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全渠道集成策略 了解农村地区的糖尿病自我保健行为：2型糖尿病和医疗保健专业人员的观点 空气湿度对生物溶质中不同代理的坚韧性的影响 热碱性裂解GDNA从福尔马林固定的档案组织提取 降血糖事件与2型糖尿病患者的认知障碍的关联：剂量反应荟萃分析的方案 关于口吃神经生物学的已知和未知数 医疗保健专业人员的动机沟通培训计划支持糖尿病足溃疡患者的依从性：概念验证研究 心力衰竭患者高压氧疗法的安全性：一项回顾性队列研究 在随机需求和关税条件下的跨境双通道供应链决策 小儿1型糖尿病患者的自我保健活动 宿主特异性细菌和线粒体DNA标记的性能评估和应用，以鉴定日本河水中粪便污染的来源 孟加拉国2型糖尿病患病率和决定因素的农村和城市差异
技术创新和消费者偏好的升级极大地加速了“新零售”全渠道模型的快速发展。满足消费者期望的个性化和无缝的互动体验，需要整合离线和在线渠道的优势，并扩展集成和智能的全渠道布局。这已经成为一个迫切需要解决的复杂问题。为了解决此问题，我们对离线商店和电子商务部门之间的购买店内和店内定价游戏进行了研究，考虑到诸如匹配概率和网络回报成本之类的因素。更重要的是，我们提出了在此策略下的店内和返回（BORO）策略（BORO）策略（BORO）策略，并对离线商店和电子商务部门的市场份额和收入水平的差异进行了分析。结果是：（i）仅在距离成本中等时，BOPS的全渠道战略才能增加离线商店和电子商务部门的收入； （ii）与电子商务部门相比，Boro战略为离线商店提供了更大的好处； （iii）Boro策略的有效性受匹配概率，距离成本和产品回报等因素的影响。这项研究不仅为全渠道品牌商人的战略渠道管理提供了理论基础，还提供了实用的见解。
未知基因的功能和进化意义来自未经文化的分类群
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大胆地走到没有机器人之前的地方 - 第4部分：使用多功能机器人的未知，极端环境
Rohan Thakker*，Michael Paton*，Bryson Jones*，Guglielmo Daddi*，Rob Royce*，Michael Swan*，Marlin Strub*，Marlin Strub*，Sina Aghli，Harshad Zade，Yashwanth Nakka，Tiago Vaquero，Tiago Vaquero，Joseph Bowkett，Joseph Bowkett，Joseph Bowkett，Daniel Lorish，Daniel Lorish，Jackan nyny tristan jackan nyny顾客，Jenny顾客，Jenny顾客，Jenny顾客，Jenny顾客，JENNY顾客，JENNY顾客，Jenny Triser顾问Hasseler，Carl Leake，Benjamin Nuernberger，PedroProença，William Talbot，Kyohei Ottsu，Andrew Orekhov†，Philippe Tossi，Matthew Gildner，Matthew Gildner，Abhinandan Jain，Rachel Etheredge，Rachell Etheredge，Rachel Etheredge，Matthew，Matthew，Matthew，Masher Howie Choset bubins，Masher burel burel burel bureldick• ono *这些作者为这项工作做出了同样的贡献。‡美国加利福尼亚州帕萨迪纳，加利福尼亚理工学院机械与土木工程系†美国宾夕法尼亚州匹兹堡的卡内基梅隆大学，美国宾夕法尼亚州匹兹堡：NASA喷气推进实验室，加利福尼亚理工学院，加利福尼亚州帕萨迪纳，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。‡美国加利福尼亚州帕萨迪纳，加利福尼亚理工学院机械与土木工程系†美国宾夕法尼亚州匹兹堡的卡内基梅隆大学，美国宾夕法尼亚州匹兹堡：NASA喷气推进实验室，加利福尼亚理工学院，加利福尼亚州帕萨迪纳，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。
捍卫未知的：探索强化学习代理在现实，看不见的网络中的部署
摘要越来越多的网络模拟器为探索和应用最先进的算法开放了机会，以了解和衡量众多领域此类技术的能力。在这方面，最近发布的打哈欠泰坦是网络网络场景的简单化但不太详细的一个例子，可以通过强化学习算法来训练代理，并衡量其试图停止感染的有效性。在本文中，我们探讨了不同的强化学习算法如何导致不同示例和现实网络中各种代理的培训。我们评估了如何在一组网络中部署此类代理，尤其关注代理在探索具有复杂起始状态的网络，连接节点和不同级别挑战级别的路线数量的增加，旨在评估现实网络中从未见过的部署性能。
被遗忘的视野：拥抱未知-ASA
海得拉巴·伯亚尼（Hyderabadi Biryani），不要忘记烹饪杰作的海得拉巴·伯亚尼（Hyderabadi Biryani），这是该市饮食文化的证明。这种芬芳可口的菜是用basmati大米，嫩肉和芳香香料混合的。Paradise，Bawarchi和Shadab只是一些标志性的餐厅，您可以品尝这种美味的美味佳肴。海得拉巴是一个在拥抱现代性的同时毫不费力地保留其历史遗产的城市。无论您是历史爱好者，美食家还是只是寻找丰富的旅行体验，海得拉巴都会提供各种各样的景点和体验。因此，下次您参观这个迷人的城市时，请记住探索其历史，文化和风味的丰富挂毯，并真正了解这座城市。
分布式模型的预测性控制，用于领先车辆未知输入的异质车辆排
在本文中，提出了针对异性恋车辆排的分布式模型预测控制（DMPC）算法。允许领先的车辆由非零和时间变化的输入驱动，而不是以恒定的速度行驶。除了每个车辆的个别状态和输入限制外，所有车辆均通过状态耦合的车间间距约束和状态耦合成本函数耦合，从而维持一维排的构造与令人满意的瞬态性能。每辆车都与其附近的车辆通信，并且可能不知道领先的车辆的动力学状态信息。每个车辆的控制输入是由每个车辆的本地信息以及其邻居的假定状态信息确定的局部优化问题计算的。通过设计以下车辆的分布式终端控制法，将每个状态耦合设置为几个特定子集，然后迫使每辆车辆以优化其在分配的子集中受到约束的状态，可以将耦合约束和成本函数解耦，因此可以采用分布式和平行的计算方法来计算所有以下所有车辆的控制权。基于量身定制的终端平等约束以及量身定制的终端控制法，在所有时间步骤中都实现了本地MPC优化问题的递归可行性，并且还可以保证每辆车的渐近稳定性。在模拟中证明了所提出的DMPC方法的有效性，并且所提出的DMPC的优势与领先的车辆的非零，无法访问，并且随时间变化的输入强调了与不断变化的领先车辆速度的异构车辆平台的比较模拟。
IMBA - 分子生物技术研究所 下一代干细胞研究人员的研讨会 未知
奥地利科学院（ÖAW）的分子生物技术研究所（IMBA）是欧洲领先的生物医学研究机构之一。IMBA位于奥地利的大学，研究机构和生物技术公司的维也纳生物中心。IMBA研究主题包括染色体生物学，RNA生物学，自私元素和沉默机制，功能基因组学，细胞和发育生物学，干细胞生物学，分子医学，神经科学，器官研究和疾病模型。
大麻和芬太尼：事实与未知
大麻管理办公室 (Office) 制作了这份情况说明书，以解决有关大麻与芬太尼混合的误解。本情况说明书的目的是提供现有证据，分享当前已知和未知的信息，并提供安全提示，以帮助缓解一些误解，这些误解通常通过错误的媒体报道和轶事报道传播。
基于学习的实时扭矩预测用多指手抓住未知对象
摘要 - 用多指手抓住对象时，对于掌握稳定性至关重要，在每个关节上施加正确的扭矩以应对外力。大多数当前系统都使用简单的启发式方法，而不是正确对所需的扭矩进行建模。相反，我们提出了一种基于学习的方法，能够实时预测对未知对象的抓扭矩。使用监督学习的端到端训练的神经网络被证明可以预测更有效的扭矩，并且与所有经过测试过的启发式基准相比，对象的非自愿运动较少。具体来说，对于90％的掌握，对象的翻译偏差低于2。9毫米，旋转下方3。1◦。为了生成训练数据，我们使用弹性模型来制定扭矩的分析计算作为优化问题，并处理多接触的不确定性。我们进一步表明，网络概括以预测具有1个推理时间1的真实机器人系统上未知对象的扭矩。5 ms。网站：dlr-alr.github.io/grasping/
