XiaoMi-AI文件搜索系统
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针对目标的分子生成的人类在循环中的主动学习
Oracle评估只有在一代周期结束时才能进行。生成之前：我们使用可用的实验数据训练一个预测模型。一代：专家反馈（协议得分和置信度）被积极查询，并用于更新预测指标
监视引起反馈回路的机器学习算法的性能：因果估计是什么？
在部署了机器学习（ML）的系统后，监视其穿孔对于确保算法随着时间的推移的安全性和有效性很重要。当ML算法与其环境相互作用时，该算法会影响数据生成机制，并在评估其独立性能（称为性能的问题）时成为偏见的主要来源。尽管先前的工作已经显示了如何使用因果推理技术在表现性的情况下验证模型，但在表现性存在下如何监视模型的工作很少。与模型验证的设置不同，在哪些绩效指标上要监视的一致性要小得多。不同的监视标准会影响最终的测试统计量，可识别性所需的假设以及检测速度。当该选择进一步加上使用观察性数据与介入数据的决定时，ML部署团队将面临多种监视选项。这项工作的目的是突出设计监视策略的相对低估的复杂性以及因果推理如何在这些选项之间提供系统选择的系统框架。作为一个激励示例，我们考虑了一种基于ML的风险预测算法，用于预测计划外的再入院。将因果推理和统计过程控制中的工具汇总在一起，我们考虑了六个监视程序（三个候选监测标准和两个数据源），并在模拟研究中调查其操作特征。该案例研究的结果强调了看似简单（且显而易见的）事实，即并非所有的监视系统都是平等的，这对ML监视系统的设计和文档产生了现实世界的影响。
将人类放在循环中：增加吸收，但自动决策的准确性降低
自动化决策获得了吸引力，促使人们讨论了呼吁人类监督的调节。了解人类的参与如何影响算法建议的接受以及由此决定的准确性至关重要。在在线实验（n = 292）中，对于预测任务，参与者从算法或其他参与者中选择建议词根。在受试者间设计中，如果完全委派了预测，或者是否可以调整建议。66％的次，参与者更喜欢将决定委托给同样准确的人类。如果参与者可以监视和调整建议，那么对算法的偏好增加了7个百分点。参与者更仔细地遵循算法的收回。重要的是，他们不太可能干预最不准确的建议。因此，在我们的实验中，人类在循环的设计增加了吸收，但降低了决策的准确性。
采用闭环方法实现实时 EEG–TMS 脑状态调节
人工智能 (AI) 被定义为使机器学习、推理和解决问题的理论和算法，就像人类一样。神经科学一直与人工智能领域存在着相互的信息流。一方面，大多数人工智能算法都受到人脑的启发。神经科学领域不仅为人工智能算法提供了灵感来源，而且如果发现某些算法可用于大脑，它还提供了验证这些算法的可能性。另一方面，人工智能算法在神经科学领域带来了革命性的转变。一个重要的例子是对神经图像数据集的高效和精确分析。然而，人工智能在神经科学方面的巨大贡献在于强化学习 (RL) 领域。该领域的灵感来自动物学习，顾名思义，该领域涉及通过强化导致更高奖励的行为（作为来自周围环境的反馈）来学习实现所需奖励的最佳行为（Hassabis 等人，2017 年）。虽然 RL 已广泛用于研究目的，以增进我们在神经科学领域的理解，但它在医学神经科学和计算神经病学领域有许多潜在应用（Maia 和 Frank，2011 年）。经过数十年的传统治疗，科学家们已经意识到应该研究环境、生物和社会心理因素方面的个体差异，这一概念被称为“精准医疗”。此外，在计划新的治疗方法时应该考虑到这些差异，以便根据接受治疗的患者的具体特征进行量身定制，这一方向称为“个性化
全面训练的外骨骼使用者的下肢生物力学揭示了通过人类在循环的最佳
有助于脚踝植物的外骨骼可以改善运动的能源经济。表征这些减少能源成本背后的联合级别机制可以使人们更好地了解人们如何与这些设备互动，并改善设备设计和培训协议。我们检查了对经过延长协议训练的外骨骼使用者中对外骨骼辅助的生物力学反应。在未辅助关节处的运动学通常没有辅助不变，这在其他踝部外骨骼研究中已经观察到。峰值plotharflexion角的峰值随着植物的援助而增加，尽管生物关节扭矩和全身净代谢能量成本降低，但仍会增加总和生物机械能力。脚踝plantarflexor活性也随着辅助而减少。对无助的关节作用的肌肉也增加了大量援助的活动，并应长期使用以防止过度损害进行调查。
混合闭环技术：5年实施策略
1.5 NHS糖尿病计划自HCL试点的开发，启动和评估以来与一系列合作伙伴合作。其中包括尼斯，英国临床糖尿病学家协会（ABCD），英国糖尿病和少年糖尿病研究基金会（JDRF）。NHS糖尿病计划团队还与糖尿病领导力社区进行了广泛的互动活动。与区域团队，临床网络，ICB综合护理委员会（ICB）和信托临床领导者一起举办了一系列网络研讨会，以寻求有关拟议的HCL实施计划的反馈。英格兰的所有NHS地区都已积极参与，出席人数超过850个利益相关者，并收到了积极的反馈。
对电动汽车中使用的各种电池组的计算分析
环，相/频率检测器电路的设计将非常重要。在提议的相/频率检测器电路中，使用转移门的电路用于向上和向下两条路径流入下一层。尽管此问题导致电路的功耗有所增加，但是在高频率下，抖动的改善非常重要。通过设计这种电路
cronimet和CNGR联手关闭电池回收中的循环
“ CNGR全球回收和Cronimet已经联系了一年多，并共享了强大的相互信任，最终达到了Revomet Bitterfeld的投资，” CNGR Global Recycling的首席执行官James Baek说。“这种合作伙伴关系使我们能够关闭锂离子电池供应链中的循环，并为欧洲市场建立可持续的回收解决方案。我们有信心Cronimet在欧洲提供了最生态和高效的回收技术和经验。通过结合我们的专业知识，Revomet Bitterfeld将成为最先进的回收设施之一。”
因果回路Feynman图和定向无环形图的变异量子量表
我们提出了一种差异量子本素（VQE）算法，用于在循环树二元性中有效地引导多链feynman图的因果表示，或等效地，在有线图中选择了acyclic配置。基于描述多核拓扑的邻接矩阵的循环hamiltonian，其不同的能级对应于循环的数量，而VQE则将其最小化以识别因果或无环构型。该算法已改编成选择多个退化的最小值，从而达到更高的检测率。详细讨论了与基于Grover的算法的性能比较。，VQE方法通常需要更少的量子和较短的电路来实施，尽管成功率较小。
负责人的AI意味着将人类保持在循环中
为什么AI与像医疗保健这样的复杂社会技术系统之间没有简单的拟合度，尽管医生具有专业技能，但它们与所有人类相同的局限性，而认知科学可以为理解提供基础。这首先要认识到AI将永远不会成为复杂的社会技术系统的简单拟合度。首先，对AI可以执行的任务的理解是误导的。经常建立AI模型，而无需担心应解决的任务；而且他们的发展缺乏将使用它们的人的意见，在这种情况下，卫生系统中的从业者。第二，AI模型没有能力使用上下文或含义来告知他们的决策。这是有问题的，因为上下文批判性地决定了患者的结局质量。例如，以前检测败血症的AI算法因不了解部署的人口特征而错过了很大比例的病例。18,19然而，在同一人群中工作的医生将能够利用他们对不同人群中败血症率不同的知识（基于经验），以识别准确诊断败血症所需的症状。20此外，用于训练AI的数据集通常不会保持最新状态，以反映他们试图进行分类的人口的多样性或疾病，从而大大限制了技术的适应性和保质期。