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使用Q ...
离线增强学习（RL）是一种学习范式，代理商从固定的经验数据集中学习。但是，仅从静态数据集中学习可以限制由于缺乏探索而限制性能。为了克服它，离线到在线RL将离线预训练与on-line-fielting结合在一起，这使代理商可以实时与环境进行互动，从而完善其政策。尽管有好处，但在线阶段的脱机RL方法中存在降解和缓慢改善。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，称为EN基于Semble的O ffline-o o nline（Enoto）RL。通过增加Q-Networks的数量，我们无缝桥接离线预培训和在线微调而不会降低性能。此外，为了加快线条绩效的提高，我们适当放松了Q值估计和基于公司集合的勘探机制的悲观情绪，进入了我们的框架。实验结果表明，ENOTO可以实质上提高训练稳定性，学习效率以及在一系列运动和NAVIND任务上进行微调过程中现有离线RL方法的最终表现，从而极大地超过了现有的离线离线到Online-Online-Online-Online RL方法。
弹性站点模型的电子复杂性用于Fenc催化剂
由于单原子催化剂的高度潜在的小分子激活反应，因此在实验和计算上进行了广泛的研究，但其活性位点的结构和电子细节仍然难以捉摸。通过核特异性光谱法取得了很多进展，例如Mössbauer光谱法以探测Fenc催化剂的氧气还原反应。这些研究通常与主动站点模型的计算研究相辅相成。我们在这里报告使用两个突出的Fenc活性位点模型，即FEN 4 C 10（吡啶氮氮协调）和FEN 4 C 12（吡咯氮协调），使用分子和周期性方法的元素催化剂的计算模型大小。我们进一步推出了这些模型的电子复杂性，不仅包括预期的低自旋，中间自旋和高自旋构型，而且还包括内部氧化还原事件，以及类似石墨烯的环境中的未配对电子，这些环境是富特磁性或抗fiferromagnet上的抗铁磁性或抗fiffiferromagnet的，与无型电子搭配的电子。一个关键的结论是，方平面结构无法解释实验观察到的高自旋物种。相反，需要铁的轴向位移或轴向配体的结合来稳定高自旋构型，这对解释实验数据具有影响，从而对氧还原反应的机制产生影响。
适用于工业自动化的超可靠低延迟 5G
5G 新无线电 (NR) 的首批规范已经达成一致，商用 5G 移动宽带服务预计将于 2019 年推出。然而，5G NR 将带来更多商业机会。本白皮书讨论了运营商和企业如何利用 5G 的超可靠低延迟通信 (URLLC) 功能来解决与工业自动化相关的各种高性能用例。这是通常被称为 Industry-X、工业 4.0 或工业互联网的更广泛机会的一部分。本文重点关注“未来工厂”概念，并使用机器人运动控制作为具有极端性能要求的应用示例。它展示了 5G 如何有助于提高生产流程的效率和灵活性，并强调了 5G 与现有和新兴工业网络标准集成的重要性，以使这一转变更快、更有效。基于有线以太网、WiFi 和 LTE 的局域网已用于工业应用，并为使用 5G 实现要求更高、变革性更强的自动化提供了起点。私有、专用网络使企业能够将网络配置为所需的性能。由于它不依赖于与公共网络的互通，并且工厂所有者可以完全控制部署环境，因此可以设计和优化工业网络以实现实时性能，从而实现极高的可靠性
器官芯片指南
器官芯片 (OoC) 是一项有趣的科学和技术发展，它将生物学与微技术 1 、 2 结合起来，以模拟人类生理学的关键方面。该芯片采用微流体装置的形式，包含头发般细小的微通道网络，用于引导和操纵微小体积（皮升至毫升）的溶液 3 – 5 。器官是一个更容易理解的术语，指的是生长并驻留在微流体芯片中的微型组织，它可以重现一种或多种组织特异性功能。尽管它们比天然组织和器官简单得多，但科学家发现这些系统通常可以作为人类生理和疾病的有效模拟。OoC 包含先进的体外技术，可以在体外对生物细胞和组织进行实验。这是通过将它们包含在容器内来实现的，这些容器经过调节，从生化和物理角度来看，可以维持与体内环境相当的相似性。在微观尺度上工作提供了一个独特的机会，可以对微环境进行更高水平的控制，从而确保组织生命支持，以及直接观察细胞和组织行为。OoC 是生命科学研究人员可用的模型生物系统工具箱中相对较新的补充，可用于探索人类病理生理学和疾病的各个方面。这些系统涵盖了一系列生理相关性，其中 2D 细胞培养最少
在物联网系统中用于RF传感的生成AI
摘要 - 使用Wi-Fi，红外线和RF等信号来收集环境数据的无线传感技术的开发在物联网（IoT）系统中已显着提高。在其中，射频（RF）传感因其成本效益和非侵入性人类活动和环境变化而脱颖而出。但是，传统的RF感应方法面临重大挑战，包括噪声，干扰，不完整的数据和高部署成本，这限制了它们的有效性和可扩展性。本文研究了生成AI（Genai）在物联网生态系统中克服这些局限性的潜力。我们对最先进的Genai技术进行了综合审查，重点是它们在RF传感问题上的应用。通过生成高质量的合成数据，增强信号质量并集成多模式数据，Genai为RF环境重建，定位和成像提供了强大的解决方案。此外，Genai概括的能力使IoT设备能够适应新的环境和看不见的任务，从而提高其效率和性能。本文的主要贡献包括对RF感应中的挑战，基于创新的Genai解决方案的介绍以及针对各种RF感应任务的统一框架的提议的详细分析。通过案例研究，我们证明了整合Genai模型的有效性，从而导致高级，可扩展和智能的物联网系统。
通过交流改编：评估人类 -
探索融合人工智能（AI）来支持团队解决问题的机会一直是密集研究的重点。然而，尽管将这种AI工具纳入人类团队解决问题可以改善团队的表现，但仍不清楚AI整合的方式将导致真正的人类 - AI合作伙伴关系能够模仿人类的动态适应性。这项工作将人类设计师与AI合作伙伴团结在一起，成为团队成员，他们可以在实时进行反应和主动合作，以解决一个复杂而不断发展的工程问题。使用Hyform协作研究平台对团队绩效和解决问题的行为进行了检查，该平台使用在线协作设计环境，模拟复杂的跨学科设计问题。问题结构出乎意料地改变了问题解决问题，以模拟动态发展的工程问题的性质。这项工作表明，在引入了未经证实的设计约束或震惊之后，人类 - AI混合团队的表现与人类团队相似，证明了AI合作伙伴适应未经证实的事件的能力。尽管如此，在引入冲击后，混合动力团队确实在协调和交流中挣扎。总的来说，这项工作表明，这些AI设计合作伙伴可以在大型，复杂的任务中作为人类团队中的活跃伙伴参与，这显示了实践中未来整合的希望。[doi：10.1115/1.4064490]
大型语言模型作为培训强化学习代理的政策老师
最近的研究发现了大语模型（LLM）通过提供高级指令来解决复杂的顺序决策任务的潜力。但是，基于LLM的代理缺乏解决特定目标问题的专业知识，尤其是在实时动态环境中。此外，在实际情况下部署基于LLM的代理可能既昂贵又耗时。另一方面，信息系统学习（RL）的方法是训练专门从事目标任务但经常遭受抽样效率低下和高勘探成本的训练代理。在本文中，我们介绍了一项新颖的框架，该框架通过使用基于LLM的教师代理商的INSTUCTIONS培训较小的专业学生RL代理来解决这些挑战。通过纳入教师代理的指导，学生代理可以将LLM的先验知识提炼成自己的模型。因此，可以对学生代理人进行培训的数据较少。此外，通过对环境反馈的进一步培训，学生代理人超过了其完成目标任务的能力。我们进行了针对挑战的Minigrid和栖息地环境进行的实验，该实验专门为体现的AI研究而设计，以评估我们的框架的有效性。结果清楚地表明，与强基线方法相比，我们的方法取得了卓越的性能。我们的代码可在https://github.com/zjlab-mmi/llm4teach上找到。
Maestro：基于意图的6G网络的LLM驱动的协作自动化
I。出现了S 6G，由于新的应用程序和用户订阅的激增，对当前网络的需求迅速增长。为了应对这些挑战，探索了创新的解决方案，例如多租户方法。这使网络运营商和服务提供商可以共享资源，从而提高运营效率。但是，这种共享环境引入了用户需求和网络容量的复杂波动。管理这些复杂性需要确定关键的架构和技术对6G。基于意图的网络（IBN）可以使用意图使用最小的外部干预[1]实现灵活和模拟的网络操作。声明意图仅描述了持续状态，而无需提及详细行动以实现它。因此，系统内部复杂性被抽象为高水平的意图。的意图是由试图将电流与所需状态持续匹配的网络调和。大型语言模型（LLM）越来越多地提出了创建真正的自主网络[2]。llms在文本生成，事实信息以及复杂的逻辑和时间推理中表现出色。他们擅长与API等外部工具进行交互。通过利用其新兴推理，可以将基于LLM的代理嵌入到整个Intent驱动的6G架构中。这将创建一个集体智能系统，用于网络服务提供和资源共享与所有利益相关者的目标保持一致。尽管如此，LLMS遇到了重大挑战，包括开销，幻觉和安全威胁。他们需要改善数学推断以及处理复杂环境。很多时候，LLM会产生反映社会偏见或毒性的结合[3]。服用这些
韩传辉、詹启敏* 精准医疗彻底改变癌症诊断和治疗
如今，根据世界卫生组织 (WHO) 的估计，癌症仍然是全球死亡原因的首要原因 [1]。在癌症发病率和死亡率快速增长的情况下，全球癌症负担预计在未来 20 年将增加约 50% [1]。考虑到癌症主要危险因素的复杂性，揭示肿瘤发生的潜在机制和建立预防的分子分类模型对于全球癌症控制至关重要。2015 年，美国总统巴拉克·奥巴马宣布启动精准医疗计划，以应对公共卫生问题和疾病治疗的挑战，强调每次都要在正确的时间向正确的人提供正确的治疗 [2]。与只对某些患者有效而对其他患者无效的“一刀切”方法不同，精准医疗旨在通过收集和分析个人数据，包括环境、生活方式、基因和生物标志物信息，为个体患者疾病创建数据生态系统[3]。到目前为止，精准医疗方法已获得数十亿美元的投资，有助于改善疾病的诊断和治疗，特别是在癌症免疫治疗方面。这已经将癌症研究和治疗置于全球医学优先事项的最前线。在本期中，几篇优秀的评论共同总结了精准医疗方法在癌症治疗，特别是癌症免疫治疗中的进展。尽管侧重于不同的研究课题，但大多数这些评论都强调了精准医疗在癌症靶向治疗和免疫治疗中的光明前景。
通过有效实现CSI-FEM算法
对在医疗领域的微波成像（MWI）的潜在用途（主要是由于其便携性，低成本，安全使用非电源辐射和非侵入性）的兴趣越来越大。它已被应用，例如用于乳腺癌诊断[1]和脑冲程检测[2]，[3]。MWI工作原理是在微波频率下健康组织与受影响的组织之间存在介电对比度。为了解决结果不良问题，可以使用对比度倒置（CSI）方法定量重建感兴趣域（DOI）中的介电特性[4]。CSI是一种基于优化的算法，可最大程度地降低对比度和对比源变量中特殊形成的功能。在这里，CSI算法与有限元方法（FEM）求解器[5]结合起作用，该方法将整个体积分散使用，不合理且不均匀。这使我们能够建模完整的天线几何形状，包括合成环境中的同轴饲料端口[6]，从而导致更现实的模拟场景。它还允许我们在反转模型中包含一个不均匀的数值背景（类似于[7]，[8]中描述的过程）。尽管场数使用线性边缘元件，但最初使用脉冲基函数来表达FEMCSI的对比度和对比度的脉冲函数[9]，[10]。在这里，目的是提出一种使用磁场的基础函数获得的替代离散化，也用于对比源变量。对于简化的方案，在[11]中报告了初步结果，其中标准实施[12]与提议的