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具有策划数据的自我消耗生成模型可证明优化人类偏好
生成模型的快速进步导致了构成质量的令人印象深刻的飞跃，从而模糊了合成数据和真实数据之间的界限。网络规模的数据集现在易于通过合成数据不可避免地污染，直接影响了未来生成的模型的培训。已经在文献中出现了自我消耗生成模型的一些理论结果（又称迭代性重新训练），表明模型崩溃或稳定性可能取决于每个重新培训步骤中使用的生成数据的分数。但是，实际上，合成数据通常受到人类反馈的约束，并在在线使用和上载之前由用户策划。例如，流行的文本到图像生成模型的许多接口（例如稳定的扩散或Midjourney）为给定查询产生了几种图像的变化，最终可以由用户策划。在本文中，我们从理论上研究了数据策展对生成模型的迭代重新培训的影响，并表明它可以看作是一种隐式优先优化机制。但是，与标准偏好优化不同，生成模型无法访问成对比较所需的奖励功能或负面样本。此外，我们的研究不需要访问密度函数，而只需要访问样品。我们证明，如果数据是根据奖励模型策划的，则最大化迭代重新训练程序的预期奖励。我们在每个步骤使用真实数据的正分数时进一步提供了关于重新循环的稳定性的理论结果。最后，我们在合成数据集和CIFAR10上进行说明性实验，表明这种过程扩大了奖励模型的偏见。
通过选择理想的GPC/sec列
• A GPC/SEC column is packed with porous beads of controlled porosity and particle size • Sample is prepared as a dilute solution in the eluent and injected into the system • Large molecules are not able to permeate all pores and have a shorter residence time in the column • Small molecules permeate deep into the porous matrix and have a long residence time in the column • Sample molecules are separated according to molecular大小，洗脱最大的第一，最小的最后
利用可解释的人工智能优化贷款组合的回报目标函数
近年来，数据科学方法得到了长足发展，并已进入银行和金融业的许多业务流程。其中一个例子是信贷申请的审核和批准流程，使用数据科学的目的是减少贷款组合中罕见但代价高昂的信贷违约。但也存在挑战。由于违约是罕见事件，即使使用机器学习 (ML) 技术，也很难提高预测准确性，而且改进往往微不足道。此外，虽然从事件预测的角度来看，非违约与违约相同，但从经济角度来看，这对最终用户来说更为重要，因为成本不对称性很高。最后，在采用高级 ML 方面存在监管限制，因此 FINMA 和 BaFin 等监管机构呼吁可解释的人工智能 (XAI)。在我们的研究中，我们将应对这些挑战。具体来说，基于一个典型用例，我们展示了如何使 ML 方法适应信贷评估的特定需求，以及在错误预测的成本高度不对称的情况下，优化经济目标函数而不是准确性是有意义的。我们展示了两个简单且可临时解释的 ML 算法，发现在信贷审批的情况下，令人惊讶的高拒绝率有助于实现利润最大化。
利用人工智能为海军舰艇进行学习、优化和作战演习 (LAILOW)
– 海军研究生院 (NPS) 的海军研究计划 (NRP) 支持该项研究 – 海军研究办公室 (ONR) 的海军企业合作伙伴与大学合作促进国家卓越 (NEPTUNE 2.0) 计划 • 免责声明：本文所表达的观点均为作者观点，并不一定代表美国政府、国防部 (DoD) 或其组成部分的观点。
一种转录组学方法，用于扩展治疗选择并优化肿瘤学的临床试验
摘要背景：肿瘤学中临床药物发展的当前模型显示，由于早期试验中患者入学率较高而导致的主要局限性，而在III期研究中，药物的衰竭率很高。目的：整合用于选择患者的转录组学具有增强对任何有针对性疗法或免疫疗法的精确肿瘤学试验的速度和功效的潜力。方法：使用Winther数据库的转移和正常器官匹配的组织中的相对基因表达水平用于估计硅中的各种转移性实体瘤中特定治疗的潜在临床益处。结果：例如，与C-MET的类似正常组织相比，肿瘤组织中的高mRNA表达及其配体HGF与硅中的配体与较短的总生存期相关（OS; P <0.0001），并且可能构成独立的预后标记物，以构成转移性固体肿瘤患者预后的独立预后标记，这表明患者可能会受益于受益于Met target-Target-target-target-target target target。在非小细胞肺癌和结直肠癌（CRC）中研究了几种免疫治疗靶标基因表达（PD-L1，CTLA4，TIM3，TIGIT，LAG3，TLR4）的预后价值CRC。结论：预计这在计算机方法中有望大大减少患者入学率的流失，并同时增加疗效早期迹象的速度和检测。该模型可能会显着导致较低的毒性。总的来说，我们的模型旨在克服当前方法的局限性。
优化 SEM 分析需要了解的 3 个 SEM 信号
在 SEM 过程中，样品会发射出特征 X 射线。我们可以使用能量色散 X 射线光谱仪 (EDS 或 EDX) 来检测特征 X 射线，以进一步表征元素成分。当主束电子撞击内壳电子时，会产生一个空隙，来自原子较高壳层的电子会落下以填补空隙。这种电子落下会释放原子以 X 射线形式发射的能量。特征 X 射线的能量模式取决于原子中电子壳层之间的能级差异，而每种原子的能级差异都是独一无二的。该信号可以从材料深处逸出，从而可以对 100 纳米到微米深度之间的成分进行调查。
线圈增强多层血管移植的先进制造技术可优化生物力学性能
图 1：制造带有水凝胶涂层的线圈支撑血管移植物。A) 通过初始电纺层制造电纺套管，然后使用定制溶液打印机进行线圈沉积，最后形成最终电纺层。使用四氢呋喃进行溶剂蒸汽焊接两小时，以提高构造完整性。B) 通过扩散介导的氧化还原引发 PEUDAm 第一网络交联对电纺移植物进行水凝胶涂层，从而确定水凝胶涂层的厚度。然后，NAGA、bisAAm 和光引发剂膨胀到第一网络中，并通过光引发固化，形成最终的互穿网络水凝胶涂层。
网络网络见解优化和自动化您的网络 - 任何地方，随时随地
无论是在人口稠密的地区还是在孤立的地区，网络网络洞察力（NNI）都可以保证您全天的水网络完全透明。因此，您可以最佳地监视水量，压力，温度，水平，pH值，浊度和许多其他参数。NNI解决方案将所有级别的供水系统连接起来：从现场测量设备，用于数据传输的组件，数据记录和归档到数据评估。网络是一种基于云的，认证和供应商无关的IIT生态系统，可帮助用户不断监视和改进其流程和程序。使用nni，您可以从单个来源获得所有内容：
1悬挂陈的增强学习算法以优化玩家的战术决策和
摘要： - 本文探讨了排名遗传优化增强学习（RGORL）算法的应用，以优化玩家在网球比赛中的战术决策和圆形计划。利用进化原理和强化学习技术，RGORL提供了一个数据驱动的框架，以增强球场性能。广泛的模拟证明了该算法在改善比赛成果，得分赢得百分比和游戏赢得百分比方面的有效性。结果说明了连续几代人的健身得分的稳步改善，表明RGORL随着时间的推移发展和完善策略的能力。对战术决策的分析揭示了诸如获胜率，得分赢得百分比和游戏赢得百分比的策略的优势。通过广泛的模拟，RGORL证明了匹配结果的显着改善，获胜率最大提高了13％。对战术决策的分析揭示了赢得百分比的积分的显着增强，在各种策略中，高达34％的人（尤其是“净方法”）提高了34％。此外，该算法在游戏中取得了可观的收益，赢得了百分比，记录的算法最高可增长25％。
结合贝叶斯优化和自动化以同时优化反应条件和路线
使用基于OW的反应器来优化Suzuki - Miyaura耦合（3个连续变量，一个分类）和C - H激活（5个连续变量）通过5 - 22实验中的多任务BO进行，从而降低了与常规优化技术相比，R＆D成本降低了R＆D的成本。在一项不同的研究中，使用BO技术来提高基于4个输入控制变量（例如居住时间，等效量和温度）参数的自动连续OW平台，在OW系统中的HECK环化34个34的产量。作者能够在仅14小时（13个总实验）中实现81％的产量，并发现了有利的竞争途径。这样的ndings强调了BO在不同的研发方案中的多功能性和效力。将BO方法纳入研发方法的一个主要挑战是，这些方法通常被视为具有有限的解释性和可解释性的黑匣子，35妨碍了他们广泛采用。此外，当搜索空间很大时，研究人员在可视化和