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根本原因通过因果发现而通过加固学习
本文通过将因果发现与增强学习整合到供应链中的产生供应风险的新颖方法是导致供应链中交付风险的归因。随着供应链的越来越复杂，根本原因分析的传统方法难以捕获各种因素之间的复杂相互关系，通常会导致虚假的相关性和次优决策。我们的方法通过利用因果发现来确定操作变量之间的真正因果关系，并加强学习来迭代地完善因果图。此方法可以准确识别后期交付的关键驱动因素，例如运输模式和交货状态，并提供可行的见解以优化供应链性能。我们将方法应用于现实世界中的供应链数据集，证明了其在揭示交付延迟的根本原因方面的有效性，并提供了缓解这些风险的策略。这些发现对提高运营效率，客户满意度和供应链中的整体盈利能力具有重大意义。
通过自适应课程学习和xai
为了满足对安全物联网网络的关键需求，本研究提出了一个可扩展且轻巧的课程学习框架，并使用可解释的AI（XAI）技术（包括石灰）来增强，以确保透明度和适应性。所提出的模型采用了在课程学习的每个阶段使用的新型神经网络体系结构，以有效地捕获和专注于短期和长期的时间依赖性，提高学习稳定性并提高准确性，同时保持轻量级和强大的对依次IOT数据中的噪声。通过分阶段学习实现了鲁棒性，在该学习中，模型通过删除低相关功能和优化性能来迭代地完善自己。工作流程包括边缘优化的量化和修剪，以确保可以轻松地部署在边缘iot设备中的便携性。合并随机森林，XGBoost和分阶段学习基础的合奏模型进一步增强了概括。实验结果表明，CIC-IOV-2024和CIC-APT-IOIT-2024数据集的精度为98％，边缘IOIT的数据集和97％的数据集，将此框架确定为具有稳健，透明和高性能解决方案，以实现IoT网络安全性。
纽约州鳟鱼溪流管理计划 - NY.gov
该计划是在 2018 年 5 月至 2019 年 12 月期间举行的一系列委员会会议上反复制定的。参加这些会议的 DEC 工作人员名单在致谢中。该过程始于对 2017 年秋季收到的公众意见的评估和总结（Henson 2018）。我们从垂钓者那里听说，鳟鱼溪流垂钓不是一种标准化的体验，无法用捕获率等通用指标充分体现。相反，垂钓者将鳟鱼溪流垂钓描述为不同垂钓体验的综合体，通常希望获得多种垂钓体验。垂钓者对野生和放养鳟鱼渔业进行了明确的区分，并肯定自给自足的鳟鱼具有特殊的价值。在放养河段，垂钓者希望看到孵化场鳟鱼提供的捕鱼机会在季节长度和河段内的空间分布方面得到延长。最后，钓鱼者强调，除了预期对良好的钓鱼体验的贡献外，健康、未受损害、高质量的溪流栖息地对他们的钓鱼体验本身也很重要。
欧盟和国际战略：2020 年 1 月更新
• 维护我们目前的声誉，有效地管理过渡期； • 鼓励同事与欧洲同行发展双边关系；支持前欧盟同事并努力维持关系； • 支持事件和恢复部门 (IRU) 能够快速应对全球事件的发展，并分享情报和专业知识，以协助调查事件的原因； • 引导向欧盟第三国的过渡，适应和理解我们在欧盟内的角色和地位的变化； • 与英国代表密切合作，确保我们的目标与政府的抱负保持一致。 • 继续与政府合作，支持食品标准局局长史蒂夫·韦恩 (Steve Wearne) 竞选 2020 年 7 月食品法典委员会主席； • 寻找并接受来自海外合作伙伴的机会，在食品标准局的新领域或感兴趣的领域进行合作；相信我们在所有需要的领域都有影响力； • 展示我们工作的影响力和价值；以及 • 迭代开发内部流程以支持我们的国际从业人员。
DNA扩散：利用生成模型来控制染色质的可及性和通过合成调节元件的基因表达
序列为热编码格式，并引入固定量的标准正常噪声。训练有素的U-NET使用预期噪声水平（由时间步骤确定）和单元格类型信息来预测和删除添加的噪声。在整个序列数据集的训练过程中，都重复使用这种噪声预测过程，并具有不同的噪声强度。一旦受过训练，U-NET就可以预测原始DHS内源序列中添加的初始噪声，从而能够生成针对不同细胞类型的新序列。e）要产生一个给定细胞类型标签的新序列，生成了带有随机高斯噪声的热编码的DNA矩阵，U-NET迭代在50个步骤上逐渐融合了该矩阵，逐渐收敛到反映目标细胞类型的特征性的序列。f）用于评估DNA扩散和内源性DHS区域的可及性，调节活性和基序组成的可及性，调节活性和基序组成。g）为基于细胞类型的信号特异性，强度或基序组成选择和解释生成的序列而开发的框架。
具有代数约束的概率推断-Zhe Zeng
加权模型集成（WMI）是在混合域中对混合域进行高级概率推断的框架，即在混合连续二散的随机变量上以及存在复杂的逻辑和算术约束的情况下。在这项工作中，我们在理论和算法方面都推进了WMI框架。首先，我们根据WMI问题的依赖关系结构的两个关键特性来追踪WMI推断的障碍性边界：稀疏性和直径。我们证明，当该结构是用对数直径树形的，精确的推断才是有效的。尽管这结果加深了我们对WMI的理论理解，但它阻碍了确切的WMI求解器对大问题的实际适用性。为了克服这一点，我们提出了第一个近似WMI求解器，该求解器不诉诸采样，但对近似模型进行了精确的推断。我们的解决方案迭代执行通过放松的问题结构传递的消息，以恢复丢失的依赖关系。正如我们的实验表明的那样，它会扩展到无法确切的WMI求解器到达的问题，同时提供准确的近似值。
双手机器人操纵的3D策略扩散
图1：BI3D扩散器演员的概述。顶部：BI3D扩散器Actor是一个条件扩散模型，生成两个端效应器的3D轨迹。类似于[13]，在每个扩散步骤I中，我们的模型将机器人未来最终效应器轨迹的噪声估计值，提出RGB-D视图O和本体感受信息c。这些令牌是通过注意，使用3D相对位置信息的上下文对语言进行的，并参与语言令牌l以融合教学信息。Our model predicts the noise of left- and right-hand 3D locations ( ϵ loc θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ loc θ,r ( o , l, c r , τ i r , i ) ) and the noise of left- and right-hand 3D rotations ( ϵ rot θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ rot θ,r ( o , l, c r , τi，r i）。底部：在推断期间，BI3D扩散器演员迭代地将未来双手轨迹的估计值降低。
零售业中的人工智能 | BILT
•（单击）建模。这些是由机器学习过程利用过去的经验生成的；即大量的历史数据。迭代应用各种算法，根据可以从数据集推断的内容生成预测模型。这包括一个反馈循环来帮助定制模型 •（单击）决策规则与数据输入和其他模型的分数一起使用，以决定要做什么。有时这些规则是由机器学习算法自动得出的，有时则由人类专家/业务用户定义/完善。 •（单击）响应/输出 - 在流程结束时，需要根据已做出的决策采取一些行动。单独的预测是无用的。您必须决定如何使用输出 •（单击）验证隐私和安全 •（单击）审查/监控由于预测准确性会随着时间的推移由于底层关系的变化而下降，因此请定期访问模型的运行情况。进行相应的更改。
使用等级顺序集群算法作为部分机器...
摘要 - 由J.R. King开发的等级顺序集群（ROC）算法在过去五十年中已经取得了重大进步，并在包括制造的各种领域中广泛使用用于机器和零件的分组。本研究研究了ROC算法在细胞制造系统（CMS）中的利用，以优化机细胞和部分家族的创建，目的是提高生产效率。该研究提出了采用二元零件机器人矩阵的全面分析，并利用Microsoft Excel进行数据操作。通过迭代重新排列的行和列基于二进制值，ROC算法有效地将机器和零件分为相交的机器单元和非交流零件系列。涉及16×10二元零件机器人基质的案例研究证明了ROC算法的实际实现。研究结果表明，尽管ROC算法提供了一种结构化的细胞形成方法，但其有效性可能会有所不同。这项研究强调了ROC算法在改善制造布局优化和过程管理方面的潜力，从而铺平了
人工智能增材制造工艺协议预测
1.2. 工艺控制优化 通过选择合适的 AM 方法并优化所用 AM 方法的工艺参数，可以实现质量保证改进。最简单的方法是改变次优工艺类型和工艺参数（包括所选材料）的组合，并反复评估质量，直到达到令人满意的质量。这是一种成本高昂且耗时的方法。但是，操作员可能会在一定操作期后获得足够的经验来减少这些迭代。此方法的准确性和速度还取决于评估技术的准确性；否则，操作员将获得相对不正确的经验。 AM 工艺的工艺参数优化可以利用分析性破坏性测试 (DT) 和/或功能性无损检测 (NDT) 方法。X 射线计算机断层扫描 (X 射线 CT) 技术属于 NDT 方法。文献中报道了材料挤压和喷射工艺的 AM 样品的 DT（拉伸试验）和 NDT（X 射线和超声波）数据之间的相关性。发现相关性是线性的[11]，[12]。