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经验学习 - 一个适合探索未知
1仪器科学和光学学院 - 北京信息科学技术大学，北京，中国摘要：一个新颖的机器学习框架 - 经验学习（EL），用于观察新对象和掌握新技能，通常可以应用于探索未知的人工智能机器人（空中）。与传统方法不同，不必在模型培训之前准备大型培训样本。取而代之的是，通过不断观察或刺激研究对象并记录这些经验来建立经验链，这是受早期人类学习行为启发的。通过连续观察和尝试，经验链被更新，并逐渐收敛于研究对象的实际输出概率。当前的经验单元是EL判断的基础，而过去的经验可以使用忘记系数丢弃。使用两个简单示例说明了此框架的应用模式。猫和狗的生成器实验代表了对新物体的自我探索。虚拟篮球机实验展示了这种方法学习新技能并有效减轻随机干扰的能力。比较，分析了所提出的方法与相关算法之间的相似性和差异。最终，这种方法证明在使人工智能系统能够研究和探索未知领土方面有价值。关键字：经验学习，自我 - 探索算法，否 - 先验 - 数据算法，人工智能框架
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阿迪朗达克公园代理机构项目ID 2023-007 2024年5月15日Aaron Ziemann rpcomments@apa.ny.gov Dear Sir，我绝对反对在乔治湖使用化学除草剂procellacor。我不需要从网站上复制和粘贴，这些网站陈述了为什么不允许这种除草剂在乔治湖中使用的所有事实，而没有更明显的证据表明其环境影响。您可以在乔治湖协会和乔治湖水饲养员网站上找到这些事实。我和我的家人在乔治湖上拥有2所房屋，我们在那里住了2代。我们喝水，依靠这个湖泊，以生存几代人。我们的房屋直接从绵羊草甸湾对面，可能会通过使用尚未经过充分测试的除草剂来确定它可能对该湖产生的不可逆影响，从而可能造成无法弥补的环境伤害。乔治湖公园委员会曾与上面陈述的其他两个团体一起保护该湖泊，但显然他们已经失去了所有理由，如果允许使用这种除草剂前进，可能会对活湖造成毁灭性的伤害。对于为什么LGPC迫使耗资60,000美元至100,000美元的房主迫使新的化粪池系统法规迫使其他旨在保护湖泊的检查，但允许该项目继续进行其他检查，而没有对书籍进行更多的研究，这是值得怀疑的。被迫花费这么多的钱来保护我们的湖泊并保护我们房屋的价值，然后威胁我们试图保护的湖泊的定义是精神错乱的定义。停止将Procellacor放在乔治湖的计划中。如果乔治湖公园委员会花了更多的时间和金钱，将船只远离湖上，这使我们今天不会在这里。传统的与摩天半径作斗争的方法一直在起作用。为什么有人知道危险的人会在原始的湖泊中杀死农药！我的朋友，家人和邻居每天都在保护我们的湖泊，而科学和测试并未证明这是安全的行动。请支持和保护我们的美国湖女王，这是美国仅有的两个。恭敬，
陆生植物中胼胝质生物合成的已知和未知
胼胝质是一种线性 (1,3)- β -葡聚糖，是植物生长发育所必需的碳水化合物聚合物。生化、遗传和基因组工具以及特异性抗体的进步大大增强了我们对胼胝质生物合成的理解。随着胼胝质合酶机制的其他组成部分的出现，分子生物合成机制的阐明有望随之而来。短期目标包括确定胼胝质合酶亚基的化学计量和周转率。长期目标包括生成重组胼胝质合酶以阐明其生化特性和分子机制，最终可能确定胼胝质合酶的三维结构。本综述深入探讨了胼胝质生物合成的结构和复杂的分子过程，强调了调控元件和组装机制。
关于口吃神经生物学的已知和未知数
au：PleaseconfirmThatalleheadingLevelsarerePresentedCorrected：口吃发生在大脑和行为开发的动态阶段的幼儿时期。最新的研究对接近这个关键发育时期的年龄段的儿童进行了研究，已经确定了早期的大脑改变，这些变化很可能与口吃有关，而自发恢复似乎与区域间连通性的增加有关。相比之下，成年人的治疗驱动的改善与语音网络内外的功能重组有关。口吃的病因仍然神秘。这个尚未解决的谜团突出了关键问题，并指出了神经影像学的发现，这些发现可以激发未来的研究，以发现遗传学，相互作用的神经层次结构，社会环境和奖励电路如何有助于口吃的许多方面。
未知基因的功能和进化意义来自未经文化的分类群
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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。
DNA 测序和基因表达谱的比较有助于不明原发部位癌症的组织来源诊断。
1 墨尔本大学临床病理学系和癌症研究中心，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 2 彼得·麦克卡勒姆癌症中心病理学系，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 3 彼得·麦克卡勒姆癌症中心肿瘤内科系，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 4 墨尔本大学彼得·麦克卡勒姆爵士肿瘤学系，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 5 彼得·麦克卡勒姆癌症中心，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 6 韦斯特米德医学研究所，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 7 韦斯特米德医院妇科肿瘤学系，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 8 悉尼大学水仙花中心，与新南威尔士州癌症委员会合资，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 9 韦斯特米德医院玛丽王妃癌症中心肿瘤内科系，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 10 弗林德斯大学和弗林德斯医疗中心肿瘤内科系，阿德莱德，南澳大利亚州，澳大利亚 11 巴旺健康癌症中心肿瘤内科系服务部，维多利亚州吉朗，澳大利亚 12 西南医疗保健中心肿瘤内科系，瓦南布尔与迪肯大学，维多利亚州吉朗，澳大利亚 13 卡布里尼健康中心肿瘤内科系，维多利亚州墨尔本，澳大利亚 14 边境肿瘤内科系，奥尔伯里沃东加地区癌症中心，新南威尔士州奥尔伯里，澳大利亚 15 本迪戈健康中心肿瘤内科系，维多利亚州本迪戈，澳大利亚 16 艾伦沃克癌症中心医学部，北领地达尔文，澳大利亚 17 圣文森特医院心胸外科系，维多利亚州墨尔本，澳大利亚 18 彼得麦克卡勒姆癌症中心放射肿瘤科系，维多利亚州墨尔本，澳大利亚 19 杰克逊实验室计算科学系，康涅狄格州法明顿，美国 20 墨尔本大学圣文森特医院医学系，维多利亚州墨尔本，澳大利亚 21 皇家墨尔本大学医学系墨尔本大学医院，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 22 悉尼大学科林医学研究研究所和悉尼医学院癌症诊断和病理学组，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 23 斯威本大学心理学系和艾弗森健康创新研究所，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚 24 彼得·麦克卡勒姆癌症中心行为科学部，卫生服务研究和实施科学部，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚
基因组分析在原发灶不明癌症中的可行性和价值：来自前瞻性分析研究的真实世界证据
1 美国德克萨斯州休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心胃肠道肿瘤内科系 2 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院 Margaret M. 和 Albert B. Alkek 医学系 3 美国康涅狄格州法明顿杰克逊基因组医学实验室 4 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 BC 胰腺中心 5 美国德克萨斯州休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心生物统计学系 6 美国德克萨斯州休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心病理学系 7 美国德克萨斯州休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心诊断成像系 8 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 BC 癌症中心肿瘤内科系 * 通讯作者：Kanwal Raghav，医学博士，德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心胃肠道肿瘤内科系，1515 Holcombe Blvd，休斯顿，德克萨斯州 77030，美国（电子邮件：kpraghav@mdanderson.org）。† 2021 年 6 月 5 日去世。‡ 这些作者对这项工作的贡献相同。
训练量子测量装置以辨别未知的非正交量子态
在这里，我们研究解码通过未知量子态传输的信息的问题。我们假设 Alice 将字母表编码为一组正交量子态，然后将其传输给 Bob。然而，介导传输的量子通道将正交状态映射到非正交状态，可能混合。如果没有准确的通道模型，那么 Bob 收到的状态是未知的。为了解码传输的信息，我们建议训练测量设备以在鉴别过程中实现尽可能最小的误差。这是通过用经典通道补充量子通道来实现的，经典通道允许传输训练所需的信息，并采用抗噪声优化算法。我们在最小误差鉴别策略的情况下演示了训练方法，并表明它实现了非常接近最优误差概率。特别是，在两个未知纯态的情况下，我们的建议接近 Helstrom 界限。对于更高维度中的大量状态，类似的结果也成立。我们还表明，减少训练过程中使用的搜索空间可以大大减少所需资源。最后，我们将我们的建议应用于相位翻转通道达到最佳误差概率的准确值的情况。