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问题解决：计划-执行-检查-行动
有效的问题解决需要规划、测试、审查和改进解决方案。计划-执行-检查-行动 (PDCA) 循环是一种提供结构化流程来解决问题的工具。当您需要一个需要有条不紊但反复的过程的问题解决方法时，请遵循以下步骤。正如一个圆圈没有尽头一样，PDCA 循环应该一次又一次地重复，以持续改进。
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与
从根本上理解和解决 RowHammer
我们概述了困扰现代 DRAM（动态随机存储器访问）芯片的 RowHammer 漏洞的最新发展和未来发展方向，几乎所有计算系统都使用 DRAM 芯片作为主存储器。RowHammer 是一种现象，即反复访问真实 DRAM 芯片中的某一行会导致物理上相邻的行发生位翻转（即数据损坏）。自 2014 年最初的 RowHammer 论文发表以来，许多研究都表明，这种现象会导致严重且广泛的系统安全漏洞。最近对 RowHammer 现象的分析表明，随着 DRAM 技术的不断扩展，问题变得越来越严重：较新的 DRAM 芯片在设备和电路级别上更容易受到 RowHammer 的攻击。对 RowHammer 的更深入分析表明，问题有很多方面，因为漏洞对许多变量都很敏感，包括环境条件（温度和电压）、工艺变化、存储的数据模式以及内存访问模式和内存控制策略。因此，设计出完全安全且非常高效（即性能、能耗和面积开销低）的 RowHammer 保护机制已证明非常困难，DRAM 制造商所做的尝试也表明缺乏安全保障。在回顾了利用、理解和缓解 RowHammer 的各种最新进展之后，我们讨论了我们认为对解决 RowHammer 问题至关重要的未来方向。我们主张在两个主要方向上加大研究和开发力度：1）在现场部署的尖端 DRAM 芯片和计算系统中，更深入地了解该问题及其诸多方面；2）通过系统内存协作设计和开发极其高效且完全安全的解决方案。
解决顺式监管法规的路线图
摘要 基因表达受转录因子 (TF) 调控，它们共同读取顺式调控 DNA 序列。“顺式调控密码”——细胞如何解释 DNA 序列以确定何时、何地和表达多少基因——已被证明极其复杂 1,2。最近，功能基因组学检测和机器学习 (ML) 的规模和分辨率的进步使得破译此密码取得了重大进展 3–6。然而，如果仅在基因组序列上训练模型，顺式调控密码可能永远无法解决；同源区域很容易导致对预测性能的高估，而且我们的基因组太短，序列多样性不足以学习所有相关参数。幸运的是，随机合成的 DNA 序列能够测试比我们基因组中存在的大得多的序列空间，而设计的 DNA 序列能够进行有针对性的查询，从而最大限度地改进模型。由于无论 DNA 来源如何，解释 DNA 都使用相同的生化原理，因此基于这些合成数据训练的模型可以预测基因组活动，通常比基于基因组训练的模型更好 7,8 。在这里，我们提供了该领域的展望，并提出了通过结合 ML 和使用合成 DNA 进行大规模并行分析来解决顺式调控代码的路线图。
人工智能：表征与问题解决
• DPLL、CDCL、WalkSAT、GSAT • 确定一个句子是否可满足 • 描述后继状态公理 • 描述和实现 SATPlan（规划为可满足性） • （混合代理）
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与
常规和非常规问题解决
非常规问题解决的目的与常规问题解决不同。常规问题解决涉及解决对日常生活有用的问题（现在或将来），而非常规问题解决仅间接地涉及日常生活。非常规问题解决主要涉及培养学生的数学推理能力并培养对数学是一种创造性活动的理解。从学生的角度来看，非常规问题解决既具有挑战性又很有趣。从规划课堂教学的角度来看，教师可以使用非常规问题解决来引入想法（教学的 SET SCENCE 阶段）；加深和扩展对算法、技能和概念的理解（教学的 MAINTAIN 阶段）；并激励和挑战学生。