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您的 AI 导师：个性化学习路径和全天候支持
摘要：人工智能 (AI) 的进步彻底改变了教育格局，催生了 AI 导师的概念。本摘要探讨了 AI 导师的概念，该导师为学习者提供个性化的学习路径和全天候支持。AI 导师利用复杂的算法和机器学习技术来分析学生的优势、劣势和学习风格。通过从评估、测验和用户交互等各种来源收集数据，AI 导师为每个学生量身定制个性化的学习路径。这种自适应方法可确保学习者收到专门为满足其个人需求和促进有效学习而设计的内容和练习。此外，AI 导师提供 24/7 支持，消除了传统课堂设置和固定辅导时间的限制。学习者可以随时访问 AI 导师，让他们按照自己的节奏和方便的方式学习。导师提供即时反馈，澄清疑问，并协助解决问题，培养互动和引人入胜的学习体验。此外，AI 导师会跟踪每个学生的进度，确定需要改进的领域并及时提供干预措施以提高学习成果。此外，人工智能导师可以提供广泛的教育资源，包括交互式多媒体内容、模拟和虚拟现实体验。这些资源迎合不同的学习偏好，有助于有效地强化概念。采用具有个性化学习路径和全天候支持的人工智能导师，有可能通过为学习者提供量身定制的教学和持续指导来改变教育。它满足了学生的不同需求，促进了自主学习，并提高了整体教育成果。该领域的进一步研究和开发将有助于完善人工智能导师的能力，使个性化和可及的教育成为全球学习者的现实。
内存受限量子路径上的启发式远程纠缠分布算法
摘要 —远程纠缠分布在大规模量子网络中起着至关重要的作用，而实现纠缠分布的关键因素是能够延长纠缠传输距离的量子路由器（或中继器）。但量子路由器的性能还远未完善，其中量子路由器中有限的量子存储器极大地影响了纠缠分布的速率和效率。为了克服这一挑战，本文提出了一种在存储器受限路径上最大化纠缠分布速率（EDR）的新模型，然后将其转化为纠缠生成和交换子问题。我们提出了一种用于短距离纠缠生成的贪婪算法，以便高效利用量子存储器。对于纠缠交换子问题，我们使用纠缠图（EG）对其进行建模，其解被发现至少是 NP 完全的。在此基础上，我们提出了一种启发式算法，将原始EG划分为多个子问题，每个子问题都可以在多项式时间内使用动态规划（DP）进行求解。通过进行模拟，结果表明我们提出的方案可以实现较高的EDR，并且所开发的算法具有多项式时间上界和合理的平均运行时间复杂度。
社会转型的循环经济：实现循环的多种途径
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利用机器学习优化穿越高射炮射击的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这与穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的所有类型的飞机、导弹和无人机相关。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接对高射炮进行建模的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的反应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成防空火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近防武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以通过神经网络（即所谓的深度 Q 学习 (DQN)）进行补充，以处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了一个防空炮位的亚音速飞行走廊通行结果。
利用机器学习优化防空炮火下的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这适用于穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的各种飞机、导弹和无人机。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接模拟高射炮的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的响应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成高射炮火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近距离武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以补充神经网络 - 所谓的深度 Q 学习 (DQN) - 来处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了亚音速飞行走廊通过一个高射炮位置的结果。
Terahertz线性/非线性异常大厅电导率...
遗传医学在一项早期的安全试验中，将摄入症的患者大脑递送到患者的大脑中。至少有六家公司正在追求牙周临时痴呆症治疗前素蛋白途径（表1）。他们发现的不仅可能证明这种罕见疾病的变革性，而且可以代表治疗其他类型痴呆症的门户。“这个空间中有几家公司的事实确实令人兴奋，这对于FTD和神经退行性疾病的患者来说，这是令人兴奋的，” Passage Bio的总裁兼首席执行官William Chou说。ftd是60岁以下的人中最常见的痴呆形式。症状通常在45至65岁之间预先出现，但有时最早出现在30岁。由于该病破坏了大脑的额叶和颞叶，导致皮质神经元丧失，因此第一个迹象表现在行为不稳定，无法控制情绪，难以使用单词以及执行日常任务的能力下降。最多40％的FTD病例是遗传性的，主要是涉及的三个基因之一：MAPT（微管相关蛋白TAU），编码tau；开放的读框C9orf72，其蛋白质产物未充分表征。和颗粒蛋白基因（GRN），编码前植物。在继承GRN R493X突变的人中，在其中用终止信号代替了精氨酸密码子，从受影响的基因产生了较少的先进蛋白。几个
在量子力学教育中的总和通道方法方面的最新进展
摘要：在本文中，我们概述了Feynman Sum上的最新发展，以教授高中生和大学本科生的入门量子力学方法。在依赖时间依赖性和时间无关的方法之间的区别时，确定了最近研究中的一个转折点，这表明了后者的采用如何允许新的教育重建能够远远超出了先前所实现的目标。有人认为，作为量子物理学的教育重建，跨道路的总和已经完全成熟，并且在其他方法方面，就导致学生发展了一致的量子性心理模型，从而提供了一些优势，从而实现了更好的概念性理解和更高程度的知识整合。
drug2ways：生物学网络中因果路径的推理
阐明负责疾病的因果机制可以揭示药理学干预的潜在治疗靶标，并因此指导药物重新定位和疾病。本质上，网络的拓扑结构可以揭示候选药物对特定生物学状态的影响，从而为增强疾病表征和高级疗法设计带来了道路。基于网络的方法特别适合这些目的，因为它们具有鉴定疾病潜在的分子机制的能力。在这里，我们提出了Drug2ways，这是一种新的方法，该方法利用多模态因果网络来预测候选药物。drug2ways实现了一种有效的算法，该算法的原因是，大规模生物网络中因果路径的原因是为给定疾病提出候选药物。我们使用临床试验信息验证了我们的方法，并证明了如何将药物2道路用于多种应用来识别：i）单靶药物候选者，ii）具有可以优化多个目标的多药理学特性的候选者，以及iii）候选候选者组合治疗。最后，我们使科学界的药物2道路可作为Python软件包，该软件包可以以多种标准网络格式进行这些应用程序。