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World File Search System操纵
对世界各地市场操纵定义的分析
为了支持我们致力于促进金融市场的完整性的承诺，全球交流联合会（WFE）启动了一个研究项目，以更好地了解世界各地如何定义和惩罚市场，尤其是考虑到新技术和社交媒体所带来的挑战。为此，在2022年，我们对WFE成员和分支机构进行了一项调查，以收集有关各种定义，监视机构以及用于打击跨司法管辖区市场操作的各种定义，监视机构和监管框架的信息。然后，我们应用文本分析工具来确定定义和惩罚文本中的共同点和差异。据我们所知，这是从这个角度分析全球对市场操纵的定义。
操纵患病的口腔微生物群
摘要：龋齿和牙周病是全球最常见的疾病之一。其病因根源在于口腔内的微生物活动，通过产生有害代谢物并引发潜在的不良宿主免疫反应。由于抗菌素耐药性的威胁日益增加，需要采取替代方法来重新平衡这种平衡。测序技术的进步已经确立了疾病与口腔菌群失调之间的联系，商业企业正在寻求鉴定益生菌和益生元配方，以通过定植或促进有益微生物的生长来应对可预防的口腔疾病。常驻菌种的代谢特性和免疫调节能力是健康状况的基础。对口腔代谢环境的研究已经阐明了共生菌和致病菌之间的关系，例如，可发酵碳水化合物的连续代谢被认为是致龋性产酸的关键。因此，关注口腔环境的生态稳态维护可能是最合适的健康保护方法。在这篇评论中，我们讨论了维持健康口腔环境的生态方法，并讨论了益生菌和益生元补充剂的潜在用途，特别是针对维持口腔环境以保持微妙平衡的微生物群。
生物弦：高效操纵生物弦
查找回文..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................11 GENETIC_CODE....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................14 获取序列....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................14 获取序列.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... . ... . . . . . . . . . . . . 19 IUPAC_CODE_MAP . ... .................................................................................................................................................................................................................................................................. 23 longestConsecutive .................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 29 lowlevel-matching .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 30 MaskedXString-class .................................................................................................................................................................. . ... ................. ... . . . 47 matchPDict-inexact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . 67 removed_to_pwalign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 MultipleAlignment-class . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 needwunsQS . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................81 pmatchPattern ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................85 preset_scoring_matrices ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................86 QualityScaledXStringSet 类。..................................................................................................................................................................................................................................................................................86 replaceAt ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................89 replaceLetterAt ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................93 reverse Complement .. ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................95 RNAString 类 ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................97 seqinfo 方法 ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................97 seqinfo 方法 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 99 至复杂 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 xscat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 XString 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 XStringPartialMatches 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 XStringQuality-类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 XStringSet-类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 XStringSet-比较. . . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-class ........................................................................................................................................................................................................................................................129..................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-类 ........................................................................................................................................................................................................................................129..................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-类 ........................................................................................................................................................................................................................................129
操纵电荷和2D原子之间的能量转移...
Xue Liu 1 , Jiajie Pei 1, 2 , Zehua Hu 1 , Weijie Zhao 1 , Sheng Liu 1 , Mohamed-Raouf Amara 1 , Kenji Watanabe 3 , Takashi Taniguchi 4 , Han Zhang 2 , Qihua Xiong 1, 5 * 1 Division of Physics and Applied Physics, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological大学，新加坡637371，新加坡。2 2， 伊巴拉基305-0044，日本5低维量子物理学的国家主要实验室和北京北京大学的物理系，中国摘要：二维（2D）van der waals异质结构因其出现的电气和光学性质而引起了巨大的研究兴趣。 此类设备中对层间耦合的全面理解和有效的控制对于实现其功能以及提高其性能至关重要。 在这里，我们通过改变由石墨烯，六边形硝化硼和二硫化钨的不同堆叠层改变了2D材料之间的层间电荷转移。 在可见光的兴奋下，尽管被氮化硼隔开了，但二硫化石和钨二硫化物表现出清晰的掺杂水平的调制，即，石墨烯中费米水平的变化是120 MEV，以及WS 2中的净电子积累。2， 伊巴拉基305-0044，日本5低维量子物理学的国家主要实验室和北京北京大学的物理系，中国摘要：二维（2D）van der waals异质结构因其出现的电气和光学性质而引起了巨大的研究兴趣。 此类设备中对层间耦合的全面理解和有效的控制对于实现其功能以及提高其性能至关重要。 在这里，我们通过改变由石墨烯，六边形硝化硼和二硫化钨的不同堆叠层改变了2D材料之间的层间电荷转移。 在可见光的兴奋下，尽管被氮化硼隔开了，但二硫化石和钨二硫化物表现出清晰的掺杂水平的调制，即，石墨烯中费米水平的变化是120 MEV，以及WS 2中的净电子积累。伊巴拉基305-0044，日本5低维量子物理学的国家主要实验室和北京北京大学的物理系，中国摘要：二维（2D）van der waals异质结构因其出现的电气和光学性质而引起了巨大的研究兴趣。 此类设备中对层间耦合的全面理解和有效的控制对于实现其功能以及提高其性能至关重要。 在这里，我们通过改变由石墨烯，六边形硝化硼和二硫化钨的不同堆叠层改变了2D材料之间的层间电荷转移。 在可见光的兴奋下，尽管被氮化硼隔开了，但二硫化石和钨二硫化物表现出清晰的掺杂水平的调制，即，石墨烯中费米水平的变化是120 MEV，以及WS 2中的净电子积累。伊巴拉基305-0044，日本5低维量子物理学的国家主要实验室和北京北京大学的物理系，中国摘要：二维（2D）van der waals异质结构因其出现的电气和光学性质而引起了巨大的研究兴趣。此类设备中对层间耦合的全面理解和有效的控制对于实现其功能以及提高其性能至关重要。在这里，我们通过改变由石墨烯，六边形硝化硼和二硫化钨的不同堆叠层改变了2D材料之间的层间电荷转移。在可见光的兴奋下，尽管被氮化硼隔开了，但二硫化石和钨二硫化物表现出清晰的掺杂水平的调制，即，石墨烯中费米水平的变化是120 MEV，以及WS 2中的净电子积累。通过使用微拉曼和光致发光光谱的组合，我们证明了调制起源于同时操纵电荷和/或在每个两个相邻层之间的能量转移。关键字：2D材料，范德华异质结构，拉曼和光致发光光谱，层间电荷和能量传递，带工程
荧光磁性纳米粒子定向操纵膜蛋白
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 4 月 1 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.03.30.016477 doi：bioRxiv preprint
机器人操纵任务的基于Waypoint的强化学习
摘要 - 机器人武器应该能够学习新任务。这里的一个框架是强化学习，在该学习中，机器人具有编码任务的奖励函数，并且机器人自主学习的动作以最大程度地提高其奖励。现有的强化学习方法通常将此问题构成马尔可夫决策过程，并学习政策（或政策层次结构）以完成任务。这些政策原因是机器人臂需要采取的数百个细粒度的动作：例如，向右移动稍微移动或旋转几个度。但是我们希望机器人执行的操作任务通常可以分解为少数高级运动：例如，到达对象或转动手柄。在本文中，我们提出了一种基于通道的无模型增强学习方法。机器人现在没有学习低级策略，而是学习路点的轨迹，然后使用现有控制器在这些航路点之间进行插值。我们的关键新颖性是将基于Waypoint的设置作为一系列多臂匪徒构建：每个匪徒问题都对应于机器人运动沿线的单路点。从理论上讲，与标准框架相比，对这种重新制定的理想解决方案的遗憾界限较低。我们还引入了一个近似的后固定解决方案，该解决方案一次构建机器人的运动点。跨基准模拟和两个现实世界实验的结果表明，这种提出的方法比最先进的基线更快地学习新任务。请参阅此处：https：//youtu.be/mmed-lyfq4y
操纵图像将用户说明传达给机器人
摘要 - 发现模型正在迅速改善机器人在自动执行日常任务（例如膳食准备）中的可容纳能力，但是由于模型性能，捕获用户偏好的难度以及对用户代理的需求，人类仍需要指示人类指导机器人。机器人可以使用各种方法指导 - 自然语言传达了即时的说明，但可以是抽象的或模棱两可的，而最终用户编程则支持更长的地平线任务，但接口面临捕获用户意图的困难。在这项工作中，我们建议将图像直接操纵作为替代范式来指导机器人，并介绍一个名为ImageInthat的特定实例化，该实例化允许用户在时间表式接口中对图像进行直接操纵，以生成机器人指令。通过用户研究，我们演示了ImageInthat在厨房操作任务中指导机器人的功效，并将其与基于文本的自然语言指令方法进行比较。结果表明，参与者使用ImageInthat的速度更快，并且更喜欢在基于文本的方法上使用它。补充材料，包括代码，请参见：https：//image-in-that.github.io/。索引术语 - 用户机器人编程，直接操纵，机器人指令
支持操纵质量评估的惯性估计方法
3 方法论 17 3.1 惯性估算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ...飞行员和强化学习代理同时学习飞行技能，形成共生关系。训练强化学习代理的情节可以由飞行员在模拟器中模拟，也可以使用计算机上的游戏进行无人驾驶。在典型的情节中，强化学习代理为飞行员提供了一系列要遵循的操作。这些指令会产生两种结果之一，即成功或失败。代理观察飞行员的心理反应以及飞行环境，并获得正面或负面的奖励。经过训练的强化学习代理代表了一种新型的人工智能，可在飞行的各个阶段协助飞行员。
AG2Manip：用代理学习新颖的操纵技巧 -
摘要 - 增强机器人系统独立获取新型操作技巧的能力对于从组装线到服务机器人的应用至关重要。现有方法（例如，VIP，R3M）依赖于学习操纵任务的广义表示，但忽略（i）（i）不同实施方案之间的域间隙以及（ii）在实施方案中成功的任务轨迹的稀疏 - 特定于特定的动作空间中，导致了错误的和歧义的任务表示，具有地下学习效率。我们的工作通过引入AG2Manip（操纵代理表示）来学习上述挑战，以学习新型操纵技巧。我们的方法包括两个主要创新：（i）在人体操纵视频上进行了新颖的代理 - 反应视觉表示形式，其具有掩盖性的实施方案，以及（ii）一个代理 - 敏捷的动作表示，将机器人的动力学链抽象为具有普遍的代理链中的代理链中，将其用于普遍的构成，以将对象置于核心互动之间。通过我们的实验，AG2Manip在无需进行领域特定的示范的情况下展示了各种各样的操纵任务的显着改善，证明了来自Frankakitchen，Maniskill和PartManip的24个任务中平均成功率的325％提高了325％。进一步的消融研究强调了两种表示在实现此类改进中的关键作用。
机器人操纵任务中的多模式VAE
摘要 - 在这项工作中，我们专注于机器人操纵领域中无监督的视力 - 语言映射。最近，已经为此任务提出了采用预训练的大语言和视觉模型的多种方法。但是，它们在计算上是要求的，需要仔细对产生的输出进行微调。更轻巧的替代方法是实现多模式变量自动编码器（VAE），可以提取数据的潜在特征并将其集成到联合代码中，这主要是在现有最终模型的图像图像或图像图纸上进行的。在这里，我们探讨了是否以及如何在模拟环境中使用多模式的VAE。基于获得的结果，我们提出了一种模型不变训练替代方案，该替代方法将模拟器中的模型性能提高了55％。此外，我们系统地评估了各个任务（例如对象或机器人位置可变性，干扰器数量或任务长度）所提出的挑战。因此，我们的工作也阐明了使用当前的多模式VAE的潜在益处和局限性，以根据视觉和语言对机器人运动轨迹进行无监督学习。索引术语 - 传感器融合，视觉学习，语义场景理解