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捍卫未知的：探索强化学习代理在现实，看不见的网络中的部署
摘要越来越多的网络模拟器为探索和应用最先进的算法开放了机会，以了解和衡量众多领域此类技术的能力。在这方面，最近发布的打哈欠泰坦是网络网络场景的简单化但不太详细的一个例子，可以通过强化学习算法来训练代理，并衡量其试图停止感染的有效性。在本文中，我们探讨了不同的强化学习算法如何导致不同示例和现实网络中各种代理的培训。我们评估了如何在一组网络中部署此类代理，尤其关注代理在探索具有复杂起始状态的网络，连接节点和不同级别挑战级别的路线数量的增加，旨在评估现实网络中从未见过的部署性能。
使用去噪扩散概率模型生成真实的神经生理时间序列
近年来，深度生成模型对工程和科学产生了深远的影响，彻底改变了图像和音频生成等领域，并提高了我们建模科学数据的能力。特别是，去噪扩散概率模型 (DDPM) 已被证明可以准确地将时间序列建模为复杂的高维概率分布。实验和临床神经科学也将受益于这一进步，因为准确建模神经生理时间序列，例如脑电图 (EEG)、皮层电图 (ECoG) 和局部场电位 (LFP) 记录及其合成生成可以实现或改进各种神经科学应用。在这里，我们提出了一种使用 DDPM 建模多通道和密集采样的神经生理记录的方法，该方法可以灵活地应用于不同的记录模式和实验配置。首先，我们表明 DDPM 可以为各种数据集 11 生成逼真的合成数据，包括不同的记录技术（LFP、ECoG、EEG）和物种（大鼠、猕猴、人类）。DDPM 生成的时间序列准确捕获单通道和多通道统计数据，例如频谱和 13 相位幅度耦合，以及细粒度和数据集特定特征，例如尖锐的波纹。14 此外，可以根据实验条件或大脑状态等其他信息生成合成时间序列。我们展示了 DDPM 在几种神经科学特定分析中的实用性和灵活性，例如大脑状态分类和缺失通道的归纳以改进神经解码。总之，DDPM 可以作为神经生理记录的精确生成模型，并且在概率生成合成时间序列以用于神经科学应用方面具有广泛的实用性。20
为计算机创建逼真的神经毒剂受害者档案……
作者：R De Rouck · 2023 年 · 被引用 6 次 — 在过去的几十年里，化学、生物、放射和核 (CBRN) 威胁已成为严重风险，促使各国优先考虑做好准备……
使用微生物光合作用直接发电是现实的吗？
长期以来一直有兴趣使用微生物在生物驱动的电化学系统中直接发电。第一个这样的系统是用异养微生物运行的，被称为微生物燃料电池。他们依赖于从细胞出口并由阳极收集的代谢过程中的一些电子。微生物燃料电池提供了同时分解废物并产生电力的有吸引力的可能性，并已被用来产生电源来照亮那里收获的尿液中的液压[1]。最近，已经描述了使用光合合成微生物而不是异胞营养的系统来产生电力[2-5]。它们如何工作，并且会有用吗？典型的设备[2-4]，称为“生物伏洛耐型设备”或“ BPVS”，使用氧气苯二合成微生物（通常是蓝细菌，但真核藻类也可以使用）。这些生物利用太阳能来氧化水，产生通常用于细胞内二氧化碳固定的电子，氧作为废物。但是，某些电子离开细胞（“外部发生”）。电子采用的路线以及某些电子离开电池的原因尚不清楚。外部发电可能有助于金属动员或处理吸收过量光能的影响。然而，电子可以通过阳极收集，通过外部电路绕过，并在催化天主教处重新组合，氧气和质子形成水。在外部电路周围通过时，电子做有用的工作。与传统的光伏电池不同，BPV还会在黑暗中产生动力（可能是由储存的光合作用产品的代谢），并且与电池不同，它们不会不可避免地会降低，因为它们由阳光提供动力，而不是电池中电极的可消耗性的氧化还原夫妇。在实验室中都非常好，但是由光合微生物提供的BPV会有现实世界中的应用，多久？实验室研究表明，每平方米0.5至0.8瓦的区域的最大功率输出[5，6]，并且估计表明它们原则上可以产生每平方米多达几瓦的数量。这比传统的光伏安装少，尽管最多只有几倍[3]。很小，但已经能够为项目供电
对人力资源管理中人工智能机会的不切实际的乐观
人工智能 (AI) 在汽车和金融等领域或人力资源管理 (HRM) 等业务部门有许多用途。本研究对德国中小型企业人力资源管理人员进行了一项调查，调查内容是 AI 对他们自己和其他公司的预期影响。调查发现，存在不切实际的乐观迹象，即认为负面影响更有可能发生在他人身上而不是自己身上。AI 将发挥越来越重要的作用，其中降低成本和提高效率是最高动机，而缺乏 AI 专家是最高抑制因素。参与者认为 AI 将减少其他公司的员工数量，而让他们自己的员工数量增加。他们预计 AI 将接管其他公司的更多任务，并相信 AI 将对其他公司的人力资源管理产生更大的影响，尤其是在行政处理方面。未来的研究应包括对其他业务部门的（重复）调查。
FlightGoggles：用于感知的逼真传感器模拟...
摘要 — FlightGoggles 是一款用于感知驱动机器人车辆的逼真传感器模拟器。FlightGoggles 的主要贡献有两个方面。首先，FlightGoggles 使用摄影测量生成的图形资产提供逼真的外部感受传感器模拟。其次，它还能够结合 (i) 实时在计算机上生成的合成外部感受测量和 (ii) 在运动捕捉设施中飞行中的车辆在运动中生成的车辆动力学和本体感受测量。FlightGoggles 能够模拟飞行中的自动驾驶汽车周围的虚拟现实环境。当飞行器在 Flight-Goggles 虚拟现实环境中飞行时，外部感应传感器会实时合成渲染，而所有复杂的外部动力学则通过飞行器的自然交互有机生成。FlightGoggles 框架允许研究人员通过避免估计复杂且难以建模的交互（如空气动力学、电机力学、电池电化学和其他代理的行为）来加速开发。使用逼真的外部感应传感器模拟进行飞行器在环实验的能力促进了新的研究方向，例如在障碍物丰富的环境中快速敏捷的自主飞行、安全的人机交互和灵活的传感器选择。Flight-Goggles 已被用作选拔 AlphaPilot 自主无人机竞速挑战赛中晋级的九支队伍的主要测试。我们调查了顶级 AlphaPilot 团队的方法和结果，这些方法和结果可能具有独立意义。
具有现实元素的血浆超材料设备的逆设计
摘要在先前的研究的扩展中（Rodríguez等2021 Phys。修订版应用。16 014023），我们采用逆设计方法来生成具有逼真的等离子体元件的二维等离子体超材料设备，这些元件结合了石英包络，碰撞（损失），非均匀密度曲线以及对实验误差/扰动的抵抗力。有限差频域模拟与在横向磁极化下运行的波导和弹能器一起使用前向模式分化。具有现实元素的最佳设备与具有理想元素的先前设备进行了比较，并且探索了优化算法的几种参数初始化方案，从而得出了生产此类设备的强大过程。弹能和波导，具有合理的空间平均等离子体频率约为10 GHz，碰撞频率约为1 GHz，从而使未来的现场训练和这些设计的实验实现。
行动计划示例 制定具有现实目标、目的和活动的干预措施
申请人工具包。新罕布什尔州健康基金会网站，2006 年 8 月 15 日访问：http://www.endowmentforhealth.org/grant_center_applying.asp 拨款写作资源。威斯康星大学医学与公共卫生学院，威斯康星州合作伙伴计划网站，2006 年 8 月 15 日访问：http://wphf.med.wisc.edu/how_to_apply/grantWritingResources.php Miner LE、Miner JT。提案规划与写作（第 3 版）。康涅狄格州韦斯特波特：格林伍德出版社，2003 年。美国卫生与公众服务部。疾病控制与预防中心。战略与创新办公室主任办公室。公共卫生计划评估简介：自学指南。佐治亚州亚特兰大：疾病控制与预防中心，2005 年。
超现实神经解码：通过 GAN 潜在空间从 fMRI 激活重建面部
神经解码可以概念化为通过特征空间将大脑反应映射回感官刺激的问题。我们引入了 (i) 一种新颖的实验范式，该范式使用具有先验已知特征表示的、控制良好但高度自然的刺激，以及 (ii) 其实现，用于从大脑记录中对面部进行超现实感知重建 (HYPER)。为此，我们在神经解码管道的最早步骤中使用生成对抗网络 (GAN)，通过获取 fMRI 数据，因为受试者会感知由 GAN 的生成器网络合成的面部图像。我们表明，用于生成的潜在向量有效地捕获了与 fMRI 测量相同的定义刺激属性。因此，GAN 潜在向量可用作感知图像的基础特征，可以预测（重新）生成，从而实现迄今为止最准确的感知重建。
迈向经典错误校正量子内存
基于数值优化的实现实际设备门和参数，我们研究了相位频率（重复）代码的性能，该代码在载有单粒细胞量子量子的线性芯片（GAAS）量子点的线性阵列上。我们首先使用电路级别和现象学噪声的简单误差模型来检查代码的预期性能，例如，报告的电路级去极化噪声阈值约为3％。然后，我们使用最大样本和最小匹配的解码器进行密度 - 矩阵模拟，以研究实现真实设备的消除，读出误差以及准危机以及快速门噪声的效果。考虑到量子读数误差与dephasing时间（t 2）之间的权衡，我们确定了位于实验范围内的相位闪光代码的子阈值区域。