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![arxiv：2503.03113v1 [cs.lg] 2025年3月5日](/simg/5/595be46e3e18f3b429ae75aad6c9018b11675783.webp)
arxiv：2503.03113v1 [cs.lg] 2025年3月5日
对太空旅游需求的全面预测对于企业优化这个新兴行业的策略和客户体验至关重要。传统方法难以捕获影响个人前往太空的决定的复杂方面。在本文中，我们提出了一个可解释且值得信赖的人工智能（AI）框架，以解决通过遵循国家标准和技术指南来预测太空旅游业的挑战。我们开发了一个新型的学习网络，称为SpaceNet，能够在数据中学习广泛的依赖性，并允许我们分析各种因素之间的关系，例如年龄，收入和风险承受能力。在特殊情况下，研究了居住在美国的人们的太空旅行需求，我们将需求构成四种旅行类型：无旅行，月球旅行，轨道和轨道旅行。为此，我们在许多年龄不同的州和城市中收集了1860个数据点，然后对数据进行了实验。因此，我们的空间模型在曲线下达到了一个相对的接收器操作特征区域或ROC-AUC为0.82±0.088，这表明该模型的分类表明了良好的性能。我们的调查表明，旅行价格，年龄，年收入，性别和死亡概率是决定一个人是否要旅行的重要特征。超出需求预测，我们使用可解释的AI来为个人的旅行类型决定提供解释，从而见解了引起太空旅行兴趣的因素，这些因素
![arxiv：2503.02143v1 [cs.lg] 2025年3月4日](/simg/c/c8cd580e133e3df880ae53dad1f6ec7a27136448.webp)
arxiv：2503.02143v1 [cs.lg] 2025年3月4日
随着自主系统越来越多地部署在开放和不确定的环境中，人们对值得信赖的世界模型的需求越来越多，这些模型可以可靠地预测未来的高维度。世界模型中博学的潜在表示缺乏直接映射到有意义的物理数量和动态，从而限制了其在下游计划，控制和安全验证中的效用和解释性。In this paper, we argue for a fundamental shift from physically informed to physically interpretable world models — and crystallize four principles that leverage symbolic knowledge to achieve these ends: (1) structuring latent spaces according to the physical intent of variables, (2) learning aligned invariant and equivariant representations of the physical world, (3) adapting training to the varied granularity of supervision signals, and (4) partitioning生成输出以支持可伸缩性和可验证性。我们在实验上证明了每个原理在两个基准上的价值。本文打开了一些有趣的研究方向，以实现和利用世界模型中的全部物理解释性。关键字：世界模型，代表性学习，神经符号AI，可信赖的自主源代码：https：//github.com/trustworthy-eentine-workineered-autonomy-lab/piwm-lab/piwm-principles
![arxiv：2503.01909v1 [cs.lg] 2025年2月28日](/simg/4/48e9f703c321b23474e2b95a016ebf345fed1602.webp)
arxiv：2503.01909v1 [cs.lg] 2025年2月28日
变形金刚可以学会在以前看不见的输入/输出域中可靠地执行算法麦克风任务吗？虽然预先训练的语言模型在结合算法推理的基准标记上显示出稳定的准确性，因此，这些结果的可靠性必须具有清除记忆中清洁模型功能功能的能力。在本文中，我们提出了一个算法基准，该基准构成了无限输入域的六个任务，在该域中，我们还可以分离并追踪任务所需的正确，可靠的算法。这使我们能够评估（i）模型的外推能力，以外地观察到的输入类型，包括新的长度，价值范围或输入域，以及（ii）通过其注意图的镜头评估最近模型中功能机制的鲁棒性。我们将公开可用的所有任务和互操作性方法提出。1
<工作场所中的dorithmic歧视... div>
摘要：本文分析了可以通过使用计算机算法（尤其是结合人工智能技术的计算机算法）给出的歧视的潜在歧视途径。 div>提出了有关该技术的一般考虑，然后提出了一般，特别是在工作场所中发生的歧视场景。 div>目的是提出各个方面，这些方面在使用该技术时要谨慎，以便可以统一的各种利益。 div>在分析了我们的法律体系如何应对这一现象之后，它以一系列原则和“良好实践”的结论可以纳入我们的立法。 div>作为工作方法，比较，分析，法律和推论。 div>
![arxiv：2405.16674v3 [cs.lg] 2025年3月1日](/simg/d/d85c999e8c53c7731a2b3ec4d2b00cf30d0b1dc1.webp)
arxiv：2405.16674v3 [cs.lg] 2025年3月1日
尽管取得了成功，但深度学习模型与需要综合推理和功能组成的任务斗争。我们对此类任务中结构化状态空间模型（SSM）和变压器的局限性进行了理论和实证研究。我们证明，如果没有不切实际的状态尺寸，即使在链链的提示中，一层SSM无法有效地在大域上表现函数组成，它们也需要许多步骤，以使功能组成的复杂性不利地扩展。另外，有限精确的SSM的语言在普通语言类别中。我们的实验证实了这些理论发现。评估模型，包括各种功能组成设置，多位数乘法，动态编程和爱因斯坦的难题，即使使用高级提示技术，我们也会发现大量的性能下降。模型通常诉诸捷径，导致复合错误。这些发现突出了植根于其计算能力的当前深度学习体系结构内的基本障碍。我们强调了创新解决方案的需求，以超越这些联系并实现可靠的多步推理和组成任务解决，这对于迈向通用人工智能至关重要。
与SuCLG1相关的线粒体DNA耗竭综合征
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发掘LGBTQ+生活在出生队列中
摘要出生队列研究提供了有关整个生命过程中主题的宝贵数据，包括健康，教育，社会经济状况和福祉。结果，它们是生物社会研究人员回答众多复杂研究问题的重要资源。然而，尽管被定位为代表其国家或地区背景的代表，但队列研究通常无法捕捉边缘化群体的经验。这样一个群体是性和性别少数（或LGBTQ +）的人，直到最近，他们在出生队列中都在很大程度上看不见。这在过去五十年中发生了巨大的社会和态度变化，并且与异性恋者相比，社会，政治，经济，健康以及福祉差异的明确证据。但是，由于数量少，定量分析的机会受到限制，即使捕获了LGBTQ +数据也会忽略LGBTQ +数据。本文简要概述了英国出生队列研究中的标准数据收集和分析技术如何捕获酷儿生活（但未）。然后，使用1970年出生的队列，作者探讨了以人为本的混合方法肖像的可能性，以提高对该群体的生活轨迹的理解。
NLGN4X的磷酸化调节自旋形成和突触功能
研究文章：新研究| NLGN4X的开发磷酸化调节了旋转生成和突触功能https://doi.org/10.1523/eneuro.0278-23.2025收到：2023年8月1日修订：2025年1月29日接受：2025年1月30日接受：2025年1月30日版权所有©2025 copyright©2025 Lehr等。这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。