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强大的机器学习算法用于文本分析
我们研究了潜在的Dirichlet分配模型，这是一种流行的贝叶斯算法，用于文本分析。我们表明，未识别模型的参数，这表明了先前事项的选择。我们表征了模型参数的给定功能的后均值范围可以在对先前的变化的反应中实现，我们建议两种报告此范围的算法。我们的两种算法都依赖于获得多个非负矩阵的构造，这是语料库人口项术语频率矩阵的后绘制或其最大似然估计器的。关键思想是在所有这些非负矩阵因子上的最大化/最小化感兴趣的功能。为了说明我们的结果的适用性，我们重新审视了透明度提高对美国企业政策讨论的沟通结构的影响。
从海洋火山渗漏中新分离出的蓝藻表现出快速下沉和强劲、高密度生长的特点
摘要 蓝藻是一种光合生物，在碳循环中发挥重要作用，是很有前途的生物生产底盘。在这里，我们从独特的海洋环境中分离出两种具有 4.6Mbp 基因组的新型蓝藻，UTEX 3221 和 UTEX 3222，这些蓝藻的 CO₂ 自然升高。我们描述了这两种分离物的完整基因组序列，并重点研究了 UTEX 3222（因为它在液体中浮游生长），描述了与生物技术相关的生长和生物量特性。UTEX 3222 在固体培养基上超过了其他快速生长的模型菌株。它可以在液体培养基中每 2.35 小时翻一番，并在批量培养中生长到高密度（>31 g/L 生物量干重），几乎是最近报道的高密度生长的 Synechococcus sp. PCC 11901 的两倍。此外，UTEX 3222 易于下沉，比其他快速生长的菌株沉降速度更快，这表明收获 UTEX 3222 生物质具有良好的经济效益。这些特性可能使 UTEX 3222 成为海洋二氧化碳去除 (CDR) 和 CO₂ 光合生物生产的有力选择。总体而言，我们发现在自然 CO₂ 升高的环境中进行生物勘探可能会发现具有独特特征的新型 CO₂ 代谢生物。
量子能量隐形传态中量子关联的稳健性
在本文中，我们探索了不同量子场论 (QFT) 中的反馈控制协议，以研究量子系统非幺正演化中的量子关联。传统的 QFT 研究侧重于幺正演化下纯态的量子纠缠，然而，我们使用量子能量隐形传态 (QET)（一种利用基态纠缠的能量传输协议）来研究混合态中的量子关联，并引入量子不和谐作为度量。QET 涉及中间电路测量，这会破坏纯态纠缠。尽管如此，我们的分析表明，量子不和谐在整个 QET 过程中保持关联。我们使用包括 Nambu-Jona-Lasinio (NJL) 模型在内的基准模型进行了数值分析，揭示了量子不和谐始终充当相变的序参数。该模型被扩展为同时具有手性化学势和化学势，这对于研究模拟与手性密度算子耦合的左夸克和右夸克之间的手性不平衡的相结构很有用。在我们研究的所有情况下，量子不和谐都表现为相变的序参数。
可重复使用运载火箭下降与精确着陆的先进制导与鲁棒控制耦合
摘要：本文研究了连续凸优化制导与鲁棒结构化 H ∞ 控制的耦合，用于可重复使用运载火箭 (RLV) 的下降和精确着陆。更具体地说，该制导和控制 (G&C) 系统预计将集成到非线性六自由度 RLV 控制动力学模拟器中，该模拟器涵盖配备推力矢量控制系统和可操纵平面翼的第一级火箭的气动和动力下降阶段，直到垂直着陆。进行了成本函数策略分析，以找出最有效的闭环实现方法，其中包括鲁棒控制系统和所涉及的运载火箭飞行力学。此外，还详细介绍了通过结构化 H ∞ 进行控制器合成。后者是在下降轨迹的不同点使用比例-积分-微分 (PID) 类结构构建的，并对姿态角、速率和横向体速度进行反馈。通过上述模拟器的线性分析和非线性情况验证了该架构，并通过在正常条件下以及存在扰动的情况下与基线系统比较性能和稳健性来验证 G&C 方法。总体结果表明，所提出的 G&C 系统是可重复使用发射器真实下降飞行和精确着陆阶段的相关候选系统。
评估视觉语言模型的鲁棒性...
为了应对及时的工程挑战，诸如Coop之类的方法通过直接从数据中学习最佳提示来自动化该过程。这减少了对手动调整的依赖，并可以提高模型对不同任务的适应性。在开放式识别挑战中，最近的研究表明，VLMS通过其有限查询集施加了封闭式假设。他们建议，简单地将查询设置扩展到包括更多类别并不能解决问题 - 实际上，由于错误分类和计算开销的增加，它可能会恶化性能（Miller等，2023）。为了减轻这些问题，已经提出了诸如纳入预测不确定性度量和专用的负嵌入等方法。这些方法旨在帮助模型识别输入何时不属于任何已知类别并适当处理此类案例
基于对齐的对抗训练 (ABAT) 可提高基于 EEG 的 BCI 的稳健性和准确性
摘要 — 机器学习在基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 中取得了巨大成功。现有的大多数 BCI 研究都侧重于提高解码精度，只有少数研究考虑了对抗安全性。尽管在计算机视觉等其他应用领域已经提出了许多对抗性防御方法，但先前的研究表明，将它们直接扩展到 BCI 会降低良性样本的分类精度。这种现象极大地影响了对抗性防御方法对基于 EEG 的 BCI 的适用性。为了缓解这个问题，我们提出了基于对齐的对抗性训练 (ABAT)，它在对抗性训练之前执行 EEG 数据对齐。数据对齐将来自不同领域的 EEG 试验对齐以减少它们的分布差异，而对抗性训练进一步增强了分类边界的鲁棒性。数据对齐和对抗性训练的结合可以使训练后的 EEG 分类器同时更准确、更鲁棒。在两种不同的 BCI 范式（运动想象分类和事件相关电位识别）的五个 EEG 数据集、三个卷积神经网络分类器（EEGNet、ShallowCNN 和 DeepCNN）和三种不同的实验设置（离线受试者内跨块/会话分类、在线跨会话分类和预训练分类器）上进行的实验证明了其有效性。非常有趣的是，通常用于破坏 BCI 系统的对抗性攻击可以在 ABAT 中使用，以同时提高模型准确性和鲁棒性。
用于设计和制造可靠的杂化光子晶体腔
通过改变横截面区域，周期性和填充因子，我们可以对可能的单位细胞进行网格搜索。在图S.1b中，我们从主文本中绘制了腔c 1的镜像单元电池的完整准频段图。要使发射极夫妇搭配到腔，必须移动频带，以使目标频率以引导模式存在。这可以通过修改单位单元的周期性，同时将所有其他参数固定来实现。如图S.1c所示，降低了孔的周期性，将准TE模式移至较高的频率。从镜像区域到腔区域的腔孔的数量和chirp的功能形式决定了引入的缺陷模式的副词。我们使用二次chirp函数，其中给定单位细胞在腔区域中的周期性由
稳健混合光子晶体腔设计和制造的补充材料
通过改变横截面积、周期性和填充因子，我们可以对可能的晶胞进行网格搜索。在图 S.1B 中，我们绘制了正文中腔 C 1 的镜像晶胞的完整准 TE 能带图。为了使发射器耦合到腔体，有必要移动能带，使得导模存在于目标频率。这可以通过修改晶胞的周期性来实现，同时保持所有其他参数不变。如图 S.1C 所示，降低孔的周期性会将准 TE 模式移至更高的频率。腔体孔的数量和从镜像区域到腔体的啁啾的函数形式决定了引入的缺陷模式的绝热性。我们使用二次啁啾函数，其中腔体区域中给定晶胞的周期性由下式给出
弱奖励模型将生成模型转换为强大的因果事件提取系统
因果关系边界的固有歧义在评估因果事件提取任务时构成了挑战。传统的会议诸如精确匹配和Bertscore之类的传统会议反映了模型性能，因此我们训练了评估模型以近似人类评估，从而达到了高度的一致性。我们用它们通过提取模型来形成增强学习，以使其与人类的喜好保持一致，并优先使用语义理解。我们通过多PLE数据集成功地探索了我们的方法，包括将在一个数据集中训练的评估者转移到另一个数据集中，以减轻对人类注销数据的依赖。在这种情况下，我们还提出了一种弱至较小的诉讼方法，该方法使用AN-NOTARDATED数据的一部分来训练评估模型，同时仍在训练RL模型中达到高性能。1
朝着蛋白质生成模型的强大评估
蛋白质生成模型的快速发展需要强大的原理方法进行评估和比较。随着新增加复杂性的新模型继续出现，至关重要的是要确保用于评估的指标得到了充分理解和可靠。在这项工作中，我们对常用指标进行系统研究，以评估蛋白质生成模型，重点是质量，多样性和分布相似性。我们在各种条件下检查了这些指标的范围，包括合成扰动和现实世界中的生成模型。我们的分析探讨了不同的设计选择，参数和基本表示模型，揭示了这些因素如何影响度量性能。我们确定了应用这些指标的几个挑战，例如样本量依赖性，对数据分配变化的敏感性以及计算效率的权衡。通过对两个具有控制属性的合成数据集测试指标和最先进的蛋白质发生器的输出，我们可以洞悉每个度量标准的优势，局限性和实际适用性。根据我们的发现，我们为研究人员提供了一组实用建议，以评估蛋白质生成模型时考虑，旨在为蛋白质设计领域的更健壮和有意义的评估实践做出贡献。