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神经符号人工智能在顺序决策中的应用
顺序决策 (SDM) 是解决顺序决策过程 (SDP) 的问题。在 SDP 中，代理必须做出一系列决策才能完成任务或实现目标。这些决策必须根据某些最优标准进行选择，通常对应于奖励最大化或成本最小化。SDP 提供了一个通用框架，已成功应用于机器人、物流、游戏和金融等不同领域。解决 SDP 的 AI 方法可分为两大类：自动规划 (AP) 和强化学习 (RL)。这两个范例主要在如何获得解决方案以及如何表示其知识方面有所不同。AP 利用规划领域中编码的有关环境动态的先验知识来寻找实现目标的计划。这些知识通常使用声明性语言以符号方式编码。标准 RL 方法无需规划即可自动从数据中学习最优策略，即从状态到动作的映射，以最大化奖励。该策略通常以亚符号方式表示为深度神经网络 (DNN)。AP 的主要优势在于其知识表示的可解释性和适合长期推理。RL 的主要优势在于它能够自动从数据中学习。由于 AP 的缺点与 RL 的优点相一致，反之亦然，因此许多方法都试图统一这两个范式，例如基于模型的 RL、关系 RL、学习 SDP 结构的方法（例如，规划域）和神经符号 AI，这是一种将深度学习 (DL) 和深度 RL 的 DNN 与 AP 的符号表示相结合的新方法。
全球变暖加速度：Hope vs Hopium常见顺序学习的贝叶斯设计原理
我们开发了一种一般理论，以优化顺序学习概率的频繁遗憾，其中有效的强盗和强化学习算法可以从统一的贝叶斯原理中得出。我们提出了一种新颖的优化方法，以在每一轮中产生“算法信念”，并使用贝叶斯后代做出决定。创建“算法信念”的优化目标，我们称其为“算法信息比”，代表了一种有效地表征任何算法的频繁遗憾的Intrinsic复杂性度量。据我们所知，这是以通用且最佳的方式使贝叶斯型算法保持不含和适用于对抗设置的第一种系统性方法。此外，算法很简单且通常可以实现。作为一种主要应用，我们为多臂匪徒提供了一种新颖的算法，该算法在随机，对抗性和非平稳环境中实现了“最佳世界”的表现。我们说明了这些原理如何在线性匪徒，强盗凸优化和增强学习中使用。
低人口感知顺序飞行路径优化...
算法，该算法根据飞行目的地、跑道角度、机场附近飞机的空间间隔、人口分布和转向运动来考虑引导点。高度路径针对低感知噪音和低燃料消耗进行了优化，这是通过使用从该表面路径计算出的距离求解飞行纵向控制运动方程来确定的。开发了一种改进的非支配排序遗传算法 II 用于离散优化，以减少计算工作量来获得最佳高度路径的帕累托前沿。通过模拟从香港国际机场飞往两个强制空中交通服务报告点的航班来演示该方法。然后将结果与快速访问记录器数据和标准仪表离场 (SID) 轨迹进行比较。虽然该方法没有考虑影响出发路径规划的某些航空运输因素，例如天气模式和空中交通组合，但最终的地面路径与 SID 轨迹非常相似。由此产生的高度路径的帕累托前沿显示燃料消耗和感知噪音水平降低。还根据不同航线的相关飞行物理讨论了燃料消耗和感知噪音水平之间的权衡。
顺序白介素（IL）抑制剂的建议
•当前未经SWL委托使用IL抑制剂的顺序使用，因为SWL尚未考虑可用的证据。•现在有更多的IL抑制剂子类型（请参阅附录1），这些抑制剂按照良好的TA标准和SWL同意的途径进行了委托。•认识到不同的IL抑制剂可能针对相同的途径，但具有不同的作用机理。•没有证据可以理解使用顺序IL抑制剂的成本效益。“收益递减定律”表明患者接受的疗法越先进，对患者的总体益处越小。•有一群患者对TNF-Alpha抑制剂和JAK抑制剂有矛盾的指标。这限制了他们的治疗选择。•在给定疾病的多种IL抑制剂中有一个不错的TA（即特应性皮炎，斑块牛皮癣，银屑病关节炎和克罗恩病），应考虑将这些IL抑制剂视为单独的药物类别。•RMOC关于“生物药物的顺序使用”的建议（2020年5月）指出：➢应以临床和成本效益为由做出开处方选择
calrec：依次推荐的生成LLM的对比度对准
传统的推荐系统（例如矩阵分解方法）主要集中于学习共享密集的设备空间，以表示项目和用户偏好。sub-sub-sub，诸如RNN，GRUS和最近的序列模型在顺序推荐的任务中出现并出色。此任务需要了解用户历史交互中存在的顺序结构，以预测他们可能喜欢的下一个项目。基于大型语言模型（LLM）在各种任务中的成功，最近使用在庞大的文本中鉴定的LLM进行了研究，以进行顺序建议。要使用LLM进行顺序推荐，用户交互的历史记录和模型对下一个项目的预测都以文本形式表示。我们提出了CALREC，这是一种两阶段的LLM登录框架，它使用两种对比性损失和语言建模损失的混合物以两位较高的方式对经过验证的LLM进行了验证：LLM首先是在来自多个域中的数据混合物上进行的，随后是一个目标域芬特芬特登录。我们的模型极大地胜过许多最先进的基准（ + 37％的回忆@1和ndcg@10中的24％），我们的系统消融研究表明，（i）两种固定阶段至关重要，当结合使用时，我们在相反的绩效中获得了相似的绩效，以及（ii）对比的一致性在目标域中有效地探索了我们的实验。
基于晶格的顺序假设和顺序工作的证明
这项工作完全打破了基于候选晶格的顺序工作证明（POSW）（POSW）的依次假设（以及其广泛的概括），该证明是由Lai和Malavolta在Crypto 2023上提出的。此外，它破坏了POSW的本质相同的变体，该变体与原始变体不同，仅在一个任意选择中与设计和安全性证明（在伪造的假设下）无关。这表明原始POSW可能具有的任何安全性都是脆弱的，并进一步激励基于基于晶格的假设来寻找建筑。具体而言，对于顺序性参数t和sis参数n，q，m = n log q，对顺序性假设的攻击找到了仅在仅在QuasipolyNomial Norm M log tt⌉（或norm o（√m）⌈logt⌉t⌉t⌉t⌉t⌉t⌉t⌉（差异）中，仅在GOOLANITHMIC -ogarithMic -ogarithmic〜o o n，q o n，q n，q（log）tt⌉中。这强烈伪造了这样的假设，即找到这种溶液需要在t中进行深度线性。（〜o n符号隐藏了在其下标出的变量中的多聚群因子。）另外，对于任何常数ε> 0，攻击在深度〜o o n，q（tε）中找到多项式标准m 1 /ε的解决方案。同样，对（稍微修改）POSW的攻击构建了一个有效的证据，以pologogarithmic〜o o n，q（log 2 t）深度构建，因此强烈伪造了这样做需要线性顺序工作的期望。
DeepSeq2：利用解缠表征增强序贯电路学习
电路表征学习在电子设计自动化 (EDA) 中越来越重要，它通过提高模型效率和准确性为各种下游任务提供服务。一项值得注意的工作 DeepSeq 通过对时间相关性进行编码开创了顺序电路学习。然而，它存在重大限制，包括执行时间延长和架构效率低下。为了解决这些问题，我们引入了 DeepSeq2，这是一个增强顺序电路学习的新框架，通过创新地将其映射到三个不同的嵌入空间——结构、功能和顺序行为——从而允许更细致的表征来捕捉电路动态的固有复杂性。通过采用高效的有向无环图神经网络 (DAG-GNN) 来绕过 DeepSeq 中使用的递归传播，DeepSeq2 显著缩短了执行时间并提高了模型的可扩展性。此外，DeepSeq2 采用了独特的监督机制，可以更有效地捕捉电路内的过渡行为。 DeepSeq2 在序贯电路表示学习中树立了新的基准，在功率估计和可靠性分析方面的表现优于之前的研究。
应用程序的基础性优化问题的顺序最佳条件
摘要最近，提出了一种基于对问题的持续重新重新制定的新方法来解决基数受限的优化问题。遵循这种方法，我们得出了一个问题的顺序最佳条件，该条件在每个局部最小化器中都可以满足，而无需任何约束资格。我们通过基于圆锥体性属性引入弱的顺序约束资格，将此条件与现有的M型固定概念联系起来。最后，我们提出了两种算法应用程序：我们通过证明它会产生满足上述最佳条件的限制点来改善已知正则化方法的现有结果，即使子问题仅是不固定的。我们表明，在合适的库迪卡 - 豪斯维奇型假设下，直接应用于重新配置的问题的标准（保障）乘数罚款方法的任何限制点也可以满足最佳条件。这些结果比对具有互补性约束的数学研究类别已知的相应结果更强。
顺序细胞事件的开放式分子记录到DNA
遗传编码的DNA记录器非侵入性地将短暂生物学事件转化为细胞基因组中持久的突变，从而可以使用高吞吐量DNA测序1重建细胞体验1。现有的DNA记录器已达到高信息记录2-15，耐用记录3,5–10,13,15-19，多个蜂窝信号的多重记录5-8,19,20以及时间分辨的信号记录记录为5-8,19,20，但在哺乳动物细胞中并非全部。我们提出了一个称为Pechyron的DNA记录器（通过有序插入的Prime编辑21个细胞历史记录记录）。在Pechyron中，哺乳动物细胞经过精心设计，以表达Prime编辑器和Prime编辑指南RNA 21（PEGRNA）的集合，可促进迭代式编辑的迭代回合。在每一轮编辑中，Prime编辑器与恒定的传播序列一起插入可变的三重态DNA序列，该序列会停用以前的序列并激活下一步的插入步骤。编辑可以无限期地继续进行，因为每个插入添加了启动下一步所需的完整序列。因为在任何给定时间只有一个主动目标位点，因此插入以单向顺序依次积累。因此，时间信息是按插入顺序保留的。通过使用只有单个DNA链的主要编辑器来实现耐用性，有效地避免了删除突变，这些突变可能会损坏存储在记录基因座中的信息。高信息含量是通过共表达各种PEGRNA（每个Pegrnas）来确定的，每个Pegrnas都具有独特的三个DNA序列。我们证明，这种PegrNA库的本构表达产生插入模式，以支持细胞谱系关系的直接重建。在替代的Pegrna表达方案中，我们还通过手动脉冲表达来实现多路复用记录，然后从Pechyron记录中重建脉冲序列。此外，我们将特定PEGRNA的表达耦合到特定的生物刺激，这允许哺乳动物细胞种群中化学暴露的暂时分析，多重记录。
使用基因调节网络的顺序逻辑的可行性和可靠性
表现出布尔行为的基因调节网络，例如和或或XOR经常设计多年。但是，实现更复杂的功能，例如控制或计算，通常需要顺序的电路或所谓的状态机。对于这样的电路，输出既取决于输入和系统的当前状态。尽管仍然可以通过类比与数字电子产品进行类比设计此类电路，但生物学的某些特殊性使任务更加棘手。在本文中评估了其中两个的影响，即生物过程的随机性和调节机制响应中的不均匀性。数值仿真指出，即使是从理论的角度来看，即使设计GRNS功能的高风险也是如此。还讨论了提高此类系统可靠性的几种解决方案。