XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System评论家
PFOA和PFOS的污水污泥风险评估
致谢技术分析领导：索菲·格林（Sophie Greene），水位办公室，科学技术，健康与生态标准部门托德·菲利普斯（Todd Phillips）托德·菲利普斯技术，健康与生态标准部门建模者：Ted Lilly，Anne Lutes，Rohit Warrier和Donna Womack RTI通过GLEC合同编号分包：68HERC20D0019评论者：Brittany Jacobs，Amanda Jarvis，James Justice，Casey Lindberg，Casey Lindberg，Jacques Oliver和Colleen Flaherty，科学与技术办公室，健康与生态标准分部EPA PEER PEER PEER PEER评论家Michael Brooks，Marina Evich，Marina Evich，Marina Evich，Marina Evich，Ronald Hermann和John Hermann和John John Washerton。Office of Research and Development Norman Birchfield and Jason Mills, Office of Land and Emergency Management Aderonke Adegbule, Marcy Card, and Dirk Young, Office of Chemical Safety and Pollution Prevention Inter-Agency Review Inter-agency reviewers only evaluated the sections of this document related to plant and livestock uptake (2.5, 2.9.3.4 & 2.9.3.5).Sara Lupton和David Smith，美国农业部农业研究服务局Ian Edhlund，Barry Hooberman（退休），Lynn Post，Sara Sklenka和Amanda Wiley，兽医医学，食品和药物管理局中心
使用强化学习的药物剂量控制系统
技术，印度安得拉邦翁戈尔 523001 摘要：该项目通过利用强化学习 (RL)（一种复杂的机器学习技术子集）引入了一种优化药物剂量控制策略的开创性方法。核心目标是根据患者的反应实时动态调整药物剂量，从而最大限度地提高治疗效果，同时最大限度地减少潜在的不良反应。通过整合强化学习算法，包括 Q 学习、深度 Q 网络 (DQN) 和演员评论家方法，系统从患者数据中学习，根据个体患者特征、疾病进展和对治疗的反应进行精确的剂量调整。该框架有望通过提供量身定制的药物剂量、增强治疗效果和确保患者安全来彻底改变个性化医疗。该项目的范围不仅涵盖这种创新的基于 RL 的系统的开发和实施，还解决了模型可解释性、可扩展性和法规遵从性等重大挑战，确保其在医疗保健环境中的实际适用性。通过这项工作，我们旨在弥合传统药物处方方法与个性化、优化护理潜力之间的差距，为医疗保健系统的进步做出重大贡献。关键词：精准医疗、强化学习、药物剂量控制、个性化医疗保健、机器学习。
奥威尔-1949 1984.pdf
埃里克·亚瑟·布莱尔（1903 年 6 月 25 日 - 1950 年 1 月 21 日）以笔名乔治·奥威尔而闻名，是一位英国小说家、散文家、记者和评论家。他的作品以清晰的散文、尖锐的社会批评、反对极权主义和直言不讳地支持民主社会主义为特点。作为一名作家，奥威尔创作了文学评论和诗歌、小说和辩论新闻；最著名的是寓言中篇小说《动物农场》（1945 年）和反乌托邦小说《一九八四》（1949 年）。他的非虚构作品包括《通往威根码头之路》（1937 年），记录了他在英国北部工人阶级生活的经历，以及《向加泰罗尼亚致敬》（1938 年），讲述他在西班牙内战（1936-1939 年）期间为共和派当兵的经历，这些作品与他关于政治和文学、语言和文化的散文一样受到评论界的尊重。 2008 年，《泰晤士报》将乔治·奥威尔列为“1945 年以来最伟大的 50 位英国作家”中的第二名。奥威尔的作品在流行文化和政治文化中仍然具有影响力，形容词“奥威尔式的”——描述极权主义和独裁主义的社会实践——是英语的一部分，就像他的许多新词一样，例如“老大哥”、“思想警察”、“两分钟仇恨”、“101 室”、“记忆洞”、“新话”、“双重思想”、“无产者”、“非人”和“思想犯罪”。
cv
csaw应用研究竞赛决赛入围2024 VLDB杰出审稿人2024 ACM CCS最佳评论家奖2022 UVA实践道德教师研究所的道德课程2022 Cerias Dimond奖学金：Cerias Diamond奖：在大学2021年，只有一个临时挑战范围的nist nist nist nist temential nisteriential nisteriential nisteriential nisteriential nisteriential nisterialitiential nister oferential 2021 nist nist nist nist nist 2021：1st nist 2021第二，第四和第三阶段的第三阶段2021 IDASH安全基因组分析竞赛（轨道III）：第二名2020 Bilsland论文论文奖学金：1 of 3 in Departmence 2019 NIST差异隐私数据挑战挑战挑战挑战：2019年所有三个阶段的第二阶段symantec Research挑战pepps and pepps teple and pepps nifs take nind pepper and pepls nifs internula and intranter 2018 NINF inist nists nists 2019埃米尔·史蒂芬诺夫纪念奖学金：2018年系数中只有一名cerias最佳海报奖：2016年第二名优秀毕业论文：2015年学校中只有一个优秀的研究生奖：2015年大学中的20名Google Excellence奖学金：1个全国58名（本科生和毕业生组合）2014年杰出学生：2014年全国奖学金：2014年全国奖学金：2014年全国奖学金：2014年全国奖励：
![arXiv:2006.15644v1 [physics.comp-ph] 2020 年 6 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a551148d656287711e3a0ee65e823db750eae870.webp)
arXiv:2006.15644v1 [physics.comp-ph] 2020 年 6 月 28 日
通过层沉积技术进行原子级材料合成为控制材料结构和产生具有独特功能特性的系统提供了独特的机会，而这些特性无法通过传统的批量合成路线稳定下来。然而，沉积过程本身呈现出一个巨大的多维空间，传统上是通过直觉和反复试验来优化的，从而减慢了进度。在这里，我们介绍了深度强化学习在模拟材料合成问题中的应用，利用 Stein 变分策略梯度 (SVPG) 方法训练多个代理来优化随机策略以产生所需的功能特性。我们的贡献是 (1) 一个完全开源的分层材料合成问题模拟环境，利用动力学蒙特卡罗引擎并在 OpenAI Gym 框架中实现，(2) 扩展 Stein 变分策略梯度方法以处理图像和表格输入，以及 (3) 使用 Horovod 开发 SVPG 的并行（同步）实现，将多个代理分布在 GPU 和 CPU 上的单个模拟环境中。我们展示了这种方法在优化材料表面特性、表面粗糙度方面的实用性，并探索了与传统的演员-评论家 (A2C) 基线相比，代理使用的策略。此外，我们发现 SVPG 比传统的 A2C 更稳定训练过程。如果解决实施挑战，这种经过训练的代理可用于各种原子级沉积技术，包括脉冲激光沉积和分子束外延。
创造力
米哈里·契克森米哈赖 这是一本引人入胜的书，作者是米哈里·契克森米哈赖，他是近代不太出名但可能是最严肃的管理学者之一。他指出了创造力的重要性，概述了创造力的构成要素，并解释了我们如何才能变得更有创造力。 引言 没有创造力，就很难区分人类和其他动物。创造力带来更充实、更令人满意的生活。没有创造力，人类就不会进步。 契克森米哈赖指出，不能只看那些似乎能实现创造力的人来理解创造力。创造性的想法需要有接受能力的受众来记录和实施它们。如果没有有能力的局外人的评估，我们就无法判断一个自称有创造力的人的说法是否正确。 创造力源于一个由三个要素组成的系统的相互作用：包含符号规则的文化、将新颖性带入符号领域的人以及识别和验证创新的专家领域。创造力是文化中符号领域发生变化的过程。所以我们必须学好这个领域。要掌握一个领域，我们必须注意要吸收的信息。我们的大部分注意力都集中在如何从一天到下一天生存下来的任务上。由于缺乏专注力，我们无法用剩下的那一点点注意力做很多事情。思维分散会导致注意力不集中。只有当我们能够把注意力集中在手头的问题上时，创造力才有可能。我们每个人生来就带有两套相互矛盾的指令：保守的倾向，由自我保护、自我夸大和节省精力的本能组成；扩张的倾向，由探索、享受新奇和冒险的本能组成。我们两者都需要。但是，第一种倾向几乎不需要鼓励，而第二种倾向如果不加以培养就会枯萎。如果好奇心的机会太少，如果在冒险和探索的道路上设置了太多障碍，那么从事创造性行为的动力就很容易被扑灭。保持高度的好奇心是创造力的起点。 理解创造力 当我们使用创造力这个词时，我们脑海中会浮现出不同的形象。有些人聪明，他们表达不同寻常的想法，他们有趣又令人振奋。除非他们也贡献了一些具有永久意义的东西，否则这些人必须被称为才华横溢的人，而不是有创造力的人。还有一些人以新颖和原创的方式体验世界。这些人的感知新颖，判断力敏锐，可能会做出重要的发现。作者称这样的人为有个人创造力的人。 最后，还有一些人在某些重要方面改变了我们的文化。他们是没有资格的有创造力的人。 如前所述，创造力由三个主要部分组成。其中第一个是领域，它由一组符号规则和程序组成。创造力的第二个组成部分是领域，它包括所有充当领域守门人的个人。他们决定是否可以接受新想法或新产品。例如，在视觉艺术领域，该领域由艺术教师、博物馆馆长、艺术收藏家、评论家以及负责文化事务的基金会和政府机构的管理人员组成。这些人决定哪些新艺术作品必须得到认可、保存和铭记。这些人应该被称为才华横溢的人，而不是有创造力的人。还有一些人以新颖和独特的方式体验世界。这些人的看法新颖，判断力深刻，可能会做出重要的发现。作者称这些人为有创造力的人。最后，还有一些人在某些重要方面改变了我们的文化。他们是没有资格的有创造力的人。如前所述，创造力由三个主要部分组成。第一部分是领域，它由一套符号规则和程序组成。创造力的第二个组成部分是领域，它包括所有充当领域守门人的个人。他们决定是否可以接受新想法或新产品。例如，在视觉艺术领域，该领域包括艺术教师、博物馆馆长、艺术收藏家、评论家以及处理文化的基金会和政府机构的管理人员。这些人决定必须承认、保存和记住哪些新艺术作品。这些人应该被称为才华横溢的人，而不是有创造力的人。还有一些人以新颖和独特的方式体验世界。这些人的看法新颖，判断力深刻，可能会做出重要的发现。作者称这些人为有创造力的人。最后，还有一些人在某些重要方面改变了我们的文化。他们是没有资格的有创造力的人。如前所述，创造力由三个主要部分组成。第一部分是领域，它由一套符号规则和程序组成。创造力的第二个组成部分是领域，它包括所有充当领域守门人的个人。他们决定是否可以接受新想法或新产品。例如，在视觉艺术领域，该领域包括艺术教师、博物馆馆长、艺术收藏家、评论家以及处理文化的基金会和政府机构的管理人员。这些人决定必须承认、保存和记住哪些新艺术作品。这些人决定哪些新的艺术作品必须被认可、保存和铭记。这些人决定哪些新的艺术作品必须被认可、保存和铭记。
PD-L1阳性晚期非小细胞肺癌的免疫疗法 b'' 通过多部门协作消除马来西亚的病毒肝炎，2019 低音管理（第二版） 靶向疗法与新辅助疗法结合... 用于... 的外周血干细胞（PBSC）
作者：Erni Zurina Romli博士Syful Azlie Md Fuzi先生Nurkhodrulnada Muhamad Lattepi博士Izzuna Mudla Mohamed Ghazali博士外部评论家医疗中心吉隆坡医院医院Nurhayati Mohd Marzuki Marzuki呼吸医学研究所Sharifa Ezat Wan Puteh博士博士马来西亚吉隆坡吉隆坡医院免责声明：这项技术评论（MINI-HTA）已准备好在医疗保健决策者中与医疗保健专业人员相关联，该技术审查旨在促进医疗保健专业人员，以促进卫生保健专业人员，以促进卫生保健专业人员，以促进卫生保健专业人员，以促进卫生保健专业人员，以使卫生保健专业人员构成临时的临时，以促进临时的服务，以使卫生保健专业人员在卫生护理方面构成了临时的服务。限制了对开发时最佳相关文献的分析的限制审查。本技术审查已经过外部审查过程。尽管已经努力这样做，但本文档可能无法完全反映所有可用的科学研究。自本技术审查完成以来，可能已经报告了其他相关的科学发现。mahtas对本文档或任何资料材料的任何信息，声明或内容的使用（或滥用）的任何错误，伤害，损失或损害概不负责。有关更多信息，请联系：马来西亚卫生技术评估科（MAHTAS）医学发展部马来西亚卫生部4级，E1街区1级，第1届政府办公室综合大楼62590 Putrajaya。htamalaysia@moh.gov.my电话：603 8883 1229可在以下网站上获得：http：//www.moh.gov.my 2022
主动流量控制 - bluff-body-drag-drag-using- in-div>
通过增强学习（RL）进行拖曳减少的主动流控制（RL）是在带有涡旋脱落的层流方向的二维方形悬崖体后进行的。由神经网络参数参数的控制器经过训练，以驱动操纵不稳定流量的两次吹和吸气喷气机。具有完全可观察性的RL（传感器在尾流中）成功地发现了一种控制策略，该策略通过抑制涡流脱落而降低阻力。但是，当控制器接受部分测量（体内传感器）训练时，观察到不可忽略的性能降解（减少50％）。为了减轻这种效果，我们提出了一种能量，动态的，最大的熵RL控制方案。首先，提出了基于能量的奖励功能，以优化控制器的能量消耗，同时最大程度地减少阻力。第二，控制器的培训是通过由当前和过去的测量和动作组成的增强状态训练的，可以将其作为非线性自回归外源模型进行配制，以减轻部分可观察性问题。使用第三，最大熵RL算法（软演员评论家和截短的分位数评论家），以样本效果的方式促进探索和剥削，并在挑战性的部分测量案例中发现近乎最佳的策略。稳定涡流脱落是在人体后部仅使用表面压力测量的近唤醒中实现的，从而导致与唤醒传感器相似的阻力减小。提出的方法使用部分测量对现实配置开辟了新的动态流量控制途径。
皮肤细胞疗法：机制研究
Anselme，在我在您的团队中度过的丰富年份。 非常感谢您在职业生涯开始时给我NGS平台的责任。 ，我要对管理人员的成员表示衷心的感谢，首先是雷蒙德（Raymond），然后是Yann，他给了我机会发表论文，还允许我获得这一高级设备！ 我也想热烈地感谢Sandrine S.花时间更好地了解我。 我也要感谢实验室的真正“瑞士刀” Arnaud，以解决与我们的设备相关的问题时的宝贵帮助！ 最后，我要感谢拥有多个才华，自学教练，时尚评论家，杰出安全经纪人和执行助理的女性Stéphanie。 感谢您的幽默，好意和幽默感。 也要感谢整个老学员，Sylvain，Florian，Valentin，Vincent，Marie，Julie t Antoine的团队，我与我分享了我在I-STEM中的第一个经验，并且在我的脑海中保持了多年的标志性。 感谢您的咯咯笑，疯狂的曼尼斯，餐馆和难忘的夜晚，谁知道...很快婚礼...！ 我还要感谢我尚未提及的所有ISTEM成员，Walter，Karim，Judith，Claire，Laure，Michel，Michel和CélineB和CélineB，以及您作为开明的医生的所有建议！ 我也要感谢Théléthon的所有演员。 我想对我的家人表示感谢。Anselme，在我在您的团队中度过的丰富年份。非常感谢您在职业生涯开始时给我NGS平台的责任。，我要对管理人员的成员表示衷心的感谢，首先是雷蒙德（Raymond），然后是Yann，他给了我机会发表论文，还允许我获得这一高级设备！我也想热烈地感谢Sandrine S.花时间更好地了解我。我也要感谢实验室的真正“瑞士刀” Arnaud，以解决与我们的设备相关的问题时的宝贵帮助！最后，我要感谢拥有多个才华，自学教练，时尚评论家，杰出安全经纪人和执行助理的女性Stéphanie。感谢您的幽默，好意和幽默感。也要感谢整个老学员，Sylvain，Florian，Valentin，Vincent，Marie，Julie t Antoine的团队，我与我分享了我在I-STEM中的第一个经验，并且在我的脑海中保持了多年的标志性。感谢您的咯咯笑，疯狂的曼尼斯，餐馆和难忘的夜晚，谁知道...很快婚礼...！我还要感谢我尚未提及的所有ISTEM成员，Walter，Karim，Judith，Claire，Laure，Michel，Michel和CélineB和CélineB，以及您作为开明的医生的所有建议！我也要感谢Théléthon的所有演员。我想对我的家人表示感谢。除了近年来我遇到的人外，长期的朋友还为我提供了基本的道德支持。感谢大砂岩的所有香肠：Jéremy，Robine，Léa，Paola，我很荣幸能够在我身边20年。我还要感谢朱莉娅（Julia）自大学会面以来与谁编织的紧密联系。我特别要感谢我的父母将部分DNA传输给我。我想感谢我的母亲和弗洛里姐姐，这些年来，我对所有这些聆听和鼓励都无法表达我的感激之情。我还要感谢我的父亲在公开和整个手稿中阅读。除了您在干细胞上的MOOC外，您现在还可以恢复生物学！也感谢您的不断鼓励。我还要感谢我的婆婆莉迪（Lydie）以及我的公婆弗朗索瓦（Françoise）和马塞尔（Marcel），以感谢您几年来的支持。最后，我尤其要感谢罗马人，没有他们，这项工作将是不可能的。感谢您近年来的支持。
Massimo Silvetti
第IX部分 - 出版物的精选出版物清单（过去10年）。注意：这是一个选定的列表，不包括过去10年以来国际期刊中的所有出版物。1。Silvetti，M*。，Lasaponara，S.，Daddaoua，N.，Horan，M。，＆Gottlieb，J。（2023）。执行功能和信息需求的强化元学习框架。神经网络，157，103-113。如果（2022）：9.66 2。Doricchi，F.，Lasaponara，S.，Pazzaglia，M。，＆Silvetti，M。（2022）。左右颞顶点连接（TPJ）作为“匹配/不匹配”享乐机器：TPJ功能的统一帐户。生命评论物理学，42，56-92。如果（2022）：9.83 3。Goris，J.，Silvetti，M.，Verguts，T.，Wiersema，J.R.，Brass，M。，＆Braem，S。（2021）。自闭症特征与尽管自适应学习率一项动荡的奖励学习任务中的表现较差。自闭症，25（2），440-451。如果（2020）：5.689 4。Caligiore，D.，Silvetti*，M.，D'Amelio，M.，Puglisi-Allegra，S。，＆Baldassarre，G。（2020）。在平序前阶段，老年痴呆症患者症中儿茶酚胺功能障碍的计算建模。阿尔茨海默氏病杂志，（77）1，275-290。如果（2020）：4.472 5。Silvetti*，M.，Vassena，E.，Abrahamse，E。，＆Verguts，T。（2018）。 背扣带回脑系统作为增强元学习器。 PLOS计算生物学，14（8），E1006370。 if（2018）：4.428 6。 Holroyd，C。B.，Ribas-Fernandes，J.J.，Shahnazian，D.，Silvetti，M。，＆Verguts，T。（2018）。Silvetti*，M.，Vassena，E.，Abrahamse，E。，＆Verguts，T。（2018）。背扣带回脑系统作为增强元学习器。PLOS计算生物学，14（8），E1006370。if（2018）：4.428 6。Holroyd，C。B.，Ribas-Fernandes，J.J.，Shahnazian，D.，Silvetti，M。，＆Verguts，T。（2018）。人类中型皮层编码任务进度的分布式表示。国家科学院的会议记录，115（25），6398-6403。if（2018）：9.58 7。Silvetti，M.，Lasaponara，S.，Lecce，F.，Dragone，A.，Macaluso，E。，＆Doricchi，F。（2016）。左侧腹侧注意系统对无效靶标的反应及其对空间疏忽综合征的影响：多变量fMRI研究。大脑皮层，26（12），4551-4562。if（2016）：6.559 8。Verguts，T.，Vassena，E。和Silvetti，M。（2015）。对认知和身体任务的自适应努力投资：神经计算模型。行为神经科学中的边界，9，57。if（2015）：3.392 9。E.在奖励预测，结果和选择中分离ACC和VMPFC的贡献。Neuropsychologia，59，112-123。if（2014）：3.302 10。E.重叠的神经系统代表认知工作和奖励预期。PLOS ONE，9（3），E91008。 if（2014）：3.234 11。 Silvetti*，M.，Alexander，W.，Verguts，T。，＆Brown，J。W.（2014）。 从冲突管理到基于奖励的决策：灵长类动物内侧皮层中的演员和评论家。 神经科学与生物行为评论，46，44-57。 if（2014）：8.802 12。 Silvetti*，M.，Castellar，E。N.，Roger，C。，＆Verguts，T。（2014）。 Neuroimage，84，376-382。 if（2014）：6.357 13。PLOS ONE，9（3），E91008。if（2014）：3.234 11。Silvetti*，M.，Alexander，W.，Verguts，T。，＆Brown，J。W.（2014）。 从冲突管理到基于奖励的决策：灵长类动物内侧皮层中的演员和评论家。 神经科学与生物行为评论，46，44-57。 if（2014）：8.802 12。 Silvetti*，M.，Castellar，E。N.，Roger，C。，＆Verguts，T。（2014）。 Neuroimage，84，376-382。 if（2014）：6.357 13。Silvetti*，M.，Alexander，W.，Verguts，T。，＆Brown，J。W.（2014）。从冲突管理到基于奖励的决策：灵长类动物内侧皮层中的演员和评论家。神经科学与生物行为评论，46，44-57。if（2014）：8.802 12。Silvetti*，M.，Castellar，E。N.，Roger，C。，＆Verguts，T。（2014）。Neuroimage，84，376-382。if（2014）：6.357 13。奖励人体内侧皮层中的预期和预测错误：一项脑电图研究。Silvetti*，M.，Seurinck，R.，Van Bochove，M。，＆Verguts，T。（2013）。 去甲肾上腺素系统对神经可塑性的最佳控制的影响。 行为神经科学中的边界，7，160。 if（2013）：4.16 14。 Silvetti*，M.，Wiersema，J.R.，Sonuga-Barke，E。，＆Verguts，T。（2013）。 内侧额叶皮质中的不足增强学习是多巴胺相关动机缺陷的模型。 神经网络，46，199-209。 if（2013）：2.076 15。 Silvetti*，M.，Seurinck，R。，＆Verguts，T。（2013）。 的价值和预测误差估计是ACC中波动率效应的说明：基于模型的fMRI研究。 Cortex，49（6），1627-1635。 if（2013）：6.042Silvetti*，M.，Seurinck，R.，Van Bochove，M。，＆Verguts，T。（2013）。去甲肾上腺素系统对神经可塑性的最佳控制的影响。行为神经科学中的边界，7，160。if（2013）：4.16 14。Silvetti*，M.，Wiersema，J.R.，Sonuga-Barke，E。，＆Verguts，T。（2013）。内侧额叶皮质中的不足增强学习是多巴胺相关动机缺陷的模型。神经网络，46，199-209。if（2013）：2.076 15。Silvetti*，M.，Seurinck，R。，＆Verguts，T。（2013）。的价值和预测误差估计是ACC中波动率效应的说明：基于模型的fMRI研究。Cortex，49（6），1627-1635。if（2013）：6.042