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贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。
用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。
在可解释人工智能（xAI）的眼中
没有人工智能，现代教育就不是现代教育。然而，人工智能的复杂性使得理解和解决问题具有挑战性。全球研究表明，父母的收入对孩子的教育有很大影响。这促使我们探索人工智能，尤其是复杂模型，如何使用可解释的人工智能工具做出重要决策。我们的研究发现了许多与父母收入相关的复杂性，并为这些决定提供了合理的解释。然而，我们也发现人工智能存在偏见，这与我们对人工智能在教育领域的期望背道而驰：清晰透明，人人平等。这些偏见会影响家庭和儿童的教育，凸显了对更好的人工智能解决方案的需求，为所有人提供公平的机会。本章试图阐明人工智能运作的复杂方式，尤其是关于偏见的问题。这些是制定更好的教育政策的基础步骤，包括以更可靠、更负责、对所有参与者都有益的方式使用人工智能。
智能机器时代的贝叶斯
18 世纪，托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 提出了一个激进的想法：用概率来表示我们认为假设正确的程度 (Bayes, 1763/1958)。他在一场赌博游戏中这样做：在经历了一定数量的输赢之后，你赢的概率有多大？使用概率论根据数据更新我们的信念程度的想法是我们现在所说的贝叶斯规则的基础（见图 1）。贝叶斯可能认为他的工作具有较低的概率，而这一模型在 200 多年后成为贝叶斯认知模型的基础，该模型从理性信念更新的角度解释人类行为（例如，Griffiths 等人，2010 年）。贝叶斯认知模型解释了归纳推理——从有限的数据得出不确定结论的过程，例如根据在对话中听到的新词推断其含义。在贝叶斯模型中，这种推断是将数据（例如，你听到新词的上下文）与我们对世界的现有期望（例如，对一个词可能具有何种含义的期望）相结合的结果。这些期望以假设的“先验分布”来表达，更合理的假设具有更高的先验概率。这捕捉到了学习者的“归纳偏差”——那些影响学习者选择的假设的数据以外的因素（Mitchell，1997）。先验分布可以定义为
合成染料对马来西亚地下水的环境影响：来源，分配，运输机制和缓解策略
摘要：从昆虫，植物，煤炭和Ocher等自然来源提取的合成染料由于其优势比天然染料而变得普遍。但是，他们的产量导致了环境污染的增加，尤其是在地下水中。合成染料受到的地下水污染是通过对流，分散和延迟发生的。本综述旨在强调合成染料对地下水的环境影响，阐明染料运输的机制，并提出有效的策略来监测和减轻污染。Urban径流将染料从屋顶，停车场和道路等表面带入雨水系统中，而农业径流则将染料从土壤调节剂，肥料和种子涂料等产品中运输到水体中。在地下水中，染料通过对流，分散和延迟在含水层中移动，所有这些都受地下水流量和地质条件的影响。对流过程涉及携带溶解染料的地下水的批量运动，而分散剂会导致染料随时间和距离散布和稀释。延迟，涉及染料分子在土壤颗粒上的吸附，减慢染料运动，延长其在地下水中的存在。了解地下水中合成染料的来源，分布和运动对于制定保护水资源并减少环境和健康影响的策略至关重要。在工业和家庭活动中广泛使用染料需要全面的监测和管理，以确保可持续的地下水质量。
通过AI和战场数字双胞胎增强军事行动：整合贝叶斯优化，遗传算法和强化学习
本文提出了一种使用先进技术（例如贝叶斯优化（BO），遗传算法（GA）和加固学习（RL）等先进技术来优化军事行动的综合方法。该研究重点关注三个关键领域：防御行动中的单位处置，消防支持计划和下属单位的任务计划。对于单位处置，BO用于优化基于战场指标的营的位置，汤普森采样采集功能和周期内核可实现卓越的结果。在消防支持计划中，GA用于最大程度地减少威胁水平和发射时间，以有限的资源下解决资源受限的项目调度问题（RCPSP）。最后，开发了用于任务计划的RL模型，结合了多代理增强学习（MARL），图形注意网络（GAT）和分层增强学习（HRL）。RL模型通过模拟战场场景来展示其在产生战术操作方面的有效性。这种方法使军事决策者能够增强复杂环境中运营的适应性和效率。结果强调了这些优化技术支持军事指挥和控制系统在实现战术优势方面的潜力。
切斯特顿计划委员会投票继续在Popeyes标牌请愿书上继续听证
作为副镇检察官查克·帕金森（Chuck Parkinson）指出，该文件不包括位于肯尼思·J·艾伦·劳（Kenneth J. Allen Law Law Group）办公大楼以南的包裹所有权证明。也不包括一项拟议的修正条例。aby终于提出了这样的修正案，但在星期四会议之前仅48小时，帕金森氏症和计划者都没有机会在初步听证前进行审查。
LilianaGarcíaReyes3 Carlos Efren Huitz UC 4 Gabriela IsabelPérezAranda 5摘要目标：研究的目的是比较
LilianaGarcíaReyes3 Carlos Efren Huitz UC 4 Gabriela IsabelPérezAranda 5摘要目的：该研究的目的是比较Covid 19 Pandemic的大学心理护理服务的首次顾问中的社会人口学，教育和心理特征。理论框架：研究已经确定需要将接受心理护理的人群作为优先事项。方法：这是一项针对横截面，描述性相关设计的定量研究。样本包括119人（76.5％的女性和23.5％的男性），他们在2月至2023年7月之间要求提供服务。焦虑量表（BAI），贝克抑郁量表（BDI）还使用了社会人口统计学问卷。结果和讨论：发现要求该服务的人口主要由11-21岁的女性（76.5％，n = 91）组成。“情绪不稳定”（27.73％）是咨询的主要原因，其次是“焦虑症状”（17.64％）和“抑郁症状”（9.24％）。关于抑郁水平，发现41.2％的样本处于中等水平，其次是26.9％的严重水平。关于焦虑水平，在36.1％的焦虑程度中，与中等程度一样温和，而21％的顾问处于严重水平。根据Chi Square测试，得出的结论是，抑郁症和焦虑都不取决于性。研究含义：获得的数据使证明大流行对大学人群的心理健康的影响成为可能。独创性/价值：结果有利于根据所发现的特征制定有效的护理策略的可能性。关键词：社会人口统计学特征，教育特征，抑郁，焦虑，心理护理。
基于贝叶斯优化的Informer锂离子储能电站电压异常预测方法
1 新疆大学可再生能源发电与并网教育部工程研究中心，乌鲁木齐 830049，新疆，中华人民共和国。2 新疆电力有限公司电力科学研究院，乌鲁木齐 830049，新疆，中华人民共和国。通讯作者：吴嘉辉 (wjh229@xju.edu.cn)。摘要：随着储能电站领域的蓬勃发展，电池系统状态和故障的预测受到广泛关注。电压作为各类电池故障的主要指示参数，准确预测电压异常对确保电池系统的安全运行至关重要。本研究采用基于 Informer 的预测方法，利用贝叶斯优化算法对神经网络模型的超参数进行微调，从而提高储能电池电压异常预测的准确性。该方法以1分钟为采样间隔，采用一步预测，训练集占总数据的70%，将预测结果的均方根误差、均方误差和平均绝对误差分别降低至9.18mV、0.0831mV和6.708mV。还分析了实际电网运行数据在不同采样间隔和数据训练集比例下对预测结果的影响，从而得到一个兼顾效率和准确性的数据集。所提出的基于贝叶斯优化的方法可以实现更准确的电压异常预测。