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理解人工智能与……之间相似之处的一种方法
人工智能 (AI) 和神经科学有着悠久的合作历史。日常的社会和经济活动由人工智能支持，人工智能是一项重要的技术。人工智能是当今最受争议的话题之一，而对于人类和人工智能如何变化和重叠，人们似乎并没有达成太多共识。关于道德、医疗保健、农业、教育和可信度等各种相关主题的讨论都带有隐含的人类中心主义和拟人化假设。它极大地支持了日本经济的可持续增长，并为许多社会问题提供了解决方案。人工智能最近受到关注，成为促进美国和欧洲等工业化国家以及中国和印度等发展中国家增长的一种手段。深度神经网络 (DNN) 已成为模拟人类认知并经常产生类似行为的强大而常见的工具，也可以描述为人工智能。例如，由于 DNN 具有受大脑启发的分层计算组织，因此它们似乎以与人类相同的方式对现实世界的图像进行分类。 DNN 是机器学习家族的一个子集，在自动人脸识别和自动驾驶汽车等常见的实际应用中变得越来越有效。格拉斯哥大学心理学和神经科学学院最近在《认知科学趋势》杂志上发表了一项新研究，该研究采用一种方法来了解人类大脑及其 DNN 模型是否以相同的方式识别事物，使用可比较的计算步骤。关键词：人工智能、人脑、技术、相似性、医疗保健、教育、农业。《应用药学科学与研究杂志》，（2024 年）；DOI：10.31069/japsr.v7i3.03
Citation: Simian CHEN, Binxin DAI, Dandan ZHANG, Yuexin YANG, Hairong ZHANG, Junyu ZHANG, Di LU, Caisheng WU, Advances in intelligent mass spectrometr
[摘要]天然药物（NMS）对于治疗人类疾病至关重要。在体内有效地表征其生物活性成分一直是NM研究中的重点和挑战。高性能液相色谱高分辨率质谱（HPLC-HRMS）系统具有高灵敏度，分辨率和精度，用于进行NMS的体内分析。但是，由于NMS的复杂性，常规数据获取，采矿和处理技术通常无法满足体内NM分析的实际需求。在过去的二十年中，已经开发了基于各种原理和al-gorithms的智能光谱数据处理技术，并应用于体内分析。因此，通过依靠这些技术而无需更改仪器硬件，通过依靠这些技术来取得改进。这些改进包括增强的仪器分析灵敏度，扩展的复合分析覆盖率，智能识别和对体内化合物的非目标的表征，为研究NMS的体内代谢以及筛选药理学活性成分提供了有力的技术手段。本综述总结了过去二十年中报道的Intelem MS数据处理技术的NMS体内分析策略的研究进度。它讨论了复合结构的差异，生物样品之间的变化以及人工智能（AI）神经网络算法的应用。此外，该评论还提供了对NMS体内跟踪潜力的见解，包括筛选生物活性成分和鉴定Phar-Macokinetic Markers。目的是为NMS的体内分析提供新技术的整合和开发。
NPS 关于披露学术工作中生成式 AI 使用的指导国防部关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，希望学生和作者标记在生成式 AI 的帮助下生成的文档。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向您的读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也要包含简短的描述性披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
NPS 关于在学术工作中披露生成式 AI 使用的指导 DoD 关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，期望学生和作者对在生成式 AI 帮助下生成的文档进行标记。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中也正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也请包含简短、描述性的披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
网络空间与太空的相似之处、不同之处和……
网络空间和太空都是新的国家安全前沿，模糊了传统的边界、主权和防御战略观念。两者的历史都始于情报活动，而非作战领域，并且都与其情报起源密切相关。两者最初也都由政府主导，但现在越来越成为重要的商业活动，美国军方越来越多地转向私营部门提供许多网络空间和太空服务。两者都可以通过技术熟练的劳动力使用先进技术来实现。然而，尽管太空和网络空间在许多方面相似，但它们之间也存在差异。太空是我们地球环境中自然发生的一部分，而网络空间是人造现象。基于空间的系统通常需要大量的资本支出，而网络空间运营所需的资本支出则要少得多。网络空间与太空之间的这些相似之处和差异给美国带来了若干国家安全问题。
fast：在黑盒生成模型中弱学习的功能相似性阈值
摘要 - 强调对深层生成模型的调节，这是由于与隐私和遵守监管框架有关的关注所升级，强调了对这些模型的精确控制机制的必要需求。这种紧迫性尤其强调，在这种情况下，生成模型产生的输出涵盖了可观的，令人反感的，令人反感的或可能有害的内容。在响应中，已经出现了机器，以选择性地忘记特定的知识或从预训练的模型中删除不良数据子集的影响。但是，现代机器未学习方法通常会在学习过程中访问模型参数和架构细节，这并不总是可行的。在多种下游任务中，这些模型充当黑框系统，具有无法访问的预训练参数，体系结构和训练数据。在这种情况下，过滤不需要的输出的可能性成为一种实用的选择。我们提出的方法功能特征意识相似性阈值（快速）通过系统地编码潜在空间中不需要的特征来有效地抑制不希望的输出。我们采用用户标记的正和负样本来指导此过程，利用潜在空间固有的能力来捕获这些不受欢迎的表示形式。在推断期间，我们使用潜在空间中的此确定的表示形式来计算带有新采样的潜在向量的投影相似性指标。随后，我们精心应用一个阈值以从输出中排除不可用的样品。我们的实施可从https://github.com/subhodip123/weak-unlearning-gan-gan
以人为中心的意识无人机轨迹计划在搜救任务中采用多目标加固学习，并基于AHP和基于相似性的经验重播*
摘要 - 将无人驾驶汽车（UAV）整合到搜救（SAR）任务中提出了提高运营效率和有效性的有前途的途径。但是，这些任务的成功不仅取决于无人机的技术能力，还取决于他们的接受和与人类在地面上的互动。本文探讨了以人为中心因素对SAR任务的无人机轨迹计划的影响。我们介绍了一种基于分析层次结构过程增强的强化学习和基于新颖的相似性的经验重播，以优化无人机轨迹，平衡运营目标与人类舒适性和安全考虑因素。另外，通过一项全面的调查，我们研究了性别线索和拟人化设计对无人机设计对公众接受和信任的影响，从而揭示了对SAR中无人机互动策略的重大影响。我们的贡献包括（1）无人机轨迹计划的增强学习框架，该框架动态整合了多目标考虑因素，（2）对人类对性别和拟人化无人机的看法在SAR上下文中的分析，（3）基于相似性的经验重播的应用，以在复杂的SAR场景中提高学习效率。这些发现为设计无人机系统提供了宝贵的见解，这些系统不仅在技术上熟练，而且还与以人为本的价值观保持一致。
使用机器学习的相似图像查找器
摘要：Internet和个人设备上数字图像的扩散产生了对有效图像检索系统的紧迫需求。本文提出了使用机器学习技术来应对这一挑战的类似图像查找器（SIF）。该系统采用特征提取方法（例如卷积神经网络（CNN））的组合来捕获图像的视觉特征。然后使用降低降低技术（如T-分布式随机邻居嵌入（T-SNE）或主成分分析（PCA））将这些特征映射到较低的空间中。结果表示可以有效地比较和检索视觉上相似的图像。此外，可以在大型数据集上培训系统，以学习跨各种图像类型和域的概括性特征。实验结果证明了所提出的SIF在准确有效地检索视觉相似图像方面的有效性。此外，还讨论了系统在图像搜索引擎，内容建议系统和数字资产管理中的可扩展性和潜在应用。
90。轴和其他类似粒子
在本节中，我们列出了耦合 - 强度和质量限制，用于轻度中性标量或伪级玻色子，这些玻色子薄弱于正常物质和辐射。这种玻色子可能是由全球u（1）对称性的弹性破裂引起的，导致无质量的nambu-goldstone（ng）玻色子。如果已经在拉格朗日中已经存在一个小的显式对称性破裂，或者由于量子效应（例如异常），玻色子会获得质量，被称为伪NG玻色子。典型的例子是轴（a）[1-4]和Mapoarons [5，6]，分别与自发损坏的Peccei-Quinn PQ和Lepton-number对称性相关。轴也可能在额外的尺寸构造中出现，因为在内部歧管上压实的高维规范的零模型；在这种情况下，对轴突质量没有局部贡献是由于较高维度的对称性[7，8]。
金融合成数据生成的生成对抗网络：评估统计相似性和质量评估
摘要：生成合成数据是一项复杂的任务，需要准确复制原始数据元素的统计和数学属性。在财务，利用和传播实际数据进行研究或模型开发等部门中，由于包含敏感信息，可能会带来很大的隐私风险。此外，真实的数据可能很少，尤其是在获得足够，多样和高质量数据的专业领域很困难或昂贵。这种稀缺性或有限的数据可用性可以限制机器学习模型的培训和测试。在本文中，我们解决了这一挑战。尤其是，我们的任务是合成具有与股票市场的输入数据集相似的数据集。输入数据集是匿名的，由很少的列和行组成，包含许多不一致之处，例如缺失的行和重复项，其值不标准化，缩放或平衡。我们探讨了一种深入学习技术的生成对抗网络的利用，以生成合成数据并评估其质量与输入库存数据集相比。我们的创新涉及生成模仿输入元素的统计属性的人工数据集，而无需透露完整的信息。例如，合成数据集可以捕获原始数据集中观察到的股票价格，交易量和市场趋势的分布。生成的数据集涵盖了更广泛的方案和变化，使研究人员和从业人员能够探索不同的市场状况和投资策略。这种多样性可以增强机器学习模型的鲁棒性和概括。我们根据平均值，相似性和相关性评估我们的综合数据。
基于邻里覆盖范围和相似性的自动驾驶汽车的几个场景测试
摘要 - 在大规模部署之前，必须调查和评估自动驾驶汽车（AV）的安全性能。实际上，特定AV的测试场景数量受到严格限制的预算和时间受到严格限制。由于严格限制的测试施加的限制，现有的测试方法通常会导致明显的不确定性或难以量化评估结果。在本文中，我们首次提出了“少数测试”（FST）问题，并提出了一个系统的框架来应对这一挑战。为了减轻小型测试方案集中固有的可观不确定性，我们将FST问题作为优化问题，并根据社区覆盖范围和相似性搜索测试方案集。具体而言，在AVS设置的测试方案更好的概括能力的指导下，我们动态调整了该集合以及每个测试方案对基于覆盖范围的评估结果的贡献，利用了替代模型（SMS）的先前信息。通过SMS上的某些假设，建立了评估误差的理论上上限，以验证给定数量有限的测试中评估准确性的充分性。与常规测试方法相比，剪切方案的实验结果表明，我们方法的评估误差和方差显着降低，尤其是对于对场景数量严格限制的情况。索引术语 - 射击测试，自动驾驶汽车，SCENARIO覆盖范围，测试方案集