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World File Search System深层
深层基因组计划
KC Kent Lloyd 1*，David J. Adams 2，Gareth Baynam 3,4,5，Arthur L. Beaudet 6，Fatima Bosch 7，Kym M. M. Boycott 8，Robert E. Braun 9，Mark Caulfield 10，Ronald Cohlfield 10，Ronald Cohn 11安妮·格罗布尔（Anne Grobler）18，杰森·霍尼（Jason D. L MJ Nutter 28，Yuichi Obata 29，Helen Parkinson 16，Michael S. Peper 30，Radislav Sedlacek 31，Je Kyung Seong 32，Toshihiko Shiroishi 29，Damian Smedley 33，Glauco 36,37,38，Ying Xu 39和Steve DM Brown 24*
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摘要：细胞衰老越来越被认为是癌症的标志，反映了其与衰老和炎症的关联，其作用是对消除管制的增殖和致癌应激的反应，以及癌症治疗的诱导。虽然治疗诱导的衰老（TIS）与耐药性，复发，转移和正常组织毒性有关，但TIS也具有增强治疗反应并刺激抗肿瘤免疫力的潜力。在这篇综述中，我们研究了衰老细胞（SNC）的Jekyll和Hyde性质，重点是表达与衰老相关的分泌表型（SASP）时如何通过自身分泌和旁分泌机制调节肿瘤微环境。通过SASP，SNC可以介导对癌症疗法的抗药性和反应。 为了满足癌症免疫疗法的未满足潜力，我们考虑SNC如何影响肿瘤炎症并作为增强抗肿瘤免疫反应的抗原来源。 这种新观点提出了基于TI的治疗方法，以增强免疫检查点阻滞。 最后，我们描述了减轻衰老的有害影响的策略，例如调节SASP或靶向SNC持久性，这可能会增强癌症治疗的整体益处。通过SASP，SNC可以介导对癌症疗法的抗药性和反应。为了满足癌症免疫疗法的未满足潜力，我们考虑SNC如何影响肿瘤炎症并作为增强抗肿瘤免疫反应的抗原来源。这种新观点提出了基于TI的治疗方法，以增强免疫检查点阻滞。最后，我们描述了减轻衰老的有害影响的策略，例如调节SASP或靶向SNC持久性，这可能会增强癌症治疗的整体益处。
德国深层地热能路线图
数千年来，温泉一直为温泉浴和建筑供暖提供能源（亚琛，公元 64 年）。20 世纪 70 年代的第一次石油危机导致地热能供暖用途的扩大和重新评估，例如，在巴黎郊区开发了地热供热网络。然而，地热能迄今为止在国家能源供应中发挥了重要作用，主要是在地球火山活动频繁的地区，即在地球表面附近也有热水的地区。因此，世界上最大的地热供热网络满足了冰岛首都雷克雅未克 99 % 的需求。在德国，20 世纪 80 年代建造了地热供暖中心，尤其是在东德，例如在新勃兰登堡或瓦伦，水库水的热能用于供热网络。在上莱茵地堑，同时钻了多个钻孔；其中，位于瑞士里恩的工厂至今仍在为巴登-符腾堡州的供热网络作出贡献。
深层地热 - SETIS - 欧盟
新目标 1：建立程序，确保确定和追求公共和社会利益，评估和管理社区（和/或广大公民或利益相关者）的关切，并取得许可程序的进展。新目标 2：展示灵活供热系统中地热供热、制冷和高温储存的技术和经济可行性；到 2030 年满足欧洲 5% 的需求，到 2050 年满足 25% 的需求。
基于Yolov8的深层手球检测系统...
利用高级计算机视觉技术，例如深度学习和对象跟踪算法，手球视频中有能力的主动玩家检测功能可以自动在高速匹配中自动跟踪玩家的运动。这项创新不仅丰富了教练对球员绩效和团队动态的见解，而且还通过实时分析和增强现实增强来提高观众的参与度。在基于实践的手球视频的背景下，多个玩家经常出现，并非所有参与者都从事特定的练习或采用推荐的手球技术。本研究探讨了采用基于CNN的YOLOV8预训练模型与转移学习技术相结合的新方法，以增强手球识别。Yolov8 Architecture的高级功能是利用的，以解决玩家跟踪，球轨迹预测和复杂玩家互动中的现有差距。通过转移学习，该模型是使用特定于手球的数据进行微调的，从而在识别玩家，球和关键元素方面进行适应和专业化。该方法利用Yolov8的实时处理和多尺度分析来提高动态游戏方案的准确性，克服诸如遮挡和快速运动之类的挑战。通过将Yolov8预训练的模型与转移学习相结合，这种方法在实现全面有效的手球识别方面展现了有希望的进步，可以显着增强对玩家动态，球运动和整体游戏玩法的见解。Yolov8与转移学习的融合涉及利用Yolov8的预训练的特征来提取对象特征，然后对手球特异性数据的模型进行微调，以增强其在手球识别的背景下识别球员，球和其他基本要素的能力。我们使用751个手球场景视频的自定义数据集系统地评估了拟议的方法，该视频在培训年轻学员和男孩和男孩的年轻学员和手球学校期间捕获了[22]。测试涵盖了近60,000帧，并结合了诸如灵敏度，特异性和准确性之类的指标。结果表明，我们的方法超过了最新技术，展示了准确性的提高。值得注意的是，提出的方法表现出提高的效率，达到敏感性92.18％，特异性91.13％，精度分别为93.57％和F-评分94.33％。
太阳能电池板和深层改装
卑诗省政府的CleanBC气候计划优先考虑建筑物，运输和行业从化石燃料到清洁电力和其他可再生能源。使单独的运输部门振动将比今天的发电能力高60％。1个现场生成（例如屋顶太阳能电池板）可以提供额外的电力，而无需更多的土地和增加的传输和分配成本。与储能相结合，它可以提高对功率故障的弹性。
腿部机器人的深层控制
摘要 - 使用深钢筋学习训练的控制政策通常会产生僵硬的高频运动，以应对意外的干扰。为了促进更自然和合规的平衡恢复策略，我们建议对典型的强化学习训练过程进行简单的修改。我们的关键见解是，对扰动的僵硬响应是由于代理商始终激励任务奖励，即使在应用扰动的情况下也是如此。作为替代方案，我们引入了一个明确的恢复阶段，在该阶段中，无论控制策略所产生的动议如何，都会给予跟踪奖励。这使代理商有机会在尝试执行其主要任务之前从干扰中逐渐恢复。通过深入分析，我们既强调了由此产生的控制策略的合规性，以及合规性带来的益处。在我们的模拟和硬件实验中，合规的策略可实现与环境的更强大，能节能和安全的互动。
深层研究系统卡
我们在整个模型培训和开发过程中进行了评估，包括在启动模型之前进行的最终扫描。在以下评估中，我们测试了各种方法，以最佳在给定类别中的功能，包括自定义脚手架和在相关的情况下提示。生产模型的确切性能数可能会因最终参数，系统提示和其他因素而有所不同。我们使用标准的引导程序来计算PASS的95％置信区间，该步骤为每个问题重新示例尝试以近似度量的分布。默认情况下，我们将数据集视为固定的，仅重新采样尝试。虽然广泛使用，但此方法可能会低估非常小的数据集的不确定性，因为它仅捕获采样方差而不是所有问题级方差。换句话说，此方法解释了模型在多次尝试（采样差异）的相同问题上的随机性，而不是问题难度或通过率（问题级别差异）的变化。这可能会导致过度紧密的置信区间，尤其是当问题的通过率接近0％或100％而几乎没有尝试时。我们报告这些置信区间，以反映评估结果的固有变化。在审查了准备评估的结果后，安全咨询小组[3]将深层研究模型归类为总体中等风险，包括中等的网络安全风险，说服力，CBRN，模型自治。这是模型第一次被评为网络安全风险。