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探索动物，机器人和AI
图片一个简单的场景：蠕虫以谦虚的方式在一张纸上移动时会追踪油漆痕迹。现在将您的想象力转移到一个更复杂的场景中，黑猩猩在另一张纸上绘制。出现了一个简单的问题：您是否认为这两只动物是相同的创作过程？这两种动物都可以被指定为其创作的作者吗？如果只有一个？本文深入研究了作者身份，意识和代理的复杂性，揭开了这种情况之间的细微差别，并探讨了跨不同形式的生活形式定义创造性作者的基本原则。很明显，将作者身份归因于动物的创造意图，这是与其代理和对创意行为的认识相互交织的方面。这些概念远非直接，因为它们穿越了动物伦理和法律的复杂景观。，但是我们的探索不止于此。现在想象一个机器人，赋予了人工智慧，产生音乐。这促使我们质疑我们应该如何评估和感知此类创作。机器的创作过程与动物或人的基本不同？当我们进一步冒险进入人类智慧的领域时，我们面对了一系列道德，哲学和法律困境。本文提供了一个反思性讨论的平台：伦理学家，神经科学家，哲学家和生物信息学家在多学科对话中汇聚。他们的见解为建立基础提供了宝贵的观点，以讨论有关非人类实体生成的艺术作品的复杂概念和拨款的复杂概念。
头和颈癌患者中顺铂的暴露效应关系的机器学习探索
摘要：背景：顺铂是治疗头颈癌的关键药物，个性化剂量应有助于保存最佳的毒性 - 耐耐性比。方法：我们分析了80例头颈癌的成年患者的暴露效应关系，并用标准的基于顺铂的治疗方案治疗，该治疗方案为三小时输注。使用贝叶斯方法鉴定出顺铂的个体药代动力学（PK）参数。肾脏毒性和耳毒性被认为是典型的顺铂相关毒性。效率。测试了多达9种不同的机器学习算法，以解读与顺铂的暴露效应关系。结果：广义线性模型是最佳算法，精度为0.71，召回0.55，精度为0.75。在暴露的各种指标中（即最大浓度（CMAX），面积曲线（AUC），低谷水平），CMAX，包括2.4至4.1 µ g/ml的范围，是最好的范围。在比较了20名新患者中的导致的，模型的剂量与标准剂量时，我们的策略将导致患者的剂量减少，这些患者最终证明患有严重毒性，同时增加进行性疾病患者的剂量。结论：确定目标CMAX可以用作为三小时输注的顺铂为PK引导的精确剂量铺平道路。
在数据探索中平衡熟悉度和好奇心与深度强化学习
能够在探索性数据分析（EDA）中找到一组记录（EDA）的能力，以取决于数据集中对象的散射以及用户对数据的了解及其表达需求的能力。这产生了各种EDA方案和解决方案，它们在向用户提供的指导上有所不同。在本文中，我们研究了建模的好奇心与熟悉程度（DRL）（DRL）和表达数据探索操作员之间的相互作用。我们将好奇心形式化为固有的奖励和熟悉，作为外在奖励。我们研究了为这些奖励所学的几个政策的行为。我们在SDSS上进行的实验，一个非常大的天空调查数据集1提供了几种见解，并证明需要更深入地检查DRL和数据探索操作员，而这些探索者超越了钻孔和滚动。
人工智能（AI）和扩展现实（XR）：多维生物医学工程（BME）调查探索
人工智能（AI）和扩展现实（XR）的融合已迎来了生物医学工程的变革性时代，从而在诊断，治疗和教育方面取得了重大进步。本评论旨在探索AI和XR技术的整合，并强调其集体潜力在解决相关挑战的同时彻底改变医疗保健实践。AI具有自适应算法，在医学成像，疾病预测和优化治疗方案中已成为必不可少的。XR技术，包括虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR），提供了沉浸式和互动的环境，可增强医学培训，康复和手术精度。这项研究批判性地评估了AI和XR在实际生物医学情景中的应用，将结果与传统的医疗保健实践进行了比较，并提出了证明其有效性的案例研究。此外，审查还讨论了这些技术的局限性，包括算法偏见，隐私问题以及对强大的监管框架的需求。检查了围绕患者安全和数据安全的道德考虑因素，以确保保持平衡的观点。通过分析最新进步并确定研究差距，本文提供了可行的见解，并提出了未来的方向
脑疾病研究基础设施数据收集和探索 (BRIDGE) 平台简介
1,100 1. 一天内发布数据 2. 数据包括昂贵且难以获取的 MRI、PET 和遗传学 3. 受试者为阿尔茨海默病和轻度认知障碍 (MCI) 患者以及健康志愿者。 4. AIBL 的研究也是第一个在实验设计中使用计算机化认知评估的研究。 5. 可在 ADNI LONI 网站上免费下载，供全球研究人员使用。 6. 数据协调与共享：AIBL 数据已提供给全球阿尔茨海默病协会互动网络 (GAAIN)，并安装了软件，从而使 GAAIN 用户能够查询元数据并接收队列摘要，随后用户可以在需要时通过提交意向书 (EoI) 请求更多信息（以及生物流体样本；血液和脑脊液）。
e-simft：生成模型与帕累托 - 前设计探索的模拟反馈的对齐
深层生成模型最近显示了解决复杂工程设计问题的成功，其中模型预测了解决指定为输入的设计要求的解决方案。ever，在对这些模型进行有效设计探索的对齐方面仍然存在挑战。对于许多设计问题，找到满足所有要求的解决方案是不可行的。在这种情况下，启动者更喜欢在这些要求方面获得一组最佳的帕累托最佳选择，但是生成模型的单程抽样可能不会产生有用的帕累托前沿。为了解决这一差距，我们将使用模拟微调生成模型来实现帕累托 - 前设计探索的新框架。首先，该框架采用了针对大型语言模型（LLM）开发的偏好一致性方法，并展示了用于微调工程设计生成模型时的第一个应用。这里的重要区别在于，我们使用模拟器代替人类来提供准确，可扩展的反馈。接下来，我们提出了Epsilon-Smplamping，灵感来自具有经典优化算法的帕托前期生成的Epsilon-约束方法，以使用精细的模型来构建高质量的Pareto前沿。我们的框架（称为e-Simft）被证明比现有的多目标比对方法产生更好的帕累托前沿。
校正：探索分子相互作用，负责GI友好型微型制剂的抗炎属性，flurbyprofen和丁香油
然而，未解决的炎症会导致慢性炎症性疾病，例如感染，胃炎，免疫介导的疾病，神经退行性疾病，心脏疾病疾病和癌症（Chen等人（Chen等人）2018; Arooj等。2023）。
使用好奇心驱动的探索
时钟约束规范语言（CCSL）已被广泛认为是对实时和嵌入式系统定时行为的建模和分析的有前途的系统级规范。然而，加上现代系统的日益复杂性以及严格的市场限制，需求工程师可以准确地确定基于天然语言的需求文档的CCSL规范变得越来越困难，因为它们缺乏正式的CCSL CCSL建模和设计自动化工具方面的专业知识，无法支持快速和自动生成CCSL的规格。为了解决上述问题，在本文中，我们引入了一种新颖有效的增强学习（RL）基于基于的合成方法，该方法可以促进需求工程师快速找出他们预期的CCSL规格。对于给定的不完整的CCSL规范，我们的方法采用基于RL的枚举来探索所有可行的解决方案，以填补CCSL约束中的孔，并利用好奇心驱动的探索来加速枚举过程。基于我们提出的好奇心驱动探索启发式和演绎推理技术的结合，我们的方法不仅可以有效地修剪无结构的枚举解决方案，而且还可以优化枚举过程以快速搜索最紧密的解决方案，因此可以大幅度地加速整体合成过程。全面的实验结果表明，我们的方法在合成时间和合成精度方面都显着超过最先进的方法。
MSCI 全球 IMI 太空探索 30 指数（美元）
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MSCI ACWI IMI 太空探索指数（美元）
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