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ECDA EDCA ECDA研究员计划：与ECDA紧密合作，以推动该行业的质量改进，开发整个部门的资源，启发并促进当前和下一代幼儿领导者的专业发展。ECDA EDCA ECDA研究员计划：与ECDA紧密合作，以推动该行业的质量改进，开发整个部门的资源，启发并促进当前和下一代幼儿领导者的专业发展。
vendi分数的表兄弟：一个基于相似性的科学和机器学习的多样性指标
准确地测量多样性对于许多科学领域，包括机器学习（ML），生态学和化学。vendi评分是作为基于一般相似性的多样性度量的引入的，该度量通过利用Quantum统计力学的思想来扩展Q = 1的山丘数量。与生态学中的许多二维化指标相反，vendi得分的相似性得分，并且不需要对集合中该类别的普遍性的了解来评估多样性。但是，Vendi分数在给定的集合中以与项目的患病率成正比的敏感性对待每个项目。这是在项目患病率存在重大失衡的设置中是不可取的。在本文中，我们使用相似性扩展了其他山丘，以在分配对稀有物品或常见项目的敏感性方面具有灵活性。这导致了一个多样性指标的家族 - Q的vendi得分与Q顺序不同的敏感性，可用于多种应用。我们在合成控制的环境中研究得分的特性，在该环境中，地面真实多样性是已知的。然后，我们通过vendi采样来测试VENDI评分在改善分子模拟中的效用。最后，我们使用分数来更好地了解记忆，重复，多样性和样本质量的生成模型的行为。
llm增强语义相似性指标...
在这项研究中，我们利用LLM来增强语义分析并为文本开发相似性指标，以解决传统无监督的NLP指标（如Ruge和Bleu）的局限性。我们开发了一个框架，其中LLM（例如GPT-4）用于放射学报告的零摄影文本标识和标签生成，然后将标签用作文本相似性的测量值。通过在模拟数据上测试提出的框架，我们发现GPT-4生成的标签可以显着提高语义相似性评估，而得分比传统的NLP指标更与临床基础真理紧密相符。我们的工作证明了使用LLMS对高度专业域的半定量推理结果对文本数据进行语义分析的可能性。虽然实施了用于放射学报告相似性分析的框架，但它的概念也可以扩展到其他专业领域。
以人为中心的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。
补充婴儿配方和人类母乳在调节婴儿菌群组成和功能体外表现出相似的模式
摘要：健康母乳喂养的婴儿的肠道菌群通常以双歧杆菌为主。为了模仿母乳喂养的婴儿的微生物群，现代配方是用生物活性和生物生成成分加强的。这些成分促进了婴儿的最佳健康和发展以及婴儿菌群的发展。Here, we used INFOGEST and an in vitro batch fermentation model to investigate the gut health-promoting effects of a commercial infant formula supplemented with a blend containing docosahexaenoic acid (DHA) (20 mg/100 kcal), polydextrose and galactooligosaccharides (PDX/GOS) (4 g/L, 1:1 ratio), milk fat globule membrane （MFGM）（5 g/L），乳铁蛋白（0.6 g/L）和动物双歧杆菌亚种。乳酸，BB-12（BB-12）（10 6 CFU/G）。使用三个健康婴儿的粪便接种，我们评估了菌群的变化，生成效应以及补充测试配方的短链脂肪酸（SCFA）产生的短链脂肪酸（SCFA），并将其与从未含有的碱基配方和母乳对照中获得的数据进行了比较。我们的结果表明，即使在配方的含量消化之后，补充配方仍然可以保持其生物活性并调节婴儿的微生物群组成，促进更快的双歧杆菌生长并刺激SCFA的产生。因此，可以得出结论，含有生物活性混合物的测试配方会促进婴儿肠道菌群和SCFA概况，但与母乳喂养婴儿的测试配方相似，但并不相同。
分析IOV和IOFV之间的差异和相似性
摘要：车辆互联网（IOV）和飞行器互联网（IOFV）是智能运输系统不可或缺的组成部分，有可能改变我们移动人民和商品的方式。尽管IOV和IOFV都有提高运输效率，安全性和可持续性的共同目标，但它们具有独特的特征并面临独特的挑战。迄今为止，现有文献主要集中在IOV或IOFV的特定方面，但是比较和对比这两个领域的全面审查仍然缺乏。本评论论文旨在通过对IOV和IOFV系统之间的主要差异进行深入分析来解决这一差距。审查将检查与两个领域相关的技术组件，网络基础架构，通信协议，数据管理，目标，应用程序，挑战和未来趋势。此外，本文将探讨人工智能，机器学习和区块链等技术的潜在影响。最终，本文旨在在运输系统及其他地区的背景下对这些技术的含义和潜力有更深入的了解。
患者相似性网络（CHDMAP）预测先天性心脏外科手术后的结局：发展和验证研究
背景：尽管基于证据的医学提出了个性化的护理，以考虑最好的证据，但在许多实际临床情况下，它仍然无法解决个人治疗，因为情况的复杂性不适用可用的证据。“基于医学的证据”（MBE）提出了大数据和机器学习技术，以从现实世界中的临床实践中从适当匹配的患者中得出治疗反应。但是，将这个概念框架转化为实践中仍然存在许多挑战。目的：本研究旨在将MBE概念框架从技术上转化为实践，并评估其在先天性心脏病（CHD）手术后为结果提供一般决策支持服务的表现。方法：收集了4774个CHD手术的数据。使用自然语言处理技术从每个超声心动图报告中提取了总共66个指标和所有诊断。结合了一些基本的临床和手术信息，每个患者之间的距离通过一系列计算公式进行测量。受结构映射理论的启发，不同维度之间距离的融合可以由临床专家调节。除了支持直接类似推理外，还可以基于类似患者来构建机器学习模型以提供个性化的预测。提出并开发了一个名为CHDMAP的CHD的患者相似性网络（PSN），以根据MBE方法提供一般决策支持服务。结果：使用256例CHD病例，对2种不同类型的术后预测预测任务进行了评估：二进制分类任务，以预测术后并发症和多个分类任务，以预测机械通风持续时间。与3位临床医生的平均表现相比，PSN提供的大多数相似患者的简单民意调查可以实现更好的预测结果。使用从PSN获得的类似患者构建逻辑回归模型可以进一步改善这两个任务的性能（接收器操作角色下的最佳区域 -
在类似于可待因，曲马多和吗啡的化合物筛选中，具有更好的药效和药代动力学曲线
阿片类药物在怀孕的母亲中的使用会导致以中枢神经系统症状（例如高螺距哭泣）为特征的婴儿的新生儿戒毒综合征，从而缩短了婴儿的睡眠时间，而在喂养，震颤和肌肉张力的增加之后。代谢，呼吸系统和血管舒适系统在造成高温，打喷嚏和频繁打哈欠的婴儿中也受到影响。git症状，例如呕吐和松散的凳子（Proctor-Williams，2018年）。在子宫内暴露于阿片类药物的婴儿导致大脑流向大脑的脑血流增加，这会引起神经外疗法期间的危险。胎儿脑发育受到影响，这会导致产前阿片类药物暴露的婴儿的神经异常[1]。
ChatGPT 和其他类似系统是现代的吗？
封面脚注 封面脚注 * 研究由美国空军研究实验室和空军人工智能加速器部赞助，并根据合作协议编号 FA8750-19-2-1000 完成。本文件中的观点和结论均为作者的观点和结论，不应被解释为代表空军部或美国政府的官方政策（无论是明示的还是暗示的）。美国政府有权为政府目的复制和分发重印本，无论此处有任何版权声明。作者谨向麻省理工学院的 Peter Michaleas、Vijay Gadepally 博士、Khadijah Amor Mouton、Andreas Mershin 博士和 Alexander Pentland 教授、萨福克大学法学院的 Theodore Brothers 以及渥太华大学法学院的 Anthony R. Daimsis 教授（FCIArb）表示感谢，感谢他们提供的宝贵反馈。** Dimitrios Ioannidis，Esq.是位于波士顿的 Roach, Ioannidis & Megaloudis, LLC 的合伙人、创新模拟法庭 (www.innovationmoot.com) 的创始人以及 OsmoCosm 的联合创始人，OsmoCosm 是一个支持新兴嗅觉技术并促进嗅觉数据合乎道德地收集和使用的非营利性智库。(www.osmocosm.org)。他还是 www.Mycohab.com 的核心团队成员，该公司利用菌丝体技术从实验室到市场开发一种创新的方式来建造经济适用房，并在此过程中创造就业机会、促进粮食安全并恢复纳米比亚当地的生态系统。他最近撰写了一篇法律评论文章，探讨人工智能是否会根据《联邦仲裁法》取代仲裁员。请参阅 Dimitrios Ioannidis，《人工智能会根据《联邦仲裁法》取代仲裁员吗？》，28 RICH。J.L.& TECH。505 (2022)。他获得了波士顿大学法学院的法学博士学位和波士顿大学的经济学和政治学学士学位。请参阅 Dimitrios Ioannidis，LINKEDIN，https://www.linkedin.com/in/dimitrios- ioannidis-4783258/ [perma.cc/JU2W-C474]。*** Jeremy Kepner 博士是麻省理工学院林肯实验室超级计算中心 (LLSC) 的负责人和创始人，也是麻省理工学院-空军人工智能加速器的创始人。其他任命包括麻省理工学院数学系和麻省理工学院连接科学。Kepner 博士于 1991 年获得普林斯顿大学天体物理学博士学位和波莫纳学院天体物理学学士学位。她承担了本文部分内容的初始起草任务。Kepner 博士的研究成果在数百篇同行评审论文中有所描述，涉及计算、科学和数学。请参阅 Jeremy Kepner 博士（超级计算中心负责人兼创始人），http://www.mit.edu/~kepner [perma.cc/X8ER-R47A]。**** Andrew Bowne 博士是现役空军军法官，目前担任空军部 - 麻省理工学院人工智能加速器的首席法律顾问。Bowne 博士是数十篇文章、书籍章节和政策的作者，重点关注法律和技术的交叉领域，包括知识产权、政府合同和道德。他获得了阿德莱德大学的博士学位、军法总检察院的合同和财政法专业法学硕士学位、乔治华盛顿大学法学院的法学博士学位以及佩珀代因大学的政治学学士学位。请参阅 Andrew Bowne，领英，https://www.linkedin.com/in/andrew-bowne-8b9918b0/ [perma.cc/AB6T-AU4J]。***** Harriet S. Bryant 是萨福克大学法学院三年级学生，也是《萨福克跨国法律评论》的首席评论编辑。
超越几何：将神经回路中的计算时间结构与动态相似性分析进行比较
我们如何判断两个神经网络是否在特定计算中使用相同的内部过程？这个问题与神经科学和机器学习的多个子领域有关，包括神经人工智能、机械可解释性和脑机接口。比较神经网络的标准方法侧重于潜在状态的空间几何形状。然而，在循环网络中，计算是在动态层面实现的，两个执行相同计算且具有相同动态的网络不必具有相同的几何形状。为了弥合这一差距，我们引入了一种新颖的相似性度量，可在动态层面比较两个系统，称为动态相似性分析 (DSA)。我们的方法包含两个部分：利用数据驱动动态系统理论的最新进展，我们学习一个高维线性系统，该系统可准确捕捉原始非线性动力学的核心特征。接下来，我们使用 Procrustes 分析的新颖扩展来比较通过此嵌入的不同系统，该扩展解释了矢量场在正交变换下如何变化。在四个案例研究中，我们证明了我们的方法可以解开共轭和非共轭循环神经网络 (RNN)，而几何方法则存在不足。我们还表明，我们的方法可以以无监督的方式区分学习规则。我们的方法为比较分析神经回路中计算的基本时间结构打开了大门。