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生成神经符号系统的模块化设计模式
能够产生新型输出的抽象开发系统是当前人工智能（AI）研究的主导趋势之一。近年来，这种生成系统的功能和可用性，尤其是所谓的大型语言模型（LLM）。尽管神经符号生成模型比纯粹的统计生成模型具有优势，但目前很难比较培训，微调和使用这种方法不断增长的方法的不同方式。在这项工作中，我们为此目的使用了van Bekkum等人的模块化设计模式和拳头语言，并扩展了这些模型，以实现生成模型，特别是LLM的表示。这些模式提供了一种通用语言来描述，比较和理解所使用的不同架构和方法。我们的主要目的是支持对生成模型的更好理解，并支持基于LLM的系统的工程。为了证明这种方法的有用性，我们探索了生成的神经符号结构和方法，作为这些生成设计模式的用例。
我们可以信任大型语言模型生成的代码吗？跨不同LLMS
大型语言模型（LLM），例如Chatgpt和Github Copilot，已彻底改变了软件工程中的自动代码。但是，由于这些模型被越来越多地用于软件开发，因此对生成代码的安全性和质量引起了人们的关注。这些问题源于LLMS主要是对公开可用的代码存储库和基于Internet的文本数据进行培训的，这可能包含不安全的代码。这给生成的代码中带来了永久性漏洞的重大风险，从而创造了潜在的攻击媒介，以造成恶意参与者的剥削。我们的研究旨在通过在代码生成过程中通过内置学习（ICL）模式引入安全行为学习的框架来解决这些问题，然后进行严格的安全评估。为了实现这一目标，我们选择了四个不同的LLM进行实验。我们已经在三种编程语言中评估了这些编码LLM，并确定了安全漏洞和代码气味。该代码是通过ICL生成的，具有策划的问题集，并经过严格的安全测试，以评估生成的代码的整体质量和可信度。我们的研究表明，ICL驱动的单发和少的学习模式可以增强代码安全性，从而减少各种编程场景中的漏洞。开发人员和研究人员应该知道，LLM对安全原则的理解有限。当生成的代码部署在生产系统中时，这可能会导致安全漏洞。在使用LLM进行代码生成时，请考虑这一点。我们的研究重点介绍了LLM是软件供应链的新漏洞的潜在来源。本研究文章提供了有关改善LLM安全性的见解，并鼓励主动将LLMS用于代码生成以确保软件系统安全。
年度研究回顾：可预测性的力量——生命早期的信号模式塑造神经发育和心理健康轨迹
早期生活逆境 (ELA) 给全球带来了沉重负担。世界卫生组织估计，ELA 占所有精神病病例的近 30%。然而，我们仍然无法确定哪些接触过 ELA 的人会患上精神疾病，因此迫切需要确定潜在的途径和机制。本综述提出，不可预测性是 ELA 中一个研究不足但易于处理的方面，并提出了一个概念模型，其中包括不可预测性影响发育中大脑的生物学上合理的机制途径。该模型得到了已发表和新数据的综合支持，这些数据说明了信号模式对儿童发育的重大影响。我们首先概述现有的不可预测性文献，这些文献主要关注较长的不可预测性模式（例如年、月和天）。然后，我们描述了我们的工作，测试了父母信号模式对瞬间时间尺度的影响，提供了证据，表明这些信号在发育的敏感窗口期间的模式会影响跨物种的神经回路形成，因此可能是一个塑造发育大脑的进化保守过程。接下来，我们将关注新兴主题，这些主题为未来的研究方向提供了一个框架，包括评估可能特别容易受到不可预测性、敏感期、性别差异、跨文化调查、解决因果关系和不可预测性等功能的影响，这些功能可能是其他形式的 ELA 影响发展的途径。最后，我们提出了预防和干预的建议，包括引入一种筛查工具来识别经历过不可预测经历的儿童。关键词：不可预测性；发展；早年逆境；跨物种；情绪；养育；熵；神经发育；精神病理学。
使用脑电图信号和机器学习算法对不稳定和稳定的步行模式进行分类
摘要：分析脑电图（EEG）信号的不稳定步态模式对于开发实时脑部计算机界面（BCI）系统至关重要，以防止跌倒和相关的伤害。本研究研究了分类算法利用EEG信号检测步行不稳定的可行性。使用64通道的大脑视觉脑电图系统从13位健康成年人中获取脑电图信号。参与者对四个不同稳定和不稳定的条件进行了步行试验：（i）正常步行，（ii）正常步行，内侧 - 外侧扰动（MLP），（iii）正常行走双重任务（stroop），（iv）正常步行，正常步行与质量视觉反馈中心。使用小波能量和EEG信号的熵提取数字生物标志物。算法，例如Chrononet，SVM，随机森林，梯度增强和复发性神经网络（LSTM），可以以67％至82％的精度分类。分类结果表明，使用基于EEG的数字生物标志物可以准确地对不同的步态模式（从稳定到不稳定）进行分类。本研究使用具有潜在应用的EEG数据集开发了各种基于机器的分类模型，该模型在检测不稳定的步态神经信号方面，并通过防止跌倒和伤害进行干预。
饮食模式及其对特应性皮炎的影响
毒素和嗜碱性嗜碱性毒素可在暴露于这些毒素时释放组胺，从而导致症状[8]。葡萄球菌超抗原也可能在破坏皮肤屏障后会触发肥大细胞的脱粒，从而引起发痒和急性炎症。AD的复杂性和多方面的性质意味着其治疗取决于疾病的严重程度和患者的依从性。已经付出了巨大的努力来为这种情况开发直接有效的治疗方法，并具有不同的症状。当前的广告管理策略专注于避免触发因素，增强皮肤水合并减少炎症[9]。由于患者通常不遵守规定的药物疗法，因此朝着整合替代医学的转变，涉及利用生理和心理资源。研究表明，平衡的生活方式，营养饮食，补水，按摩，芳香疗法，从事休闲活动，例如听古典音乐，社交和参加文化活动，可以积极影响患者的免疫细胞行为。这种方法显示出在改善疾病结局和降低恶化频率方面的希望[10，11]。
量子电路设计：量子算法设计的抽象和重用模式
摘要 —量子计算有可能通过有效解决复杂问题而彻底改变各个领域。其核心是量子电路，即操纵量子态的量子门序列。在量子算法设计中，选择正确的量子电路假设至关重要，它定义了初始电路结构并作为优化技术的基础。本文介绍了一个分类的量子电路假设目录，旨在支持量子算法的设计和实现。每个假设都详细描述了意图、动机、适用性、电路图、实现、示例，另请参阅。提供了实际示例来说明它们在量子算法设计中的应用。该目录旨在通过提供对不同假设的优势和局限性的见解来协助量子算法设计者，从而促进特定任务的决策。索引术语 —假设、量子电路、设计模式、量子算法
饮食模式，肠道微生物群和运动员的运动表现：叙事评论
摘要：人类的肠道具有一个动态且复杂的细菌群落，称为肠道菌群，在调节人体中的代谢和免疫力等功能中起着至关重要的作用。近几十年来进行的许多研究也强调了肠道菌群在促进人类健康方面的显着潜力。广泛认识到培训和营养策略是使运动员获得最佳性能的关键因素。因此，越来越重视训练和饮食模式是否通过对肠道微生物群的影响影响运动表现。在这篇综述中，我们旨在介绍肠道菌群的概念和主要功能，探索运动与肠道菌群之间的关系，并专门研究与运动员运动员运动表现相关的流行饮食模式，同时考虑其与肠道菌群的相互作用。最后，我们讨论了饮食模式从营养角度影响运动表现的潜在机制，旨在阐明饮食模式，肠道微生物群和运动表现之间的复杂相互作用。我们发现，特定饮食模式的精确应用（生量饮食，植物性饮食，高蛋白饮食，地中海饮食以及碳水化合物的高摄入量）可以改善血管功能，并降低健康促进疾病的风险，以及促进运动表现的康复和控制体重等。总而言之，尽管可以推断运动员能力的某些方面可能会受益于肠道菌群介导的特定饮食模式，但有必要进一步的高质量临床研究来证实这些主张并阐明基本机制。
在真实世界数据中探索乳腺癌系统性药物治疗模式
方法 使用 TriNetX 进行了一项回顾性研究，TriNetX 是一个联合网络，包含来自北美 21 家医疗保健组织的符合《健康保险流通与责任法案》的匿名数据。研究对象为 2013 年 1 月 1 日至 2022 年 5 月 31 日期间被诊断患有乳腺癌的患者。我们研究了一种基于规则的无监督学习算法来提取药物及其给药模式。为了对相似的给药模式进行分组，我们在 k 均值聚类中使用了三个特征：给药总数、给药间隔天数中位数以及给药间隔天数的标准差。我们探索了针对患者的前三种治疗方法，这些患者根据诊断分期（早期为 I-III 期，晚期为 IV 期）和肿瘤受体对靶向治疗的敏感性分为六组：激素受体阳性/人表皮生长因子 2 阴性 (HR 1 / ERBB2 - )、ERBB2 阳性 ( ERBB2 1 /HR 6 ) 或三阴性 (TN; HR - / ERBB2 - )。为了增加得出的方案的可信度，我们将它们与美国国家综合癌症网络 (NCCN)：乳腺癌 (2.2023 版) 建议进行了比较。
利用AI在建筑环境中进行能源优化
木薯（Manihot esculenta crantz）是一种粮食商品，仅次于大米和玉米，这三个是碳水化合物的主要来源，将来这种商品在人们的生活和国家的经济中将越来越战略性。木薯植物的生长不能与病原体引起的疾病分离，其中一种是一种真菌，如果它感染了植物，它将繁殖并扩散，以便植物受损。可以通过使用优质品种来完成生物疾病的控制，其中一种是通过施用水杨酸。这项研究的目的是分析DNA模式并确定与对照组相比，暴露于水杨酸的木薯植物的过氧化物酶活性。这项研究使用了一个完全随机的设计（CRD），其中一个因子，即水杨酸的浓度分为5级，即0 ppm，80 ppm，100 ppm，120 ppm，120 ppm和140 ppm，每个复制5。该研究数据以比较描述形式介绍，这些形式由照片和具有不同浓度的定量数据支持。研究结果表明（1）有一个新的（特异）DNA带，大小为1,100 bp（OPB_14），（2）在100 ppm的水杨酸浓度下，最高的过氧化物酶活性为0.193 U/mg/minne。
量子数据编码模式及其后果
使用量子处理单元 (QPU) 有望加快解决计算问题的速度，尤其是离散优化问题。虽然已知一些突破性的算法方法可以证明其性能优于传统计算机，但我们观察到构建高效量子算法的编程抽象很少。解决与数据库管理相关的具体问题的文献中，很大一部分集中于将它们转化为二次无约束二进制优化问题 (QUBO)，然后可以在基于门的机器（使用量子近似优化算法）或量子退火器上处理这些问题。影响这两种方法的效率和可扩展性的关键方面是如何将经典数据加载到量子位中，以及如何将问题编码为 QUBO 表示。众所周知，编码的有效性对于量子计算机至关重要，特别是在嘈杂的中型量子计算机时代，可用的量子比特数量受到严重限制。在本文中，我们介绍了三种编码模式，讨论了它们对可扩展性的影响以及它们的易用性。我们以娱乐性（但计算挑战性）数独问题及其简化为图形着色为例，讨论它们各自的优点和缺点。我们的目标是使数据库研究人员能够为他们的目的选择合适的编码方案，而无需深入了解量子特性，从而简化在数据管理系统上应用量子加速的途径。