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深入评论2024法国 - 经济与金融
法国的增长估计在2023年的全球和国内需求下降到2023年的速度下降到0.7％（2）。在2022年增长2.5％后，随着利率上升，通货膨胀率相对较高和融资条件的上升，GDP增长在2023年下降，再加上高度不确定性，对私人消费和投资产生了压力。根据2024年冬季临时预测的委员会，GDP增长在2024年为0.9％，在2025年为1.3％，并在私人消费的支持下，随着通货膨胀压力的消失，截至2024年下半年的投资恢复。通货膨胀率低于2022年欧元区平均水平（5.9％vs欧元区8.4％），并且在2023年保持广泛稳定（5.7％），而欧元面积的平均水平下降（5.4％）。标题通货膨胀已经开始到2023年底，在2023年12月下降到4.1％，高于欧元面积的平均水平2.9％。通货膨胀率下降和减速就业有望导致减轻工资压力，而每位员工预测在2024年将增加3.3％，而2023年为4.1％。通货膨胀率预计将在2024年下降到2.8％，而2025年的通货膨胀率将与欧元区平均水平相符。反过来，在历史上保持较高的水平，在2023年，随着GDP的减速和企业破产的增长，就开始失去一定的动力来自理事会。如果以不可行的公司为中心，破产可能会对生产率和长期增长产生积极影响，但是上升趋势的延续可能会在短期内对失业和国内需求产生重大影响。
深入评论2024罗马尼亚 - 经济与金融
罗马尼亚的经济在2023年放缓，但预计在2024年将加速，尽管下行风险仍然显着（2）。真正的GDP在2023年继续增长，约2％左右，显着低于2022年记录的4.1％和2021年的5.7％。放缓反映了高通胀对实际可支配收入，更严格的货币和财务状况以及全球需求削弱的影响。由欧盟资助的公共基础设施投资支持的总固定资本形成是2023年增长的主要贡献者。由于经济活动较弱和能源价格下跌，头条通货膨胀率从2022年11月的14％以上的峰值下降到7％。但是，核心通货膨胀的下降要不那么明显。它部分反映了快速工资的增加，尤其是在私营部门，也以大量最低工资远足为助长，并在2023年底保持刚好超过10％。尽管劳动力市场上的紧张局势正在缓解，但实际工资的增加仍在高于生产率增长和风险破坏外部竞争力的风险。由于国内需求增长和能源价格较低，经常账户赤字将从2022年的GDP的9.3％下降到2023年的GDP的7.0％。根据欧洲委员会的2023年秋季预测，欧洲国家和地区账户（ESA）的欧洲赤字在2023年保持较高的水平（欧洲国家和地区帐户体系（ESA），这与2022年的水平相同），以大量的经常账户赤字为食。根据2024年冬季临时预测的委员会，经济增长预计将在2024年和2025年逐渐达到3％左右，这是由于通货膨胀率不断下降和财务状况而改善的家庭实际可支配收入的强劲增长。对经济前景的风险平衡被倾斜到不利的一面，因为罗马尼亚贸易伙伴的预期增长低于预期的增长，较慢的消毒或更旷日持久的私人消费量，以及在吸收欧盟基金方面的延迟，可能会对增长产生负面影响。
深入评论2024年西班牙 - 经济与金融
估计西班牙经济在2023年增长了2.5％，预计在2024年将继续增长，尽管速度比去年慢。（2）2023年发表的强劲增长受到了非常积极的劳动力市场发展和维持私人消费的工资以及净出口和公众消费的积极贡献的基础。真正的GDP增长在2024年将在2024年至1.7％。的消费和投资分别取决于家庭的实际购买力增长，以及西班牙恢复和韧性计划（RRP）的持续实施将成为R经济扩张的主要驱动力。GDP增长预计将在2025年再次加速至2.0％。标题通货膨胀率在2023年下降至3.4％，这在很大程度上要归功于全年能源价格的持续下跌。基本的价格压力在2023年逐渐缓解，平均达到5.8％，因为向其他物品（尤其是食品和服务）的高能源价格传递，显示出仅在2023年最后一个季度开始淡出的迹象。统一的消费价格指数（HICP）通货膨胀率今年将进一步下降，平均达到3.2％（基本通货膨胀率预计将为3.3％），尽管预期的大多数政府措施的上涨措施的上流压力是减轻高能价格影响的大多数政府措施。
锂离子电池的热特性和安全方面：深入评论
摘要：本文概述了锂离子电池系统中精确热分析的重要性。它强调了对额外研究的要求，以创建有效的方法来建模和控制热性能，并最终是提高锂离子电池的安全性和性能。由于这些能量存储系统内的固有热量产生，温度调节与锂离子电池之间的相互作用至关重要。对锂离子电池所表现出的热行为的深刻理解，以及针对电池组的先进温度控制策略的实施，仍然是一个关键的追求。利用量身定制的模型来剖析锂离子电池的热动力学显着，从而在广泛的操作场景中增强了我们对其热管理的理解。这项全面的综述系统地探讨了采用模拟和模型来揭示复杂的热特性，行为细微差别以及与锂离子电池相关的潜在失控事件的多样化研究。本综述的主要目的是强调使用的表征方法的有效性，并强调关键参数（规定的当前速率和温度）在塑造热动力学中的关键参数。值得注意的是，与直接更改锂离子电池设计本身相比，热设计系统的增强通常更可行。因此，该热审查主要集中在热系统的领域。合成的见解提供了研究发现的全景概述，并有更深入的了解，需要咨询特定已发表的研究及其相应的建模努力。
深入回顾 2024 年德国 - 经济与金融
由于国内需求低迷，德国经济一直面临持续的疲软增长，预计国内需求只会逐渐复苏（2）。2023 年实际 GDP 下降 0.3%。由于通货膨胀降低了家庭的实际收入，私人消费下降了 0.7%。由于建筑投资疲软，投资下降了 0.7%。在全球贸易疲软的背景下，出口量下降，但由于国内需求持续低迷，进口下降幅度更大。这导致贸易顺差增加，经常账户顺差从 2022 年占 GDP 的 4.2% 上升到 2023 年占 GDP 的 5.9%。在 2023 年超过欧元区平均水平后，通胀率降至与欧元区大致一致的水平，到 2024 年 2 月同比下降至 2.7%。预计未来通胀将进一步缓解，与整个欧元区保持一致。预计 GDP 增长率将是欧元区最低的，2024 年为 0.3%，2025 年为 1.2%。尽管失业率低且实际工资增长，但预计私人消费仍将保持低迷。预计建筑投资持续疲软将拖累整体投资增长。此外，近期财政政策收紧导致公共投资前景更加不确定。积极的一面是，市场融资条件有所缓解，预计通过银行贷款渠道还将进一步放松。经济前景的主要风险因素包括财政整顿和投资瓶颈持续导致的国内需求进一步减弱，以及地缘政治紧张局势加剧导致的贸易中断。
Tell-Drive：通过教师LLM引导深入强化学习
摘要 - 尽管深度强化学习（DRL）和大型语言模型（LLMS）每个人都在应对自动驾驶中的决策挑战方面有希望，但DRL通常会遭受较高的样本复杂性，而LLMS则难以确保实时决策。为了解决这些局限性，我们提出了Tell-Drive，这是一个混合框架，该框架集成了教师LLM，以指导基于注意力的学生DRL政策。通过将风险指标，历史场景检索和域启发式法纳入上下文提示中，LLM通过思想链推理产生高级驾驶策略。随后，一种自我发挥的机制将这些策略与DRL代理的探索，加速政策融合并提高各种驾驶条件的鲁棒性。在多种流量方案中评估的实验结果表明，就成功率，平均收益和实时可行性而言，Tell-Drive优于现有的基线方法，包括其他基于LLM的方法。消融研究强调了每个模型成分的重要性，尤其是注意机制和LLM驱动指导之间的协同作用。最后，我们构建了一个虚拟真实的融合实验平台，以验证通过车辆中的实验实验在真实车辆上运行的算法的实时性能，易损和可靠性。全面验证结果可在我们的网站上找到。
在离线深入强化学习中的数据集审核
摘要 - 数据是AI中的重要资产，因为高质量的数据集可以显着提高机器学习模型的性能。在自动驾驶汽车等安全性领域中，离线深度强化学习（Offline DRL）经常用于在预采用的数据集中训练模型，而不是通过与现实世界环境进行互动作为在线DRL来培训这些模型。为了支持这些模型的开发，许多机构可以通过开放源许可公开获得数据集，但是这些数据集有可能滥用或侵权的风险。向数据集注入水印可能会保护数据的知识产权，但是它无法处理已经发布的数据集，并且以后无法更改。其他现有解决方案，例如数据集推理和会员推理，由于不同的模型行为特征和离线设置约束，因此在离线DRL方案中无法正常工作。
深入挖掘，挽救旧有的抗结核病目标
耐药性结核分枝杆菌 (Mtb) 的出现阻碍了结核病的治疗，因此现在需要新型药物来克服这种耐药性。遗传稳定的 D-丙氨酸-D-丙氨酸连接酶 A (DdlA) 被视为结核病的极佳治疗靶点。在本研究中，通过高通量筛选获得了 DdlA 的竞争性抑制剂 (IMB-0283)。IMB-0283 对标准和临床耐药 Mtb 菌株的最低抑菌浓度 (MIC) 范围为 0.25 至 4.00 µ g/mL，而传统的 DdlA 抑制剂 D-环丝氨酸 (DCS) 仅在 16 µ g/mL 时抑制标准 Mtb 菌株的生长。发现 IMB-0283 对 Mtb 的致死作用以 DdlA 依赖的方式在细胞内起作用。具体而言，IMB-0283 可阻止新生细胞壁的合成，但不会破坏成熟细胞壁。与 DCS 相比，IMB-0283 表现出较低的细胞毒性和较高的选择性指数 (SI)。在相同的治疗剂量下，IMB-0283 将急性动物模型中的细菌负荷 (log CFU/mL) 从 5.58 降低到 4.40，而 DCS 没有产生任何此类治疗效果。总之，IMB-0283 较低的细胞毒性和更有效的体内活性表明它是抗结核药物开发的有前途的先导化合物。
深入了解肿瘤微环境中 CSF-1R 的表达
摘要：集落刺激因子 1 受体 (CSF-1R) 在肿瘤微环境 (TME) 内协调细胞相互作用中起着关键作用。尽管 CSF-1R 在髓系细胞中已得到广泛研究，但该受体的表达及其在 TME 中其他细胞类型中新出现的作用仍需进一步分析。本综述探讨了 CSF-1R 在各种 TME 细胞群中的多方面功能，包括肿瘤相关巨噬细胞 (TAM)、髓系抑制细胞 (MDSC)、树突状细胞 (DC)、癌症相关成纤维细胞 (CAF)、内皮细胞 (EC) 和癌症干细胞 (CSC)。 CSF-1R 通过其配体集落刺激因子 1 (CSF-1) 和白细胞介素 34 (IL-34) 的激活，调节 TAM 极化向免疫抑制 M2 表型发展，促进肿瘤进展和免疫逃避。同样，CSF-1R 信号传导影响 MDSC 发挥免疫抑制功能，阻碍抗肿瘤免疫。在 DC 中，CSF-1R 改变抗原呈递能力，损害对癌细胞的免疫监视。CAF 和 EC 中的 CSF-1R 表达调节 TME 内的免疫调节、血管生成和免疫细胞运输，促进促肿瘤发生环境。值得注意的是，CSC 中的 CSF-1R 通过与 TAM 相互作用和调节干细胞特征，促进肿瘤侵袭性和治疗耐药性。了解 CSF-1R 在 TME 中的多种作用，强调了其作为癌症治疗治疗靶点的潜力，旨在破坏促肿瘤细胞串扰并增强抗肿瘤免疫反应。
用于协作任务计划的多代理深入学习
摘要：有效的，可扩展的和成本效益的资源管理是一个多方面的在线决策问题，在网络和云计算方面越来越面临。更具体地，任务安排是一个复杂的挑战，解决了当今系统的最佳功能至关重要。调度的传统启发式方法在设计上很费力，尤其是很难调节，因此已经提出了各种基于机器的方法。强化学习（RL）在类似的决策问题中显示出很大的结果，许多现有方法采用RL来解决任务调度问题。这些作品中的大多数都考虑了单一代理的方案（因此遭受可伸缩性问题），或者现有的多代理应用程序非常专业。我们提出了一个通用多代理RL框架，该框架可以成功地学习协作最佳的调度策略，从而向既可以扩展又自主的云和网络迈出一步。我们的实验表明，这些代理可以协作学习动态工作负载的最佳调度策略。