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mlcopilot：释放大型语言模型在解决机器学习任务中的力量
机器学习领域（ML）已获得广泛采用，从而使ML适应特定方案的重要性，这仍然是昂贵且不繁琐的。对于解决ML任务的自动化（例如，汽车）的自动化方法通常是耗时的，对于Human Developers来说通常很耗时，很难理解。相比之下，尽管人类工程师具有不可思议的解决方案和理由的能力，但他们的经验和知识通常很少，并且很难通过定量方法来利用。在本文中，我们旨在通过引入一种新颖的框架Mlcopi-批次1来弥合机器智能和人类知识之间的差距，该框架1利用最先进的大语言模型来为新任务开发ML解决方案。我们展示了扩展LLM的能力构成结构化输入的可能性，并对解决新型ML任务进行彻底的推理。我们发现，经过一些专门设计，LLM可以（i）从ML任务的现有经验中观察到（ii）有效的原因，可以为新任务提供有希望的结果。生成的解决方案可直接用于实现高水平的竞争力。
了解在线协作问题解决中的群体互动和认知状态：利用大脑对脑之间的同步数据
引言协作解决问题解决（CPS，以下称）已成为21世纪学习技能的重要特征，并且正在许多领域进行研究（Care等，2012）。CPS涉及两个或两个以上的人共同努力解决问题。这种能力已被认为是教育的关键目标（OECD，2017年）。研究表明，团队成员的CPS技能会影响协作的有效性（Andrews＆Rapp，2015年）。具有至少一个具有高CPS技能的学生的小组表现出更好的学习表现（Andrews-Todd＆Forsyth，2020年）。因此，已经激发了激励的努力来制定相关评估并激活教育改革以提高CPS的有效性（Stadler等，2020）。此外，教育从业人员特别强调需要建立远程合作技能（OECD，2017； Schulze＆Krumm，2017），因为团队已经分配，随着家庭的教育或在家工作已成为规范。因此，如何设计，开发和实施在线CPS活动以改善在线CPS的有效性是当前CPS研究中最重要的主题之一。
使用生成的差异图
神经科学研究的当前重点是使用不同的数据获取方式列举，映射和注释整个脊椎动物大脑中的神经元细胞类型。将这些分子和解剖学数据集映射到公共参考空间中仍然是一个关键挑战。尽管存在几个脑部到ATLA映射工作流程，但它们并不能充分解决现代高通量神经影像学的挑战，包括多模式和多尺度信号，缺失的数据或非参考信号，以及单个变异的几何量化。我们的解决方案是实现一个生成统计模型，该模型描述了一个图像的一系列转换，描述了成像数据的可能性，以及一个最大的框架，用于捕获上述问题的未知参数的后验估计。我们方法中的关键思想是最大程度地减少合成图像量与这些参数的真实数据之间的差异。我们不仅将映射用作“归一化”步骤，我们以空前的方式实施了使用其局部度量变更的工具，以便将其局部度量变更作为几何量化技术和生物学来源的机会。虽然框架用于计算成对映射，但我们的方法特别允许在多模式数据集的链中简化组成。我们将这些方法应用于广泛的数据集中，包括体内和前体内MRI的各种组合，3D STP和最大数据集，2D序列组织学部分以及用于SNRNASEQ的BRAINS和BRAINS，并部分移除了组织。这项工作使整个大脑数据集的大规模集成在现代神经科学中至关重要。我们通过量化细胞密度和跨生物协变量的大脑形状波动的差异表征来显示生物实用性。我们注意到，个体变异的大小通常大于不同样品制备技术之间的差异。为了促进社区可访问性，我们将算法实现为开源，包括基于Web的框架，并实现输入和输出数据集标准。我们的工作建立了一个定量，可扩展和简化的工作流程，以统一一系列多模式的全脑光显微镜数据量，以分为基于坐标的ATLAS框架。
使用并联量子退火解决更大的最大集团问题
Los Alamos国家实验室是一项平权行动/均等机会雇主，由Triad National Security，LLC经营，为美国能源部国家核安全管理局根据合同89233218CNA000001运营。通过批准本文，出版商认识到，美国政府保留了不判有限定的免版税许可，以出版或复制已发表的此捐款形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商根据美国能源部主持的工作确定这篇文章。Los Alamos国家实验室强烈支持学术自由和研究人员发表权；但是，作为一个机构，实验室并未认可出版物的观点或保证其技术正确性。
在现实世界、计算机屏幕和虚拟现实中解决视觉空间问题时的认知努力
1 德雷塞尔大学生物医学工程、科学与健康系统学院，宾夕法尼亚州费城 19104，美国；klr355@drexel.edu（KLR-C.）；at3469@dragons.drexel.edu（AT）；cd3272@drexel.edu（CB）2 巴西联邦大学数学计算与认知中心，圣贝尔纳多杜坎普 09606-405，巴西； joao.sato@ufabc.edu.br 3 德雷塞尔大学艺术与科学学院心理与脑科学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 4 德雷塞尔大学德雷塞尔解决方案研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 5 德雷塞尔大学 AJ 德雷塞尔自闭症研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 6 宾夕法尼亚大学家庭与社区健康系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 7 费城儿童医院伤害研究与预防中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104 * 通讯地址：rd835@drexel.edu (RdSSJ)；hasan.ayaz@drexel.edu (HA)
比较三种深钢筋学习算法用于解决月球着陆器问题的比较
摘要。月球着陆器问题在强化学习领域提出了巨大的挑战，因此需要创建能够在月球表面安全着陆的自主航天器。在这项研究中，研究并检查了三种突出的增强学习算法，即深Q-Network（DQN），Double Deep Q-Network（DDQN）和策略梯度，并进行了检查并检查以解决此问题。最初，将神经网络和Q学习的DQN算法利用以学习最佳着陆政策。通过通过神经网络培训近似Q值，该航天器学会了做出明智的决定，从而成功着陆。随后，使用减轻高估偏差的DDQN算法。利用两个神经网络（一个用于行动选择，另一个用于评估），DDQN可提高稳定性和收敛性，从而产生精致的着陆策略。此外，这项工作探讨了策略梯度方法在此问题中的应用。通过使用梯度上升直接优化策略，该航天器可以最大化累积奖励，从而实现有效而准确的降落。通过广泛的模拟来评估该算法的性能，该模拟涵盖了不同的月球表面条件。结果证明了这些方法的有效性，展示了它们促进成功和燃油效率的航天器登陆的能力。总而言之，这项研究有助于了解Lunar Lander问题的DQN，DDQN和政策梯度算法。这些发现突出了每种算法的独特优势及其在自主航天器上的潜力。这项研究所获得的见解对未来的月球任务中智能着陆系统的发展具有影响，从而推进了航空航天应用中强化学习领域。
求解范围3难题
作者要以按字母顺序为以下个人来审查并提供有关本文早期版本的有价值的反馈和建议：Jennifer Bender（State Street Global Advisors）； Ginevra Berti-Mei（Norges银行投资管理）；丹尼尔·加拉格尔（Daniel Gallagher）（PRI）；帕特里克·杜普莱西斯（Norges Bank Investment Management）；理查德·曼利（Richard Manley）（CPP投资）； Udo Riese（Allianz SE）； Faith Ward（Brunel养老金伙伴关系，IIGCC）。在LSEG，David Harris，Solange Le Jeune，Hannah Layman和Arne Staal也提供了深思熟虑的投入和支持。审稿人以其个人身份提供反馈，不一定认可报告的发现或建议。所有错误和遗漏仍然是作者的唯一责任。
KitBit：用于解决智力测试和数值系列的新型 AI 模型
摘要 — 智力测试的解析度，特别是数字序列的解析度，在 AI 系统的评估中一直备受关注。我们提出了一种名为 KitBit 的新计算模型，该模型使用一组精简的算法及其组合来构建一个预测模型，该模型可以在数字序列中找到潜在的模式，例如智商测试中包含的数字序列和其他复杂得多的数字序列。我们介绍了该模型的基本原理及其在不同情况下的应用。首先，对从各种来源收集的智商测试中使用的一组数字序列进行系统测试。接下来，我们的模型成功应用于用于评估文献中报告的模型的系列。在这两种情况下，该系统都能够使用标准计算能力在不到一秒的时间内解决这些类型的问题。最后，KitBit 的算法首次应用于著名的 OEIS 数据库的完整系列。我们以算法列表的形式找到了一种模式，并在迄今为止数量最多的系列中预测了以下术语。这些结果证明了 KitBit 解决可以用数字表示的复杂问题的潜力。
2023财政年度解决问题的法院年度报告
马里兰州自动记录跟踪（SMART）系统是一个基于Web的数据管理系统，允许收集和标准化与PSC结果相关的数据。SMART为PSC团队成员提供直接访问有关参与者和法院的明智决定所需的信息。SMART是一种多用途工具，用于识别和优先考虑参与者需求，开发有关跨机构可用服务的知识，并立即访问有关参与者身份的信息。此外，单个PSC使用智能数据为当地社区和监督委员会生成演示文稿，向州或联邦利益相关者报告授权的数据，提供结果信息和持续的质量改进活动以认可身体，并评估计划和服务效果。