理过程的敏感性 无线电掩盖建模实验（Romex） 季节性气候异常对预期的厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的影响如何？ 大平流层水蒸气的长期气候影响 在非沉积层云中控制夹带和液态水对气雾扰动的过程 2022年气候状态：北极-AMS期刊 通过地形PV梯度抑制中尺度涡流混合 气候变化评估的新热应力指数 北大西洋上从海洋到大气的多年代变化：桥梁的扰动势能 海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性 深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
摘要：气候模型代表热带风暴轨迹的能力对于提供有用的预测至关重要。在先前的工作中，发现北半球的热带风暴轨迹的表示已从耦合模型比较项目（CMIP）的第5阶段改善。在这里，我们通过将仅大气模拟（AMIP6）与历史库型模拟（CMIP6）进行了对比，从而研究了CMIP第6阶段模型中的剩余和持久偏差。对AMIP6和CMIP6模拟的比较表明，冬季跨北部Paci -fean的耦合模拟中海面温度（SST）的偏见改变了大气温度梯度，这与风暴轨迹的赤道偏置有关。在北大西洋中，旋风在耦合的模拟中没有足够的杆子传播，该模拟部分是由格陵兰岛南部的冷SST驱动的，从而减少了潜在的热量。在夏季，中亚和藏族高原的过度加热会降低当地的斜压性，导致更少的气旋形成并从中国东部传播到耦合和大气中的模拟物中。当规定SST时，耦合模型中描述的几种偏差大大减少。例如，北极风暴轨迹的赤道偏置显着减少。然而，在CMIP6和AMIP6中，其他偏见都显而易见（例如，夏季东亚的轨道密度密度和循环发生的持续降低）与其他过程有关（例如，土地表面温度）。
迷彩：使用调制强化学习的相关性掩盖优化
抽象的光学接近校正（OPC）是确保现代VLSI制造业印刷能力的重要步骤。已经提出了基于机器学习的各种OPC方法来追求性能和效率，这些方法通常是数据驱动的，几乎不涉及OPC问题的任何特定考虑，从而导致潜在的性能或效率瓶颈。在本文中，我们提出了Camo，这是一种基于加固学习的OPC系统，该系统专门整合了OPC问题的重要原理。迷彩明确涉及相邻段的移动之间的空间相关性和用于运动动作选择的OPC启发的调制。实验都是通过层图案和金属层图案进行的。结果表明，迷彩胜过学术界和行业的最先进的OPC发动机。
迷彩：使用调制强化学习的相关性掩盖优化
抽象的光学接近校正（OPC）是确保现代VLSI制造业印刷能力的重要步骤。已经提出了基于机器学习的各种OPC方法来追求性能和效率，这些方法通常是数据驱动的，几乎不涉及OPC问题的任何特定考虑，从而导致潜在的性能或效率瓶颈。在本文中，我们提出了Camo，这是一种基于加固学习的OPC系统，该系统专门整合了OPC问题的重要原理。迷彩明确涉及相邻段的移动之间的空间相关性和用于运动动作选择的OPC启发的调制。实验都是通过层图案和金属层图案进行的。结果表明，迷彩胜过学术界和行业的最先进的OPC发动机。
用掩盖的变异自动编码器
抽象提取神经活动的高维记录与复杂行为之间的关系是系统神经科学中的无处不在问题。朝向这个目标，编码和解码模型试图推断出给定行为的神经活动的条件分布，反之亦然，而维度降低技术旨在提取可解释的低维表示。变化自动编码器（VAE）是易于推断神经或行为数据低维嵌入的富裕深度学习模型。然而，VAE准确地对任意的条件分布进行建模，例如在神经编码和解码中遇到的有条件分布，甚至是同时遇到的。在这里，我们提出了一种基于VAE的方法，用于准确计算此类条件分布。我们通过在掩盖行走环的掩盖身体部分上检索条件分布来验证具有已知地面真理的任务的方法，并证明了对高维行为时间序列的适用性。最后，我们概率地从猴子到达任务中的神经种群活动中解释运动轨迹，并查询同一VAE的编码神经活动的编码。我们的方法为神经和行为数据的关节维度降低和学习条件分布提供了统一的观点，这将允许将神经科学中的常见分析扩展到当今的高维多模式数据集。
迷彩：使用调制强化学习的相关性掩盖优化
抽象的光学接近校正（OPC）是确保现代VLSI制造业印刷能力的重要步骤。已经提出了基于机器学习的各种OPC方法来追求性能和效率，这些方法通常是数据驱动的，几乎不涉及OPC问题的任何特定考虑，从而导致潜在的性能或效率瓶颈。在本文中，我们提出了Camo，这是一种基于加固学习的OPC系统，该系统专门整合了OPC问题的重要原理。迷彩明确涉及相邻段的移动之间的空间相关性和用于运动动作选择的OPC启发的调制。实验都是通过层图案和金属层图案进行的。结果表明，迷彩胜过学术界和行业的最先进的OPC发动机。
了解迷幻中掩盖的挑战...
迷幻的临床试验研究了诸如psilocybin，MDMA和LSD等物质在治疗广泛的神经精神疾病方面的希望。然而，迷幻状态的独特现象学增强了这些试验对预期效应的敏感性，并限制了标准盲目程序的完整性，从而导致了对治疗效应的潜在高估。因此，研究人员采用了各种策略来缓解这些挑战，包括主动比较者和低剂量的迷幻药，假定是心理惰性的。尽管做出了这样的努力，但仍关注盲目程序的充分性，对盲人的完整性的报告有限，对研究结果的有效性产生了怀疑。在这里，我们回顾了现代迷幻临床试验中采用的盲目技术，对其有效性进行了严格的评估并突出了潜在的缺点。我们讨论每种方法的优点和局限性。
GNSS无线电掩盖气候应用的过量相处理，包括不确定性估计
1 Wegener气候与全球变化中心（WEGC），格拉兹大学，格拉兹大学，奥地利，奥地利格拉斯2 FWF-DK气候变化，格拉兹大学，格拉兹大学，格拉兹大学，奥地利，奥地利，格拉斯大学，格拉兹大学，格拉兹大学，奥地利格拉兹大学4欧洲4欧洲组织，欧洲组织（Eumetsat），darmanytatt，emanany div>1 Wegener气候与全球变化中心（WEGC），格拉兹大学，格拉兹大学，奥地利，奥地利格拉斯2 FWF-DK气候变化，格拉兹大学，格拉兹大学，格拉兹大学，奥地利，奥地利，格拉斯大学，格拉兹大学，格拉兹大学，奥地利格拉兹大学4欧洲4欧洲组织，欧洲组织（Eumetsat），darmanytatt，emanany div>
在单倍体组织 - 特异性基因的强烈纯化选择支持掩盖理论
掩盖理论指出，单倍体阶段表达的基因将在更有效的选择下。在con trast中，选择在二倍体阶段表达的基因中的效率较低，在二倍体阶段，隐性有害或有益突变的适应性可能以杂合形式隐藏。这种差异可以在流动性中几个进化过程，例如维持遗传变异，适应率和遗传负荷。掩盖理论期望已在单细胞单倍体和二倍体生物中得到证实。然而，在多细胞生物（例如植物）中，单倍体选择的作用并不明确。在植物中，已经使用血管中的雄性单倍体组织进行了大量选择的研究。因此，这些系统中的证据与性选择和种内竞争的影响相混淆。其他植物群的证据很少，结果没有对掩盖理论的支持。在这里，我们使用了裸子苏格兰松树巨型植物学，母体衍生的种子单倍体组织和四个二倍体Tis SU来测试在具有组织特异性表达的一组基因上纯化选择的强度。通过使用这些基因的靶向重新定位数据，我们获得了遗传多样性，0倍和4倍位点的位点频谱的估计值，并推断了单倍体组织和二倍体组织 - 特异性基因中新突变的适应性效应的分布。我们的结果表明，在单倍体巨脂组织组织中表达的组织特异性基因纯化选择更强，并且这种强选择的信号不是由高表达水平驱动的伪像。