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![arxiv：2305.14244v2 [cs.lg] 2024年4月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3371c9b501d023f5dc183049dc7f3b5a0ea8b755.webp)
arxiv：2305.14244v2 [cs.lg] 2024年4月22日
天气预报的设备智能使用本地深度学习模型来分析没有集中云计算的天气模型，对支持人类激活具有重要意义。联邦学习是通过在不共享原始数据的情况下进行协作模型培训来实现协作模型培训的一种有希望的解决方案。但是，它面临着妨碍其可靠性的三个主要挑战：（1）由于地理差异而导致设备之间的数据异质性； （2）单个设备中的数据同质性和（3）发送大型模型参数以进行协作而进行的通信过载。为了应对这些挑战，本文为天气模型（FEDPOD）提供了供您提供的供应的p rompt学习，该模型（FEDPOD）启动了启动的设备，以在维持沟通效率的同时获得高度定制的模型。具体而言，我们的自适应及时调整杆轻巧的提示指导冷冻基础模型产生更精确的预测，还进行了迅速的基于基于多层次的沟通，以鼓励多源知识知识效果并调节优化。此外，Dy-Namic图建模构造了提示的图形，优先考虑具有与异质性相似的数据分布的设备之间的协作培训。广泛的实验表明，FEDPOD在现实世界内部的天气预报数据集中领导着最先进的基线的性能。
在多个约束下降低互联网企业的碳排放的进化游戏分析
随着信息技术的快速发展，互联网企业已经出现，由于不断扩大的企业量表而引起了巨大的功耗，从而导致碳排放大量。此外，企业间企业对公众和其他企业的巨大影响使人们特别有必要注意减少碳排放的工作。为了探索碳中立性目标下互联网企业减少碳排放的发展路径和削弱，本文为互联网企业构建了一种进化游戏模型，以基于外部发展和可持续性开发的碳排放贸易市场，同时考虑从碳市场，财务机构，酒吧，限制碳市场，以进入碳排放贸易市场。该模型利用Python 3.8.2用于数值模拟的软件，旨在将互联网企业推向低碳开发。研究结果表明：（1）互联网企业的碳排放降低行为表现出重要的外部外部，当约束较弱或激励措施不明显时，减少碳排放的动机是不足的。（2）碳市场可以有效地促进互联网企业之间的碳排放减少，而进入碳市场的策略逐渐成为这些企业的首选选择。（3）多个限制，包括减排成本，不合规，政府补贴，融资成本，机会损失和声誉损失，可以迫使互联网企业朝着低碳发展迈进。
STEM 教育中的人工智能
在过去十年中，由于数据处理和计算技术的快速发展，人工智能 (AI) 方法在各个学术领域的应用显著增加。教育人工智能 (AIEd) 是一个成熟的跨学科领域，它使用 AI 方法促进教学、学习和决策过程 (Hwang 等人，2020 年；Holmes 等人，2019 年；Roll & Wylie，2016 年；O'Shea & Self，1986 年；Self，2016 年)。AIEd 可以协助教师完成各种教学过程，例如自动评估学生的表现（Smith 等人，2019 年）、向学生提供建议和反馈（Bywater 等人，2019 年）或识别有风险的学生（Holstein 等人，2018 年；Hung 等人，2017 年）。AIEd 还可以支持学生的学习过程，例如辅导学生（VanLehn，2006 年、2011 年）、根据学生的需求提供学习材料（Chen 等人，2020 年）、诊断学生的优势、劣势和知识差距（Liu 等人，2017 年）、支持学生自我调节学习（Aleven 等人，2016 年；Azevedo 等人，2008 年）或促进学习者之间的协作（Aluthman，2016 年；Walker 等人，2009 年）。AIEd 可以帮助管理员和经理监控跨学院或部门的流失模式，并就其项目发展做出决策（Hwang 等人，2020 年）。不同的 AI 技术（例如人工智能
使用自调节优化卡尔曼滤波器对时变脑网络进行建模
脑网络是复杂的动态系统，其中不同区域之间的定向相互作用在感觉、认知和运动过程的亚秒级尺度上发展。然而，由于神经信号及其未知噪声成分的高度非平稳性质，动态脑网络建模仍然是当代神经科学的主要挑战之一。在这里，我们提出了一种基于卡尔曼滤波器创新公式的新算法，该算法经过优化，可在未知噪声条件下跟踪快速发展的定向功能连接模式。自调节优化卡尔曼滤波器 (STOK) 是一种新型自适应滤波器，它嵌入自调节记忆衰减和递归正则化，以确保高网络跟踪精度、时间精度和对噪声的鲁棒性。为了验证所提出的算法，我们在现实替代网络和真实脑电图 (EEG) 数据中与经典卡尔曼滤波器进行了广泛的比较。在模拟和真实数据中，我们都表明 STOK 滤波器估计定向连接的时间频率模式具有显著优越的性能。STOK 滤波器的优势在真实 EEG 数据中更加明显，其中该算法从大鼠的颅脑 EEG 记录和人类视觉诱发电位中恢复了动态连接的潜在结构，与已知生理学高度一致。这些结果确立了 STOK 滤波器是模拟生物系统中动态网络结构的强大工具，有可能对大脑功能产生的网络状态的快速演变产生新的见解。
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用
设备上的天气基础模型的联合及时学习
天气预报的设备智能使用本地深度学习模型来分析没有集中云计算的天气模型，对支持人类激活具有重要意义。联邦学习是通过在不共享原始数据的情况下进行协作模型培训来实现协作模型培训的一种有希望的解决方案。但是，它面临着妨碍其可靠性的三个主要挑战：（1）由于地理差异而导致设备之间的数据异质性； （2）单个设备中的数据同质性和（3）发送大型模型参数以进行协作而进行的通信过载。为了应对这些挑战，本文为天气模型（FEDPOD）提供了供您提供的供应的p rompt学习，该模型（FEDPOD）启动了启动的设备，以在维持沟通效率的同时获得高度定制的模型。具体而言，我们的自适应及时调整杆轻巧的提示指导冷冻基础模型产生更精确的预测，还进行了迅速的基于基于多层次的沟通，以鼓励多源知识知识效果并调节优化。此外，Dy-Namic图建模构造了提示的图形，优先考虑具有与异质性相似的数据分布的设备之间的协作培训。广泛的实验表明，FEDPOD在现实世界内部的天气预报数据集中领导着最先进的基线的性能。
基于口腔质地的人类眶额皮质中高脂肪食物偏好的神经机制
尽管过量食用高脂肪食物是导致体重增加的主要原因，但是将膳食脂肪的口腔感觉特性与奖赏评价和饮食行为联系起来的神经机制仍不清楚。在这里，我们将新颖的食品工程方法与功能性神经影像学相结合，以表明人类眶额皮质 (OFC) 将高脂肪食物引起的口腔感觉转化为指导饮食行为的主观经济评价。男性和女性志愿者品尝并评估了脂肪和糖含量不同的营养控制液体食物（“奶昔”）。在口服食物加工过程中，OFC 活动编码了一个特定的口腔感觉参数，该参数介导食物脂肪含量对奖赏值的影响：滑动摩擦系数。具体而言，OFC 对口腔中食物的反应反映了脂肪液体在口腔表面产生的光滑、油腻质地（即口感）。OFC 中不同的活动模式编码了与特定食物相关的经济价值，这反映了滑动摩擦与其他食物特性（糖、脂肪、粘度）的主观整合。至关重要的是，OFC 对口腔质地的神经敏感性可以预测个体在自然饮食测试中的脂肪偏好：OFC 对与脂肪相关的口腔质地更敏感的个体在随意进食期间会消耗更多脂肪。我们的研究结果表明，人类大脑的奖励系统会通过口腔滑动摩擦感知膳食脂肪，这是一种机械食物参数，可能通过调节食物和口腔表面之间的相互作用来控制我们的日常饮食体验。这些发现确定了人类 OFC 在评估口腔食物质地以调节对高脂肪食物的偏好方面发挥的特殊作用。
在CMIP6模型的不同SSP方案下，印度的热浪及其未来预测
摘要。我们提出了可解释的深度学习技术，用于重建南亚palaeomonsoon雨 - 在过去的500年中，降落了，利用了南部和东亚的长期仪器降水记录和长期的乐器降水记录和古环境数据集以建立两种类型的模型：密集的Neu-neu-neu-ral网络（“区域模型”）和卷积神经网络（“区域模型”和Neural neveral newursal nevental alsal neveral alsal and anns（Cnns）。该区域模型是在七个区域降雨数据集上进行的，虽然它们具有衰落的阶级变异性和显着的干旱，但它们低估了年际变化。CNN旨在说明预测因子和目标中的空间关系，在重建降雨表和产生强大的时空重建方面表现出更高的技能。19世纪和20世纪的特征是季风的年间变异性明显，但较早的时期的特征是衰老到百年纪念的振荡。多年代干旱发生在17世纪中叶和19世纪中期，而18世纪的大部分时间（尤其是本世纪初）的特征是季风降水高于平均水平。极端的干旱往往集中在印度南部和西部，并且经常与记录的饥荒共同进行。大型体积喷发后的几年通常以明显弱的季风标记，但与ElNiño-Southern振荡（ENSO）的关系的符号和强度在百年纪念时间尺度上有所不同。通过应用解释性技术，我们表明模型同时利用了局部氢气候和天气尺度的动力学关系。我们对印度夏季季风的历史变化的发现，并强调了古气候重建中深度学习技术的潜力。
从硝酸盐和重金属污染含水层中分离的红杆菌菌株的基因组特征和普遍负选择
摘要 Rhodanobacter 菌种在受到酸、硝酸盐、金属放射性核素和其他重金属污染的橡树岭保留区 (ORR) 地下环境中占主导地位。为了揭示适应这些混合废物环境的基因组特征并指导遗传工具开发，我们对从 ORR 地点分离的八株 Rhodanobacter 菌株进行了全基因组测序。基因组大小范围为 3.9 至 4.2 Mb，包含 3,695 至 4,035 个蛋白质编码基因，GC 含量约为 67%。根据全长 16S rRNA 序列，七株菌株被归类为 R. denitricans，一株菌株 FW510-R12 被归类为 R. thiooxydans。根据基因注释，全基因组扩增率（泛/核心基因比率）最高的两个直系同源物簇（COG）是“复制、重组和修复”和“防御机制”。除NosZ中预测的蛋白质结构差异外，反硝化基因具有高度的DNA同源性。相反，重金属抗性基因多种多样，其中7％至34％位于基因组岛中，这些结果表明起源于水平基因转移。对四个菌株的甲基化模式分析揭示了独特的5mC甲基化基序。与类型菌株2APBS1相比，大多数直系同源物（78％）的非同义替换与同义替换之比（dN/dS）小于1，表明负选择普遍存在。总体而言，结果为水平基因转移和负选择在污染田间基因组适应中的重要作用提供了证据。罗丹诺杆菌菌株中复杂的限制-修饰系统基因和独特的甲基化基序表明其对基因操作具有潜在的抵抗力。
野生果蝇社区的微生物组结构沿热带高度梯度和实验室比较
与自由生活的微生物群落相比，与宿主相关的微生物 - 社区中环境梯度沿环境梯度的抽象变化尚不清楚。由于海拔梯度可以作为气候变化的自然代理，因此了解这些梯度的贴合可以使我们对威胁宿主及其共生微生物在温暖世界中面临的理解。在这项研究中，我们分析了来自澳大利亚热带雨林的四种果蝇物种的细菌微生物群。我们沿两个山梯度在高和低海拔的野生个体中采样，以确定自然多样性模式。此外，我们抽样了从相同地区建立的同型人线的实验室rear个个体，以查看实验室中是否保留任何自然模式。在这两种环境中，我们都控制了饮食，以帮助阐明微生物组组成的其他确定性模式。我们发现果蝇细菌群落组成之间的较小但偏差差异很大，在不同的果蝇和地点之间存在一些显着的分类差异。此外，我们发现，收集的pupae比实验室奔跑的p pa的微生物组显着丰富。我们还发现了两种类型的饮食中的类似的微生物组组成，这表明果蝇微生物群之间发现的显着差异是周围环境的产物，这些环境具有不同的细菌物种池，可能与温度高度差异限制。我们的结果表明，实验室和领域标本之间的比较研究有助于揭示微生物组群落中可能存在的单一物种的真实变异性。