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采用基于人工智能的解决方案并不一定需要很长时间、花费大量成本且十分复杂：概念验证阶段可以快速确定价值，使用内部资源进行初始部署以及随后自动部署到其他生产线和工厂，使得所有制造商都可以采用以下基于人工智能的解决方案。
有效的批处理贝叶斯优化...
摘要 - Bayesian优化是模拟电路合成的有前途的方法。但是，贝叶斯优化框架的顺序性质显着限制了其充分利用现实世界计算资源的能力。在本文中，我们提出了一种通过多目标采集函数集合（MACE）进行有效的可行贝叶斯优化算法，以进一步加速优化过程。通过对改进概率（PI），预期改进（EI）和较低置信（LCB）的帕累托阵线进行抽样查询点，我们结合了最新的艺术习得功能的利益，以实现探索和剥削之间的精致折衷和无限限制的优化问题之间的脆弱交易。基于此批处理设计，我们进一步调整了约束优化问题的算法。通过将优化过程分为两个阶段，并首先关注找到初始可行点，我们设法获得了有关有效区域的更多信息，并可以更好地避免在不可行的区域周围采样。达到了第一个可行点后，我们通过对收购函数集合采用特殊设计的惩罚术语来赞成可行的区域。实验结果定量地表明，与批处理大小为15时，与差分进化（DE）相比，我们提出的算法可以将总体仿真时间减少到74倍（DE）。对于受限的优化问题，与基于加权的基于预期改进的贝叶斯优化（WEIBO）方法相比，我们提出的算法可以将优化过程高达15倍，当批处理大小为15时。
科学家建立大脑启发网络模型以连接人工智能和神经科学
他们的实验验证了内部复杂性模型在处理复杂任务的有效性和可靠性，为将神经科学的动态特性融入人工智能提供了新的方法和理论支持，也为优化和提升人工智能模型的实用性能提供了可行的解决方案。
微生物11-01623.pdfIDR-14-2461.pdf
摘要：迅速实施适当的靶向抗生素疗法是改善重要化脓性患者临床和生态结果的一种有价值的方法。这本多学科意见文章着重于开发基于证据的算法，用于针对血液的靶向抗生素治疗（BSIS），复杂的尿路（CUTIS）和复杂的腹腔内感染（CIAIS）。目的是为重症监护医师提供适当放置新型抗生素或考虑保留最广泛的抗生素的策略的指导。A multidisciplinary team of experts (one intensive care physician, one infectious disease consultant, one clinical microbiologist and one MD clinical pharmacologist), performed several rounds of assessment to reach agreement in developing six different algorithms according to the susceptibility pattern (one each for multi-susceptible, extended-spectrum beta-lactamase-producing, AmpC beta-lactamase-producing, Klebsiella肺炎Carba Penemase（KPC） - 产生，OXA-48产生和金属β-内酰胺酶（MBL）-produ cing肠杆菌）。每当多种治疗选择是可行的，就建立了分层量表。关于抗生素优化的建议也被列出。为了检索算法中提出的治疗选择的基于证据的支持，从成立到2021年3月的PubMed-Medline研究人员进行了全面的文献搜索。根据研究设计的层次范围来实现证据的质量和强度。仅包括英文发表的文章。It is expected that these algorithms, by allowing prompt revision of antibiotic regimens whenever feasible, appropriate place in therapy of novel beta-lactams, implementation of strategies for sparing the broadest-spectrum antibiotics, and pharmacoki netic/pharmacodynamic optimization of antibiotic dosing regimens, may be helpful either in improving clinical outcome or in containing the spread of抗菌耐药性。关键字：重症患者，有针对性的抗生素治疗，抗菌管理，肠杆菌，多学科工作组，PK/PD给药优化
约束优化问题的有效隐式约束处理方法
许多现实世界的优化问题，尤其是工程优化问题，都涉及约束条件，这使得寻找可行解变得十分困难。许多研究人员已经针对受约束的单目标和多目标优化问题研究了这一挑战。具体而言，本研究扩展了 Gandomi 和 Deb（《计算机方法与应用机械工程》363:112917, 2020）提出的用于约束优化问题的边界更新 (BU) 方法。BU 是一种隐式约束处理技术，旨在通过迭代削减不可行搜索空间，从而更快地找到可行区域。这样做会扭曲搜索空间，使优化问题更具挑战性。为此，我们实施了两种切换机制，当找到可行区域时，将景观连同变量一起转换为原始问题。为了实现这一目标，我们考虑了两个阈值，分别代表不同的切换方法。在第一种方法中，当约束违规达到零时，优化过程将转换为不使用 BU 方法的状态。在第二种方法中，当目标空间不再发生变化时，优化过程将转入不使用 BU 方法的优化阶段。为了验证该方法的有效性，我们考虑使用著名的进化单目标和多目标优化算法来解决基准测试和工程问题。本文分别在整个搜索过程中使用和不使用 BU 方法对所提出的方法进行了基准测试。结果表明，该方法可以显著提高收敛速度，并能够更好地解决约束优化问题。
