强化学习(RL)在机器学习算法的领域中脱颖而出,因为其独特的方法涉及代理与环境相互作用的代理,以发现最大程度地提高预期累积奖励的政策。这与监督的学习形成对比,后者依赖于预定的数据标签对来进行更正。在RL中,反馈信号仅来自环境中定义的奖励功能,这使得此奖励功能的设计至关重要。设计较差的奖励功能可以阻碍学习过程,并导致一项预测不良行动的政策[3],强调了RL仔细奖励功能工程的重要性。在为环境设计奖励功能时,尤其是对于机器人操纵任务时,常见的方法是将对象和目标之间的总距离或额外的奖励使用。例如,fetch [29]中的任务使用抓地力和目标位置之间的距离作为奖励,而Metaworld [44]中的拾取位置任务使用抓地力,对象和目标位置之间的距离,并带有额外的奖励,表明对象是否由抓手抓住。但是,这种奖励功能设计倾向于评估当前状态而不是动作本身。一种更强大的方法涉及基于动作的奖励指标,这些指标可以评估行动质量,考虑到诸如动作效率,路径优化和动态相互作用之类的因素。在机器人操纵任务中,要实现目标状态,必须首先实现一系列先决条件。仅在物体和目标位置之间的距离时设计奖励功能通常会错过一些先决条件。
夜间(晚上 8 点至 10 点的 1 小时) 所有车型 97.0%(77.6%) 96.6%(75.5%) 32.3%(24.1%) 小型车 52.3%(28.4%) 49.7%(29.0%) 31.8%(23.3%) 大型车 12.1%(6.9%) 13.9%(8.0%) 19.8%(13.3%)
实验室实验是使用模型生物阐明生物学作用的。然而,生物的自然栖息地本质上比实验室中的栖息地更为复杂。为了补充实验室实验,我们对广泛用作模型有机体的小型淡水鱼Medaka(Oryzias latipes)进行了现场观测,以阐明其在自然环境中的生态学和行为。我们的结果表明,Medaka在深夜发起求爱和产卵,比预先想象的要早得多。日本Gifu繁殖季节的产卵时间的夜间视频观察(日落:19:00; Sunrise:5:00)揭示了午夜左右产后的Medaka雌性。行为分析表明,Medaka一直不活跃到23:00,活动从0:00增加,从1:00到3:00达到峰值。fur-hoverore,在0:00到4:00之间观察到男性求爱的大幅增加。这些发现提供了第一个经验证据,即Medaka交配开始比以前在实验室中报道的要早,就像早晨在轻度发作之前或之后一样。这项研究强调了现场观察在揭示实验室环境中可能忽略的有机生物学的关键方面的重要性。
脑移位是脑组织的一种非刚性变形,受脑脊液的损失,组织操纵和重力的影响。这种变形可能会对外科手术程序的结果负面影响,因为基于术前图像的手术计划变得不太有效。我们提出了一种补偿大脑转移的新方法,该方法在术中神经外科手术过程中将术前图像数据映射到变形的大脑,从而增加了达到总切除术的可能性,同时降低了肿瘤周围健康组织的风险。通过3D/2D非刚性注册过程,将源自术前成像得出的3D明显模型比对在通过手术错误术中观察到的血管的2D图像上。表达的3D血管限制了大脑的体积生物力学模型,以将皮质血管变形传播到实质,然后转化为肿瘤。使用满足投影性和物理约束的能量最小化方法进行3D/2D非刚性注册。我们的方法对人脑的真实和合成数据进行了评估,这些数据既显示出定量和定性结果,又表现出其对实时手术指导的特殊适用性。
肿瘤中的体细胞突变的一部分会产生新的t细胞反应,该反应旨在靶向MHC I- NeoEpitope复合物在肿瘤细胞上,从而介导肿瘤控制或排斥。尽管新发表型对癌症免疫的中心性令人信服,但我们对什么构成的新皮象可以在体内介导肿瘤控制,以及什么区别于绝大多数类似的候选人新EPITOPE的新EPITOPE,这对新生儿的肿瘤进行了介绍,我们对什么知之甚少。在小鼠和临床试验中进行的研究已经开始揭示该领域的意外悖论。 因为癌症的新皮肤跨越了自我和非自我之间的模棱两可的基础,所以某些规则对坦率的非自身抗原(例如病毒或模型抗原)的免疫学为基础,似乎不适用于新皮菌。 由于新皮上与自我介绍如此相似,只有小变化使它们非自我,因此对它们的免疫反应至少部分地调节了对自我的免疫反应的方式。 因此,在这里通过澄清的胸膜选择的镜头来查看和理解新发表。 在这里,批判性地讨论了新皮标的生物学和临床应用中的紧急问题,并提出了一种机械和可检验的框架,该框架解释了这些奇妙抗原的复杂性和转化潜力。在小鼠和临床试验中进行的研究已经开始揭示该领域的意外悖论。因为癌症的新皮肤跨越了自我和非自我之间的模棱两可的基础,所以某些规则对坦率的非自身抗原(例如病毒或模型抗原)的免疫学为基础,似乎不适用于新皮菌。由于新皮上与自我介绍如此相似,只有小变化使它们非自我,因此对它们的免疫反应至少部分地调节了对自我的免疫反应的方式。因此,在这里通过澄清的胸膜选择的镜头来查看和理解新发表。在这里,批判性地讨论了新皮标的生物学和临床应用中的紧急问题,并提出了一种机械和可检验的框架,该框架解释了这些奇妙抗原的复杂性和转化潜力。
认知研究的核心是能够指定做出决策并拥有记忆和偏好的主题。但是,所有实际认知剂均由部分(例如由细胞制成的大脑)制成。将许多活跃亚基的整合到更大范围内出现的连贯自我中是进化认知科学的基本问题之一。典型的生物模型系统,无论是基础还是高级,都具有静态的解剖结构,该结构掩盖了心身关系的重要意义。生物工程的最新进展现在使得在细胞,器官和整个生物体水平组装,拆卸和重组生物结构成为可能。再生生物学和受控的嵌合主义表明,完整,“标准”,进化的动物体的认知研究只是一个狭窄的狭窄切片,这是一个更大且尚未尚未探索的现实的狭窄片段:具有生物学形式的动态形态的令人难以置信的可塑性,这些形式的动态形态具有内部和支持多样性认知类型的生物形式。在新颖的配置中生产生物体的能力清楚地表明,传统概念,例如身体,有机体,遗传谱系,死亡和记忆并不像通常认为的那样完善,并且需要进行大量修订来考虑可能的生活领域。在这里,我回顾了实验生物学的引人入胜的例子,说明了划界体和认知自我的边界是流体的,提供了一个机会,可以增强有关进化如何利用物理力对多尺度认知的探索。©2020 Elsevier Inc.保留所有权利。发育(墓前)生物电性对身体的动态控制和身体形式的动态控制如何演变为复杂的认知能力。最重要的是,具有行为能力e的功能性生物机构E合成生命机器的开发为大大扩展了我们对所有可能的物质实现的认知起源和能力的理解,尤其是那些从头开始的认知能力,尤其是那些没有长期的进化历史的匹配行为计划与Bodyplan匹配的人。通过新的,建造的生活形式的视角查看基本问题,不仅在基本的进化生物学和认知科学方面都会产生各种影响,而且在大脑的再生医学和人工智能中也会产生各种影响。
让飞行员在模拟器中与附近的教练一起进行模拟飞行任务。在评估这些飞行员的表现时,飞行教练依靠观察和事后评估。扫描模式是飞行教练背景的重要方面,是基本飞行的基础。例如,学生可能会扫描得太快、遗漏或注视 - 这些是扫描地平线和交叉检查仪器时常见的错误(美国空军 [USAF],2019 年)。据传,飞行教练经常提到头部和眼球运动对于判断学生意图和态势感知至关重要。带有嵌入式眼动追踪的基于虚拟现实的训练环境可以自动化并为教练观察的某些方面提供更多背景信息,并可能加快学习过程。在这项研究中,我们评估了如何使用眼动追踪(结合机器学习)客观地评估飞行员在训练期间的扫描模式,这可能会减少教练的整体工作量。因此,两个关键的研究问题是:
我们已经开发了基于神经网络的管道,以直接从X射线中的光子信息中直接从已知的红移来估计星系簇的质量。我们的神经网络是使用对eRosita观察的模拟的监督学习进行了培训的,重点是最终的赤道深度调查(EFEDS)。我们使用了已修改的卷积神经网络,以包括有关集群的其他信息,尤其是其红移。与现有作品相比,我们利用了包括背景和点源的模拟来开发一种直接适用于延长质量范围的观察性吞噬数据的工具 - 从组尺寸的光环到质量的大量群集到10 13 m 使用这种方法,我们能够在第一次提供来自Spectrum-Roentgen-Gamma / Erosita观察的观察到的EFEDS群集样品的神经网络质量估计,并且我们发现具有弱慢量校准质量的一致性。 在此测量中,我们没有使用弱效率信息,并且仅使用了以前的群集质量信息,该信息用于校准模拟中的群集特性。 与模拟数据相比,我们观察到相对于亮度和基于计数速率的比例关系的散射减少。 我们还对其他即将到来的Erosita All-Sky调查观察的申请发表评论。使用这种方法,我们能够在第一次提供来自Spectrum-Roentgen-Gamma / Erosita观察的观察到的EFEDS群集样品的神经网络质量估计,并且我们发现具有弱慢量校准质量的一致性。在此测量中,我们没有使用弱效率信息,并且仅使用了以前的群集质量信息,该信息用于校准模拟中的群集特性。与模拟数据相比,我们观察到相对于亮度和基于计数速率的比例关系的散射减少。我们还对其他即将到来的Erosita All-Sky调查观察的申请发表评论。