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社论：主要免疫缺陷的社区系列...
肠道微生物组在人类健康中起关键作用，影响消化，免疫和预防疾病。有益的肠道细菌，例如Akkermansia Muciniphila，Adlercreutzia equolifaciens和Christensenella minuta，通过生物活性代谢物（如短链脂肪酸（SCFAS））有助于代谢调节和免疫支持。富含益生元，发酵食品和基于植物的生物活性化合物的饮食模式，包括多酚和类黄酮，促进了微生物组的多样性和稳定性。然而，诸如个人变异性，生物利用度，饮食依从性和肠道微生物群的动态性质等挑战仍然显着。这篇评论综合了当前对肠道细菌在健康中作用的见解，强调了饮食干预调节微生物群的机制。此外，它强调了微生物组靶向疗法的进步以及个性化营养的变革潜力，利用微生物群和人工智能（AI）来开发量身定制的饮食策略，以优化肠道健康和缓解慢性炎症性疾病。应对这些挑战需要一种多学科的方法，该方法将科学创新，道德框架和实际实施策略整合在一起。
用于对神经系统进行最优控制建模的计算机框架 Rückauer, BJ; Gerven, MAJ van 2023，文章 / 致编辑的信 (Frontiers i
我们提出了一个控制理论框架来研究嵌入在模拟环境中的生物驱动人工神经系统（Sussillo，2014）的稳定性和可控性。从高层的角度来看，这个框架模拟了脑-机-环境的相互作用。我们首先考虑建模一个神经系统在虚拟环境中执行行为任务的问题。用控制理论的语言来说，神经系统与环境过程形成一个闭环反馈控制器。在第二步中，我们模拟神经系统的退化（例如在传感器或执行器处）并添加一个二级控制器（假肢），目的是恢复行为功能。在此过程中，我们考虑了大脑模型中的不确定性、非线性、测量噪声以及可观察状态和可控神经元的有限可用性。神经系统，从单个神经元到大规模群体，都以复杂的动态为特征，建模和控制可能具有挑战性（Ritt and Ching，2015）。经典控制理论（Khalil，2002；Brunton 和 Kutz，2017；Astrom 和 Murray，2020）为设计控制律提供了强大的工具，并在神经技术领域得到广泛应用，例如机械臂或计算机光标的闭环脑机接口 (BMI) 控制（Shanechi 等人，2016）、癫痫发作缓解的模型预测控制（Chatterjee 等人，2020）以及大脑在认知状态之间转换的机制解释（Gu 等人，2015）。闭环控制的一个特别成功的应用是通过深部脑刺激治疗帕金森病。在那里，可以使用基于阈值、比例积分或自调节控制器将病理性 β 波段振荡活动抑制在所需的目标水平（Fleming 等人，2020a、b）。 Schiffi (2011) 建立了一种将控制理论与神经科学和生物医学联系起来的典型方法，其中时空皮质动态模型与卡尔曼滤波器相结合，以估计未观察的状态并跟踪未知或漂移的模型参数。神经形态社区中的团队最近通过实现生物学上合理的操作和学习状态估计和控制规则（Friedrich 等人，2021；Linares-Barranco 等人，2022）以及神经形态 BMI 电路（Donati 和 Indiveri，2023）为这项工作做出了贡献，这有望在低功耗运行时实现更好的生物相容性。在上述许多方法中反复出现的一些挑战是线性（可实现）或低维系统的假设、对底层动态的知识或所需目标状态的可用性（如帕金森病的 DBS）。本文针对这些局限性做出了两项主要贡献。首先，我们建议一致使用动力系统来模拟大脑、环境、和假肢。除了统一方法论之外，这种选择还可以灵活地对不同程度的真实模型进行实验。在这里，我们展示了循环神经网络 (RNN) 作为神经系统和假肢的简单、高度可扩展的构建块的使用。其次，我们逐步消除了线性、系统知识、完全可观测性和监督目标状态的假设，通过使用强化学习 (RL)（Sutton 和 Barto，2020 年）进行系统识别和合成假肢控制器。
用所有感官进行学习：多模式丰富是未来的最佳学习策略
特征为平坦、上升、下降-上升或下降。每个声谱图内的轮廓用白色虚线突出显示。 (B) 视觉音调标记在感知上与每个音调的音高轮廓一致，可用于多感官感知丰富。 (C) 视觉表示在语义上与 (A) 中呈现的音调的单词含义一致，可用于多感官语义丰富。 (D) 音高轮廓的手势、感知一致的表示。来源：认知科学趋势 (2022)。DOI：10.1016/j.tics.2022.10.007
c学习估计重复疾病的最佳个性化治疗方案
抽象的经常性事件，其特征是在个人研究中反复发生同一事件，是医学研究中的一种常见数据。是出于癌症的促进，我们旨在估算有效减轻此类复发事件的最佳个性化治疗方案（ITR）。ITR是一项决策规则，它根据个性化信息将最佳治疗方法分配给每个患者，以最大程度地提高整体治疗益处。但是，现有的估计ITR的研究主要集中于初次事件，而不是经常发生的事件。要解决重复事件的最佳ITR的问题，我们提出了经常性的C-学习方法（RECL）方法，以从两个或多个处理选项中识别最佳ITR。所提出的方法将优化问题重新定义为加权分类问题。我们介绍了三个错误分类成本的估计器：结果回归估计器，逆概率加权估计器以及增强的反概率加权估计器。RECL方法利用分类技术来生成针对经常性事件数据量身定制的可解释的最佳ITR。在各种情况下通过模拟证明了RECL方法的优点。此外，基于关于结直肠癌治疗的实际数据，我们采用了这种新颖的方法来得出结直肠癌的可解释的树木治疗方案，从而为增强治疗策略提供了实用的框架。
考虑第三级建筑间接灵活性的固定电池存储优化规模：电动汽车社区用例
本文提出了一种方法，该方法将建筑物中可用的间接灵活性（电动汽车充电）考虑在内，用于确定固定电池存储系统（直接灵活性）的规模。对来自 Predis-MHI 平台（一个生活实验室）的数据应用了线性规划方法，从而优化了电动汽车的日常充电以及拟议电池的充电和放电计划，同时确定了电池容量。我们的结果表明，基于参考基准情况的自耗百分比增加，与不考虑间接灵活性的方法相比，可以将所需的电池容量减少高达 100%。虽然相关，但本文提出的定型方法假设了最佳的人类行为，这通常很难实现。我们提出的方法可以进行调整并用于确定住宅和商业/公共建筑的直接灵活性。
非线性有限的精确和最佳二次化 -
摘要。普通微分方程的多项式和非分解系统的二二次化在多种学科中，例如系统理论，流体力学，化学反应建模和数学分析。二次化揭示了模型的新变量和结构，该变量和结构可能更容易分析，模拟，控制并提供了方便的学习参数化。本文提出了新的理论，算法和软件功能，用于非自治odes的二次化。我们根据输入函数的规律性提供存在结果，因为可以通过二次化获得二次双线系统的情况。我们进一步发展存在结果和一种算法，该算法概括了具有任意维度的系统的二次化过程，该系统在尺寸增长时保留了非线性结构。对于此类系统，我们提供维度不合时宜的二次化。一个示例是半消化的PDE，当离散化大小增加时，非线性项在象征性上相同。作为这项研究实际采用的重要方面，我们将QBEE软件的功能扩展到具有任意维度的ODES和ODES的非自治系统。我们提供了以前在文献中报道的ODE的几个示例，在此，我们的新算法找到了比先前报道的提升转换的四倍体ode系统。我们进一步强调了二次化的重要领域：减少阶模型学习。太阳风示例突出了这些优势。该区域可以通过在最佳提升变量中工作而受益匪浅，其中二次模型提供了模型的直接参数化，这也避免了非线性项的额外超重还原。
无资本经济中的最佳财政和货币政策
建议引用：Jr., Robert E. Lucas；Stokey, Nancy L. (1982)：《无资本经济中的最佳财政和货币政策》，讨论文件，第 532 号，西北大学，凯洛格管理学院，经济与管理科学数学研究中心，伊利诺伊州埃文斯顿
确定 COVID-19 抑制政策的最佳持续时间：成本效益分析
如果得不到任何干预，新冠病毒将给美国经济造成超过 9 万亿美元的损失。抑制政策旨在通过关闭学校和非必要企业等严格的社会隔离措施来减少新病例数量。缓解政策限制较少，旨在通过限制密切互动和隔离传染性个体来减缓新病例的增长。假设在疫苗上市之前，抑制阶段将被缓解阶段取代，我们发现，抑制阶段的经济成本越高，最佳持续时间越短，两个阶段减少病毒传播的效果就越好。最后，通常提出的开关式抑制政策在经济效率上不如在疫情爆发之初实施的持续抑制制度。
风能-太阳能容量优化分配与协调...
杨红明 1,2 ，（IEEE 会员），余倩 1,2 ，刘俊鹏 1,2 ，贾有为 3 ，（IEEE 会员），杨光亚 4 ，（IEEE 高级会员），EMMANUEL ACKOM 5 和董照阳 6 ，（IEEE 会士） 1 长沙理工大学经济与管理学院，长沙 410114，湖南 2 长沙理工大学电气与信息工程教育部学院、电气交通与智能配网络湖南省工程研究中心、基于分布式光储的能源互联网运行与规划国际联合实验室，长沙 410114，湖南 3 南方科技大学电气与电子工程系，深圳 518055，湖南 4 丹麦技术大学电气工程系， 2800 Kongens Lyngby，丹麦 5 丹麦技术大学联合国环境规划署合作伙伴，2100 哥本哈根，丹麦 6 新南威尔士大学电气工程与电信学院，悉尼，新南威尔士州 2052，澳大利亚
