XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不完美的
量子GO机器
go被视为人工智能的测试床。通过引入某些量子效果，例如波形的叠加和塌陷，我们通过使用相关的光子对纠缠在极化自由度中的相关光子对，从而实验证明了GO的量子。随着两个玩家轮流将石头放置在时间序列中时，生成状态的希尔伯特空间的总维度会增长。作为非确定性和不完美的信息游戏更加困难地使用nowa-days技术解决，我们兴奋地发现，量子物理学的固有随机性可以带来游戏中的非确定性特征，而这种特征在策略对方中不存在。一些量子资源（例如共会或纠缠）也可以编码以代表量子石的状态。调整量子资源可能会改变单个游戏的平均不完美信息（因为经典GO是一个完美的信息游戏）。我们通过显示从量子状态不同类别获得的时间序列数据的不可预测性来进一步验证其非确定性特征。最后，通过将量子与一些典型的游戏进行比较，这些游戏经过广泛研究，我们发现Quantum Go可以涵盖广泛的游戏困难，而不是单点。我们的结果建立了一个范式，通过使用固有的量子特征和资源来发明具有量子功能的新游戏，并为对古典和量子机学习的新算法提供了一种多功能平台。
运动皮层的深度学习神经编码器
摘要 - 心脏内脑机界面（BMIS）将神经活动转化为控制信号，以驱动假体或通信设备，例如机器人臂或计算机光标。在临床上可行，BMI解码器必须达到高准确性和鲁棒性。优化这些解码器是昂贵的，传统上需要动物或人类的实验跨越数年。这是因为BMI是闭环系统，用户在其中更新其电动机命令是为了响应不完美的解码输出。使用先前收集的“频线”数据的解码器优化将不会对此闭环响应进行计算。明显加速的解码器优化的另一种方法是使用闭环实验模拟器。该模拟器的关键组成部分是神经编码器，该神经编码器合成从运动学产生神经种群活动。先前的神经编码器并未模拟神经种群活动的重要特征。为了克服这些局限性，我们使用了深度学习的神经编码器。我们发现了这些模型在再现刺激性时间直方图（PSTHS）和神经popula posula todyics中的先验神经编码器上的表现非常优于先前的神经编码器。我们还发现，深度学习神经启动器可以更好地匹配神经解码，从而在频道数据和闭环实验数据中结果匹配。我们预计这些深度学习的神经编码器将大大改善BMI的模拟器，从而更快地评估，优化和BMI解码器算法的表征。
不完美的人...
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/。
确保3D印刷药的质量
半固体挤出（SSE）3D打印具有巨大的潜力，可以通过使用预填充和一次性的药物墨水注射器来满足监管良好的制造实践（GMP）重新质量。质量测试的均匀性是一个关键的质量属性，可以通过在单批批次中称量特定量的剂量单元并找到平均质量来评估任何偏差来执行。但是，对一小部分3D印刷药物的测试可能需要权衡整个制造的批次。为了克服这一限制，在GMP Pharmaceutical 3D打印机内实施了在线分析平衡，并具有专门的软件控制权重系统，用于整个印刷批次的自动质量均匀性测试。氢化软管药物INK的三个不同剂量批次（n = 28）打印并进行内部质量均匀性测试。开发的软件能够记录所有单个打印线的权重，并准确地检测到可接受的限制内的任何偏差。只有一个打印线位于公认的重量范围之外，这是由于药物的半固定性质而经常不完美的结果。将重量结果与外部分析平衡进行了比较，没有发现显着差异。这项研究是第一个在药品打印机内整合分析平衡的研究，使剂型形成质量均匀性测试自动化，该测试可以节省时间，人工和资源，同时改善了3D印刷药物的质量控制测试。
从人工智能角度看深度学习数据收集的质量挑战
摘要：随着大数据和计算机基础设施推动的强化学习，以数据为中心的人工智能正在推动软件开发方式的根本性转变。为了将数据视为与代码同等重要的一等公民，在这种情况下必须重新考虑软件工程。一个令人惊讶的发现是在整个机器学习过程中花费了多少时间在数据准备上。即使是最强大的机器学习算法，在没有高质量数据的情况下也难以充分发挥作用。因此，以数据为中心的先进技术被更频繁地使用。不幸的是，许多现实世界的数据集很小、不干净、有偏见，有时甚至被污染。在本研究中，我们关注科学界对深度学习应用的数据收集和数据质量的关注。数据收集至关重要，因为深度学习的现代算法主要依赖于大规模数据收集，而不是分类技术。为了提高数据质量，我们研究了数据验证、清理和集成技术。即使数据无法完全清理，强大的模型训练策略也使我们能够在训练模型期间处理不完美的数据。此外，尽管这些问题在传统数据管理研究中没有得到太多关注，但偏见和公平是机器学习现代应用中的重要主题。为了防止不公正，我们研究了模型训练之前、期间和之后的公平控制和策略。我们相信信息管理界有能力解决这些问题。
评论分辨率 - unifesp 2025-第一天
尽管我们需要在所有事物中找到完美和对称性，但自然的创造力来自不对称和缺陷，这些不对称和瑕疵从亚原子粒子的世界中表现出来，到整个宇宙。我们寻找完美的对称性，创建方程来描述它们，但是我们看到我们的解决方案只是现实不完美的近似值。应该是这样。不对称会产生不平衡，失衡会产生转化，转化会产生实现，结构的出现。对于存在的问题，应违反粒子物理的一些最基本的对称性。生活将是不可能的。整个宇宙可能来自多元宇宙的量子波动，这是一个永恒的实体，无数可能的宇宙共存。根据这种观点，宇宙是带有生存种子的事故的产物。在不确定的发作和过度膨胀之后，宇宙演变成产生最轻的化学元素。然后，氢气和氦的云被隐形的面纱包围，由于其自身的严重程度形成了第一批恒星和星系，因此倒塌了。十亿年后，围绕一颗普通恒星，一个被广阔海洋沐浴的星球收集了一生所需的成分。在与小行星和彗星发生巨大暴力，无数的火山喷发，海洋愤怒的湍流发生冲突后，地球正在平静下来。十亿年后，我们的祖先从原始汤中，分子相互作用并成长，相互联系以形成第一个生物。
供应链整合，竞争优势，环境动态和肯尼亚大规模制造公司的绩效
强烈的竞争压力迫使公司超越其邻国以获得竞争优势。对公司的可行行动正在接受供应链整合。但是，人们担心实施供应链集成是否会增强公司绩效。因此，这项研究的主要目的是调查肯尼亚大型制造公司的供应链整合实施和绩效的链接。特别是，研究研究了连接供应链集成，竞争优势，环境动态与公司绩效的链接。这项研究是基于四个理论的；基于资源的观点，资源依赖理论，系统理论和网络理论。使用主要数据应用了横截面描述性研究设计。该研究的受访者是负责采样公司中供应链功能的人。从200家公司的样本量中，获得了94份可用问卷，导致回答比例为47％。主要数据分析方法是部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）。研究发现，供应链的整合，竞争优势和环境动态对企业绩效具有显着的综合作用。该研究确认，可以通过实施供应链整合来加强肯尼亚制造公司的绩效。这有助于在一定程度上解决辩论，以使组织整合其供应链操作是否有效。这些结果也与基于资源的观点一致，即集成内部操作是一种罕见的，不可实现的，有价值的，有价值和不完美的资源。此外，该研究的结果有望向
在学习医疗系统中实现个性化健康
引言医学是一个领域，其中个人的健康可能取决于基于不完美的信息和不完整数据做出决策。尽管存在临床实践指南，以帮助医生护理特定疾病的患者，但这些准则是基于系统评价和专家意见的总体建议。因此，很难确定这些实践指南与特定个体的相关性。此外，长期以来，人们一直没有两名患者完全一样。实际上，威廉·奥斯勒爵士（经常被称为“现代医疗之父”）说：“可变性是生命法则，而且由于没有两个面孔是相同的，[…]没有两个人会反应，并且在我们称为疾病的异常情况下表现出色”。1为了改善患者的预后并降低不必要的医疗保健成本，必须采用个性化和预防性医疗保健方法；必须开发决策支持工具来帮助临床决策，并吸引患者作为个人护理的积极参与者。通过整合改进的统计框架和加工软件的开发，可以构建支持个性化健康的工具。学习健康系统中的个性化健康有可能彻底改变整个医学领域。当然，药物不是一种千篇一律的方法，必须考虑对同一干预的异质反应。2尽管有些区分这些术语以区分因此，在个性化的领域中产生了倡议；个性化，准确性，预测，预防性，个性化和参与性（P4）；或分层的医学/健康，以实现针对个人患者的数据驱动的医疗决策。
基于Degron的生物oprotacs用于控制CAR T细胞中的信号传导 饮食纤维单糖含量改变肠道微生物组组成和发酵 Cuxbi2Se3纳米板中两性掺杂的精确控制 体内细胞活性历史的快速生化标记 单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征 ASP12的应变释放烷基化可以使K-Ras-G12d的突变体选择性靶向 集成光子学中的高率并行化 Medicine® UC Davis
哺乳动物肠道微生物群的摘要成员代谢宿主没有消化的各种复杂碳水化合物，这些碳水化合物被集体标记为“饮食纤维”。虽然每个菌株用来在肠道中建立营养生态位的酶和转运蛋白通常是非常特异的，但碳水化合物结构与微生物生态学之间的关系是不完美的。本研究利用了复杂的碳水化合物结构确定的最新进展来测试纤维单糖组成对微生物发酵的影响。在72小时的时间内，在改良的小型反激阵阵列系统中，通过合并的猫粪接种物在经过72小时的经过修改的小型粪便中发酵了具有不同单糖组成的55个纤维。单糖葡萄糖和木糖的含量与发酵过程中pH的降低显着相关，这也可以从短链脂肪酸乳酸，丙酸，丙酸和信号传导分子吲哚二乙酸的浓度中预测。微生物组的多样性和组成也可以通过单糖含量和SCFA浓度来预测。尤其是，乳酸和丙酸的浓度与最终α多样性相关，并且与包括乳杆菌和dubosiella在内的几个属的相对丰度显着相关。我们的结果表明，单糖的组成提供了一种富裕方法，以比较饮食，肠道微生物群和代谢产物产生的饮食纤维纤维和发现的联系。
价值学习真的是离线RL中的主要瓶颈吗？
摘要虽然模仿学习需要访问高质量的数据，但原则上应以类似或更好的方式在数据质量下进行类似或更好的表现。但是，当前的结果表明，离线RL的性能通常比模仿学习差，而且通常不清楚是什么避免了离线RL的表现。在这项工作中，我们旨在了解当前离线RL算法中的瓶颈。虽然离线RL的表现较差通常是在不完美的价值函数上表现出来，但我们还是问：在学习价值函数，策略或其他内容时，离线RL的主要瓶颈确实是真正的瓶颈吗？为了回答这个问题，我们对（1）价值学习，（2）策略提取和（3）脱机RL问题的策略概括从每个组件的“数据尺度”属性中分析，分析了这些组件如何影响性能。我们进行了两个令人惊讶的观察。首先，选择性提取算法的选择会影响离线rl Sigig的性能和可伸缩性，通常比其基本价值学习目标更重要。例如，广泛使用的价值加权回归目标（例如AWR）无法完全利用学习的价值函数，并且切换到行为调节的策略梯度目标（例如DDPG+BC）通常会导致性能和缩放行为的实质性改善。其次，离线RL的次优性能通常是由于对培训数据的支持，而不是分布状态的策略准确性。虽然大多数当前的离线RL算法并未明确解决此问题，但我们表明，使用次优的但高覆盖范围的数据或即时的策略提取技术可以有效解决实践中的策略概括问题。