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增强人类偏好的学习
设计奖励功能的复杂性一直是深入强化学习（RL）技术的广泛应用的主要障碍。描述代理商的所需行为和属性也可能很困难。一种新的范式，称为从人类优先（或基于偏好的RL）学习的强化学习已成为有前途的解决方案，其中从BE-HAVIOR轨迹之间从人类偏好标签中学到了奖励功能。但是，现有的基于首选项的RL的方法受到准确的Oracle首选项标签的限制。本文通过开发一种从各种人类偏好中学习的方法来限制这种局限性。关键思想是通过在潜在空间中的规范和纠正来稳定奖励学习。为了确保时间一致性，对奖励模型施加了强大的限制，该模型迫使其范围的空间接近非参数分配。此外，基于置信的奖励模型结合方法旨在产生更稳定和可靠的预测。对DMCON-trol和Meta-World中的各种任务进行了测试，并在从不同的反馈中学习时，对现有基于首选项的RL算法显示出一致且显着的改进，为RL方法的现实世界应用铺平了道路。
Kaposi的肉瘤相关疱疹病毒（KSHV）LANA可防止KSHV inpoyomes
发展科学家长期以来，长期以来，中骑兵的新兴能力对社会世界和自我的深刻含义，在这里被称为超越思维，是一个标志性的发展阶段。在这项5年的纵向研究中，六十五名14-18岁的年轻人在心理上抓住社会故事的伦理，系统级别和个人含义，预测两个关键大脑网络的协调增长：未来会增加两个关键的大脑网络：默认模式网络，涉及反思，自动化和自动化学网络，并参与了专注于努力，专注于努力，专注于努力，专注于努力，涉及;发现独立于智商，种族和社会经济背景。这种神经发展预测了成年后期的身份发展，该发展预测了年轻成年的自我爱好和关系满意度，这是在发展的级联中。这些发现揭示了中级教育者神经发育的新颖预测指标，并提出了与青少年倾向的重要性，即通过在社会和个人相关性上对问题的复杂观点和情感进行积极的态度，例如通过公民志趣相投的教育方法。
DNA渲染：高度...
。DNA渲染提出了几个吸引人的属性。首先，我们的数据集包含1500多名人类受试者，5000个运动序列和67。5 m帧的数据量。在大规模的收藏中，我们为人类受试者提供了巨大的姿势动作，身体形状，衣服，配饰，发型和物体交集，范围从日常生活到专业场合的几何形状和外观差异。第二，我们为每个主题提供丰富的资产 - 2D/3D人体关键点，前景口罩，SMPLX型号，布/配件材料，多视图图像和视频。这些资产提高了当前方法在下游渲染任务上的准确性。第三，我们构建了一个专业的多视图系统来捕获数据，该系统包含60个具有最大4096×3000分辨率，15 fps速度和船尾摄像头校准步骤的同步摄像机，以确保用于任务培训和评估的高质量资源。
坏死性到凋亡信号轴是炎症性肠病的基础
摘要。在测序相似序列的混合物时，重建单倍型很重要。长阅读测序可以将遥远的等位基因连接到分解类似的单倍型，但是处理误差需要专门的技术。我们提出了Devider，这是一种用于单倍序列（例如病毒或基因）的算法。Devider使用在信息性等位基因的字母表上使用序列到图形对准的位置de bruijn图，以提供与各种长阅读测序技术兼容的快速组装启发的方法。在包含七个HIV菌株的合成纳米孔数据集上，Devider恢复了97％的单倍型内容的97％，即下一个最佳方法的86％，同时服用<4分钟和1 GB的存储器，以> 8000×覆盖范围。基准对抗微生物耐药性（AMR）基因的合成混合物的基准测试表明，分离器恢复了83％的单倍型，比下一个最佳方法高23个百分点。在实际PACBIO和NANOPORE数据集上，Devider在几秒钟内概括了先前已知的结果，从而消除了具有> 10个菌株的细菌群落和HIV-1共感染数据集。我们使用Devider来研究富含AMR基因的长读牛肠元素的宿主内多样性，发现TET（Q）Tetracycline抗性基因具有13种不同的单倍型，具有> 18，000倍覆盖量和6个单倍型的cfxa2 beta-beta-beta-lacta-lacta-lacta-lacta抗体基因。我们发现了这些AMR基因单倍型的清晰重组块，展示了Devider揭示异质混合物生态信号的能力。
使用CO2捕获的小球藻和多种微藻的用法
要应对对生态系统和全球经济的气候变化威胁，可持续的解决方案降低大气二氧化碳（CO 2）水平至关重要。现有CO 2捕获项目面临高成本和环境风险等挑战。本评论探讨了微藻（特别是小球藻）的杠杆作用，以捕获CO 2并转化为有价值的生物能源产品，例如生物氢化。引言部分概述了微藻细胞中的碳途径及其在CO 2捕获生物质生产中的作用。它讨论了当前的碳信贷行业和项目，重点介绍了有效的CO 2隔离的小球藻属的碳浓度机制（CCM）模型。因素受影响的微藻CO 2隔离，包括预处理，pH，温度，照射，营养，溶解的氧气以及CO 2的来源和浓度。该评论探讨了微藻作为各种生物能源应用的原料，例如生物柴油，生物油，生物乙醇，沼气和生物氢化。优化来自小球藻的生物氢产量的策略将突出显示。 概述了进一步优化的可能性，审查得出的结论是建议微藻和基于小球藻的CO 2捕获是有希望的，并为实现全球气候目标提供了贡献。优化来自小球藻的生物氢产量的策略将突出显示。概述了进一步优化的可能性，审查得出的结论是建议微藻和基于小球藻的CO 2捕获是有希望的，并为实现全球气候目标提供了贡献。
迈向多元化、卓越的人工智能研究生态系统
Samoili, S.、Lopez Cobo, M.、Gomez Gutierrez, E.、De Prato, G.、Martinez-Plumed, F. 和 Delipetrev, B.，AI WATCH。定义人工智能，EUR 30117 EN，欧盟出版局，卢森堡，2020 年，ISBN 978-92-76-17045-7，doi：10.2760/382730
应对新冠肺炎相关压力源的多种策略
自全球冠状病毒大流行爆发以来，许多公民报告称压力水平和压力相关疾病显著增加。先前的研究表明，高水平的压力是短期和长期压力相关疾病的重要原因。本研究的目的是探索不同应对策略与 COVID-19 相关经历之间的认知、社会和人际关系。我们的目标是在暴露于 COVID 相关压力源的个体中建立外部压力管理技术与内部应对能力之间的联系。通过当下观察，不加评判地利用对自己内在和外在状态的认识；称为正念。基于正念的减压已被证明有助于开发和实践有利于保持长期心理健康的认知应对策略。正念不需要专业培训或物理设备，可能适用于不同的文化背景和人口统计数据。这项研究提出，使用基于正念的内部和外部应对技术的人报告的 COVID 相关压力源得分最低。在线调查数据收集探讨了受访者应对全球 COVID-19 大流行期间常见压力的身体和心理实践。
用于多种 RNA 靶向药物发现的 HTS 平台...
药物研发和 COVID-19 疫情的最新进展表明，开发基于 RNA 的疫苗和针对人类疾病的 RNA 疗法非常重要。Nusinersen 和 risdiplam 是两种首创的脊髓性肌萎缩症药物，它们通过靶向 RNA 剪接恢复了功能性运动神经元蛋白。COVID-19 疫苗表明，mRNA 可用于以前所未有的速度生成高效疫苗。RNA 结构建模的进展现在可以精确地调节编码以前无法用药的蛋白质靶标的 RNA 的小分子。大量临床数据的积累验证了这些干预措施的有效性，促使人们在以 RNA 为重点的药物研发和治疗开发方面投入了大量研发资金。然而，目前的检测技术适用于蛋白质靶标而不是 RNA 靶标，阻碍了早期药物的发现。 Lucerna, Inc. 正在利用其荧光适体技术 (Spinach ™ ) 来实现靶标验证和高通量筛选 (HTS) 平台，以加速新的 RNA 药物发现。具体而言，我们开发了一个实时 RNA 成像平台，可以跟踪 mRNA 治疗递送、测量 RNA 半衰期并评估细胞中的 RNA 靶标参与度。此外，我们还开发了以下 HTS 平台，用于识别针对特定 RNA 致病机制的命中物：(1) 一种 HTS 检测，可直接测量由丙酮酸激酶 mRNA 剪接的小分子调节剂（一种关键的癌症代谢调节剂）引起的转录水平变化，(2) 一种 HTS 检测，可识别与 α-突触核蛋白的铁反应元件结合并调节其在帕金森病中的蛋白质翻译的小分子和/或反义寡核苷酸，以及 (3) 一种细胞检测，可报告在存在 RNA Pol III 抑制剂和 RNA 降解剂的情况下转录活性的变化。这些 HTS 检测平台克服了现有 RNA 靶向筛选技术中的几个主要问题，例如通量、蛋白质报告基因的使用、序列/结构特异性以及使用不能准确代表自然细胞环境的系统等。总之，Spinach™ 技术是一个 RNA 特异性平台，可以针对多种疾病机制，并有可能大大加速许多首创疗法的发现。
朝着更具弹性和多样化的种植森林
该信息产品所采用的名称和材料的介绍并不意味着关于联合国食品和农业组织（FAO）的任何意见的表达，即有关任何国家，领土，城市或地区或其当局的法律或发展状况，或有关其前沿或边界或界限的任何国家，城市或地区或其当局的法律或发展状况。在地图上的虚线表示近似边界线，可能还没有完全同意。提及制造商的特定公司或产品，无论是否已获得专利，并不意味着粮农组织因不提及类似性质而被粮农组织认可或建议。本信息产品中表达的观点是作者的观点，不一定反映粮农组织的观点或政策。ISSN 0041-6436 [PRINT] ISSN 1564-3697 [在线] ISBN 978-92-5-138357-5©FAO，2023
为策略游戏创造多样化和竞争性的游戏风格
摘要 — 设计能够实现不同游戏风格同时又能保持竞争水平的代理是一项艰巨的任务，尤其是对于研究界尚未发现超人表现的游戏，如策略游戏。这些游戏要求人工智能处理大动作空间、长期规划和部分可观察性，以及其他众所周知的使决策成为难题的因素。除此之外，使用通用算法实现不同的游戏风格而不降低游戏实力并非易事。在本文中，我们提出了用于玩回合制策略游戏 (Tribes) 的具有渐进式反剪枝的组合蒙特卡洛树搜索，并展示了如何对其进行参数化，以便使用质量多样性算法 (MAP-Elites) 来实现不同的游戏风格，同时保持竞争水平。我们的结果表明，即使对于超出用于训练的游戏级别范围的大量游戏级别，该算法也能够实现这些目标。