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使用多智能体深度强化学习进行空战模拟中的智能体协调
摘要 —基于模拟的训练有可能显著提高空战领域的训练价值。然而，合成对手必须由高质量的行为模型控制，才能表现出类似人类的行为。手工构建这样的模型被认为是一项非常具有挑战性的任务。在这项工作中，我们研究了如何使用多智能体深度强化学习为空战模拟中的合成飞行员构建行为模型。我们在两种空战场景中对多种方法进行了实证评估，并证明课程学习是一种处理空战领域高维状态空间的有前途的方法，并且多目标学习可以产生具有多种特征的合成智能体，从而可以在训练中模拟人类飞行员。索引术语 —基于智能体的建模、智能智能体、机器学习、多智能体系统
两种具有抗病毒活性的 RNA 适体。适体是理想的抗病毒药物吗？
摘要：当前的 Covid-19 大流行指出了即使是最先进的社会在对抗病毒 RNA 感染方面也存在一些重大缺陷。再一次，事实表明缺乏有效的药物来控制 RNA 病毒。适体是多种分子（包括蛋白质和核酸）的有效配体。它们的特异性和作用机制使它们成为干扰病毒 RNA 基因组中编码功能的非常有前途的分子。RNA 病毒将基本信息存储在保守的结构基因组 RNA 元素中，这些元素促进了感染周期的重要步骤。这项工作描述了我们实验室进行的两个有据可查的 RNA 适体实例，它们分别对 HIV-1 和 HCV RNA 基因组的高度保守的结构域具有抗病毒活性。这两个很好的例子说明了适体在对抗 RNA 病毒的治疗空白方面的潜力。
人工智能洞察海马体处理
人工智能、机器学习和深度神经网络的进步带来了人类和动物学习和智能的新发现。DeepMind 家族中最近推出的人工智能代理 muZero 可以在对其所处世界的信息有限且对当前和未来空间特征具有高度不确定性的情况下完成各种任务。为了执行此任务，muZero 仅使用三个功能，这些功能既通用又足够具体，可以在各种任务中进行学习，而不会在不同环境中过度概括。同样，人类和动物能够在复杂的环境中学习和改进，同时从其他环境中迁移学习，而不会过度概括。特别是，哺乳动物海马外系统 (eHPCS) 可以指导空间决策，同时编码和处理空间和上下文信息。与 muZero 一样，eHPCS 也能够根据环境变化和环境线索的程度和重要性调整上下文表示。在本意见中，我们将论证 muZero 功能与海马系统的功能相似。我们将展示 muZero 模型的不同组件为思考 eHPCS 中的可推广学习提供了一个框架，并且可以通过 muZero 等人工智能代理的进步来评估细胞表征在相似和不同情境之间如何发生转变。我们还将解释人工智能代理的进步将如何提供框架和预测，以研究状态变化和神经元放电之间的预期联系。具体来说，我们将讨论有关 eHPCS 的可测试预测，包括重放和重新映射的功能，这些预测是由 muZero 学习背后的机制提供的。最后，我们介绍了 muZero 等代理如何帮助阐明有关神经功能的潜在问题的其他方式，以及这些代理如何揭示潜在的预期答案。
朝着真正的数字孪生体的开发迈进……
工具/设备 工具的几何属性和表面光洁度。工具材料和性能。工具施加的力 工具/材料界面 工具/材料界面处的摩擦。润滑剂类型、温度和薄膜厚度。润滑剂热性能。变形区 变形机制。材料流动、流动速度。变形后的应力、应变和损伤分布。产品几何形状和性能 最终产品的几何形状（尺寸、厚度均匀性、表面光洁度和公差）。最终产品的机械性能
多体纠缠与量子误差识别...
如果任何 m 个量子比特的约化密度矩阵被最大程度地混合，则称纠缠态为 m -均匀。这与纯量子纠错码 (QECC) 密切相关，后者不仅可以纠正错误，还可以识别错误的具体性质和位置。在这里，我们展示了如何使用局域门或相互作用创建 m -均匀状态，并阐明了几种 QECC 应用。我们首先表明 D 维簇状态是 m -均匀的，其中 m = 2 D 。这种零相关长度簇状态对其 m = 2 D 均匀性没有有限大小校正，这对于无限和足够大但有限的晶格都是精确的。然而，在每个 D 维度中晶格扩展的某个有限值（我们将其限制）下，由于有限支撑算子缠绕在系统周围，均匀性会降低。我们还概述了如何使用准 D 维簇状态实现更大的 m 值。这为使用簇状态对量子计算机上的错误进行基准测试提供了可能性。我们在超导量子计算机上展示了这种能力，重点关注一维团簇状态，我们表明，它可以检测和识别 1 量子比特错误，区分 X、Y 和 Z 错误。
岩体分类技术与参数
岩体分类系统用于对岩石进行分类，并已用于工程项目和稳定性调查。它侧重于岩体参数和工程应用，包括隧道、斜坡、地基等。岩体分类在样本采集和观测困难的地区很有价值。随着技术的进步，过去几年，各种基于机器的模型算法（即 ANN 和 MLR）已用于岩体分类。在目前的研究中，讨论了岩体分类，即岩石荷载、站立时间、RQD、RMR、Q、GSI、SMR 和 RMi 及其应用。考虑到所有参数，得出结论，对于岩石状况较差的斜坡稳定性，与 RMR 相比，GSI 的适用性足够。GSI 还提供了高度准确的地质力学特性评估，使其成为工程师和地质学家的宝贵工具。此外，与 MLR 和传统方法相比，从 ANN 模型获得的 RMR 值可为隧道提供更好的结果。世界上 5 个不同地点的板岩、页岩、石英片岩、片麻岩和钙质片岩的 ARMR 分类分别为 51-54、66-70、57-60、35、65-70。板岩和页岩的范围被发现具有中等各向异性，而石英片岩、片麻岩和钙质片岩的范围被发现具有轻微各向异性和高度各向异性。
SSC-385 排水型船体流体动力影响
本报告对排水型船体水动力冲击载荷的最新进展进行了全面评估。本报告从三种不同现象（砰击、波浪拍击和正面冲击）的角度考虑了这一主题。从环境和船舶特性的角度定义了导致水动力冲击的因素。在二维和三维分析水动力模型、水弹性模型、耐波性理论、模型试验和全尺寸数据等子类别中回顾了冲击理论。报告确定并描述了适合分析和潜在设计应用的技术和程序，总结了每种技术和程序的特点，并介绍了与所介绍的技术和程序相关的示例计算。报告最后提出了未来研究的建议。
多智能体系统的组合规范...
在 HYBRIDGE 项目的 WP9 中，基于随机混合操作模型，对分布式 ATM 操作执行风险评估。在 WP9 的第二份报告中，解释了如何以 Petri 网的形式指定所选的 ATM 操作（称为自由飞行）。对于核工业和化学工业中的安全关键操作，Petri 网已被证明可用于适当事故风险评估模型的组成规范。对于空中交通运营，由于涉及的多个代理之间的高度分布和复杂交互，此类模型的开发更具挑战性。具体问题是：A) 由于添加与另一个低级 Petri 网的互连，低级 Petri 网的结构发生变化；B) 低级 Petri 网中的弧和转换重复；C) 互连混乱。本文针对这些问题中的每一个都制定了适当的解决方案。首先以图形方式解释解决方法，然后以形式方式解释。以空中交通运营示例说明所开发的方法。
早产儿大脑的体感预测
感觉预测 (SP) 是早期认知发展的核心。SP 受损可能是理解神经发育障碍出现的关键，但关于这种技能如何以及何时出现的数据很少。我们着手提供早产儿大脑中 SP 存在的基本感觉方式的证据：触觉。使用弥散相关光谱法，我们测量了接受振动触觉刺激-省略序列的早产儿体感皮层的血流变化。当 ISI 固定时，参与者在刺激省略期间出现血流减少，从刺激应该开始时开始：对某个刺激开始的预期会导致体感皮层的失活。当 ISI 抖动时，我们观察到省略期间血流增加：对可能但不确定的刺激开始的预期会导致体感皮层的激活。我们的研究结果显示，基于单峰体感刺激的时间结构，SP 早在分娩前四周就已在大脑中出现，并表明 SP 会根据刺激开始的可能性对体感皮层的活动产生相反的调节。未来的研究将调查体感预测对这一脆弱人群神经发育的预测价值。