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研究表明,第一人称射击游戏 (FPS) 有助于提高人的认知能力 (2)。在一项特定研究中,研究人员调查了玩电子游戏如何影响手眼协调能力以及多任务处理能力。实验对 50 人进行了研究,这些人被分成两组:25 名经常玩游戏的人和 25 名不玩游戏的人。第 1 组(游戏玩家组)在每次测试之前和测试之间玩游戏,而第 2 组(所有不玩游戏的人)只是在测试之间短暂休息。该测试模拟了计算机上的工作以测量多任务处理能力。研究人员的假设得到了证据的支持,测试分数存在显著差异,这表明电子游戏与人的认知技能和能力有直接关系 (2)。虽然两组的分数都随着时间的推移而增加,但游戏组的整体表现要好得多。这项研究的一个挑战是确定电子游戏是否真的有助于提高这些技能,或者多任务处理能力较强的人是否也对游戏感兴趣。
巨噬细胞是所有组织中存在的先天免疫细胞,并且在生物生物的生物学几乎所有方面都起着重要作用。细胞外囊泡(EV)由细胞释放,并将其含量(微RNA,mRNA,蛋白质和长期非编码RNA)运输到附近或远处的细胞中,以进行细胞间通信。许多研究表明,巨噬细胞衍生的细胞外囊泡(M-EV)及其含量在多种疾病中起着重要作用,并且作为生物标志物,治疗剂和药物输送措施的巨大潜力。本文回顾了M-EV的生物学功能和机制及其在慢性非传染性疾病中的含量,例如心血管疾病,代谢性疾病,癌症,炎症性疾病和骨相关疾病。此外,总结了M-EV作为各种疾病的药物输送系统的潜在应用。
大多数疫苗都需要多剂诱导高频率疫苗的持久保护性免疫,并确保个人和牛群免疫力强。重复的免疫原性刺激不仅会增加适应性免疫的强度和耐用性,而且还会影响其质量。已知几种疫苗参数会影响自适应免疫反应,包括尤其是免疫数,它们之间的延迟以及不同重组疫苗载体的递送顺序。此外,初始效应器先天免疫反应是激活和调节B和T细胞反应的关键。优化同源和异源素/增强疫苗接种策略需要透彻了解疫苗接种历史如何影响记忆B和T细胞特征。这需要更深入了解先天细胞如何应对多种疫苗接触。在这里,我们回顾了先天细胞,尤其是髓样谱系的细胞如何以外在和内在的方式对第一和第二疫苗剂量有所不同。一方面,主要的特定抗体和记忆T细胞的存在,其临界特性随着启动后的时间而变化,在重新接种时为先天细胞提供了一个不同的环境。另一方面,先天细胞本身可以在初始刺激后很长一段时间内发挥增强的内在抗菌功能,这被称为训练有素的免疫力。我们讨论了训练有素的先天细胞成为主要/增强疫苗策略中的游戏改变者的潜力。它们在抗原摄取,抗原表现,迁移以及作为细胞因子生产者中的功能增加确实可以改善主要记忆B和T细胞的再刺激及其分化为响应增强的有效次级记忆细胞。对训练有素的免疫机制的更好理解对于利用训练有素的先天细胞的全部潜力,优化免疫策略将非常有价值。
摘要:加强学习的最新进步使得培养足球代理人,以模仿人类球员的行为。但是,现有方法成功复制现实的玩家行为仍然具有挑战性。实际上,代理商表现出诸如在球周围聚集或过早射击之类的行为。此问题的一个原因在于奖励功能总是为某些行动分配巨大的奖励,例如得分目标,无论情况如何,这种情况都会使代理人偏向高奖励行动。在这项研究中,我们将相对位置奖励和拍摄的位置重量纳入用于增强学习的奖励功能中。相对位置奖励,源自球员,球和目标的位置,是使用逆强化学习在真正的足球游戏数据集中估算的。拍摄的位置重量类似地基于这些游戏中观察到的实际射击位置。通过在真正的足球游戏中获得的数据集中进行实验,我们证明了相对位置奖励有助于使代理商的行为与人类玩家的行为更加紧密地保持一致。
主要的抑郁症(MDD)是世界上最残疾的精神疾病之一。一线治疗(例如选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRI)仍然有许多局限性,包括30%的患者对治疗的抗药性以及仅在治疗几周后才能观察到的延迟的临床受益。越来越多的临床证据表明,急性施用5-羟色胺5-HT 2A受体的迷幻激动剂(5-HT 2A R)(例如psilocybin)对具有MDD的患者诱导快速抗抑郁作用,在治疗后持续至5周。然而,5-HT 2A R参与这些抗抑郁作用仍然存在争议。此外,5-ht 2a r激动剂的致幻特性是否是强制性的,其抗抑郁活性仍然是一个悬而未决的问题。在这里,我们通过在慢性绝望小鼠模型中调查了不同化学家族的两种迷幻家族的迷幻作用,以及一种非避难剂5-ht 2a r激动剂,lisuride,lisuride的非山突肌蛋白酶原性的5-ht 2a r激动剂。我们表明,每种药物对野生型小鼠的单一注射会在新颖的喂养,蔗糖偏好和强制游泳测试中诱导抗焦虑和抗抑郁药样作用,持续至15天。doi和Lisuride给药在5-HT 2a - / - 小鼠中没有产生抗抑郁样作用,而psilocybin仍然有效。此外,5-HT 1A R阻滞和多巴胺D 1或D 2受体阻滞影响5-HT 2A - / - 小鼠中psilocybin的抗抑郁样作用。总体而言,这些发现表明5-HT 2a r激动剂可以通过涉及或不涉及受体的机制独立于致幻特性产生抗抑郁样作用。
推荐引用推荐引用Decredico,索非亚,“使用机器学习算法使用玩家数据预测国际象棋游戏的结果”(2024)。论文。罗切斯特技术学院。从
摘要。本研究旨在研究玩电脑游戏的人和不玩电脑游戏的人在注意力转换、工作记忆和复杂感知分析方面的差异。研究涉及两组参与者:一组经常花时间玩电脑游戏的人和一组不玩电脑游戏的对照组。两组都接受了一系列标准化认知测试的评估,这些测试测量注意力转换、短期记忆和复杂感知分析。与对照组相比,电脑游戏玩家表现出明显更好的注意力转换能力。这表明,经常接触需要在不同任务和刺激之间快速切换的电脑游戏可能会提高这种认知能力。电脑游戏玩家在复杂感知分析测试中的得分也明显更高。电脑游戏通常涉及在动态环境中快速准确地识别物体和视觉细节,似乎有助于培养这种技能。在工作记忆方面,两组之间没有观察到统计学上的显着差异。这表明,尽管电脑游戏可以提高某些认知技能,但工作记忆不会受到这种活动的显著影响。
这项研究利用机器学习技术来预测击球和保龄球的板球性能指标。通过分析关键统计数据,例如面对球,四分,六和经济速率,我们使用线性回归和随机森林回归制定了预测模型。模型达到了高精度,随机森林的性能特别出色。这些发现强调了运动分析中机器学习的潜力,为球员绩效评估和板球战略制定提供了宝贵的见解。
摘要。棋盘游戏《外交》被认为是自动谈判最具挑战性的测试案例之一。虽然已经为这款游戏开发了许多机器人,但其中很少有能够成功谈判的机器人,而那些能够成功谈判的机器人都是在人类示例游戏的大量数据集上进行训练的。这使得很难将相同的技术应用于其他游戏或谈判场景,因为人类目前还没有这些知识。此外,由于这些机器人是使用深度学习进行训练的,它们本质上是黑匣子,很难理解它们的工作原理。所以,这些机器人对我们更好地理解强有力的谈判技巧没有多大帮助。因此,在本文中,我们介绍了一种名为 Attila 的新外交机器人,它完全基于符号 AI。它的谈判算法利用了游戏战术部分的现有预言机,称为“D-Brane 战术模块”(DBTM)。我们解释了如何将 DBTM 转换为用于自动谈判的搜索算法,并通过实验表明 Attila 的表现远远优于几种最先进的外交机器人。