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RLHF和DPO上的来宾演讲
假设具有n个形式（b i，b j，µ）的n个元素，其中µ（1）= 1，如果人类标记为bi≻bj，µ（1）= 0。5如果人类标记为b i = b j，则否则0如果b j j b i
电力点市场设计2030-2050 | Synergie
Synergie群集IV研究了如何组织未来的电力市场设计。相应的工作包IV.3.1更多特定地涉及分析和设计电力现货市场的分配和定价规则。所产生的设计必须非常适合适应需求方的灵活性，并解决重要的可再生能源的间歇性质。此白皮书是参与Synergie Cluster IV的合作伙伴之间合作的结果，其中包括德国领先的研究组织和从业人员。合作导致了2020年10月的专家研讨会，来自MetteBjørndal（NHH），EndreBjørndal（NHH），Peter Cramton（马里兰大学和马里兰州大学）和Raphael Heffron（Dundee大学）等许多国际能源市场专家的参与。白皮书详细介绍了该研讨会的关键建议。
特刊：生物分子模拟中的挑战
为生物分子模拟特刊的挑战做出了贡献，请描述为什么工作适合该问题。•所有接受的文章都将在收据后进行审查，即使提前提交，也将在线出现。•正常发布费用将适用。•可以通过bj@biophysics.org或（240）290-5600向BJ编辑办公室发出问题。
使用 Salsnes 过滤器细网筛去除 MBBR 生物膜固体
指导教师：Torleiv Bilstad 教授 外部指导教师：Bjørn Rusten 博士 论文题目：Salsnes 过滤器细网筛去除 MBBR 生物膜固体 学分（ECTS）：30 关键词：生物膜固体分离生物质分离凝结-絮凝 MBBR Salsnes 过滤器废水处理
Genxpro GmbH-短公司资料
GENXPRO GmbH T: +49 69/95739710 Frankfurter Sparkasse Ust ID: DE24777 Altenhöferallee 3 F: +49 69/95739706 IBAN: DE09 5005 0200 2112 77 Managing Director: 60438 Frankfurt/Main www.genxpro.1822 Dr. Ralf Horres info@genxpro.deBjörnRotterGENXPRO GmbH T: +49 69/95739710 Frankfurter Sparkasse Ust ID: DE24777 Altenhöferallee 3 F: +49 69/95739706 IBAN: DE09 5005 0200 2112 77 Managing Director: 60438 Frankfurt/Main www.genxpro.1822 Dr. Ralf Horres info@genxpro.deBjörnRotter
冰岛语语言技术计划 2024-2026
由文化和商业事务部长于 2023 年 5 月任命的指导小组制定下一个冰岛语语言技术计划。该小组由主席 Björgvin Ingi Ólafsson、Lilja Dögg Jónsdóttir 和 Páll Ásgeir Guðmundsson 组成。 Óttar Kolbeinsson Proppé 代表文化和商业部与该团体进行合作。
用于对神经系统进行最优控制建模的计算机框架 Rückauer, BJ; Gerven, MAJ van 2023，文章 / 致编辑的信 (Frontiers i
我们提出了一个控制理论框架来研究嵌入在模拟环境中的生物驱动人工神经系统（Sussillo，2014）的稳定性和可控性。从高层的角度来看，这个框架模拟了脑-机-环境的相互作用。我们首先考虑建模一个神经系统在虚拟环境中执行行为任务的问题。用控制理论的语言来说，神经系统与环境过程形成一个闭环反馈控制器。在第二步中，我们模拟神经系统的退化（例如在传感器或执行器处）并添加一个二级控制器（假肢），目的是恢复行为功能。在此过程中，我们考虑了大脑模型中的不确定性、非线性、测量噪声以及可观察状态和可控神经元的有限可用性。神经系统，从单个神经元到大规模群体，都以复杂的动态为特征，建模和控制可能具有挑战性（Ritt and Ching，2015）。经典控制理论（Khalil，2002；Brunton 和 Kutz，2017；Astrom 和 Murray，2020）为设计控制律提供了强大的工具，并在神经技术领域得到广泛应用，例如机械臂或计算机光标的闭环脑机接口 (BMI) 控制（Shanechi 等人，2016）、癫痫发作缓解的模型预测控制（Chatterjee 等人，2020）以及大脑在认知状态之间转换的机制解释（Gu 等人，2015）。闭环控制的一个特别成功的应用是通过深部脑刺激治疗帕金森病。在那里，可以使用基于阈值、比例积分或自调节控制器将病理性 β 波段振荡活动抑制在所需的目标水平（Fleming 等人，2020a、b）。 Schiffi (2011) 建立了一种将控制理论与神经科学和生物医学联系起来的典型方法，其中时空皮质动态模型与卡尔曼滤波器相结合，以估计未观察的状态并跟踪未知或漂移的模型参数。神经形态社区中的团队最近通过实现生物学上合理的操作和学习状态估计和控制规则（Friedrich 等人，2021；Linares-Barranco 等人，2022）以及神经形态 BMI 电路（Donati 和 Indiveri，2023）为这项工作做出了贡献，这有望在低功耗运行时实现更好的生物相容性。在上述许多方法中反复出现的一些挑战是线性（可实现）或低维系统的假设、对底层动态的知识或所需目标状态的可用性（如帕金森病的 DBS）。本文针对这些局限性做出了两项主要贡献。首先，我们建议一致使用动力系统来模拟大脑、环境、和假肢。除了统一方法论之外，这种选择还可以灵活地对不同程度的真实模型进行实验。在这里，我们展示了循环神经网络 (RNN) 作为神经系统和假肢的简单、高度可扩展的构建块的使用。其次，我们逐步消除了线性、系统知识、完全可观测性和监督目标状态的假设，通过使用强化学习 (RL)（Sutton 和 Barto，2020 年）进行系统识别和合成假肢控制器。
带有集成起搏微电极的工程心脏组织平台
出版日期 2021 文档版本 最终出版版本 引用 (APA) Dostanic, M., Windt, LM, Stein, JM, van Meer, BJ, Diakou, A., Mummery, CL, Sarro, PM, & Mastrangeli, M. (2021). 带有集成起搏微电极的工程化心脏组织平台。海报会议于 2021 年欧洲器官芯片学会会议上展示。
推荐引用 推荐引用 Frick, Nicholas；Brünker, Felix；Ross, Björn；Stieglitz, Stefan，“基于人工智能的服务设计要求丰富企业中的遗留信息系统：管理视角”（2020 年）。ACIS 2020 会议纪要。44。https://aisel.aisnet.org/acis2020/44
信息系统 (IS) 几十年来一直被引入企业以创造商业价值。从历史上看，深度集成到业务流程中且未被替换的系统仍然是重要资产，因此成为遗留信息系统 (LIS)。为了确保未来的成功，企业投资于创新技术，例如基于人工智能的服务 (AIBS)，丰富 LIS 并协助员工执行与工作相关的任务。本研究采用混合方法，从管理角度制定设计要求。首先，我们进行了十次访谈，以制定设计 AIBS 的要求。其次，我们使用在线调查 (N = 101) 评估了它们的商业价值。结果表明，高管认为设计要求与短期内创造战略进步相关。在我们的研究结果的帮助下，研究人员可以更好地了解哪些地方需要进一步深入研究以完善要求。从业者可以了解 AIBS 如何在丰富 LIS 时创造商业价值。