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零息键（LTN）将在6、12、24和48个月的基准中提供，其成熟度日期为10月/01/2023，APR/01/2024，APR/2025和JUL/01/2026。将每周发行24个月和48个月的LTN，而6个月和12个月的LTN将在另外几周（在一个星期内，在6、24和48个月的基准（LTN（LTN（1））中，将在下周发出12、24和48个月和48个月的BENCHS BENCHS BENCHS（2）（2）（2）（LTN（1）2）（2）
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断路器/重合器更换 能量存储 洪水变电站迁移 地下化/风暴加固 预测故障建模 动态线路额定值 LTN 自动化 单相重合器 配电管理系统 数字孪生建模 高级资产管理
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
未来的 LuToN：充分利用我们的跑道
表 5-4：AQMA 详情和 NO 2 监测结果 表 5-5：现有区域施工活动粉尘排放量 表 5-6：现有区域缓解前的粉尘风险汇总表 表 5-7：扩建区域施工活动粉尘排放量 表 5-8：扩建区域缓解前的粉尘风险汇总表 表 5-9：气候变化对空气质量的影响 表 5-10：空气质量初步评估摘要 表 6-1：与交通和运输相关的 ANPS 要求以及 PEIR 中的处理方式 表 6-2：与交通和运输相关的利益相关方参与 表 6-3：主要交通和运输范围界定意见以及 PEIR 中的处理方式 表 6-4：交通和运输受体的敏感度 表 6-5：影响程度和典型描述 表 6-6：高速公路和双车道道路的驾驶员压力阈值 表 6-7：驾驶员压力单行道阈值表 6-8：行人恐惧和威胁阈值表 6-9：前往机场的出行方式表 6-10：交通和运输影响的重要性表 6-11：LTN 的长途客车服务表 6-12：LTN 附近的公交服务表 6-13：高灵敏度受体表 6-14：公路网施工交通高峰表 6-15：需要进一步考虑的路段表 6-16：评估道路路段上的驾驶员压力表 6-17：基于平均交通量的行人危险程度
塔蒂亚娜·卡尔甘诺娃教授
塔蒂亚娜·卡尔甘诺娃 (Tatiana Kalganova) 教授 智能系统教授 人工智能研究中心主任：社会和数字创新 伦敦布鲁内尔大学 电子邮件：Tatiana.Kalganova@brunel.ac.uk https://www.brunel.ac.uk/people/tatiana-kalganova 教育 2009 年高等教育研究员 高等教育学院 2005-2008 年研究生证书 英国布鲁内尔大学 1997-2000 年可进化硬件博士学位 英国龙比亚大学 1994-1997 年研究工程师学位 白俄罗斯国立信息与无线电电子大学，白俄罗斯 1989-1994 年理学硕士（优异） 白俄罗斯国立信息与无线电电子大学，白俄罗斯 E 就业 2022 年至今 教授 英国布鲁内尔大学 2017-2022 读者 英国布鲁内尔大学 2013-2017 高级讲师 英国布鲁内尔大学2000-2013 英国布鲁内尔大学讲师 2003-2011 英国伦敦技术网络商业研究员 布鲁内尔大学研究活动与工业部门之间的联系 1994-1997 白俄罗斯国立信息与无线电电子大学研究助理 其他角色和活动
逐步编辑的人类黑色素瘤模型揭示了突变对肿瘤和微环境的影响
* 通讯地址：eran_hodis@dfci.harvard.edu、aviv.regev.sc@gmail.com。†现地址：美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院医学部，邮编 02115。美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院，邮编 02115。§现地址：德国海德堡大学医院和海德堡大学医学院计算生物医学研究所和德国海德堡大学医院病理学研究所‡现地址：美国加利福尼亚州南旧金山 DNA Way 1 号 Genentech 公司，邮编 94080。 # 平等贡献作者贡献：概念化：EH、ETT、JYHK、TB、LAG、AR，调查：EH、ETT、JYHK、TB、LRZ、SP、JC.H.、LB、TMD、DP、DD、LTN、DS、ZM、CAJ、AH，监督：OR-R.、MCM、LAG、AR，写作 - 原稿：EH、ETT、JYHK、TB、LAG、AR，写作 - 审查和编辑：所有作者。