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World File Search System模仿
microRNA模仿，agomirs，抑制剂和antagomirs
悬浮细胞：在制备复合物之前，板3-5 x10 5细胞在没有抗生素的0.8 mL无血清培养基中。2。对于每个转染样品，请在无菌微中心管中准备络合物，如下所示：解决方案A：对于6孔板，在125μl无血清的无血清，无抗生素的培养基中，稀释的合成miRNA，每个孔的浓度为42-840 nm。有关其他菜格式，请参阅表1。每个孔中的最终miRNA浓度通常为5–100 nm。
层次行动理解，学习和模仿
我们推进了一种新型的认知处理的活跃推理模型，该模型是对层次作用库的获取及其用于观察，理解和模仿的使用。我们在四个模拟中说明了一个网球学习者的模型，该网球学习者观察一名教师进行网球射击，形成观察到的动作的层次结构表示并模仿它们。我们的模拟表明，代理的眼动活动实现了一种主动信息抽样策略，该策略允许推断观察到的运动的运动学方面，该运动位于动作层次结构的最低水平。反过来，这种低级运动学推理支持有关观察到的行动更深层方面的更高层次推论：近端目标和意图。最后，推断的动作表示可以引导模仿响应，但会干扰执行不同的动作。我们的模拟表明，层次的主动推论提供了一项统计的动作观察，理解，学习和模仿的说明，并有助于解释视觉运动认知的神经生物学基础，包括在背侧和腹部和腹流和镜像机制中采取多种操作理解的途径。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC根据许可证（http：// creativecommons .org /licenses /by /by /4 .0 /）的开放访问文章。
何时可以通过经典噪声模仿量子的折叠？
量子反应是由于系统与其环境之间无法控制的纠缠而产生的。然而，经常通过更简单的情况来考虑和建模，在这种情况下，环境的作用是在系统的自由度中引入经典噪声。在这里，我们确定了经典噪声模型需要满足的必要条件，以定量地对变质进行定量建模。特别是，对于纯dephasing过程，我们确定了噪声确定的稳定统计属性，这些噪声由量子量算子的量子多点时间相关函数确定，而环境运算符将进入系统托架交互。尤其是，对于洛伦兹（Lorentz Drude）的光谱密度的示例性自旋玻色子问题，我们表明高温量子反应性被彩色高斯噪声数量地模仿。反过来，对于耗散环境，我们表明，经典噪声模型无法描述由于光子/声子的自发发射而放松引起的破坏效应。这些发展提供了一个严格的平台，以评估经典的破坏性噪声模型的有效性。
诊断诊断的市场研究 - 模仿 - 设备 -
本关于印度诊断医学成像设备行业的市场研究报告（专注于MRI和CT扫描），此处包含的信息仅用于一般目的，并且基于研究中出现的广泛趋势和观点。本报告并非旨在详尽，也不提供与该行业有关的任何问题的完整摘要，也不是法律文件，可以用于任何法律或其他法律诉讼的目的。该报告依赖于主要数据，包括调查，利益相关者的互动和集中的小组讨论。假定在市场研究过程中提供的信息是完整的，准确的，并且不是误导的。印度竞争委员会（“委员会”/“ CCI”）对数据的准确性，可靠性，完整性或从中提出的推论没有承担任何责任或法律责任。
汉森病像丘疹一样模仿...
汉森病是一种由麻风病和嗜睡分枝杆菌引起的一种慢性肉芽肿性传染病，主要影响皮肤和神经，并长期孵化。取决于细菌载荷和宿主免疫，麻风病的临床光谱非常宽。麻风病以及LEPRA反应有时会出现罕见的临床表现，从而提出诊断性挑战，从而导致治疗延迟。我们在本文中介绍了三个临界性麻风病的病例，其中两个在1型LEPRA反应中，在临床上模仿乳头状果蝇。这种具有非典型演示的情况需要对组织病理学和微生物学检查敏锐的临床怀疑和确认，从而强调了其在早期诊断中的作用，尤其是在地方性地区，以及时管理该疾病。
假肢可以模仿健康的人类手吗？
摘要：历史证据表明，自古埃及时代以来已经使用了假体。假体通常用于功能和化妆品外观。如今，随着技术的进步，诸如人工手的假体不仅可以提高功能，而且还具有心理优势，因此可以显着增强个人的生活水平。与高级科学结合，假体不仅是一种简单的机械装置，而且是一种美学，工程和医学奇迹。假肢是帮助截肢者重新融入社会的最佳工具。在本文中，我们讨论了假肢的背景和进步，其工作原则和可能的未来含义。我们还向读者留下一个公开的问题，假肢手是否可以模仿并取代我们的生物学手。
genh2r：通过可扩展的模拟演示和模仿
本文介绍了GenH2R，这是一个学习基于远见的人类到机器人（H2R）han-dover技能的框架。目标是为机器人配备能够以各种复杂轨迹的人类传递的几何形状可靠接收对象。我们通过通过全面的解决方案进行大规模学习H2R移交，包括程序模拟资产创建，自动演示式概述和有效的模仿学习。我们利用大型3D模型存储库，敏感的GRASP生成方法和基于曲线的3D动画来创建名为GenH2R-SIM的H2R交换模拟环境，并通过三个尺度级传递了现有模拟器中现有模拟器中的场景数量。我们进一步引入了一种蒸馏友好的演示生成方法，该方法自动产生了一百万个适合学习的高质量演示。最后，我们提出了一种4D模仿的学习方法，该方法通过将来的预测目标增强，以将示范示例提炼为视觉运动切换政策。在所有情况下，模拟器和现实世界中的实验评估都表现出比基线的显着提高（至少 +10％的成功率）。
Kizuna 首次模仿 SIRE DEEP IMPACT
作者：Emma Berry 这真的是不可避免的。Kizuna (Jpn) 是 2013 年东京有骏 (日本德比) 的冠军，也是 2019 年首季冠军种马，如今，它效仿其备受推崇的种马 Deep Impact (Jpn) 首次成为日本冠军种马。这匹 Shadai 种马在过去三年的锦标赛中都进入了前四名，这次它从 2023 年的冠军已故的 Duramente (Jpn) 手中夺走了桂冠。它终于结束了 Deep Impact 11 年的统治，Deep Impact 也是 2010 年的冠军新人种马。Justin Milano (Jpn) 是 Kizuna 在 2024 年的明星选手，赢得了 G1 皋月奖 (日本 2,000 几内亚赛)，并在日本德比大赛中仅次于 Danon Decile (Jpn) 获得亚军。他的母亲在欧洲读者中广为人知，因为她是 2011 年 Nunthorpe Stakes 冠军 Margot Did (爱尔兰)，她作为种母马为 Exceed And Excel (澳大利亚) 增添了另一份荣誉。他的女儿 Believe'N'Succeed (澳大利亚) 是命运多舛的德比冠军 Anthony Van Dyck (爱尔兰) 的母亲。Kizuna 还赢得了 G2 Prix Niel，之后在 Arc 中落后 Treve (法国) 获得第四名，其母为 Storm Cat 雌马 Catequil，这意味着他与欧洲种马界冉冉升起的新星之一、Lanwades 常驻 Study Of Man (爱尔兰) 是同一品种。续第 3 页
müllerian模仿新热带蝴蝶
图1。四个中央蝴蝶代表了共有相似机翼模式的亚种的例子，并通过MüllerianMimicry参与共有互动的相互作用。 从1到12：Heliconus Melpomene Amaryllis，Heliconus Erato Chesterton，Heliconius Numata bicoloratus，Melinaea Isocomma Simulator，Hypothyris Nineonia daetta Heliconus levertus levertus，Eueedes伊莎贝拉二十叶州，机械性裂解性utemaia，Tithhorea Harmonia Helicon，Greta Morgane Oto 38个Helicon Phentypic组的综合板（图 s1）和44个Ithomie表型组（图 s2）在附录中可用 （b）Ithomoni和Helicon部落在若虫科系统发育中的相对位置。 从Chazot等人提取。 （31）。 提示标签代表蝴蝶亚家族，除了Dananae和Heliceninae，它们分为部落。 红点线表示Heliconin和Ithomini之间的估计差异时间。四个中央蝴蝶代表了共有相似机翼模式的亚种的例子，并通过MüllerianMimicry参与共有互动的相互作用。从1到12：Heliconus Melpomene Amaryllis，Heliconus Erato Chesterton，Heliconius Numata bicoloratus，Melinaea Isocomma Simulator，Hypothyris Nineonia daetta Heliconus levertus levertus，Eueedes伊莎贝拉二十叶州，机械性裂解性utemaia，Tithhorea Harmonia Helicon，Greta Morgane Oto38个Helicon Phentypic组的综合板（图s1）和44个Ithomie表型组（图s2）在附录中可用（b）Ithomoni和Helicon部落在若虫科系统发育中的相对位置。从Chazot等人提取。（31）。提示标签代表蝴蝶亚家族，除了Dananae和Heliceninae，它们分为部落。红点线表示Heliconin和Ithomini之间的估计差异时间。
脱机模仿学习与各种反事实推理
在离线模仿学习（IL）中，代理商旨在学习最佳的专家行为政策，而无需其他在线环境互动。但是，在许多现实情况下，例如机器人操纵，脱机数据集是从次优行为中收集的，没有奖励。由于稀缺的专家数据，这些代理通常会简单地记住较差的轨迹，并且容易受到环境变化的影响，因此缺乏对新环境推广的能力。要自动生成高质量的专家数据并提高代理的概括能力，我们提出了一个名为ffline i的框架，即通过进行反事实推断，并使用c oferfactual数据a u摄量（oilca）。尤其是我们利用可识别的变异自动编码器来生成反事实样本以进行专家数据增强。我们理论上分析了生成的专家数据的影响和概括的改进。此外，我们进行了广泛的实验，以证明我们的方法在两个d eep m ind c introl s uite基准测试基准上的分布性能和c ausal w orld w orld w orld w orld w orld w orld w orld基准的表现显着超过了各种基准。