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World File Search System连续的
连续的时期学习，Q学习，后悔
我们为生成AI的基于持续的基于时间分数的训练模型提出了一种新的增强学习（RL）公式，以生成样品，以最大程度地提高奖励函数，同时使生成的分布接近未知目标数据分布。与大多数现有研究不同，我们的公式不涉及验证模型的任何模型，用于噪声扰动数据分布的未知分数函数。我们提出了一个熵正则连续的RL问题，并表明最佳随机策略具有高斯分布，并具有已知的协方差矩阵。基于此结果，我们将高斯策略的平均值进行参数化，并开发一种参与者 - 批评类型（小）Q学习算法来解决RL问题。我们算法设计中的一个关键成分是通过比率估计器从未知分数函数中获取嘈杂的观测值。从数值上讲，我们通过将其性能与两种最先进的RL方法进行比较，从而显示了方法的效果。最后，我们讨论了我们的RL公式的扩展，并将差异模型的概率流量实现和有条件的扩散模型。
创新药物为癌症患者带来连续的好处
基于抗体的药物靶向并通过诸如ADCC，凋亡诱导，毒素结合，生长信号破坏和血管生成抑制等机械性抑制肿瘤生长。PD-L1抗体Envafolimab不仅增强了患者的依从性，而且与常规的PD-L1单克隆抗体并列时，可以显着提高生活质量。这项创新开辟了癌症免疫疗法的新途径。有希望的sabatolimab针对TIM3，已获得FDA快速批准用于MDS治疗。3 BSAB的快速增殖扩大了目标范围。目前，临床试验正在评估其与azacitidine结合使用的功效。在此类别中的显着候选人，例如莫斯·图祖马布，cadonilimab，amivantamab和teclistamab，在患者的无进展生存期间表现出显着的扩展，从而进一步证明了其效果。这些药物具有未来增长的巨大潜力，为可能耗尽传统治疗选择的癌症患者提供了希望。
用于连续的集成硅光子芯片平台...
Zhang, G., Haw, J. Y., Cai, H., Xu, F., Assad, S. M., Fitzsimons, J. F., . . Liu, A. Q. (2019). 用于连续变量量子密钥分发的集成硅光子芯片平台。《自然光子学》，13，839–842。doi：10.1038/s41566‑019‑0504‑5
每个可行的可计算实数函数都是均匀连续的
我们所说的可计算的实体对函数是什么意思：朝着自然定义。按“可计算”一词的含义，一个可计算的价值函数𝑓（𝑥1，。。。，𝑥实值输入的，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。 此类功能用于处理数据𝑥1，。 。 。 ，𝑥𝑘。 该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。 。 。 ，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。） 。 。 ，𝑥）。 例如，我们希望根据当前值𝑥1，。 。 。 ，在此和附近的不同气象量的不同。 但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。 我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。 因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。 换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。 。 。 ，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。 。 。 。 。 。 。，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。此类功能用于处理数据𝑥1，。。。，𝑥𝑘。该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。。。，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，𝑥）。例如，我们希望根据当前值𝑥1，。。。，在此和附近的不同气象量的不同。但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。。。，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。。。。。。。，the the是2 −𝑚- close到这些值，即| 𝑥 -𝑎 -𝑎|从1到𝑘≤2−𝑚。由于已知值𝑥𝑖仅是对实际值𝑎𝑎的近似值，因此结果𝑓（𝑥1，。，数据处理的，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。 ，𝑎）。 我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。 。 。 ，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。，𝑎）。我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。。。，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。例如，对于温度，精度为几个度。可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们
连续的心脏监测以评估肺动脉高压的治疗效果
摘要背景肺动脉高压（pH）的治疗方法在近几十年来迅速改善。越来越多的证据支持早期干预和治疗在影响pH临床结果中的作用。目的是使用揭示LINQ环记录器的连续心脏监测来评估特定pH处理升级前后的治疗效果。方法在治疗升级前后进行了比较。治疗升级被定义为另一种肺动脉高压（PAH）药物，肺部内膜切除术，经皮球囊血管成形术或双侧肺移植。具体来说，评估了心率变异性（HRV），心率（HR）和体育活动的变化。在这项前瞻性研究中结果，招募了41例患者（27例PAH和14例患有慢性血栓栓塞性肺动脉高压（CTEPH））。其中，有15名（36.6％）患者接受了pH治疗升级。在升级之前，监测患者的中位数为100（范围：68-100）天，在治疗升级后的中位数为165（范围：89-308）天。在升级组中，HRV显着增加，白天HR索引的体育锻炼以及在基线和CTEPH组治疗升级后评估的夜间HR显着下降。这与WHO功能类别，6分钟步行距离和N末端By-B型纳地尿肽的显着改善相似。这表明在评估pH治疗效果时连续监测的潜力。结论这是第一个证明特定pH疗法与HRV，HR夜间和体育活动变化之间存在关联的研究。
使用卷积子连续的多重噬菌体基因组编辑
170 171图1。临时性靶标基因组靶标基因组进行连续编辑a。 ICOMBIBRON示意图：A 172修饰的反龙生成ssDNA，该ssDNA包含供体序列，其与173个噬菌体基因组具有同源性的编辑序列，该基因组在SSB和SSAP复制过程中整合到噬菌体基因组中。RERON 174盒子是从包含逆转录酶（RT）和NCRNA的操纵子表达的。NCRNA的反向175个抄录区域以紫色显示为浅蓝色的供体序列，176编辑位点以橙色显示。第二个操纵子表示Csprect和mutl E32K。b。左：跨lambda噬菌体编辑的噬菌体177基因组（作为所有基因组的百分比）。用正向RT-DNA进行编辑以蓝色显示，紫色为178。在每个点的空心圆中显示三个单独的重复。右：使用179的编辑位点14,126（±SD）的重稳定物明显大于DRT对照的编辑（t检验，180 P = 0.0018）。c。左：在噬菌体T7上编辑的噬菌体基因组在每个位置进行了三个重复，在b中显示181。右：用现场22,872（±SD）的重稳定子进行编辑明显大于使用182 DRT对照的编辑（t检验，p = 0.0094）。d。左：在噬菌体T5上编辑的噬菌体基因组在每个183个位置上进行了三个重复，如b所示。右：用现场27,182（±SD）的重稳定子进行编辑显着高于使用DRT对照的编辑（t检验，p <0.0001）。e。位点30,840（f）（±SD）的Lambda的编辑与185张（±SD）与大肠杆菌SSB或T7 SSB的补充表达进行了比较。SSB 186表达（单向方差分析，p <0.0001，n = 3），大肠杆菌（p = 0.005）和T7（p = <0.0001）187均显着不同，与NO NO SSB条件显着不同（Dunnett's，校正）。f。与大肠杆菌SSB或T7 SSB的补充表达相比，位点11,160（R）188（±SD）的T7编辑。SSB表达（单向方差分析，p <0.0001，n = 3）具有显着的效应，大肠杆菌（P = 0.0002）和T7 190（p = 0.0127）均显着不同，与NO SSB条件显着不同（Dunnett's，更正）。g。示意图说明191编辑噬菌体的积累，并进行了多轮编辑。h。编辑的Lambda Phage的比例192
连续的听觉反馈促进了小鼠的精细运动技能学习
运动技能学习使生物可以与环境有效相互作用，并依靠将感觉反馈与电机输出相结合的神经机制。虽然感觉反馈（例如与运动动作相关的听觉提示）增强了人类运动性能，但其作用机理的理解很少。开发可靠的增强运动技能学习动物模型对于开始剖析这种增强的生物系统至关重要。我们假设在运动任务期间连续的听觉反馈将促进小鼠的复杂运动技能。我们使用DeepLabcut开发了一个闭环系统，以实时无标记跟踪鼠标前爪动作，并具有高处理速度和低延迟。通过将前言的动作编码到不同频率的听觉音调中，小鼠在到达任务期间接收了连续的听觉反馈，需要将左前爪垂直位移到目标。成年小鼠在4 d培训中接受了听觉反馈或没有反馈的培训。与对照组相比，接收听觉反馈的小鼠表现出明显增强的运动技能学习。对轨迹的聚类分析表明，在运动训练的第2天之前，听觉反馈小鼠建立了一致的到达轨迹。这些发现表明，实时，运动编码的听觉反馈有效地促进了小鼠运动技能。这种闭环系统利用高级机器学习和实时跟踪，为探索运动控制机制和通过增强的感觉反馈开发运动障碍的治疗策略提供了新的途径。
在初级保健中开处方连续的葡萄糖监测器
5。使用ISCGM/RTCGM的使用受患者同意更改为最成本效果的患者SMBG测试表/条。选择将与本地BOB测试条配方一致，并使用GP处方软件（即Optimiserx）支持。选择将不包括具有内置碳水化合物计数器（即Aviva Expert）的仪表，这与朝着基于应用的计算的转变一致。
连续的听觉反馈促进了小鼠的精细运动技能学习
研究文章：方法/新工具| Novel Tools and Methods Continuous auditory feedback promotes fine motor skill learning in mice https://doi.org/10.1523/ENEURO.0008-25.2025 Received: 7 January 2025 Revised: 12 February 2025 Accepted: 18 February 2025 Copyright © 2025 Xiao and Balbi This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International许可证，允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，前提是原始工作是正确归因的。