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摇滚纸剪辑播放：超越赢/失去
摘要：这项研究研究了玩家在顺序对抗游戏中使用的策略。我们以岩石剪辑器（RPS）游戏为例，并在两个实验中跑了玩家。第一个实验涉及两个人，他们一起打了100次RP。重要的是，我们在RPS中的收益设计使我们能够区分使用随机策略的参与者与使用NASH策略的参与者。我们发现参与者并不与NASH策略一致，而是他们的行为更接近随机。此外，对参与者的顺序行动的分析表明了基于周期的行为：一些参与者的行为与他们过去的结果无关，有些行为遵循了众所周知的赢家/损失改变策略，而另一些则表现出了赢 - 更改/丢失的现场行为。要了解与结果相关的动作的顺序模式，我们设计了涉及特定变更动作的概率计算机算法（即，根据过去的直接结果降级或升级）：赢得冠军/损失/损失 - 损失式（WDLS）或Win-Stay/Winsay/wine-stay/lose升级/损失级别（WSLU）（WSLU）策略。实验2对人类玩家使用了这些策略。我们的发现表明，参与者遵循了针对WDLS算法的打盘策略，以及针对WSLU算法的损失变化策略，而他们在使用升级/降级方向方面很难使用，这表明人类检测和对抗Algorithm的动作能力有限。综上所述，我们的两个实验表明了序列策略的多样性，在这种对抗性情况下，获胜/损失变化策略并未描述大多数人参与者的动态行为。
利用量子剪刀实现长距离连续变量量子密钥分发
量子密钥分发 (QKD) [1–3] 解决了两个用户之间共享密钥的问题。此类密钥可用于安全通信。尽管原始 QKD 协议 [2–5] 依赖于在离散量子态（如单光子的偏振）中对经典信息比特进行编码，但人们也可以利用连续变量 QKD (CV QKD) 协议，其中比特在光的正交相位上进行编码 [6–9]。尤其是，CV QKD 系统的最新进展使其与传统的离散变量系统 [10, 11] 处于竞争地位。例如，与需要单光子探测器的离散变量 QKD 协议相反，CV QKD 使用相干测量方案（如同差和/或异差检测）来测量光正交相位，与高速率相干电信系统兼容 [12–14]。此外，与大都市区域相比，CV QKD 协议在短距离内是更好的选择 [11]。然而，一旦涉及长距离，CV QKD 就有其自身的挑战来与离散变量 QKD 竞争 [15]。本文研究了如何通过使用现实的非确定性放大来增强 CV QKD 系统中的安全距离 [16]。提出的提高 CV QKD 协议速率与距离性能的解决方案之一是使用无噪声线性放大器 (NLA) [16，17]。众所周知，确定性放大不可能无噪声 [18]。NLA 只能以概率方式工作。这不可避免地会将密钥速率降低一个与 NLA 成功率相对应的倍数，这意味着，在短距离内，使用 NLA 可能没有好处。然而，由于信噪比的提高，密钥率可能会在长距离上增加。也就是说，虽然我们可用于密钥提取的数据点数量较少，但其余点的质量也可能很高，这样就可以提取出更多的密钥位。这已在理论上得到证明，方法是将 NLA 视为一个概率性的、但无噪声的黑匣子，其中成功概率的上限为 1 /g 2，其中 g 是放大增益 [16]。当我们将上述理想的 NLA 替换为提供类似 NLA 功能的现实系统时，情况可能会大不相同。
Genie® 板材剪刀锂电池
锂电池有任何特殊的回收要求吗？有任何报废处理计划吗？对环境有影响吗？全球都有锂离子回收基础设施，我们的供应商（符合所有法规）也可以管理。但是，处理由机器所有者负责。无需浇水，锂离子电池组也不会出现电解液“泄漏”，比其他电池更环保。
使用人工智能检测石头、剪刀、布游戏中的人类行为模式
作为娱乐工具，电脑游戏是世界上的重要现象，被认为是一种流行的媒介、一种有效的教育解决方案和一项可观的经济资源。本文使用多层感知器 (MLP) 神经网络来检测石头、剪刀、布游戏中的人类行为模式。人工神经网络 (ANN) 与人脑的相似性是本研究的主要动机。使用 MATLAB 软件实现网络代码。这些代码包括两个阶段：1) 训练 ANN 学习考虑四十种游戏的人类行为模式。2) 通过进行十场游戏与人类进行真实对战。在网络实施后，研究了其在检测人类行为模式方面的有效性。对 40 人（20 名女性和 20 名男性）进行了网络测试。每位选手分三个阶段使用目标网络进行比赛。本研究结果显示，配备MLP神经网络的计算机在60场比赛中的获胜率为男性57.5％，女性60.8％。而没有神经网络且使用随机选择的计算机在60场比赛中的获胜率为男性52.5％，女性42.5％。
发夹和剪刀 - 为大众提供非基因编辑的同种异体 CAR-T 细胞疗法 David Gilham Celyad Oncology 首席科学官
概述 两种嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法获批用于治疗 B 细胞恶性肿瘤，凸显了细胞免疫疗法在提供令人印象深刻的持久临床反应方面的潜力 1 。这些产品本质上是自体的，涉及从患者身上收集用于制造 CAR T 细胞的免疫细胞。一旦生产出来，这些 CAR T 细胞就会作为临床产品重新注入患者体内。然而，自体疗法面临着重大挑战，包括产品生产时间（目前需要数周），在此期间患者的病情可能会恶化，以及起始材料的质量高度不稳定，这可能导致制造失败。同种异体 CAR T 细胞疗法是一种现成的方法，可以在需要时进行管理，是理想的解决方案。这种方法从健康供体中生成细胞，形成一个 CAR T 细胞库，可根据需要使用。同种异体 CAR T 的关键挑战是克服与同种异体 CAR T 细胞识别健康患者组织相关的毒性。这是由 T 细胞受体 (TCR) 介导的。破坏 TCR 是所有当前同种异体 CAR-T 策略的基础 2 。发夹和剪刀目前，用于生成同种异体 CAR-T 的基因编辑技术处于临床开发的早期阶段。不同的基因编辑方法都是基于切割编码 TCR 的基因之一内的基因组，从而永久性地降低整个 TCR 复合物的表达。虽然是一种优雅的方法，但由于潜在的产品安全问题，这种剪刀策略一直难以进入临床测试阶段——主要是确保在基因编辑过程中没有“脱靶”基因组切割 3 。或者，在 mRNA 水平上靶向基因表达不涉及切割基因组，并避免危及基因组完整性。为了实现这种 mRNA“编辑”，Celyad Oncology 采用了短发夹 RNA (shRNA)，这是一种几十年来用于敲低基因表达的方法 4 。该方法涉及使用具有与目标基因互补序列的 shRNA。换句话说，靶向 shRNA 可以通过干扰 mRNA 而不是切割基因组 5 来特异性降低所需蛋白质（如 TCR 复合物）的水平。其中的核心是一体化载体方法。只需一步，将单一试剂（载体）引入健康供体 T 细胞，即可同时产生 T 细胞中的所有元素，这些元素可以将 T 细胞重定向到肿瘤（CAR）、消除 TCR（shRNA）并提供一个手柄，使修饰的细胞可以在制造过程中富集（标记物）。同种异体 CAR T 细胞平台中的 shRNA CD3z 亚基为 TCR 提供主要信号功率，从而激活和参与 T 细胞杀伤能力。通过选择最佳 shRNA 和工艺开发，靶向 CD3z 可使原代 T 细胞上的 TCR 持续高水平敲低，达到与基因编辑 CD3z 基因时相同的水平（图 1A）。从功能上讲，这与这些细胞无法对有丝分裂刺激（又称 TCR 驱动的 T 细胞活化；图 1B）作出反应以及当这些细胞被注入黄金标准体内测试模型时相应没有毒性有关（图 2A、B）。有趣的是，shRNA 靶向 T 细胞的持久性比 CRISPR-Cas9 基因的持久性要长得多
多人工智能在反复的石头剪刀布游戏中与人类竞争并获胜
预测和建模人类行为并在人类决策过程中发现趋势是社会科学的主要问题。石头剪刀布（RPS）是许多博弈论问题和现实世界竞赛中的基本战略问题。找到击败特定人类对手的正确方法是一项挑战。在这里，我们使用基于一个固定记忆长度的马尔可夫模型的 AI（人工智能）算法（简称“单 AI”）在迭代的 RPS 游戏中与人类竞争。我们通过结合许多具有不同固定记忆长度的马尔可夫模型（简称“多 AI”）来建模和预测人类竞争行为，并开发具有可变参数的多 AI 架构以适应不同的竞争策略。我们引入了一个称为“焦点长度”（一个正数，例如 5 或 10）的参数来控制我们的多 AI 适应对手策略变化的速度和灵敏度。焦点长度是多 AI 在确定哪个单 AI 具有最佳性能并应该选择进行下一场比赛时应该查看的前几轮次数。我们与 52 位不同的人进行了实验，每个人都与一个特定的多 AI 模型连续下注 300 轮，并证明我们的策略可以战胜 95% 以上的人类对手。
纸摇滚剪裁：探索玩家策略的动态
这项研究有助于理解对抗性重复相互作用中动态决策行为的理解。使用众所周知的竞争游戏，在两人实验中，我们在许多试验中成对地收集了重复游戏的数据。我们设计了一个payo矩阵，使我们能够从随机行为中分解最佳（NASH）行为。我们的分析表明，参与者与NASH或随机不一致。我们也没有找到文献中建议的环状行为的证据。有趣的是，人类行为是非常异构的。虽然有些球员遵循常见的“赢 /失速”启发式，但许多其他玩家也遵循“换档 /输掉式停车”启发式启发式。< / div>我们总结了我们的结论，以研究对抗情况下的行为动态。
