XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemadaptive
共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里，我们在基于fMRI的解码神经反馈（DECNEF）的背景下解决了这个问题。可以说，用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异，例如数据分布和实验环境的差异，可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先，我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法，该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明，在神经反馈训练期间，解码器性能有了显着改善，从而增强了学习曲线。然后，我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据，以提供概念证据证据，表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此，通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性，以针对特定的大脑表示，并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。
内源性阿片受体和不良适应性喂养的盛宴或饥荒
在过去的几十年中，研究已经揭示了内源性阿片受体（EOR）在神经回路和喂养中的作用，包括在食物过度或不足食物的州中如何出现此类电路。食物过量或不足食物，虽然并非总是表明不良适应性喂养状态，但在极端时，可以分别导致饮食诱发的肥胖症或神经性厌食症（AN）。肥胖增强了基底神经节中的兴奋性传播，反映了暴露于滥用药物的影响，并被认为最终可以重塑食物的感知价值1-3。食物的价值也偏向4 - 8，基于活性的厌食症（ABA）的小鼠模型揭示了整个大脑的结构和功能适应性9 - 13。这意味着涉及喂养不良适应性喂养状态的脑电路的持续功能障碍，尽管这些电路是如何异常限制的，并且在肥胖和正在进行中正在进行的研究中，这种偏见的相反条件与近距离相反的条件之间的这种变化在多大程度上重叠。我们在这篇综述中的目标是概述围绕健康条件下喂养的EOR调节的经过充分研究的现象，并强调与肥胖症中的EOR功能障碍有关的正在进行的研究领域。我们将探索动物模型和人类研究，并形成关于eors在肥胖症和肥胖症中的作用的假设，强调需要在何处进行其他研究以及领域的潜在未来方向。在这篇叙述性评论中，我们假设eors在与肥胖症和AN有关的大脑区域中高度表达，人类神经影像学研究表明，在肥胖或14-19的个体中，Eors差异表达和/或证明了变化的转移。
使用加固学习设计自适应生产控制系统
抽象的现代生产系统由于客户需求的增加而面临巨大的挑战，导致了复杂的生产系统。通过管理所有操作以优化关键绩效指标的适当生产控制系统来确保竞争行业的运营效率。当前，控制系统主要基于静态和基于模型的启发式方法，需要显着的人类领域知识，因此，不符合ManufacturingCompanies.Data-DrivenReinReinForecrivecompan（RL）的动态环境，显示了CommperlistresultSinapplicationssultsinapplicationssuchassuchashassuchasboard and Commuter Games and Computer Games and Posertans Productions Productions应用程序。本文介绍了RL的设计，以通过在一个复杂的车间派遣订单派遣的现实世界示例来创建自适应生产控制系统。作为RL算法是“黑匣子”的方法，它们本质上禁止全面理解。此外，高级RL算法的经验仍然仅限于单个成功的应用程序，这限制了结果的可传递性。在本文中，我们研究了状态，行动和奖励功能RL设计的性能。分析结果时，我们确定了强大的RL设计。这使RL成为高度动态和复杂生产系统的有利控制系统，主要是在域知识受到限制时。
使用模块化生态系统的自主发现在LHC触发器中进行自适应异常检测
异常检测（AD）代表了一种从根本上进行数据驱动发现的新工具。最初的努力集中在将强大的离线算法调整到这些高通量流系统中，但这种算法应如何适应不断发展的检测器条件的问题仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们引入了一个模块化生态系统，以制定和评估自主发现的策略，其中包含了不同的组件，包括：具有时间依赖性效果的数据集，复杂的触发菜单，实时控制机制和成本感知的优化标准。我们通过使用公共CMS数据集的AD触发器进行了基于强化学习的新基准来说明这一框架，旨在鼓励以社区为导向的发展发展新一代智能和适应性触发器。
物理学促进了学习学习学习成果的clarnning turawards错误
Annalisa Soncini，Emilio Paoooolo访问，Maria Crisina Matteuci，Carlo Tomasetto和Fabrizio Butera这是作者的以下论文访问手稿：Snow，A.，Visittin，E。P.，Matteucci，M。M. M. ＆Butter，F。（2022）。正错误气候促销通过学生对错误的自适应反应学习。<潜水和指导，80，101627。ttps：//doi.org/10.1016/j.learnnstructc.2022.101627最终出版物可用： https://www.sciencedirect.com/science/article/Pii/s09594752222000482?Casa_Token=6RWPa5 ORHEAAAA:TDIZMRSQTW2kbsbsbsbsbsbsblpzvuMxxTTVOS6Zpynolgypypypydp79xamloh EEHRC8UIVG7UIVG7DEY04Y1S通讯作者：A。Soncini心理学系，博洛尼亚大学通过Philippo RE，10，40126 Bologna（BO），意大利Annalisa.soncini2@unbo.it orcid.it： orcid.org/0000-0002-6604-0748合着者：E。P. Visittin人文科学系，费拉拉大学通过Paradiso通过Paradiso 12，44121，Ferrara（FE），意大利ORCID：ORCID.org.org/0000-0000-0000-000-0003-2250-3533-M.C。博洛尼亚大学的Matteuci心理学系通过Philippo RE，10，40126 Bologna（BO），意大利Orcid：orcid.org/0000-0000-0002-8425-7393 C. Tomasetto心理学系，波洛格纳大学Piazza Aldo Moro， 47521 CEESENA（FC），意大利ORCID：orcid.org/0000-0002-1350-1387
动态MMWave网络中自适应用户协会的多代理增强学习
摘要 - 网络密集型和毫米波技术是可以满足移动网络第五代（5G）的能力和数据速率要求的关键推动力。在这种情况下，通过本地观察设计低复杂性政策，但能够适应有关全球网络状态和网络动态的用户关联是一个挑战。实际上，文献中提出的框架需要连续访问全球网络信息，并在无线电环境变化时推荐关联。与这种方法相关的复杂性，这些解决方案不太适合致密的5G网络。在本文中，我们通过设计一种基于多代理增强学习的用户关联的可扩展且灵活的算法来解决此问题。在这种方法中，用户充当独立代理，仅基于其本地观察结果，就会学会自主协调其行动，以优化网络总数。由于代理之间没有直接的信息交换，因此我们还限制了信号开销。仿真结果表明，所提出的算法能够适应无线电环境的（快速）变化，因此与最先进的解决方案相比提供了大量的总和利率增益。
引用Britton，S。和Davidowitz，G。（2023）。黑色素可塑性在热可变环境中的适应性作用。进化生物杂志
利益冲突作者宣布没有利益冲突。作者贡献SB和GD为论文开发了思想和概念。SB进行了实验，数据分析并领导论文的撰写。两位作者都为草稿做出了巨大贡献，并获得了发表的最终批准。致谢我们感谢同事，尤其是Natasha Tigreros博士的评论和讨论，改善了该项目的方向。我们感谢亚利桑那大学的毕业生和专业学生会项目资助。数据可访问性数据和软件代码可在Dryad上找到：doi：10.5061/dryad.b8gtht7j6
小鼠耳机使研究大脑对虚拟现实的反应变得更容易
尽管进行了数十年的研究和众多隐形斗篷原型的出现，但达到了一个空气两栖斗篷，能够实时操纵电磁散射，以与不断变化的景观造成巨大的挑战。障碍是多方面的，从需要复杂的振幅可调式跨面到缺乏能够解决诸如非唯一性和不完整输入等固有问题的智能算法。
合成进化揭示了中和抗体和SARS-COV-2
COVID-19大流行展示了人类免疫系统和SARS-COV-2之间的共同进化种族，反映了进化生物学的红皇后假设。免疫系统产生靶向SARS-COV-2峰值蛋白的受体结合结构域（RBD）的中和抗体，对于宿主细胞的浸润至关重要，而病毒会逃避抗体识别。在这里，我们建立了一个合成的协同进化系统，该系统结合了抗体和RBD变体库的高通量筛选与蛋白质诱变，表面显示和深层测序。此外，我们训练一种蛋白质语言机器学习模型，该模型可以预测抗体逃离RBD变体。合成进化揭示了中和抗体和SARS-COV-2变体的拮抗和补偿性突变轨迹，从而增强了对这种进化冲突的理解。
基于模型的强化学习的实验室实验，用于自适应光学控制
摘要。直接对地球系外行星的直接成像是下一代地面望远镜最突出的科学驱动因素之一。通常，类似地球的系外行星位于与宿主恒星的小角度分离，这使得它们的检测变得困难。因此，必须仔细设计自适应光学（AO）系统的控制算法，以将外部行星与宿主恒星产生的残留光区分开。基于数据驱动的控制方法，例如增强学习（RL），可以改善AO控制的有希望的研究途径。rl是机器学习研究领域的一个活跃分支，其中通过与环境的互动来学习对系统的控制。因此，RL可以看作是AO控制的一种自动方法，在该方法中，其使用完全是交钥匙操作。特别是，已显示基于模型的RL可以应对时间和错误注册错误。同样，它已被证明可以适应非线性波前传感，同时有效地训练和执行。在这项工作中，我们在ESO总部的基于GPU的高阶自适应光学测试台（Ghost）测试台上实施并调整了称为AO（PO4AO）的策略优化的RL方法，在实验室环境中我们证明了该方法的强劲性能。我们的实施允许平行执行训练，这对于天上的操作至关重要。，我们研究了该方法的预测性和自我校准方面。我们为实施开放量有据可查的代码，并指定RTC管道的要求。除了硬件，管道和Python接口潜伏期外，还仅引入了幽灵运行Pytorch的新实现。我们还讨论了该方法的重要超参数以及它们如何影响该方法。此外，本文讨论了潜伏期的潜伏期的来源以及较低潜伏期实现的可能路径。