我们介绍了AGSA,这是一个挑剔的造成巨型肌框架,该框架从高级人类的反馈中学习,以应对无奖励培训,安全探索和不完美的低级人类控制的挑战。最近的人类循环学习方法使人类参与者能够干预学习代理的控制并提供在线演示。尽管如此,这些方法在很大程度上依赖于完美的人类相互作用,包括准确的人监测干预决策和近乎最佳的人类示范。AGSA采用专用的门控剂来确定何时切换控制,从而减少了持续的人类监测的需求。为了获得精确且可预见的门控剂,AGSA从人类评估反馈中训练了对门控件的干预请求的评估反馈和对人类干预轨迹成对的偏好反馈。而不是依靠潜在的次优的示威演示,而是使用来自门控剂的控制转换信号对学习代理进行训练。我们提供了分别描述两种代理能力的性能界限的理论见解。在挑战连续控制环境中,在不同技能水平的模拟和实际人类参与者中进行了实验。比较结果强调,AGSA在培训安全性,政策绩效和用户友好方面对以前的人类学习的方法取得了重大改进。项目网页位于https://agsa4rl.github.io/。
在本文中,我们通过分析不完美的监测案来为后一个研究做出了贡献。以前的研究重点是完美监控的情况,因为定价算法通常在市场(例如亚马逊)中使用,那里的每个卖方都可以实时监视竞争对手的价格,并且因为竞争当局强调了这样的市场更容易受到勾结的影响。3然而,理论表明,即使在不完善的监控下,也可能进行勾结,并且算法也越来越多地用于竞争对手的策略不容易观察的市场。一个例子是财务市场,代理商通过隐藏噪音交易者来利用其内部信息。4另一个例子是电力市场。5因此,重要的是研究算法勾结是否可以观察到总成果(例如市场价格)而不是个人行为时。6
CRISPR 碱基编辑技术倾向于编辑目标区域中的多个碱基,这限制了精确恢复疾病相关的单核苷酸多态性 (SNP)。我们设计了一种不完美 gRNA (igRNA) 编辑方法,该方法利用具有一个或多个与目标基因座不互补的碱基的 gRNA 来引导碱基编辑生成单碱基编辑产物。碱基编辑实验表明,与正常 gRNA 编辑相比,使用 CBE 的 igRNA 编辑大大增加了单碱基编辑分数,并且编辑效率更高。使用腺嘌呤碱基编辑器 (ABE) 也获得了类似的结果。在 DNMT3B、NSD1、PSMB2、VIATA hs267 和 ANO5 等基因座上,实现了近乎完美的单碱基编辑。通常,可以使用简单的协议从一组少数 igRNA 中选择具有良好单碱基编辑效率的 igRNA。作为概念验证,本研究使用 igRNA 构建了导致原发性高草酸尿症的疾病相关 SNP 细胞系。这项工作提供了一种使用 ABE 和 CBE 实现单碱基碱基编辑的简单策略,并克服了限制碱基编辑器用于治疗 SNP 相关疾病或创建携带疾病相关 SNP 的细胞系和动物模型的关键障碍。
摘要:由于错误和写入过程的不完善,在物理支持中对经典数据的编码可以达到某种程度的精度。此外,由于系统的物理或化学不稳定性,存储数据可能会随着时间的推移而发生一定程度的退化。任何读出策略都应考虑到这种自然的不确定性程度并将其影响降至最低。光学数字存储器就是一个例子,其中信息被编码为一组细胞的两个反射值。使用纠缠的量子读取已被证明可以增强理想光学存储器的读出,其中两个级别是完美表征的。在这项工作中,我们分析了存储器构造不完善的情况,并提出了一种优化的量子传感协议,以在存在不精确写入的情况下最大限度地提高读出精度。所提出的策略在现有技术下是可行的,并且对检测和光学损失具有相对稳健性。除了光学存储器之外,这项工作还对生物系统中的模式识别、分光光度法以及从透射/反射光学测量中提取信息的任何情况都有影响。
物理学家 Klaus Jöns 教授(帕德博恩大学)解释说:“量子隐形传态是指光子状态(即小光粒子)转移到另一个状态。简单来说,发射器和接收器交织在一起。这需要某些产生不可区分光子的光源,使用确定性的光子源是理想的。通常使用由半导体材料制成的量子点。”科学家们没有专注于生产理想的材料,而是研究不完美的量子点,旨在无论情况如何都能以最大的可靠性识别隐形传态。他们使用复杂的测量方法将“隐形传态质量”提高到 84.2%。
摘要。鉴于绝对供应链模型的应用并不能使供应批次中很少有缺陷的物品的可能性无效,因此必须进行检查以分离有缺陷的物品,以便以折扣价出售此类隔离物品。短缺主要发生,需求突然上升或生产能力不稳定,从而使玩家的决定。在本文中,短缺被认为是卖方的决策变量,并且需求接受买方的销售价格和营销支出。将依次审查玩家的互动,并确定为非合作性的Stackelberg游戏。此外,提出了供应链模型,以证实供应链中买方与卖方之间的相互作用,并且通过非合作游戏理论方法进行了投入。Stackelberg游戏方法用作非合作方法的扩展,这是一个玩家充当领导者,另一个玩家作为追随者。将提供一致的数值示例以及灵敏度分析,以比较在不存在和存在短缺的情况下比较两个不同的模型,以突出本研究的意义。
A.Loukkal 1*、M.Lematre 1、M.Bavencoffe 1、M.Lethiecq 1 1 GREMAN UMR 7347,图尔大学,INSA Centre Val de Loire,3 rue de la Chocolaterie,布卢瓦,法国 abderrahmane.loukkal@univ-tours.fr 摘要 微电子行业对于开发用于多层结构健康控制和诊断的无损工具和方法的需求日益增加。这些工具的目的是检测诸如分层、夹杂和微裂纹等问题。本文的目的是研究不完美界面对多层结构中波传播的影响。这种结构类型代表了许多微电子元件的典型架构。这项研究将基于反射系数和导波色散曲线的计算。所研究的结构是各向同性的三层,其中两个金属层通过环氧树脂制成的粘合层粘合在一起。进行了比较,以便从数字上评估粘合层的几种特性对导波行为的影响。此外,还实施了不完美粘弹性界面层模型 [1],以模拟金属层之间的不同粘附质量。关键词:反射系数;多层;不完美界面;导波;色散曲线;V(z,f) 方法;建模。
摘要:固态量子中继器是大规模量子网络的核心部分,纠缠纯化是量子中继器的关键技术,用于从混合纠缠态的集合中提取高质量的非局域纠缠,并抑制噪声对量子信息载体的负面影响。本文提出一种适用于固态量子中继器的、无不完美相互作用的量子点中非局域电子自旋纠缠纯化方法,利用对电子自旋的忠实奇偶校验。在近乎现实的条件下,即使在微腔内嵌入的量子点与圆偏振光子之间存在不完美相互作用,忠实奇偶校验也可以在不破坏非局域固态纠缠的情况下对奇偶校验模式做出正确判断。因此,非完美相互作用纠缠纯化可以防止最大纠缠态转变为部分纠缠态,并保证纯化后非局域混合态保真度达到期望值。由于该方案在接近现实的不完美相互作用条件下是可行的,因此对实验实现的要求会放宽。这些独特的特性使得这种非完美相互作用纠缠纯化在用于大规模量子网络的固体量子中继器中具有更实际的应用。
本文采用两种方法来评估灵活性在绿色氨工厂中的作用:用于工厂设计的线性规划 (LP) 和用于工厂运行的模型预测控制 (MPC)。前一种方法已用于其他绿色氨生产分析,11 – 15 尽管本文提出了一种修改方法来确定存储单元的循环对氨价格的影响程度,并给出了新的灵敏度结果。后一种 MPC 方法在孤岛绿色氨工厂中的应用是新颖的,并且为 LP 提供的结果设置了保护栏。MPC 的目的不是设计专门确定氨工厂运行参数(温度、压力、进料比等)的控制回路;相反,MPC 的目的是作为一种确定氨工厂设定点的算法。换句话说,这里介绍的 MPC 类似于级联控制布置中的主回路,决定电力分配和氨产量。对于这两个模型,天气数据均来自 ERA5,并使用标准涡轮机曲线 13 和 Python 上的 PVLib 模块转换为风能和太阳能数据。16
您可能已经知道,今年的主题是“接受不完美”,这不仅是一个了不起的主题,而且还由得克萨斯州的学生建议!佩奇(Div> Paige)说是什么促使她提出这个主题的原因; “我觉得今天接受不完美与我们通过技术接触的情况特别重要。我认为我们所有人都需要退后一步,并记住不完美是美丽的。(这个主题)提醒我自己是受欢迎的,因为它们是人类的一部分。我们的缺点和我们的优势一样是我们的一部分,因此不完美的缺陷应该对我们来说足够完美。”