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World File Search System焦油
如何引用本文：Su M，Pu R，Wang Y，YuM。基于重新执行学习的多个无人车辆的协作攻城方法。 inte
提出了一种基于多机构增强学习的方法，以应对捕获无人接地车辆（UGV）的逃避焦油的挑战。最初，本研究介绍了针对合作UGV捕获的环境和运动模型，以及明确定义的直接捕获成功标准。将注意力集成到软演员批评（SAC）中的注意机制已杠杆化，将注意力集中在与任务有关的关键状态特征上，同时有效地管理较少相关的方面。这使捕获代理可以专注于目标代理的范围和活动，从而增强追求期间的协调和协作。关注目标代理的重点有助于完善捕获过程，并确保对价值功能的精确估计。多余的活动和不产生的场景的重新产生会增强效率和鲁棒性。此外，注意力加权动态适应环境变化。要解决在iOS中引起的有限激励措施 - iOS带有多个车辆捕获目标的动力，该研究引入了改进的奖励系统。它将奖励功能分为个人和合作组成部分，从而优化了全球和本地化的激励措施。通过Fa-Div>捕获UGV之间的合作协作，这种方法削弱了目标UGV的动作空间，从而成功地捕获了结果。与以前的SAC算法相比，提出的技术表明捕获成功增强。模拟试验和与替代学习方法的比较验证了算法的有效性和奖励函数的设计方法。
NC 多部门计划的进展报告...
Mona Azarbayjani（北卡罗来纳大学夏洛特分校，Foresight Cares）、Cynthia Banks（州长老龄问题咨询委员会）、Wrenia Bratts-Brown（北卡罗来纳大学卫生与公众服务部健康福利司）、Mark Ezzell（北卡罗来纳交通部 - 州长公路安全计划）、Rebecca Freeman（北卡罗来纳大学卫生与公众服务部老龄问题司）、Mark Hensley（北卡罗来纳大学退休人员协会）、Emilia Ismael（El Centro Hispano）、Bill Lamb（北卡罗来纳资深焦油踵立法机构，长期护理居民之友）、Sabrena Lea（北卡罗来纳大学卫生与公众服务部健康福利司）、Sarajane Melton（西南委员会地区老龄问题机构）、Mackenzie Patak（北卡罗来纳自然与文化资源部 - Hometown Strong）、Ed Rosenberg（州长老龄问题咨询委员会）、Angie Sardina（北卡罗来纳大学威尔明顿分校）、Neal Shah（CareYaya）、Divya Venkataganesan（北卡罗来纳大学卫生与公众服务部老龄问题司） 特别感谢以下前指导委员会成员： Heather Burkhardt（北卡罗来纳州老龄化联盟、美国退休人员协会北卡罗来纳州分会）、Lisa Riegel（已退休 - 美国退休人员协会北卡罗来纳州分会）、Mary Penny Kelley（北卡罗来纳州自然与文化资源部 - Hometown Strong）
家庭危险废物（HHW），电子废物（E- ...
以下是接受项目的列表。这不是详尽的列表。家庭危险废物（HHW）粘合剂。溶剂。油漆，油漆更薄。污渍。腻子，填缝。油漆和污渍脱衣舞娘。排干清洁剂。池化学品。抗冻结。液压流体。清洁产品。木材防腐剂。肥料，除草剂，除草剂。农药，啮齿动物，杀虫剂。玻璃纤维和环氧树脂。汽车和海洋维护护理产品。腐蚀（鼠酸，碱液）。屋顶焦油，密封剂，补丁化合物。荧光，CFL灯泡。烤架和露营尺寸的丙烷缸汽油，柴油，煤油 - 最多5加仑，必须容忍。废油（烹饪，汽车，海洋）最多需要5加仑。含有物品的汞（温度计，某些灯泡）。电子废物（电子废物）电视。打印机。传真机。电路板。手机。收音机。计算机（台式机和笔记本电脑）。监视器。硬盘驱动器。遥控器。游戏系统。电池锂离子（锂离子）。镍 - 瓦（NICD）。镍锌（Ni-Zn）。镍金属氢化物（Ni-MH）。小密封铅酸（SSLA/PB）。Common items that contain hazardous batteries, laptops, tablets, Bluetooth devices, power tools, remote car keys, vaping and e-cigarette devices, game controllers, digital cameras, portable power packs, singing, light-up greeting cards, electric toothbrushes, toys, medical devices, smoke, fire, carbon monoxide detectors, e-bikes, e-scooters, hoverboards, powered air清新剂。
爱德华·奥格登PSM教授
抽象背景尼古丁被称为造成烟草使用者上瘾行为的药物，但单独管理时的增强作用较差。烟草产品设计特征通过（a）优化尼古丁向中枢神经系统受体的动态传递，并影响吸烟者的戒断症状，情绪和行为； （b）通过感官提示（包括香气，触摸和视觉刺激）来影响条件的学习，从而产生对尼古丁奖励的看法。本研究研究了称为“吡嗪”的添加剂的使用，这可能会增强滥用潜力，在“灯光”中的介绍，然后在高度市场成功的万宝路灯（Gold）香烟以及最终许多主要品牌中引入。我们根据迭代反馈过程使用在线数据库以及已发表的科学文献研究进行了内部烟草行业研究。结果烟草制造商开发了包括吡嗪在内的一系列化合物的使用，以增强“轻'香烟产品”的接受和销售。具有化学感应和药理作用的吡嗪在第一个“全闪光，低焦油”产品中纳入了高市场成功。这种添加剂可以通过帮助优化尼古丁递送和剂量以及通过提示和学习的行为来增强依赖性。当前的烟草滥用责任模型可以修订，以包括提高滥用潜力的非纽约胺成分方面的更明确的作用。结论具有化学感应效应的香烟添加剂和成分，通过与尼古丁协同作用，提高产品吸引力，缓解吸烟启动，阻止戒烟或促进复发，应受到美国食品和药物管理的调节。
边缘促销与年龄相关的TDP43脑病（...
焦油DNA结合蛋白43（TDP43）是晚期痴呆症研究的重点。TDP43大脑中的病理最初在肌萎缩性侧面硬化症和额颞Lobar变性中鉴定出来，后来在阿尔茨海默氏病（AD），其他神经退行性疾病和衰老中鉴定出来。边缘偏见与年龄相关的TDP43脑病（晚期）在2019年被公认为是临床实体，其特征是类似于AD痴呆症的炎症性痴呆症，最常见于80岁以上的成年人。晚期的神经病理学发现，被称为晚期神经病理学变化（NC晚期），由神经元和神经胶质细胞质TDP43组成，主要在边缘区域内局部局部，在有或没有共存的海马硬化症和/或AD神经病理学变化和没有额外的额外的lobar lobar lobar sclal sclal scranolic scranolic scranity或Am amyotal scranolity或Am amyyotral sclanolic sclanolity sclanolity sclanolity sclanolity sclanolic sclanolity sclanolity sclanolity scryotal scranolity或NC晚期与一种或多种共存的病理相关，主要是AD神经病理学变化。这篇综述的重点是纯净的NC和与共存病态相关的纯净危害和痴呆的病理，遗传危险因素和性质和痴呆症的性质。由于最近的临床和认知特征目前不容易与AD痴呆症区分开，因此开发生物标志物以帮助诊断诊所的生物标志物很重要。NC晚期的发病机理应成为未来研究的重点，以构成开发预防和治疗策略的基础。
![arxiv：2308.05659V2 [CS.CV] 16 9月16日2024](/simg/3\30a46ac880935730bedbb8cdc7f572bd0c181275.webp)
arxiv：2308.05659V2 [CS.CV] 16 9月16日2024
尽管深度学习模型在监督的学习任务上表现出了令人印象深刻的表现，但在培训（源）和测试（目标）域不同时，它们通常会努力概括地概括。无监督的域适应性（DA）已成为解决此问题的流行解决方案。但是，当前的DA技术依赖于视觉主干，这可能缺乏语义丰富。尽管大规模视觉语言基础模型（如剪辑）有潜力，但其对DA的有效性尚未得到充分探索。为了打扮这个差距，我们介绍了AD-CLIP，这是一种域名迅速学习策略，旨在解决及时空间中的DA问题。我们利用夹子的冷冻视频主干来提取图像样式（域）和内容信息，我们将其应用于学习提示令牌。我们的提示是通过同时调节图像样式和内容功能的及时学习的，以域名为域不变且可将其归纳。我们在源域中使用标准监督的对比度学习，同时提出熵最小化策略以使嵌入空间中的域中的域与焦油域数据相结合。我们还考虑了一个方案，其中仅在测试过程中仅可用目标域样本，并带有任何源域数据，并提出了一个跨域样式映射网络以使幻觉域 - agnoftic to-kens。我们在三个基准DA数据集上进行的广泛实验证明了与现有文献相结合的AD-CLIP的有效性。代码可从https：//github.com/mainaksingha01/ad-clip
使用HRMAS NMR光谱法
对肿瘤的完整切除对于神经胶质瘤患者的生存很重要。即使完成了总切除术，但在切除腔风险中剩下的微尺度组织会相对。高分辨率魔术角旋转核磁共振（HRMAS NMR）技术可以使用生物标记代谢物的峰强度有效地区分健康和恶性组织。该方法是快速，敏感的，可以与小型和未经处理的样品一起使用，这使其非常适合手术期间的实时分析。然而，只能对已知肿瘤生物标志物的存在进行焦油分析，这需要具有化学背景的技术人员，并且在手术期间必须存在有关肿瘤代理的知识的病理学家。在这里，我们表明我们可以实时准确地执行此分析，并可以使用机器学习以不定目标的方式分析整个频谱。我们在神经胶质瘤和对照样品的新型和大型HRMA NMR数据集（n = 565）上工作，该数据集也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于森林的随机方法可以用肿瘤细胞来区分样品，并以中位AUC为85.6％，AUPR准确，有效地对照，而AUPR为93.4％。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，中位AUC为87.1％，AUPR为96.1％。我们分析了分类以解释分类器结果的特征（峰值）的重要性。我们验证了已知的恶性生物标志物，例如肌酸和2-羟基戊二酸，在区分肿瘤和正常细胞中起着重要作用，并提出了新的生物标志物区域。该代码在http://github.com/ciceklab/ hrmas_nc上发布。
1型糖尿病患者的更安全血糖控制的离线增强学习
广泛采用有效的混合闭合环系统将为患有1型糖尿病（T1D）的人提供重要的护理里程碑。这些设备通常利用简单的控制算法选择最佳的胰岛素剂量，以将血糖水平保持在健康范围内。在线增强学习（RL）已被用作进一步增强这些设备中葡萄糖控制的方法。与经典的对照算法相比，先前的方法已被证明可以降低患者的风险和降低焦油范围的时间，但在学习过程中容易出现不稳定性，通常会导致选择不安全的动作。这项工作介绍了对o ffl iNe rl的评估，用于制定施用剂量政策，而无需在训练过程中进行潜在危险的患者互动。本文研究了BCQ，CQL和TD3-BC在管理FDA批准的UVA/Padova葡萄糖动力学模拟器中可用的30名虚拟患者的血糖中的实用性。接受在线RL以实现稳定性能所需的总培训样本的十分之一的培训时，这项工作表明，在健康的血糖范围内，OfflIne rl可以显着增加61个。6±0。3％至65。3±0。与最先进的基线相比5％（p <0。 001）。 这是在低血糖事件中没有任何相关增加的情况下实现的。 o rl也证明能够纠正与最先进的基线相比5％（p <0。001）。这是在低血糖事件中没有任何相关增加的情况下实现的。o rl也证明能够纠正
动态耗散参数的动态散热模型，用于油导向和空气牵引变压器及其实验验证
摘要：通常用狭窄油通道的牵引力变压器使用ODAF或“定向空气强制的油”方法冷却，在该方法中，其温度在很大程度上取决于绕组的焦油热量，变压器中的共轭热传递，以及通过油冷却器的二次热量释放，以及油泵产生的油液液泵。既不有资格预测这种类型的变压器中的时间和空间温度变化，均未获得热 - 电动类比和CFD模拟方法。 在当前工作中，分布式参数模型是为牵引力变压器和油冷却器而建立的，分别假定在油流方向上的一维温度线。 然后，这两个模型通过其界面的流量，温度和压力连续性与油泵和管道的集体参数结合，从而导致了油导向和空气牵引力变压器的动态热量耗散模型的推导。 另外，为其数值解提供了有效的算法，并进行了温度上升实验以进行模型验证。 最后，研究了牵引力变压器中动态热量耗散的基本性，并研究了环境温度的影响。均未获得热 - 电动类比和CFD模拟方法。在当前工作中，分布式参数模型是为牵引力变压器和油冷却器而建立的，分别假定在油流方向上的一维温度线。然后，这两个模型通过其界面的流量，温度和压力连续性与油泵和管道的集体参数结合，从而导致了油导向和空气牵引力变压器的动态热量耗散模型的推导。另外，为其数值解提供了有效的算法，并进行了温度上升实验以进行模型验证。最后，研究了牵引力变压器中动态热量耗散的基本性，并研究了环境温度的影响。
对血清素，多巴胺和去甲肾上腺素转运蛋白及其AlphaFold2的结构生物信息学研究预测了水溶性的QTY变体，并揭示了L-> q，i-> t，i-> t，i-> t，f-> y和q-> y and q-> y和q-> y和t-> i and t-> i and> i和y-> i和y-> i和y-> i和y-> i和y-> i和y-> i和y-> f
单胺转运蛋白包括5-羟色胺，多巴胺和去甲肾上腺素的转运蛋白在单胺能突触信号中起关键作用，涉及多种神经系统和生理疾病的分子病因。尽管是至关重要的药物焦油，但由于跨膜蛋白在细胞膜中的定位，对跨膜蛋白的研究仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们介绍了使用QTY代码设计的7种单胺转运蛋白及其水溶性变体的结构生物信息学研究，该研究是通过系统地代替疏水性氨基酸（L），Valine（v），Isolealucine（Isolecomine（I）和苯基丙氨酸（I）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）） Tyro-sine（y）尽管有明显的蛋白质跨膜序列差异（44.27％-51.85％），但所产生的数量变体显示出相似的等电点（PI）和分子量。虽然它们的疏水表面大大降低，但这种变化导致结构改变最小。定量，AlphaFold2预测的QTY变体结构与RMSD0.492Å-1.619Å的相似性显着相似。伴随着取代氨基酸的结构相似性，我们的研究揭示了基因组数据库中的多个数量和反向的数量变化。我们进一步分析了它们的表型和拓扑特征。通过将进化游戏理论扩展到生物学的分子基础，我们提供了对化学不同α-螺旋的进化动力学的见解，它们在不同的化学治疗应用中的用途以及诊断医学的开放可能性。我们的研究合理化的是，单胺转运蛋白的数量变体不仅可能成为医学，结构和探索研究的独特工具，而且这些转运蛋白也可能是当代治疗靶标，为多种疾病提供了一种新的治疗方法。