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HPVSIM：基于代理的HPV传播和宫颈疾病模型
在2020年，WHO制定了首个加速宫颈癌的全球战略，概述了未来十年实现的一套雄心勃勃的目标。同时，新的工具，技术和策略正在管道中，可以改善筛查性能，扩大预防性疫苗的覆盖范围，并防止对致癌HPV的获取，持久性和进展。详细的机理建模可以帮助确定与宫颈癌作斗争的当前和未来策略的组合。需要开源建模工具来转移此类评估的能力。在这里，我们介绍了人类乳头瘤病毒模拟器（HPVSIM），这是一种新的，灵活的基于弹性的模型，可以通过国家特定的重要动态，结构化的性网络，共同传播HPV基因型，B-和T细胞介导的免疫力以及高分辨率疾病自然历史来参数。HPVSIM设计采用用户优先镜头设计：它是在Python中实现的，具有用于模拟常用干预措施的内置工具，包括一组全面的测试和文档，并在笔记本电脑上快速运行（秒至分钟）。没有牺牲有用的复杂性：该平台是灵活的，可以定制场景建模。
与大脑交谈：使用大型语言模型作为代理
Xin Liu 1-5，Ziyue Zhang 1-5，Jingxin Nie 1-5 * 1 1-5 * 1儿童和青少年阅读与发展的哲学和社会科学实验室（南中国师范大学），教育中心，心理应用研究部，南方师范大学；广州，510631，中国。 2南中国大学心理应用研究中心；广州，510631，中国。 3大脑，认知和教育科学的关键实验室（中国师范大学），教育部。 4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。 5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。 *通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。 使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战Xin Liu 1-5，Ziyue Zhang 1-5，Jingxin Nie 1-5 * 1 1-5 * 1儿童和青少年阅读与发展的哲学和社会科学实验室（南中国师范大学），教育中心，心理应用研究部，南方师范大学；广州，510631，中国。2南中国大学心理应用研究中心；广州，510631，中国。3大脑，认知和教育科学的关键实验室（中国师范大学），教育部。 4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。 5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。 *通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。 使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战3大脑，认知和教育科学的关键实验室（中国师范大学），教育部。4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。 5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。 *通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。 使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。*通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战
评估虚拟代理在视频游戏中的敌意
在过去的70年中，我们人类创造了一个经济市场，由于广告的关注，人们的注意力被吸引并转变为金钱。在过去的二十年中，网络平台利用心理学，社会学，神经科学和其他领域的研究，将关注注意力引起注意的规模带来了前所未有的规模。最初的共同目标是使目标广告更有效，注意力集中的技术及其对认知偏见和情感的使用具有多种有害的副作用，例如两极分化的意见，传播虚假信息以及威胁公共卫生，经济和民主。这显然是一种不用于共同利益的情况，实际上所有用户都成为脆弱的人群。本文汇集了从广泛学科到An-Alyze当前实践及其后果的贡献。通过一系列可以使用的命题和原则确实推动了进一步的作品，它呼吁采取针对这些实践的行动，以吸引我们在网络上的注意力，因为文明使文明在世界范围内不惩罚地浪费注意力是不可持续的。
基于模糊代理的仿真，用于管理一支自动工业车队的电池电池
摘要：本文提出了使用模糊逻辑来探索自动工业工具（AIVS）的电池充电管理的多代理模拟。这种方法通过分布式系统提供适应性和韧性，可容纳AIV电池容量的变化。结果突出了自适应模糊模型在优化充电策略，提高运营效率和遏制能耗的功效。动态因素（例如工作负载变化和AIV基础结构通信）以启发式方式考虑，强调了自主系统中灵活的协作方法的重要性。值得注意的是，能够根据能源关税优化充电的基础设施可以大大减少高峰时段的消耗，从而强调了此类策略在动态环境中的重要性。总体而言，该研究强调了将适应性模糊的多代理模型纳入AIV能源管理以推动工业运营中的效率和可持续性的潜力。
可扩展的多代理离线增强学习和信息的作用
离线增强学习（RL）专注于仅从一批先前收集的数据中学习政策。有可能有效利用此类数据集的潜力，而无需进行昂贵或冒险的主动探索。虽然最近的离线多代理RL（MARL）的最新进展表现出了承诺，但大多数现有方法依赖于所有代理商共同收集的大型数据集，或者是独立收集的特定于特定于代理的数据集。前者的方法确保了强大的性能，但提出了可扩展性的问题，而后者则强调可伸缩性以牺牲性能保证为代价。在这项工作中，我们为数据集收集和离线学习提出了一个新颖的可扩展程序。代理首先通过预先指定的信息共享网络一致地收集了不同的数据集，随后学习了连贯的局限性策略，而无需完全可观察到或倒退以完全分散。从理论上讲，这种结构化方法允许精确拟合的Q-材料（FQI）算法[7]的多代理扩展，以高可能性地汇聚到全球范围内，以降至ϵ-Optimal策略。收敛性受到依赖共享信息信息性的错误术语。此外，我们还展示了这种方法如何将FQI监督学习阶段的固有错误与共享信息和未共享信息之间的共同信息绑定。我们的算法，可扩展的多代理FQI（SCAM-FQI），然后在分布式决策问题上评估。经验结果与我们的理论发现一致，这支持了Scam-FQI在达到可伸缩性和政策绩效之间取得平衡的有效性。
工具包用于自主代理人的社会，法律，道德，善解人意，善解人意和文化要求的规范，验证和验证
但是，对于启发，规范，验证和验证，有最小的工具支持。这是一项具有挑战性的任务，因为需要参与此过程的专家（伦理学家，律师，监管机构，最终用户等）的非技术和各种背景。我们的软件Sleec-TK是一种用户友好的工具包，采用正式方法，允许利益相关者在验证和验证Sleec要求的验证和验证中了解和解决问题。Sleec-TK是一种公开可用的工具包，可由非技术专家使用，可在[1-3]中支持该过程和技术。由Sleec-TK机械化的Sleec框架包括规则启发过程[1]以及规范，验证和验证技术[2]。[3]中的技术报告介绍了我们的理论基础和过程，以实现Sleec要求的规范，一致性验证和验证。它讨论了Sleec-TK软件中使用的领域特定语言（DSL）和该语言的正式语义，并采用了定时版本的CSP（交流顺序过程）[4]。[2]中描述了我们工具的初始版本，该版本仅支持Sleec语言建模，一致性和冗余验证。我们在这里描述的版本实现了语义的更新版本，该版本提供了增加的可伸缩性，并已得到了广泛的验证。此外，它通过对SLUEC规则的系统模型的一致性验证得到了增强（即，图中所示的Sleec一致性插件1是我们软件中的新组件）。此外，对于Sleec-TK，我们用7个Sleec规范文件验证了规则和语言，与利益相关者一起涵盖了199个规则。从规范思想的角度[5，6]的角度，在开发自主系统方面有重要的工作，包括基于用户的道德选择的透明度[7]，解释性和数据驱动的个性化工具[8]。我们Sleec语言的工作还考虑了启发和调试的替代方法[9]。sleec-tk与规范的操作[1] [10]有关，支持自动化过程，以验证和验证捕获这些规范的规则，通过其在𝑡𝑜𝑐𝑘-CSP中描述的语义机械化（定时过程代数[4，11]）。sleec-tk被用作Eclipse环境的一组插件，但包括用于Sleec规则验证的独立版本。存储库中的readme.md文件提供了用于下载，安装和使用软件的说明，并提供示例。规则的定义是通过图形界面提供有关任何句法或打字问题的指导的图形界面。在后台，生成𝑡𝑜𝑐𝑘-CSP脚本以支持冲突和冗余的检查。通过在后台使用CSP型号Checker FDR4 [12]，以按下按钮进行。验证是通过与Robotool 1 [13]集成而进行的，这是一种使用域特异性符号Robochart建模和验证移动和自治机器人的工具。SLEEC规则可以作为Robochart模型的文档定义属性的一部分，用于自动验证和报告。
中央银行基于代理的建模
在过去十年中，基于代理的模型（ABM）越来越多地用作经济政策机构中的分析工具。本文通过调查中央银行和其他相关经济政策机构的与ABM相关的研究和政策产出来记录这一趋势。我们将这些研究和报告分为三个主要类别：（i）与中央银行授权有关的应用研究，（ii）支持ABMS进步的技术和方法论研究； （iii）将ABMS整合到政策工作中的例子。我们的发现表明，ABM已成为中央银行履行其职责的有效补充工具，尤其是在2007 - 09年全球金融危机之后的授权延长之后。在承认有改进的空间仍然存在的同时，我们认为将ABM纳入中央银行的分析框架可以支持对现有和新兴经济挑战（包括金融创新和气候变化）的更有效的政策响应。
具有代理商商业协议的自治业务
在不断发展的代理生态系统中，我们观察到，自主代理人现在可以以最少的人类监督来运作，实现明确定义的目标，甚至可以管理无许可的加密钱包 - 使他们能够对Human和其他AI代理产生影响。此外，这些代理人越来越利用社交媒体平台（例如Twitter/x）作为一种通信结构，可与人类和同伴自治实体无缝协调。同时，代理商专注于独特的能力或行动空间，创造了经济价值和围绕其专业知识的竞争护士。但是，这种专业化需要多个独立代理之间的协作来解决彼此在知识或功能方面的差距。这可能导致自治业务的出现，在该企业中，集体经济产出超过了每个代理商的贡献的总和。与更常规的基于群体的LLM方法（仔细地协调和触发代理之间的相互作用与规则之间的相互作用）不同，我们认为独立的专业代理可以通过其独特的模型，数据集和动作空间来实现成倍增加的价值。然而，这些试剂的分散和独立性也引入了复杂信息损失的风险 - 无论是由于误解，幻觉还是不完整的数据交换，因为它们不作为单个，紧密耦合的多代理体系结构的一部分。为了应对这些挑战，我们提出了代理商商业协议（ACP），这是一个为多次分散的自主系统设计的标准化框架。ACP利用区块链技术来保护和简化信息交换，同时引入了通过智能合约实施的四相互动模型 - 请求，谈判，交易和评估。这确保了透明，可验证和防篡改的相互作用。至关重要的是，ACP还提议使用评估者的代理商，该评估者审核和验证交易，从而增强信任并促进由一致激励措施驱动的新市场。我们通过一个实践示例来证明ACP的效用，该实例涉及在ACP标准下协调，谈判和交易的专业剂。通过维护实施 - 不足的原则，ACP为自主贸易建立了强大的基础，为各种代理框架和生态系统提供了广泛的适用性。项目网站：http：//app.virtuals.io/research/agent-commerce-protocol。
联合行动中的代理意识：对We的批判性审查 -
代理意识是指控制自愿行动及其影响的经验。对We-Agention的概念越来越感兴趣，在这种概念中，个人的代理意识被集体代理经验所取代。这种独特的代理状态的存在将对人类责任产生深远的影响，因此需要进一步审查。在本文中，我们回顾了我们的机构的概念，并检查证据是否支持。我们认为，这个概念需要乘以与联合行动相关的假设代理状态，从而最终以一种纠缠的现象学，而在与现有证据进行权衡时似乎有些投机。鉴于这种情况，我们建议应放弃威机构的概念，以支持联合行动中的代理意识更简约的框架。