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想象、初始化和探索：多智能体强化学习中的有效探索方法
有效的探索对于在复杂的协调任务中发现多智能体强化学习 (MARL) 的最优策略至关重要。现有的方法主要利用内在奖励来实现承诺性探索，或者使用基于角色的学习来分解联合动作空间，而不是直接在整个动作观察空间中进行集体搜索。然而，它们在获取特定的联合动作序列以在长期任务中达到成功状态时经常面临挑战。为了解决这一限制，我们提出了想象、初始化和探索 (IIE)，这是一种新颖的方法，为复杂场景中的高效多智能体探索提供了一种有前途的解决方案。IIE 采用变换器模型来想象智能体如何达到可以影响彼此转换函数的临界状态。然后，我们在探索阶段之前使用模拟器初始化此状态下的环境。我们将想象表述为序列建模问题，其中状态、观察、提示、动作和奖励是自回归预测的。该提示由剩余时间步长、剩余返回值、影响力值和一次性演示组成，用于指定期望状态和轨迹并指导动作生成。通过在关键状态下初始化智能体，IIE 显著提高了发现潜在重要且未被充分探索区域的可能性。尽管方法简单，但实证结果表明，我们的方法在星际争霸多智能体挑战赛 (SMAC) 和 SMACv2 环境中的表现优于多智能体探索基线。尤其值得一提的是，与其他生成方法（例如 CVAE-GAN 和扩散模型）相比，IIE 在稀疏奖励 SMAC 任务中表现出色，并且在初始化状态下生成了更有效的课程。
进行生态系统建模操作 - 一种新型的分布式执行框架，以系统地探索对不同气候轨迹的生态反应
摘要海洋生态系统模型（MEMS）越来越多地受到地球系统模型（ESM）的驱动，以更好地了解海洋生态系统动力学，并在气候变化的潜在情况下分析海洋生态系统的替代管理工作的影响。然而，政策和商业活动通常发生在季节到年代的时间尺度上，这是全球气候建模社区中广泛使用的时间范围，但在此，对MEMS的技能水平评估处于起步阶段。这主要是由于技术障碍阻止了全球MEM社区进行大型集合模拟，以进行系统的技能评估。在这里，我们开发了一个新颖的分布式执行框架，该框架由低技术和免费的技术构建，以实现链接的ESM/MEM预测集合的系统执行和分析。我们将此框架应用于季节性到少年时间尺度，并评估初始化际ESM预测合奏中回顾性预测不确定性如何影响机械和时空显式全球滋养动力学mem。我们的结果表明，与与重建渔业相关的广泛假设相比，ESM内部变异性对MEM可变性的影响相对较低。我们还观察到结果对ESM的特异性也很敏感。我们的案例研究需要进一步的系统探索，以消除气候变化，渔业场景，MEM内部生态假设和ESM变异性的影响。最重要的是，我们的案例研究表明，一个简单且免费的分布式执行框架有可能增强任何具有基本功能的建模组，以使海洋生态系统建模运行。
simba：一个统一的框架，可探索和促进无电池系统的设计
无电池的传感设备已经越来越受欢迎，因为它们可以仅依靠收获的能量和环境友好的电容器运行。然而，尽管无电池解决方案数量增加，但它们的设计仍然是一项艰巨的任务。实际上，能源供应和需求之间的有限的能源存储容量以及产生的融合引入了新的设计权衡，这些折衷方案无法使用考虑恒定电源的常规工具进行探索。为了启用快速设计空间并促进无电池系统的开发，我们介绍了Simba，Simba是一个开源模拟框架，允许详细研究各种副组件之间的复杂相互作用。我们证明了Simba在两个案例研究中的好处，对实验进行了评估，以现实世界，最先进的电池设备为目标。首先，我们说明了Simba如何探索不同组件配置之间的依赖性并评估其对整体系统性能的影响。除其他外，我们表明，更改存储容量或稍微修改负载行为可以将数据吞吐量提高到最高5倍。1𝑥和9。7𝑥。第二，我们介绍了Simba如何自动选择优化无电池系统操作（例如，其检查点的机械师）的关键参数，并展示Simba如何基于现实世界的能源收集痕迹来启用性能评估。
o r i g i n a l r e s a r c h整合网络药理学和体内实验验证方法，以探索潜在的抗氧化剂EFF
背景：Annao Pingchong汤（ANPCD）是一种传统的中国汤剂，对通过临床和实验研究验证的脑出血（ICH）具有明确的影响。然而，ICH后ANPCD对氧化应激（O）的影响尚不清楚，值得进一步研究。目的：研究ANPCD对ICH的治疗作用是否与减轻OS损伤有关，并寻求潜在的抗氧化作用靶标。材料和方法：通过比较ANPCD的靶基因，ICH和差异表达基因的靶基因（DEGS），鉴定了ICH上ANPCD的治疗性候选基因。蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络分析和功能富集分析与目标相关文献结合使用，以选择合适的抗氧化剂靶标。使用大分子对接验证了ANPCD和所选目标之间的亲和力。随后，通过体内实验进一步研究了ANPCD对OS和所选靶标的影响。结果：筛选了48个候选基因，其中无声信息调节剂SIRTUIN 1（SIRT1）是具有抗氧化作用的核心基因之一，并且ICH显着影响其表达。大分子对接也证明了6种ANPCD和SIRT1的6种化合物之间的良好亲和力。此外，ANPCD显着降低了凋亡率和与凋亡相关蛋白的表达（p53，细胞色素C和caspase-3）。结论：ANPCD减轻了大鼠ICH后的OS损伤和凋亡。体内实验的结果表明，ANPCD显着降低了修饰的神经系统严重程度评分（MNSS）评分（MNSS）和血清MDA和8-OHDG含量，而血清SOD和CAT活性显着增加，与SIRT1，FOXO1，FOXO1，PGC-1 ANPCD上的上调有关，使ANPCD的上调变得复杂。作为潜在的治疗靶标，SIRT1可以像ANPCD一样有效调节其下游蛋白。关键字：脑内出血，Annao Pingchong汤，氧化应激，网络药理学，体内实验，SIRT1
建立艾伯塔省的地热图集以探索地热资源潜力
加拿大西部沉积盆地（WCSB）的地热能量尽管具有潜力，但仍未开发。以其广泛的碳氢化合物资源而闻名的盆地，还具有有利于托管地热能资源的地下地质条件。艾伯塔省地质调查局（AGS）的最新努力着重于在形成量表上识别和表征地热储层。该研究包括使用更新的数据和地理建模技术为几个地质单元创建新的地热可爱图。这项工作的关键结果是开发了艾伯塔省的全面地热图集，该地图集具有相关的地球科学数据和信息，包括地热可爱性图以及对地位热和发电能力的估计。创建了艾伯塔省的地热图集，并使用ESRI的ArcGIS在线软件共享。使用数据驱动的映射方法，该平台与丰富的地质数据存储库进行交互，并为用户提供了与地热能量相关的空间数据的交互式访问。它有助于识别地热探索的潜在领域，有助于选择最有利的地下目标，并为制图可视化和数据分析提供工具。
期刊预释放-Aston Publications Explorer
锂离子电池（LIBS）广泛用于许多田地，例如电动汽车和能源存储，直接影响设备性能和安全性。因此，健康状况（SOH）评估对于LIB使用至关重要。但是，大多数现有数据驱动的SOH建模方法忽略了电池健康预测的固有不确定性，这降低了模型的可靠性。为了解决这个问题，本文提出了一个基于深度学习框架的新型SOH评估模型。SOH结果源自深度特征的分位分布，从而使SOH值具有相关的置信区间。这增强了SOH评估结果的可靠性和概括。此外，为了完成深层模型的优化，开发了基于Wasserstein距离的分位数Huber（QH）损耗函数。此功能集成了Huber损耗和分位回归损失，从而使模型可以根据分布输出进行优化。使用NASA数据集对所提出的方法进行了验证，结果证实了所提出的方法可以在考虑不确定性时有效地估计LIB的SOH。SOH分布的合并增强了SOH评估模型的可靠性和概括能力。
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