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实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。
特刊 - 药物发现和生化机制
学术机构和制药公司的研究人员一直致力于发现新药物。药物发现区域涉及许多不同的学科，例如生物学，化学，药理学，生物化学和生物技术。许多因素，例如毒性，有效性，理化特征和生物/合成可用性，可能会导致这一挑战。由于这些因素，一个恒定的目标是找到具有较高效力且负面影响较少的新分子。这个特殊问题“药物发现和生化机制”将集中在使用药物化学方法创建的新颖化合物的合成和/或生物学效应上，以改善针对多种疾病的活动，以了解从蛋白质结构到信号网络的蛋白质结构，以及新的药物的知识，并将其用于新的知识。审查（专注于过去十年的发展。）和有关相关主题的研究文章受到欢迎。
通过语音帮助增强情报和行业的自动化机器学习5.0
增强智能将人类和人造代理人汇集在一起，以创建一个社会技术系统，以便它们通过学习和优化直觉接口（例如对话，启用语音的接口）来共同发展和优化决策。但是，关于语音助手的现有研究工作依赖于知识管理和仿真方法，而不是数据驱动的算法。此外，在现实生活中的实际应用和评估稀缺，范围有限。在本文中，我们建议将语音援助技术与自动化机器学习（AUTOML）集成，以便在行业5.0的背景下实现增强情报范式。以这种方式，用户能够通过语音到文本（STT）和文本对语音（TTS）技术与助手进行交互，因此，通过语音自动创建的机器学习（ML）管道来通过语音自动创建的管道，以便在执行任务的同时获得立即的见解。在实际制造环境中评估了所提出的方法。我们遵循一种结构化的评估方法，并分析了结果，这证明了我们提出的方法的有效性。
关于研究主题进化机制和控制灾难的编辑，在复杂环境下
在扩大资源发展的背景下以及地下空间的利用，工程灾难（例如滑坡，隧道倒塌，地震，碎片流和城市基础设施故障），导致了实质性的经济损失和伤亡。复杂的环境因素，包括弱或不稳定的地质结构，液压和大气压影响，大降雨和水位波动，流体 - 固定的耦合，地震和外部动态干扰，会显着影响强度，变形和稳定性的岩土技术材料的稳定性（Han et and。等，2024； Han等，2018）。因此，在复杂的环境中调查和理解工程灾难的演化机制和开发有效的灾难控制方法已成为工程界的关键任务。为了促进预防灾难和控制的研究进度，并促进同龄人之间的交流，我们很荣幸介绍研究主题：“在复杂环境下进行工程灾难的进化机制和控制方法。”该研究主题旨在收集最先进的研究结果，新方法，案例研究和审查文章，特别关注与灾难控制方法和失败演化机制有关的研究。该研究主题受到了广泛的关注和许多提交。该项目现已得出结论，共有29篇发表的论文涵盖了灾难分析
通过可解释的自动化机器学习迈向大型工业数据挖掘
抽象工业系统资源能够生成大量数据。这些数据通常采用异质格式并分发，但它们表示可以挖掘可以允许部署智能管理工具进行生产活动的信息。为此，有必要使用人工智能（AI）模型来实施知识提取和预测过程，但是对于非专家用户而言，对预期AI模型的选择和配置往往越来越复杂。在本文中，我们提出了一种方法和一个软件平台，该方法可能允许不熟悉AI的工业参与者选择和配置算法，以最佳地适应他们的需求。因此，该方法基本上是基于自动化的机器学习。产生的平台有效地可以在AI算法和超参数配置的组合之间做出更好的选择。也可以提供重新塑造算法和模型的解释性的功能，从而提高这些模型在实践用户社区中的可占用性。所提出的方法已应用于预测维护的领域。当前测试是
优化机器人手臂性能：与尼龙，PLA和ABS Prashant Kumar 1，*，P。K. Sharma 2，Ishan Khan 3
摘要本文分析了在机器人臂中使用的三种材料的机械行为：尼龙，PLA和ABS，重点是三个重要参数：在不同加载条件下的总变形和等效应力。在这方面，通过ANSYS软件进行了有限元分析，以模拟结构刚度，以及它们抵抗用钢加固增强时这些材料会产生的压力的阻力。调查表明，与PLA和ABS相比，尼龙的性能，尤其是在用钢增强的情况下，就可变形性和在应力分布中扩散而言。因此，它更适用于应用负载时包括更高耐久性以及最小变形的应用程序。一般设计和分析应表明在工业和教育机构中使用的小规模机器人武器的设计中有一些有价值的见解。关键字：ABS，ANSYS，等效压力，FEA，材料性能，尼龙，PLA，机器人臂，钢筋，钢筋，总变形简介
将基于正念的干预措施整合到心理健康护理中：证据，生化机制和实施挑战的审查
基于正念的干预措施（MBI）越来越多地因其促进心理健康和解决各种心理健康问题的能力而受到认可。作为一线临床医生，精神卫生护士最适合将MBI纳入全面的，基于证据的治疗中。需要对MBI组件，功效和心理健康护理中的实施挑战进行全面评估。目前的研究强调了将MBI纳入临床实践，确保可及性和文化敏感性的更系统的方法。本评论将基于正念的干预措施纳入心理健康护理实践中的当前证据。这项研究调查了MBI的基本要素（正念冥想，正念运动，心理教育和日常生活整合），评估证据证明了它们在减轻焦虑，抑郁和压力的症状方面的效力，并描述了精神卫生护士在执行这些干预措施中的责任。该研究还讨论了实施障碍，例如需要在医疗保健环境中进行足够的护理培训，文化因素和组织困难。荟萃分析和系统评价一致地揭示了基于正念的干预措施减轻症状和增强幸福感的实质性效果大小的适度。精神卫生护士可以通过小组会议，个人教练以及将正念技术整合到标准评估和互动中来结合基于正念的干预措施。成功实施需要克服障碍，包括为护士提供足够的培训，确保文化敏感性和干预措施的可及性。将MBI纳入心理健康护理为改善患者护理和促进整体福祉提供了有前途的机会。了解涉及的生化机制可以增强其使用的基本原理，并为未来的研究提供了信息。成功的整合需要通过协作计划和持续评估来解决培训要求，文化因素和组织障碍。需要进一步的研究来检查长期结果，进一步阐明生化途径并增强各种心理健康环境中的MBI实施策略。因此，整合MBI可能会为心理健康护理中更全面，以患者为中心的护理模型铺平道路。
使用Ti的嵌入式处理器和广泛的第三方硬件合作伙伴网络简化机器人系统设计
mmwave雷达技术通常是在LIDAR，相机和其他光学传感器上选择的，不仅是为了节省成本，而且还因为雷达在不良天气条件下工作得很好，而相机可能会受到较差的照明和天气的影响。雷达还具有广泛的范围和覆盖范围，可传感器检测到一百多米以上的物体。使用移动机器人应用程序需要节省功耗，并且通常有时客户使用雷达，而雷达可以达到1兆瓦的范围来进行检测。但是，将雷达与激光雷达，相机或其他光学传感器配对结合，可以帮助应用程序达到您的应用程序可能需要的几乎每个角落情况。