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打造未来的作战信息中心
战斗信息中心 (CIC) 是美国大多数海军舰艇的战术指挥中心。由于 CIC 需要密集整合水兵和复杂系统以执行其支持的多个同时任务，因此无论是当前设计还是未来设计，遵守人机系统工程和集成原则都至关重要。约翰霍普金斯大学应用物理实验室 (APL) 正努力通过独立研究和开发，强调作战人员和 APL 工程师之间的协作，设想 CIC 技术进步的可能性。通过预测未来作战人员的需求、技能和思维模型；预测未来技术趋势；以及创建灵活、快速的原型环境，APL 希望将海军 CIC 带入未来并帮助保护我们的水兵和国家安全。
利用量子多核学习方法
我们提出了一种采用多个内核的量子投影学习 (QPL) 的理论分析，并通过表征误差分析突出其优势。在先前使用单个基于量子内核的方法的研究基础上，我们进一步研究了一种结合多个高斯内核的量子投影框架，用于低资源口头命令识别。我们的实证结果与我们的理论见解一致，表明基于多个内核的方法可以进一步提高 QPL 的性能。通过利用量子到经典的投影输出嵌入，我们将其与原型网络相结合以进行声学建模。当使用 CommonVoice 中的阿拉伯语、楚瓦什语、爱尔兰语和立陶宛语低资源语音进行评估时，我们提出的方法比循环神经网络和基于单个内核的分类器基线平均高出 +5.28%。
手势引导的户外视觉和语言导航
视觉和语言导航（VLN）任务涉及使用语言命令导航移动性，并在开发自动移动性的接口中应用。在这种情况下，自然的人类交流还构成了手势和凝视等非语言提示。这些手势引导的指示已在人类机器人的互动系统中进行了探索，以有效相互作用，特别是在对象引用表达式中。ever，在户外VLN任务中应对基于手势的表达式的著名差距。为了解决这个问题，我们介绍了一个新颖的数据集，用于带有示范表达式的手势引导的户外VLN指令，并重点介绍了复杂的指令，以重新引导命令输入方式之间进行多跳的推理。此外，我们的工作还包括对收集数据的全面分析以及针对现有数据集的比较评估。
CXCR4和CXCR7在黑色素瘤迁移中的互补作用
对于趋化因子基质细胞衍生因子1（SDF1）的两个已知受体CXCR4和CXCR7在包括黑色素瘤在内的multiple癌症的发育和转移中起作用。CXCR4受体信号传导影响旋近细胞的反应，包括增殖，迁移和转移。CXCR7受体信号传导还可以通过增加增殖来诱导黑色素瘤恶性肿瘤。但是，CXCR7是否直接影响黑色素瘤细胞迁移是未知的。在这里，我们通过Inthibitor并通过siRNA处理来阻止CXCR4和CXCR7受体信号传导。两种方法都通过两种不同的测定有效地降低了黑色素瘤细胞迁移。这些结果表明，CXCR7受体在影响黑色素瘤细胞的迁移能力方面与CXCR4的受体一样相关。这些发现支持通过焦油疗法下调或抑制CXCR7受体可能会受益于黑色素瘤治疗。
![arxiv：2402.01077V2 [CS.LG] 2024年8月13日](/simg/e\e672fe4775405f421b214d0a805be57ec8a0e3a4.webp)
arxiv：2402.01077V2 [CS.LG] 2024年8月13日
电子健康记录（EHR）系统的开发已使大量数字化的患者数据收集。但是，由于其独特的特征，利用EHR数据进行预测建模带来了一些挑战。随着机器学习技术的进步，深度学习已经证明了其在包括医疗保健在内的各种应用中的优势。这项调查系统地回顾了使用EHR数据基于深度学习的预测模型的最新进展。特别是，我们介绍了EHR数据的背景，并提供了预测建模任务的数学定义。然后，我们从模仿的角度对预测性深模型进行了分类和总结。此外，我们提出了与医疗保健中预测建模相关的基准和工具包。最后，我们通过讨论公开挑战并提出承诺的指示来结束这项调查。
多传感器数据融合方法
必须使用推理引擎来组合各种证据（即来自多个组网传感器的信息）并产生目标分类和 ID。图 4 包含了我们基本问题的简单图像。例如，ESM 检测机载平台上有源雷达的辐射。它分析检测到的辐射的属性，即频率、脉冲宽度、脉冲重复间隔等；将这些属性与其库中的属性进行比较；并输出检测到的证据的解释列表。解释列表采用可能的发射器列表的形式，以及可能产生物理证据的相对概率。类似地，对于任何其他组网传感器（例如，NCTR 传感器，如电光成像系统或高分辨率雷达），推理引擎将组合物理证据的所有解释以提供平台分类和 ID。
最新技术 - 2025 年研讨会
Francesca Ronchi «我是一名基础科学家，在攻读博士学位期间在 Federica Sallusto 教授的实验室接受培训，我对多发性硬化症等神经免疫疾病的发病机制产生了浓厚的兴趣。随后，我加入了伯尔尼大学的粘膜免疫学实验室，该实验室由 Kathy McCoy 教授和 Andrew Macpherson 教授领导，在那里我获得了微生物组和粘膜免疫学方面的丰富专业知识。从 2018 年开始，我开始建立自己的研究领域，研究饮食微生物组对宿主生理的影响，首先是作为 Andrew Macpherson 教授团队的高级科学家，从 2021 年开始担任柏林夏里特医科大学副教授的独立研究员。我的实验室研究饮食如何影响肠道微生物群的组成和功能的细胞和分子机制，以及随后中枢神经系统在健康和神经系统疾病条件下的功能，例如多发性硬化症、难治性癫痫和阿尔茨海默病。»
进入供应链中的带有不确定性的供应链中的游戏
摘要。产生不确定性给供应链管理带来了巨大的挑战，这会影响市场供应，从而影响所有供应链方的利益。在一个供应链的背景下，包括零售商和具有随机收益率的潜在供应商，我们研究了产量不确定性对供应商入境决策的影响，以及它如何影响零售商的利润和消费者差。我们发现，产生不确定性的最初会增加进入市场的供应商的数量，然后减少，并且与消费者剩余相关。我们还分析了零售商的购买价格策略如何影响供应商进入市场的决定。我们发现零售商补贴可以提高供应链的性能和协调。此外，当供应商不做并做出生产决策时，补贴合同的形式是生产补贴和剩余补贴的形式。
基于海森堡不确定性的量子启发机器学习
量子计算是一个前沿领域，它利用量子力学原理执行远远超出传统计算机能力的计算。量子计算机利用量子比特，量子比特可以同时存在于多个状态（叠加）中，并通过量子纠缠相互连接。这允许以前所未有的规模进行并行处理，有可能彻底改变密码学、优化和材料科学等领域。物理信息机器学习 (PIML) 将物理定律和原理集成到机器学习模型中，以增强预测能力并提高泛化能力。通过结合量子力学、流体动力学或热力学等领域的约束，PIML 确保模型遵循已知的物理现象，使其在科学计算、工程和环境建模等应用中更加稳健和可解释。量子机器智能的激烈争论可以概括为三个主要方向：