XiaoMi-AI文件搜索系统
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“多代理”筛选提高了定向酶进化的效率
酶的进化使生物技术方面的进步得以巨大进步。但是，定向的进化程序仍然需要许多迭代的筛选以识别最佳的突变序列。这是由于健身景观的稀疏性，这又是由于“隐藏”突变仅与其他突变相结合的“隐藏”突变所致。这些“隐藏”突变仅通过评估突变组合，需要大型组合文库或迭代筛选。在这里，我们报告了一种多代理的定向进化方法，该方法在筛选过程中融合了各种底物类似物。具有多种底物，像多个辅助健身景观一样，我们能够识别“隐藏”突变残基，这些突变型残基无需测试众多组合。我们最初在工程中验证了这种方法，以改善各种非天然底物的活性。我们发现“隐藏”突变通常与活动站点相距甚远，因此很难使用基于结构的方法进行预测。有趣的是，预计在这种情况下确定的许多“隐藏”突变会破坏三级结构元素之间的相互作用，从而可能影响蛋白质的柔韧性。这种方法可能广泛适用于加速酶工程。最后，多机构系统启发的方法可能在解决生物学中其他复杂的组合搜索问题方面更为广泛。
谁是同性恋伊斯兰教？关于伊斯兰经济学经济代理人的《古兰经》的观点
抽象目的 - 本文旨在解释伊斯兰经济学中经济剂的性质。他通常被称为同性恋伊斯兰教。设计/方法论/方法 - 这是通过从古兰经中得出概念来完成的，作为伊斯兰经济学中的主要认识论来源。因此，本文试图从伊斯兰的角度探索古兰经的信息，并将其整体化的概念和价值观内化为经济主体的概念。调查结果 - 本文在伊斯兰观点上带来了有关经济剂的性质的见解。从古兰经开发的经济因素的概念将有助于发展伊斯兰经济学的假设和理论。研究局限性/含义 - 本文从古兰经探索人的规范行为框架（即对人的期望），以作为在现实生活中可以产生和应用的假设，概念和理论的基础。进一步的研究可以通过检查概念在实践中的应用来扩展讨论。实践含义 - 本文促进了一个规范性的行为框架，这可能是发展伊斯兰经济学知识的基础。独创性/价值 - 本文以伊斯兰的观点促进了经济因素的概念，称为同性恋伊斯兰教，他将在经济行动中描绘伊斯兰的道德教义。关键词经济代理人，伊斯兰伊斯兰教，伊斯兰经济学，古兰经ʾ本文带来了《古兰经》的见解，从而发展了伊斯兰教伊斯兰教的概念，后者将成为理论化伊斯兰经济学的代表代理人。
社交学校：一个利用发展心理学的框架，向人工社会文化代理人
发展心理学家具有长期以来的社会认知能力，是人类智力和发展的基础。这些能力使个人能够进入，学习和为周围的文化做出贡献。这推动了累积文化进化的过程，这是人类最杰出的成就的原因。AI对社会互动剂的研究主要涉及在多代理环境中文化的出现（通常在发育心理学上没有强大的基础）。我们认为，应通过心理学和研究社会认知能力来告知AI研究，并能够进入一种文化。我们从迈克尔·托马塞洛（Michael Tomasello）和杰罗姆·布鲁纳（Jerome Bruner）的工作中汲取灵感，他们研究了社会认知发展，并强调了文化环境对智力的影响。我们概述了比当前在AI中研究的概念更广泛的概念，该概念为人工社会智能研究提供了基础。这些概念包括社会认知（共同关注，观点吸引），沟通，社会学习，格式和SCA overing。为了促进该领域的研究，我们介绍了社交学校，该工具可为程序生成的环境提供可自定义的参数化套件。此工具简化了引入概念的实验。此外，这些环境既可以与多模式RL代理”，也可以将纯文本大语模型（LLM）作为交互式使用。通过一系列案例研究，我们证明了社交学院研究RL和LLM基础代理的多功能性。我们的动机是吸引AI社区围绕以发育心理学告知的社会智能，并提供一种用户友好的资源和工具，以朝着这一方向进行初步调查。请参阅项目网站以获取代码和其他资源：https：//sites.google.com/view/socialai-school。
autonerf：用自主代理培训隐性场景表示
摘要 - 隐式表示，例如神经辐射场（NERF），可以通过连续的神经功能在3D场景中绘制颜色，密度和语义。但是，这些模型通常需要手动和仔细的人类数据收集进行培训。本文解决了自主nerf构造的主动探索问题。我们研究代理如何学会有效地探索未知的3D环境，以便在自主性过程中收集的数据能够学习高质量的神经隐式图表示。在四个与机器人相关的下游任务上评估了所学代表的质量：经典的观点渲染，地图重建，计划和姿势改进。我们比较了不同的探索策略的影响，包括基于前沿的基于基础和学习的方法（端到端和模块化）以及针对此问题量身定制的不同奖励功能。经验结果表明，可以使用在看不见的环境中使用一集经验对积极收集的数据进行培训，并且Autonerf是一种经过加固学习训练的模块化勘探策略，使得获得了高质量的NERF，以获得高质量的NERF，以实现经过考虑的下游机器人任务。最后，我们证明，使用Autonerf可以将代理部署到以前未知的场景中，然后通过通过勘探，重建和策略填充的循环来适应场景来自动改善其导航性能。
自动驾驶汽车的多代理增强学习
摘要在不久的将来，自动驾驶汽车（AV）可能会与混合型官员中的人类驾驶员同居。这种同居在造成的流行和个人流动性方面以及从道路安全的角度提出了严重的挑战。混合术可能无法满足预期的安全要求，然后自动驾驶汽车可能会垄断该官员。使用多机构增强学习（MARL）算法，研究人员试图针对两种情况设计自动驾驶汽车，本文研究了他们最近的进步。我们专注于解决决策问题的文章，并确定四个范式。有些作者解决了或者没有社会可行的AV的混合问题问题，而另一些作者则解决了完全自治的案例。虽然后一种情况本质上是一个交流问题，但大多数解决混合处理的作者承认了一些局限性。文献中发现的当前人类驾驶员模型过于简单，因为它们不涵盖驾驶员行为的异质性。因此，他们无法概括各种可能的行为。对于所研究的每篇论文，我们分析了作者如何从观察，行动和奖励方面提出MARL问题以匹配它们所应用的范例。
动态MMWave网络中自适应用户协会的多代理增强学习
摘要 - 网络密集型和毫米波技术是可以满足移动网络第五代（5G）的能力和数据速率要求的关键推动力。在这种情况下，通过本地观察设计低复杂性政策，但能够适应有关全球网络状态和网络动态的用户关联是一个挑战。实际上，文献中提出的框架需要连续访问全球网络信息，并在无线电环境变化时推荐关联。与这种方法相关的复杂性，这些解决方案不太适合致密的5G网络。在本文中，我们通过设计一种基于多代理增强学习的用户关联的可扩展且灵活的算法来解决此问题。在这种方法中，用户充当独立代理，仅基于其本地观察结果，就会学会自主协调其行动，以优化网络总数。由于代理之间没有直接的信息交换，因此我们还限制了信号开销。仿真结果表明，所提出的算法能够适应无线电环境的（快速）变化，因此与最先进的解决方案相比提供了大量的总和利率增益。
评估设计全面智能对话代理以协助痴呆症护理的实用性
摘要：由人工智能（AI）提供支持的工具和技术及其诸如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）等子领域已遍布全球技术，经济和社会文化环境中的大多数学科。在大多数地区，AI的渗透表现出了非凡的承诺。医学和医疗保健构成了一个领域，该领域并未与利用AI的积极含义保持不变。AI驱动的工具，例如在神经成像和健康监测中，已经描绘了该省令人鼓舞的可能性的挂毯。此类工具已经在诸如协助诊断，疾病进展跟踪以及医学中许多受试者的患者管理等领域中发现了应用。智能对话代理，更非正式地称为基于AI的聊天机器人，构成了AI最普遍的应用程序之一。AI燃烧的聊天机器人（例如Chatgpt）使无数人的生活猖ramp，减轻了他们负责的无数日常任务。 本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述，在此背景下，探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效，旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。 我们提供了一个轮廓和批判性评估，并提出了有关采用这种工具的未来指示。 我们得出的结论是，聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。AI燃烧的聊天机器人（例如Chatgpt）使无数人的生活猖ramp，减轻了他们负责的无数日常任务。本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述，在此背景下，探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效，旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。我们提供了一个轮廓和批判性评估，并提出了有关采用这种工具的未来指示。我们得出的结论是，聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。
OpenShift容器平台4.14与基于代理的安装程序
控制平面主机之一在启动过程开始时运行辅助服务，并最终成为引导程序主机。此节点称为Rendezvous主机（节点0）。辅助服务确保所有主机都满足要求并触发OpenShift容器平台群集部署。所有节点都具有写入磁盘的Red Hat Enterprise Linux CoreOS（RHCOS）图像。非引导节点重新启动并启动集群部署。重新启动节点后，会合主机重新启动并加入群集。引导程序已完成，并且部署了群集。
关于职业保留的SES职位和代理重新设计请求的指导
北极研究委员会北极研究委员会执行董事消费者产品安全委员会合规性助理助理助理董事委员会和现场运营委员监视消费者产品安全委员会降低风险降低工程科学副主任消费者产品安全委员会降低风险降低风险危险识别和减少消费者产品安全委员会降低风险降低风险副总监的助理执行董事助理委员会降低流行病学消费者的执行董事副执行董事副行政总监政府间和公共事务立法副主任的服务和罪犯监督机构
混合动力团队Tetris：混合多代理的新平台，...
摘要。Metcalfe等人（1）认为，人类伙伴关系的最大潜力在于它们在高度复杂的问题空间中的应用。在此，我们讨论了三种不同形式的混合团队智能，并认为在所有三种形式中，在正确的条件下，人类和机器智能的杂交可以有效。我们预见到有效的混合智能创造的两个重要的研发（R＆D）挑战。首先，随着时间的推移，机器智能和/或人类行为或能力的基本变化的快速进步可以超过研发。第二，混合智能在未来的条件是未知的，但不太可能与当今的条件相同。克服这两个挑战都需要对多个以人为中心和机器为中心的学科有深入的了解，这为进入该领域带来了巨大的障碍。在此，我们概述了一个开放的，可共享的研究平台，该平台创建了一种混合团队智能形式，该智能在代表性的未来条件下起作用。该平台的目的是促进新形式的混合情报研究，允许以人为中心或以机器为中心的个人快速进入该领域并启动研究。我们的希望是，通过在平台上进行开放的社区研究，可以在目前不同的研发社区中迅速传达人类和机器智能的最先进进步，并允许混合团队情报研究保持科学进步的最前沿。