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人工意识：弥合人类直觉与机器智力之间的差距
版权所有：©2025 Aliya Grig。等。被许可人克莱尔斯科学出版物。本文是根据Creative Commons Attion（CC BY）许可证的条款和条件分发的开放访问文章。
桥接数值模型和机器之间的缝隙...
许多地下流动应用涉及对物理定律充分了解的组成部分，以及在物理定律了解不足或不适用的其他组件中。数值建模在前者方面擅长于以前的机器学习（ML）在后者方面的插值数据，但是两种方法都无法同时解决这些组件。现有的ML方法（通常称为具有物理信息的ML或PIML）同时处理这些类型的组件是对标准ML方法的较小调整（例如，PIML可能会使用物理数据进行训练或损失功能来鼓励ML遵守ML，而无需任何准确保证方程式）。调整黑盒ML模型在根本上受到限制，因为“大数据没有解释自身” - 在模型中意味着，可解释的结构是提高可预测性，使人类理解和最大化小数据影响的必要性。我们展示了可区分的编程（DP）如何使我们能够使用可训练的ML融合值得信赖的数值建模，从而增强了用于物理模型开发，倒数分析和机器学习的工作流程。
CD-GPT作为一种生物基础模型，通过中央教条>分子序列之间的差距
中央教条是理解生物体中流量15和遗传信息表达的基本框架，从而促进了分子类型中不同生物学序列的16个连接。在这项研究中，我们17个CD-GPT（中央教条生成预处理的变压器），这是一个具有10亿参数的属生物基础模型，旨在捕获DNA，RNA和蛋白质之间的19个序列关系。我们在20个统一的代表空间中对序列进行建模，并采用共享的，多分子的词汇21来有效地缩小其在嵌入空间中的距离。通过扩展22在核苷酸和氨基酸序列数据上进行预处理，CD-GPT在广泛的预测性和生成性下降24个流中表现出23个出色的性能，包括单分子和多分子分析。值得注意的是，在基因组元素检测，蛋白质26预测，RNA-蛋白相互作用鉴定以及生成性任务等任务中，有25个CD-GPT在诸如27蛋白产生和反向翻译之类的生成任务中出色。CD-GPT的多功能性开辟了28种有希望的途径，用于高级多摩变分析。29
循环供应链管理：通过最佳实践连接商业创新与可持续性
当前的线性经济体系是不可持续的，因为它依赖于对日益减少的自然资源的无节制开发。业务创新与供应链管理 (SCM) 的整合通过实施闭环方法带来了业务流程的重新设计。循环经济 (CE) 提供了一种可持续的解决方案，通过“闭环”并遵循自然启发的复兴和再利用原则来改善商业机会。目前，许多研究试图通过整合 CE 原则来建立 SCM 的概念，这些原则通常被称为循环 SCM。通过这项研究，我们试图提供一种更明确的方法，以真正实现 SC 循环。虽然许多学者已经认识到向 CE 过渡的挑战，但对于可以促进公司在整个供应链中采用 CE 的最佳业务实践，仍然缺乏共识。因此，本文进行了彻底的文献综述，以审查用于 CE 的 SCM 实践以及它们与其他 SCM 模型的区别。然后，本文确定了障碍并推荐了最佳实践，以增强公司将 CE 原则融入业务创新和供应链绩效的能力。此外，本文还提出了未来研究领域，即使用物联网 (IoT) 和区块链等技术作为供应链管理的业务创新工具，以实现 CE 的采用。
桥接人类的概念和计算机愿景，以解释面部验证
用人工智能（AI）摘要影响了诸如面部验证之类的敏感应用的决策过程，以确保决策的透明度，公平性和责任感是很有趣的。尽管存在可解释的人工智能（XAI）技术来澄清AI的决策，但向人类表达这些决定的解释同样重要。在本文中，我们提出了一种结合计算机和人类视野的方法，以提高解释对面部验证的解释性。特别是我们受到人类感知攻击的启发，以了解机器在面部比较任务中如何感知到面对面的人类语义。我们使用MediaPipe，它提供了一种分割技术，该技术可以识别不同的人类语义式区域，从而实现了机器的感知分析。补充说，我们改编了两种模型不足的算法，以对决策过程提供可解释的见解。
在增强学习中弥合现实差距：鲁棒
强化学习（RL）通过互动来培训计算模型来解决复杂的决策。但是，由于昂贵或危险错误的高风险，在实地世界环境中的直接培训（例如自动驾驶或医疗程序）通常是不切实际的。因此，RL通常依赖于模拟环境或静态离线数据集。但是，这种依赖引入了一个关键的挑战，称为“现实差距” - 训练条件与现实世界应用中遇到的动态之间的差异。本演示文稿解决了旨在通过增强RL策略的有效性来弥合这一差距的创新策略： - 强大的RL优化：我们深入研究了扰动的战略使用，以优化从模拟器中汲取的政策。这种方法着重于提高这些政策的适应性和鲁棒性，使它们更适合于可变性和意外条件的现实应用程序。- 离线RL优化：进一步的讨论将探讨汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼（HJB）方程的应用，作为增强在静态数据集中训练的策略的方法的方法。该技术对于在无法实现与环境的实时互动的情况下改善现实世界的适用性至关重要。
弥合肿瘤芯片与临床之间的差距
转型。同样，新型肿瘤芯片 (ToC) 技术在过去十年中得到了长足发展，在肿瘤学临床应用中前景广阔。本综述重点介绍迄今为止肿瘤芯片领域的定量分析，并从工程和应用方法两个方面对该主题进行了清晰的展望。我们汇集了学术研究人员（物理学家和生物学家）、临床医生以及制药公司的研究专家，以提供反映该领域参与者多样性的多方面观点。如今在欧洲，每年新诊断的癌症患者人数约为 350 万。2021 年，欧盟癌症任务概述，如果不采取进一步行动，到 2035 年，这一数字将急剧增加到 430 多万。在抗击癌症的斗争中，更好地了解癌症机制和开发更有效的抗癌药物仍然极具挑战性。尽管传统和成熟的方法
连接基因治疗和组织工程
创伤引起的关节软骨缺损很少能自愈，容易引发创伤后骨关节炎。在目前的自体细胞治疗中，再生过程常常受到成体细胞较差的再生能力和受伤关节的炎症状态的阻碍。由于缺乏理想的软骨损伤治疗方案，作者们试图通过组织工程来构建一种更能抵抗炎症的软骨组织。在多指软骨细胞中，成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR)-Cas9 敲除 TGF- 𝜷 激活激酶 1 (TAK1) 基因可提供多价保护，以抵御激活促炎和分解代谢 NF- 𝜿 B 通路的信号。 TAK1-KO 软骨细胞被封装到透明质酸水凝胶中，沉积大量软骨细胞外基质蛋白，并促进与天然软骨的整合，即使在促炎条件下也是如此。此外，当植入体内时，与野生型相比，侵入软骨的促炎性 M1 巨噬细胞较少，这可能是由于 TAK1-KO 多指软骨细胞分泌的细胞因子水平较低。因此，工程软骨代表了创造用于再生医学的更有效和功能性组织的新范式转变。
神经符号AI：桥接神经网络和符号推理
人工智能（AI）在近几十年来取得了巨大的进步，由神经网络和象征性推理系统的进步提供支持。神经网络从数据中获得学习模式，在图像识别，自然语言处理和自动驾驶等任务中取得突破。另一方面，符号推理系统为逻辑推理和知识表示提供了结构化的，基于规则的框架，使其非常适合需要解释性，概括性和解释性的域。但是，这些范式通常是孤立地运行的，当面对需要强大的学习能力和逻辑推理的任务时，会导致局限性。本文探讨了神经符号AI的新兴领域，该领域试图将神经网络和象征性推理整合到统一的框架中，克服了它们各自的缺点并在AI开发中解锁了新的可能性。