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人工智能：软件工程方法（456 页）
有限的资源、市场需求以及软件功能实现的技术限制通常要求对需求进行优先级排序 [1–4]。优先级排序的重点是排序和选择未来软件版本中应包含的需求。优先级排序中的智能决策支持极其重要，因为尤其是在处理大量需求时，手动优先级排序过程往往会变得非常昂贵 [5–8]。潜在的次优优先级排序可能导致不同的负面影响，例如由于关注不相关的需求而浪费时间、由于未首先提供相关功能而产生机会成本，以及缺乏对市场需求的关注，在最坏的情况下可能导致全部损失 [9]。在这种情况下，优先级排序可以在战略层面以及操作层面进行，这通常与短期优先级排序任务相关 [10,11]。本章讨论的优先级排序方法基于约束推理与优化 [12]、基于效用的推荐 [13]、基于内容的推荐 [14]、矩阵分解 [15]、冲突检测 [16] 和基于模型的诊断 [17] 等领域的 AI 技术。图 2.1 给出了不同优先级排序任务的概述。这种分类基于两个维度。首先，需求水平
高分辨率全基因组染色体映射...
CRISPR-Cas9 编辑是一种可扩展的生物通路映射技术，但据报道会导致基因组发生各种不希望出现的大规模结构变化。我们对原代人类细胞中的基因组进行了阵列式 CRISPR-Cas9 扫描，以 101,029 个指导基因为靶点敲除 17,065 个基因。高维表型组学揭示了一种“邻近偏差”，其中 CRISPR 敲除与同一染色体臂上生物学上不相关的基因的敲除具有意想不到的表型相似性，重现了典型的基因组结构和结构变异。转录组学将邻近偏差与染色体臂截断联系起来。对已发表的大规模敲除和敲减实验的分析证实，这种影响在细胞类型、实验室、Cas9 递送机制和检测方式中普遍存在，并表明邻近偏差是由 DNA 双链断裂引起的，细胞周期控制起着中介作用。最后，我们展示了一种针对大规模 CRISPR 筛选的简单校正方法，以减轻这种普遍存在的偏见，同时保留生物学关系。
提高声纳系统整体检测性能...
网络传感器系统中优化分布式检测的问题涉及许多设计方面，包括平衡漏检和误报概率以及通过适当的网络内信息融合管理通信资源。此外，还必须进行许多权衡，例如信息融合和传感器控制的计算要求与信息交换的通信要求之间的权衡。因此，最好通过共同考虑设计方面和权衡对整体系统性能的影响来做出整体系统设计决策。本文讨论了网络内融合和相关的网络算法，这些算法可提高多静态声纳应用的检测性能和能源效率。这是通过在场外传输之前交换和融合声纳浮标之间的联系来实现的。网络内融合利用成本较低的浮标间通信进行大部分数据通信，并通过仅报告具有足够相关性的多个浮标的检测来减少随机不相关的误报。场外接触传输的减少允许每个浮标的信号过量阈值降低，从而增加检测概率。我们通过分析和高保真声纳模拟证明了分布式网络融合的有效性。
使用CMS实验中的机器学习技术重新权将模拟事件重新释放事件
粒子物理学中的数据分析依赖于粒子碰撞的准确模拟和检测器效应的详细模拟，以从记录的数据中提取物理知识。事件发生器以及基于Geant的模拟模拟，用于生成大量的模拟事件样本，以通过LHC实验进行分析。这些模拟的计算成本很高，其中检测器模拟和重建算法的CPU需求最大。本文介绍了如何使用一组给定模型参数获得的机器学习（ML）技术来重新使用类似的样品，以与来自不同参数或样本的样本中获得的样品。ML重新加权方法避免了需要通过事件权重将相关信息在单个样本中不相关的信息来多次模拟检测器响应。在LHC处的模拟顶级夸克对生产中，提出了用于重新加权的结果，以重新加权以建模变化和高阶计算。这种基于ML的重新加权是CMS实验的未来计算模型的重要组成部分，并将促进高光度LHC处的精确测量。
视觉线索可能会影响脑电图深度学习模型
过去几年，深度学习 (DL) 在基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 分类中的应用取得了显著增长，有望提高 EEG 分类准确率。然而，DL 的黑箱性质可能导致准确但有偏差和/或不相关的 DL 模型。在这里，我们研究在 DL 输入窗口中使用视觉提示 EEG（通常使用）对所学特征和最先进 DL 模型 DeepConvNet 的分类性能的影响。分类器在一个大型 MI-BCI 数据集上进行了测试，在视觉提示后有两个时间窗口：0-4 秒（有提示 EEG）和 0.5-4.5 秒（无提示 EEG）。从性能角度来看，第一个条件明显优于第二个条件（86.82% vs. 76.11%，p<0.001）。然而，显著性图分析表明，加入视觉提示 EEG 会导致提取提示相关诱发电位，这与没有视觉提示 EEG 训练的模型所使用的 MI 特征不同。
商业寡核苷酸中 CRISPR 指南和其他不相关核苷酸序列的交叉污染
摘要 定制寡核苷酸（oligos）是生物医学研究中广泛使用的试剂。寡核苷酸的一些常见应用包括聚合酶链式反应（PCR）、测序、杂交、微阵列和文库构建。寡核苷酸在这些应用中的可靠性取决于其纯度和特异性。本文报告，市售的寡核苷酸经常被非特异性序列（即其他不相关的寡核苷酸）污染。我们设计的用于扩增成簇的规律散布回文重复序列（CRISPR）指导序列的大多数寡核苷酸都含有非特异性的 CRISPR 指导序列。这些污染物是在从位于世界三个不同地理区域的八家商业寡核苷酸供应商处采购的研究级寡核苷酸中检测到的。对一些寡核苷酸的深度测序揭示了多种污染物。鉴于寡核苷酸的应用范围广泛，寡核苷酸交叉污染的影响因领域和实验方法的不同而有很大差异。在研究设计中加入适当的对照实验有助于确保寡核苷酸试剂的质量符合预期目的。这还可以根据寡核苷酸的用途将风险降至最低。
自主航海世界中远程控制对心理健康的潜在影响
摘要 许多海事活动，例如装卸和运输货物，主要由长时间的低压力组成，而在复杂的操作或无法预料的危险事件期间，某些时刻压力会很大。机器和人工智能提供的自主性不断提高，开始接管海事领域的某些任务，以降低成本和减少人为错误。然而，以目前的自主技术水平、立法和公众对该技术的信任，这样的解决方案只能消除大多数与低压力时期相关的任务。事实上，许多当前的远程控制解决方案仍然建议依靠人类操作员来处理人工智能难以应对的复杂情况。这种人机关系可能会危及人为因素。令人担忧的是，如果人类用户花费大量时间处理多个不相关的高压力任务，而没有时间减压，这可能会使工人面临越来越大的风险。本文旨在强调该行业开始实施半自主和完全自主海上作业时可能出现的潜在技术、社会和心理问题。
埃塞俄比亚的能源使用模式是否符合燃料堆积假说？沃利索镇案例研究
本研究使用线性近似近乎理想需求系统 (LAAIDS)，利用 2018 年不同能源来源的横截面数据，分析了燃料使用模式是否遵循燃料堆叠假设以及影响沃利索镇家庭燃料使用的因素。模型的估计值受到新古典理论对需求的限制，并使用迭代看似不相关的回归 (ISUR) 估计模型。结果表明，家庭并没有完全转向消费新能源，正如能源阶梯假设所建议的那样，而是在燃料堆叠（能源结构）过程中实现能源消费多样化。此外，能源需求的支出弹性是支出弹性的。不仅如此，能源需求的交叉价格弹性表明研究区域存在能源替代和互补性。此外，我们确定了所有能源（煤油除外）的价格、家庭总能源支出、受教育年限、家庭规模和居住类型是能源支出份额的主要决定因素。我们建议让现代燃料更容易获得，影响家庭燃料使用的重要因素，与环境相关的规则和法规非常重要
提高声纳系统整体检测性能...
网络传感器系统中的分布式检测优化问题涉及许多设计方面，包括平衡漏检和误报概率以及通过适当的网络内信息融合管理通信资源。此外，还必须进行许多权衡，例如信息融合和传感器控制的计算要求与信息交换的通信要求之间的权衡。因此，最好通过共同考虑设计方面和权衡对整体系统性能的影响来做出整体系统设计决策。本文讨论了网络内融合和相关的网络算法，以提高多静态声纳应用的检测性能和能源效率。这是通过在传输到场外之前交换和融合声纳浮标之间的联系来实现的。网络内融合利用成本较低的浮标间通信进行大部分数据通信，并通过仅报告具有足够相关性的多个浮标的检测结果来减少随机不相关的误报。场外接触传输的减少允许每个浮标具有较低的信号过量阈值，从而增加检测概率。我们通过分析和高保真声纳模拟证明了分布式网络内融合的有效性。
CMA进化策略：教程
多元正态分布n（m，c）具有单型号的“钟形”密度，其中钟的顶部（模态值）对应于分布均值，m。分布n（m，c）由其平均值m∈R唯一决定，其对称和正定的协方差矩阵c∈Rn×n。协方差（正定定义）矩阵具有吸引人的几何解释：可以用（超 - ）椭圆形{x∈Rn |唯一地识别它们。 X T C -1 x = 1}，如图1。椭圆形是分布相等密度的表面。椭圆形的主轴对应于C的特征向量，平方轴的长度与特征值相对应。特征成分由C = B（d）2 B t表示（请参阅Sect。0.1）。如果d =σi，其中σ∈R> 0，我表示身份矩阵，c =σ2i，椭球是各向同性的（图1，左）。如果b = i，则C = D 2是对角线矩阵，椭圆形是平行于轴平行的（中间）。在由B的列给出的坐标系中，分布n（0，c）总是不相关的。