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目标导向设计代理：将视觉模仿与一步前瞻优化相结合以实现生成设计
工程设计问题通常涉及大型状态和动作空间以及高度稀疏的奖励。由于无法穷尽这些空间，因此人类利用相关领域知识来压缩搜索空间。深度学习代理 (DLAgents) 之前被引入使用视觉模仿学习来模拟设计领域知识。本文以 DLAgents 为基础，并将其与一步前瞻搜索相结合，以开发能够增强学习策略以顺序生成设计的目标导向代理。目标导向的 DLAgents 可以采用从数据中学习到的人类策略以及优化目标函数。DLAgents 的视觉模仿网络由卷积编码器 - 解码器网络组成，充当与反馈无关的粗略规划步骤。同时，前瞻搜索可以识别由目标指导的微调设计动作。这些设计代理在一个无约束桁架设计问题上进行训练，该问题被建模为一个基于动作的顺序配置设计问题。然后，根据该问题的两个版本对代理进行评估：用于训练的原始版本和带有受阻构造空间的未见约束版本。在这两种情况下，目标导向型代理的表现都优于用于训练网络的人类设计师以及之前反馈无关的代理版本。这说明了一个设计代理框架，它可以有效地利用反馈来增强学习到的设计策略，还可以适应未见的设计问题。[DOI：10.1115/1.4051013]
可再生能源的预先决定制定
本文提出了一种综合方法，用于以具有成本效益和实时方式使用存储设备来管理和稳定风能/太阳能农场的产出。我们考虑了可再生农场应确定电池收取或从可再生能源能力输出中具有随机且随时间变化的性质的电池中收取的能量的问题。我们的方法具有基于功能主成分分析的非侧重决策框架的无缝集成以及一个基于功能性主体组件分析的顺序非参数预测模型。我们算法的一个关键功能是，它可以在滚动范围内量化成本，在滚动范围内，随着新数据的获取，预测和决策都可以随时更新。我们的技术在加利福尼亚ISO数据集上进行了测试。案例研究提供了概念验证，既强调了我们前瞻性框架的好处又易于实施。
新颖的精神活性物质：保持领先于曲线
使用三倍四极杆MS/MS进行定量分析的通用模式。这些系统的MRM功能提供了选择性和敏感的定量，其检测的最低限制，出色的可重复性和线性范围。使用MRM比率是一种具有高置信度的化合物的方法，其中包括量词和预选赛MRM过渡的比率。尽管MRM检测的选择性很高，但由于矩阵信号的干扰，总是存在假阳性发现的风险。使用QTRAP®功能，在增强的产品离子（EPI）实验中获取完整的扫描MS/MS数据，可以搜索质谱库，并可以显着提高识别信心。因此，三倍四极杆和QTRAP系统功能的组合允许在单个LC运行中使用MS/MS光谱进行量化和识别。
医疗保健领域的人工智能：未来的医疗、法律和道德挑战
3. 议会大会注意到，科学界已敦促公众就人工智能在医疗保健领域的应用影响展开辩论，并强调所有利益相关方都需要承担更多责任。包括议员在内的国家、欧洲和国际层面的政策制定者必须更好地了解人工智能技术在医疗保健领域的设计、开发和部署所固有的广泛风险、社会经济影响和机遇，以便寻求务实的改进并提出适当的监管方案，通过法律和道德框架确保充分尊重人类尊严和权利——尽可能在全球范围内。这需要采取协作、多学科的方法来定义医疗保健领域与人工智能相关的风险和挑战。
过渡中的电力系统 - 电力安全的挑战和机遇
国际能源机构（IEA）成立于1974年，目的是帮助协调对石油供应中断的反应。尽管石油并不是曾经是全球经济中的力量，但石油安全风险并没有消失。因此，IEA在保护全球石油安全方面继续发挥关键作用。，但在过去的四十年中，我们的工作也在发展和扩展。我们现在正在努力确保天然气的安全，尤其是液化天然气的大型和不断增长的市场。，我们将关注电力的重要性不断增长 - 无论是在当今的经济和社会以及能源的未来而言。
COVID-19——免疫功能低下患者接种疫苗面临的挑战
自 1796 年爱德华·詹纳 (Edward Jenner) 为一名儿童接种痘苗病毒后证明自己对天花具有免疫力以来，疫苗的开发取得了长足的进步 [2]。如今，疫苗被认为是最具成本效益的救命手段之一。疫苗接种的基础是引入外来抗原，激活先天免疫系统，然后激活和调节适应性免疫系统，产生保护性抗体。尽管疫苗起源于 200 多年前，并取得了重大进展，导致天花和脊髓灰质炎等疾病被根除，但我们对疫苗免疫机制的认识和理解仍然存在差距，这一点可以从未能开发出针对人类免疫缺陷病毒 (HIV) 等全球流行病的疫苗中看出。
整体日前分布式能源管理方法：客户博弈的均衡选择
摘要。本文提出了一种具有理想均衡选择能力的智能配电网新型整体日前分布式能源管理方法。客户与配电公司之间的互动被建模为单领导者多追随者的 Stackelberg 博弈。客户之间的互动被建模为非合作广义纳什博弈，因为他们面临着共同的约束。客户将总负荷的平均值保持在适当的范围内以重塑它并提高负荷系数 (LF)。配电公司的策略是通过最大化利润进行日前能源定价，在风险优化中将其制定为随机条件值，以考虑批发市场电价的不确定性。客户的策略基于可延迟负荷的每小时消耗和储能设备的预定充电/放电率以响应价格。广义纳什博弈具有多个均衡。因此，本文提出了分布式近端 Tikhonov 正则化算法来实现理想均衡。仿真结果验证了所提算法的性能，LF 提高了 31.46%，最大总需求和总计费成本分别降低了 45.89% 和 14.23%。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
用于车辆排纵向和横向综合控制的前瞻跟踪控制器
在开发过程中，ACC 进一步扩展为协同自适应巡航控制 (CACC)，并增加了通过车对车 (V2V) 无线通信在车辆之间进行信息交换的功能。通过向后续车辆提供有关其前车的额外无线信息，增加 V2V 通信已被证明可以减少车辆间距离，同时减弱上游方向的干扰。全自动车辆排，可描述为“跟随领导者”策略，是通过在车辆之间交换有关纵向（加速和减速）和横向（转弯）运动的信息来实现的。在大多数文献中，纵向控制问题和横向控制问题是独立处理的。具体而言，纵向控制问题由 CACC 处理，而横向控制问题则作为车道保持问题处理。通过雷达/激光雷达和 V2V 通信，CACC 可最大限度地减少车辆与前车之间的期望距离和实际距离之间的误差。另一方面，横向控制问题由基于视觉的车道保持系统解决，该系统采用图像处理算法进行车道检测。从车队的角度来看，关于这种车道保持方法有几个需要考虑的因素。首先，
使用条带屈服力学模拟裂纹尖端损伤累积导致的疲劳裂纹扩展
Elber 在 70 年代早期发现疲劳裂纹可以在拉伸载荷下闭合，并假设疲劳裂纹扩展 (FCG) 将由 D K eff = K max � K op 控制，其中 K max 和 K op 分别是应力强度因子的最大值和开口值。该假设可以合理化在使用载荷下观察到的许多瞬态效应，但它无法解释许多其他效应，如在高 R = K min / K max 下过载后 FCG 的延迟或停止，当 K min > K op 时；在高度可变的 D K eff 下以恒定速率进行的 FCG；在给定 R 下停止的裂纹可以在较低的 R 下重新启动生长而不改变其 D K eff；或 FCG 在惰性环境中对 R 不敏感。尽管如此，基于 D K eff 思想的带材屈服模型 (SYM) 比基于任何其他原理的替代模型更常用于 FCG 寿命预测。为了验证 SYM 是否确实本质上更好，它们的力学原理用于预测 FCG 速率，这既基于 Elber 的想法，也基于另一种观点，即 FCG 是由于裂纹尖端前方的损伤积累造成的，这不需要 D K eff 假设或任意数据拟合参数。尽管基于相互冲突的原理，但这两种模型都可以很好地再现准恒定 D K 载荷下获得的 FCG 数据，这是一个有点令人惊讶的结果，值得仔细分析。� 2017 Elsevier Ltd. 保留所有权利。