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深入的强化学习与对话生成的分层探索
摘要传统上，近似动态编程用于对话产生，通过行动采样来改进贪婪的政策，因为自然语言动作空间很大。然而，由于具有高动作值的合格响应的稀疏性，这种做法效率低下，这会导致随机抽样持续的较弱的改善。本文介绍了理论分析和实验，揭示了对话策略的性能与采样大小正相关。为了克服这一局限性，我们引入了一种新型的双重粒度Q-功能，该功能探讨了干预采样过程的最有希望的响应类别。我们的方法根据粒状层次结构提取行动，从而在较少的政策迭代中实现了最佳效果。此外，我们使用离线RL，并从旨在捕捉人类互动中情感细微差别的多种奖励功能中学习。实证研究表明，我们的算法在自动指标和人类评估之间优于基准。进一步的测试表明，我们的算法既具有解释性又具有可控性，并且产生了具有更高预期奖励的响应。
通过深入的强化学习来鉴定SARS-COV-2 MPRO抑制剂，用于新的药物设计和计算化学方法
给定带有测量活性标记的DNA序列的数据集（图1a），我们用一系列分类令牌（“提示令牌”）编码标签，该标签的前缀为DNA序列的开始（图1b）。我们训练或微调鬣狗模型以采用处理的序列并以及时令牌开始执行令牌预测（图。1C）。这种形式使我们能够明确地使用对模型序列的任何先验知识。一旦受过训练，就可以使用代表任何所需功能的令牌序列来提示语言模型。该模型现在以及时令牌为条件，一次生成一个DNA序列一个核苷酸（图1d）。并行，我们在同一数据集上训练一个监督的序列到活动回归模型（图1E），并将其应用于生成的序列以选择最匹配所需活动的序列（图1F）。这种合并的方法使我们可以将回归模型用作甲骨文，例如以前的模型引导的方法，而语言模型可确保生成的序列具有现实的内容。
通过深入的增强学习和递归
摘要：Rubik的立方体是一种典型的组合拼图，具有较大的状态空间，具有单个目标状态。不太可能使用随机生成的动作订单来检索目标状态，从而为机器学习带来独特的挑战。上面提出的工作是用递归和深猫来解决魔方的上述工作，这是一种深入的加强学习方法，该方法学习了如何在没有任何特定领域知识的情况下以逆转目标状态解决日益困难的状态。DeepCubea解决了所有测试模式的100％，找到了目标状态的最短路径60.3％。深度立方体概括到其他组合难题，并能够解决15个拼图，24个拼图，35个拼图，48个拼图，灯光和苏科班，在大多数可验证的情况下找到了最短的路径。这些模型接受了1-4 GPU和20-30 CPU训练。这在整个培训中都有所不同，因为培训经常被停止并再次开始为其他过程腾出空间。进一步，我们的实验比较了递归和深腹部之间的Rubik立方体解决的结果以及最先进的模型。稍后，我们打算使用应用程序开发新的深度学习模型。
抑制ULK1/2和KRASG12C控制肺癌临床前模型中肿瘤的生长 宿主细胞丝氨酸蛋白酶抑制剂MM3122对SARS-COV-2的疗效用于治疗和预防COVID-19 设计多面体DNA纳米结构的简单工具 北颜色：北极的4种产生色素细菌的隔离和表征 相同任务的多个大脑激活模式 标题1将性视为... 中的生物变量 NIPBL+ 中的胃阶段基因表达 珊瑚准确解决具有长阅读测序的外染色体外DNA基因组结构 在鼠感染模型中发现具有功效的SARS-COV-2蛋白酶样蛋白酶（PLPRO）抑制剂 标题：曲霉DSRNA病毒驱动真菌健身和... 通过深入的强化学习来鉴定SARS-COV-2 MPRO抑制剂，用于新的药物设计和计算化学方法
1。犹他州犹他州盐湖城肿瘤科学系。2。犹他州盐湖城犹他大学亨斯曼癌症研究所。3。德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心遗传学系，德克萨斯州休斯敦4。Deciphera Pharmaceuticals LLC，堪萨斯州劳伦斯市643 ST。5犹他州盐湖城病理学系。 6。 犹他州盐湖城医学肿瘤学部内科学系。 7。 犹他州盐湖城皮肤科系皮肤科系。 *通讯作者马丁·麦克马洪（Martin McMahon），博士 俄罗斯大学，犹他大学，2000年希望圈，HCI-RS-2725盐湖城，盐湖城，UT 84112（801）213 5790电子邮件：martin.mcmahon@hci.utah.utah.utah.utah.utah.uta.edu作者贡献：PCG，PCG，PCG，MM，MM，MM，MB，BDS和DLF设计了实验者； PCG和MM分析了数据； PCG执行了大多数实验。 KTO协助免疫印迹；太太进行了体外协同作用测定； SSB和MTS协助体内动物研究； ELS进行了组织病理学分析； PCG和MM写了手稿；所有作者均审查并编辑了手稿。 相互竞争的利益声明：此处描述的研究得到了犹他大学和Deciphera Pharmaceuticals，LLC的赞助研究协议的支持，并授予MM和CGK。 关键字：KRAS，ULK，LKB1，TP53，自噬，KRAS G12C的基因工程小鼠模型 - 驱动的肺癌5犹他州盐湖城病理学系。6。犹他州盐湖城医学肿瘤学部内科学系。7。犹他州盐湖城皮肤科系皮肤科系。*通讯作者马丁·麦克马洪（Martin McMahon），博士俄罗斯大学，犹他大学，2000年希望圈，HCI-RS-2725盐湖城，盐湖城，UT 84112（801）213 5790电子邮件：martin.mcmahon@hci.utah.utah.utah.utah.utah.uta.edu作者贡献：PCG，PCG，PCG，MM，MM，MM，MB，BDS和DLF设计了实验者； PCG和MM分析了数据； PCG执行了大多数实验。 KTO协助免疫印迹；太太进行了体外协同作用测定； SSB和MTS协助体内动物研究； ELS进行了组织病理学分析； PCG和MM写了手稿；所有作者均审查并编辑了手稿。相互竞争的利益声明：此处描述的研究得到了犹他大学和Deciphera Pharmaceuticals，LLC的赞助研究协议的支持，并授予MM和CGK。关键字：KRAS，ULK，LKB1，TP53，自噬，KRAS G12C的基因工程小鼠模型 - 驱动的肺癌
对两种黑水虻进行深入的生物学表征...
作者 L Van Moll · 2023 · 被引用 3 次 — 防御策略。J Innate Immun 4:327–336。https://doi.org/10.1159/ · 000336713。71。Sun Y, Shang D。 2015。抗菌肽对的抑制作用。
推进实证研究和理论以进行更深入的政治经济学分析评论“乌干达的健康覆盖和金融保护：政治经济学视角”
摘要 政治经济学分析的核心是考察国家与市场之间的关系。近年来，出现了许多国家案例研究，旨在确定促进或阻碍卫生部门改革实现全民覆盖的政治经济因素。在这篇评论中，我们扩展了 Nannini 及其同事的分析，详细阐述了政治经济学分析如何通过更多地借鉴改进的研究设计和理论，更好地为政策设计提供信息，从而使中低收入国家 (LMIC) 的改革更加成功。我们提出了三种方法，让政治经济学研究能够通过历史化分析、进行比较和/或将研究结果更深入地植根于理论中来提出更深入的主张。关键词：政治经济学、全民健康覆盖、中低收入国家版权所有：© 2023 作者；克尔曼医科大学出版。这是一篇开放获取的文章，根据 Creative Commons 署名许可条款发布（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0），允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。引用：Fox AM。推进实证研究和理论以进行更深入的政治经济分析：评论“乌干达的健康覆盖和财务保护：政治经济视角”。Int J Health Policy Manag。2023；12：7537。doi：10.34172/ijhpm.2023.7537
值得信赖的人工智能语言：深入的术语表
一旦选定术语，目标就是提供来自各种来源和学科的广泛定义。定义的选择主要集中在以下来源：NIST 出版物；IEEE、ISO 和 ANSI 发布的标准；以及同行评审期刊、会议论文集和许多领域和领域的教科书，包括计算机科学、统计学、心理学、社会学和人文学科。选择这些来源是为了确保这些来源经过充分审查，并且在许多情况下引用充分，并提供可靠的定义。鉴于许多术语的动态性质，我们还从其他来源（如 arXiv 预印本、新闻和技术网站的词汇表）中汲取灵感。在某些情况下，我们引用了词典（包括通用词典和技术词典）中的定义，以提供额外的背景和清晰度。对于已使用较长时间的术语，我们面临的挑战是找到计算机科学和统计学中描述这些术语的早期来源。在很多情况下，我们查阅了各种组织词汇表出版物以及技术和通用词典。对于少数术语，我们从易于访问的网站中选择了定义。此过程还允许同时搜索更多来源。
什么可以深入的神经网络教给我们有关体现有限合理性的
“合理性”在西蒙的“有限理性”中是人类使用系统的逻辑规则基于逐步（算法）推理做出决策的原则，以最大程度地提高实用性。“有限的理性”是观察到，人脑处理算法复杂性和大量数据的能力受到限制。有限理性，换句话说，将决策者视为进行有限资源的计算的机器。在体现认知的原理下，认知思维是一种互动机器。Turing-Church计算不是交互式的，交互式机器可以完成Turing-Church计算无法完成的事情。因此，如果“合理性”是计算，而“有限的理性”是计算有限的，那么“体现有限理性的理性”比计算更有限，而且更强大。通过拥抱相互作用，体现有限的理性可以完成图灵教会计算无法完成的事情。深层神经网络导致了人工智能的革命，既互动又不是算法。因此，它们模仿某些认知能力的能力远胜于基于符号操纵的先前算法技术，这为体现有限合理性的原理提供了经验证据。