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对基于代理的模型 AMIRIS 进行回测...
[1] S. Pfenninger、A. Hawkes 和 J. Keirstead，“面向 21 世纪能源挑战的能源系统建模”，《可再生和可持续能源评论》，第 33 卷，第 74-86 页，2014 年。[2] S. Pye、O. Broad、C. Bataille、P. Brockway、H. Daly、R. Freeman、A. Gambhir、O. Geden、F. Rogan、S. Sanghvi 等人，“模拟净零排放能源系统需要改变方法”，《气候政策》，第 21 卷，第 2 期，第 222-231 页，2021 年。[3] P. Windrum、G. Fagiolo 和 A. Moneta.，“基于代理的模型的实证验证：替代方案和前景”，《人工社会与社会模拟》杂志，第 10(2) 卷，第 2 期，第 247-252 页，2021 年。 2，第8页，2007年。[4] F. Sensfuß，“可再生电力发电对德国电力行业影响的评估 - 基于代理的模拟方法。”论文 - 卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) - 经济学院，2008年。[5] F. Nitsch、M. Deissenroth-Uhrig、C. Schimeczek 和 V. Bertsch，“对日前和自动频率恢复储备市场上竞标的电池存储系统的经济评估，”应用能源，第 298 卷，第117267，2021 年。[6] ENTSO-E 透明度平台，“为泛欧市场集中收集和发布电力生产、运输和消费数据和信息。”，https://transparency.entsoe.eu/，2021 年。[7] M. Deissenroth、M. Klein、K. Nienhaus 和 M. Reeg，“评估多元参与者和政策互动：基于代理的可再生能源市场一体化建模”，Complexity，第 2017 卷，2017 年。[8] G. Liberopoulos 和 P. Andrianesis，“对非凸成本市场定价方案的批判性评论”，Operations Research，第 64 卷，第 1 期，第 17-31 页，2016 年。
什么会影响人工智能代理的传播？
对于数十亿人来说，新型冠状病毒 SARS-CoV-2 及其变种的威胁促使他们采取新的行为。大流行是扰乱社会变革渐进进程的激进事件，它提供了这样一种可能性：一些迅速采用的创新将在大流行结束后继续使用，因此传播速度比没有大流行时更快。人机通信包括一系列技术，由于居家令、社交距离、工作场所关闭、远程教学、居家娱乐、对感染 COVID-19 的恐惧以及无聊，我们许多人很快就对这些技术更加熟悉。在这篇评论中，我将重点关注人工智能 (AI) 代理，特别是聊天机器人，以考虑可能影响聊天机器人传播的因素。我考虑了拟人化和期望违背、聊天机器人的特征、业务需求、千禧一代和更年轻的用户，以及从用户的角度来看，用途和满足感。
使用基于代理的模型管理可再生能源生产和分配规划
运行系统 定义 t t 设置时间 t = 1（小时） 定义 t t t 计算 t t = ∑ t t t，j=1，..，n；k=1，..，3 使用公式 (1) 估计每个分销商 t t 提供的 t t t，l=1，..，a；k=1，..，3 计算 t t = ∑ t t t t，s=1，..，S； k=1,..,3 更新总产量φ ௧ 和能源盈余φ ௧ ，do 对于能源盈余do，如果φ ௧ ≥ φ ௧ 则设置∑φ ௧ = φ ௧ ;设置 H = 0 并更新 H = H – H 计算 H = H + H – H 对于能量充电策略，选择能量水平最低的 H 并对其进行充电，直到达到与 H 相同的充电水平；如果两个存储设备的级别相同，则执行随机选择进行充电 按级别充电 വ० = വ० + ௧ ELSEIF വ० 达到最大值然后寻找 k+1 区域，执行 വ० ାଵ = വ० ାଵ + ௧ END IF ELSE 对于能量短缺，计算 ય௧ = ય௧ + ( ।௧ - ඤ௧ ) 对于能量放电策略执行，如果 F1 > 0，则从最大的 F2 能量级更新 F2 = F3 – F4 中检索能量 执行直到 F3 = 0 F4 = F4 否则，搜索其他 k+1 个 F1 > 0 的区域并执行 F4 ; k≠k 使用方程 3 更新 F മ F ାଵ = F മ F ାଵ – F F 执行直到 F ൮ F ௧ = 0 F দ F ௧ = F ௧ ELSE F দ F ௧ = F ථ F END END END
与免疫介导的炎症性疾病和免疫修饰疗法相关的严重共同互联19结果的风险：一项全国范围的研究COVID-19疫苗在六家以色列医院（Covehpi）的医疗保健人员中的疫苗有效性疫苗优先级策略对减轻COVID-19的影响：基于代理的模拟研究使用美国的城市地区基于功能性MRI和多级功能连通性，用图卷积网络预测脑淀粉样蛋白-βPET表型
广州大学的实验中心，中国广州B，上海上海上海大学生物医学工程学院。 Zhangjiang Lab，上海，中国，201204电话。 ：+86 21 38176043电子邮件：hanzhang.bit@gmail.com（H。Zhang），上海上海上海大学生物医学工程学院，中国，2011年。 ：+86 21 20685265传真：+86 21 20685265电子邮件：dinggang.shen@gmail.com（D。Shen）摘要。 大脑中淀粉样蛋白-β（Aβ）沉积的检测为阿尔茨海默氏病临床诊断（AD）提供了关键证据。 然而，当前基于宠物的大脑Aβ检查的效率遭受了粗糙的，基于视觉检查的双级分层以及高扫描成本和风险。 在这项工作中，我们探讨了使用非侵入性功能磁共振成像（fMRI）在AD连续体中使用脑网络上的图形学习来预测Aβ-PET表型的可行性。 首先，通过聚类来鉴定三个全脑Aβ-PET表型，并研究了它们与临床表型的关联。 第二，使用静止状态fMRI构建常规功能连通性（FC）网络，并通过图形卷积网络（GCN）学习了网络拓扑结构，以预测此类Aβ-PET表型。 这可能是一种有前途的技术，用于对AD的高通量筛查，成本和限制更少。广州大学的实验中心，中国广州B，上海上海上海大学生物医学工程学院。 Zhangjiang Lab，上海，中国，201204电话。：+86 21 38176043电子邮件：hanzhang.bit@gmail.com（H。Zhang），上海上海上海大学生物医学工程学院，中国，2011年。：+86 21 20685265传真：+86 21 20685265电子邮件：dinggang.shen@gmail.com（D。Shen）摘要。大脑中淀粉样蛋白-β（Aβ）沉积的检测为阿尔茨海默氏病临床诊断（AD）提供了关键证据。然而，当前基于宠物的大脑Aβ检查的效率遭受了粗糙的，基于视觉检查的双级分层以及高扫描成本和风险。在这项工作中，我们探讨了使用非侵入性功能磁共振成像（fMRI）在AD连续体中使用脑网络上的图形学习来预测Aβ-PET表型的可行性。首先，通过聚类来鉴定三个全脑Aβ-PET表型，并研究了它们与临床表型的关联。第二，使用静止状态fMRI构建常规功能连通性（FC）网络，并通过图形卷积网络（GCN）学习了网络拓扑结构，以预测此类Aβ-PET表型。这可能是一种有前途的技术，用于对AD的高通量筛查，成本和限制更少。对来自AD连续的258个样品的Aβ-PET表型预测的实验表明，我们的算法达到了较高的fMRI-to-to-pet预测准确性（78.8％）。结果表明，AD连续体中存在可区分的脑Aβ沉积表型，以及使用人工智能和非侵入性脑成像技术来近似基于PET的评估的可行性。关键字：功能连通性，大脑网络，淀粉样蛋白β，PET，图形卷积网络。
合作游戏环境中人工智能代理的心理模型（扩展摘要）∗
随着越来越多的人工智能形式变得普遍，了解人们如何开发这些系统的心智模型变得越来越重要。在这项工作中，我们研究了人们在合作猜词游戏中对人工智能代理的心智模型。我们进行了一项研究，让人们与人工智能代理一起玩游戏，同时“大声思考”；通过主题分析，我们确定了参与者开发的心智模型的特征。在一项大规模研究中，我们让参与者在线与人工智能代理玩游戏，并使用赛后调查来探究他们的心智模型。我们发现，获胜次数更多的人通常对人工智能代理的能力有更好的估计。我们提出了用于建模人工智能系统的三个组成部分——全局知识、局部知识和知识分布，并提出了解底层技术不足以开发适当的概念模型——行为分析也是必要的。
基于多代理的混合能源的最佳操作与需求响应程序
摘要：电力是必不可少的商品，城市和农村地区都在很大程度上依赖。主要网格无法达到的农村地区利用分布式能源（DER），尤其是可再生能源（RES），在岛的微电网中。因此，有必要确保有足够的电源来平衡需求和供应曲线并满足人们的需求。本文所做的工作旨在最大程度地减少混合微电网的每日运营成本，同时结合基于激励需求响应（IBDR）模型的需求响应策略。进行了三个案例研究并分析，以得出最佳，最少的日常运营成本。这是使用具有多代理系统（MAS）的高级交互式多维建模系统（AIMMS）软件中嵌入代数建模语言中的CPLEX求解器来实现的； MAS用于确保开发的智能代理独立工作以实现最佳的微电网系统。所采用的敏感性分析确定，案例研究2的日常运营成本最少（119美元），这是案例研究1的每日运营成本减少8％，案例研究降低了9％。与其他方法相比，我们降低了17％和25％。
COVID-19-19 淋巴细胞，单核细胞和低密度（LD）中性粒细胞 现金与彩票：Covid-19-19疫苗激励措施实验* 在基于邻里的疫苗和测试现场的高级父母疫苗动机 SARS-COV-2突破性感染与时间效率 - 疫苗的相关性；初步研究 与免疫介导的炎症性疾病和免疫修饰疗法相关的严重共同互联19结果的风险：一项全国范围的研究 COVID-19疫苗在六家以色列医院（Covehpi）的医疗保健人员中的疫苗有效性 疫苗优先级策略对减轻COVID-19的影响：基于代理的模拟研究使用美国的城市地区 基于功能性MRI和多级功能连通性，用图卷积网络预测脑淀粉样蛋白-βPET表型
•中性粒细胞，单核细胞，T细胞，NKT，NK和B细胞亚型的门控策略； （a）在LD粒细胞，LD中性粒细胞（CD14+ CD16-）（B）CXCR3和HLA-DR测量上的CD14和CD16表达在LD中性粒细胞（C）CD19+ B细胞上，CD19+ B细胞在CD27和CD38和CD38，NAIME B细胞（CD27-CD38+）中（CD27-CD38+）（CD27-CD38+）（CD27-CD38+）（CD27-CD38+）细胞（ （CD27+CD38+）测量。（d）在CD24和CD38上输送的记忆B细胞，显示了概述的过渡B细胞门。（e）在CD24和CD38上门控的幼稚的B细胞，其中CD24+CD38 ++过渡B细胞门控。（f）使用CD14和CD16：CD14+CD16-经典，CD14+CD16+中间体和CD14-CD16-非古典的单核细胞亚型。（G）CD14+单核细胞CXCR3和HLA-DR状态。（H）CD3和CD19用于定义； B细胞（CD19+），T细胞（CD3+）和NBNT（CD19- CD3-）淋巴细胞。（I）定义CD4 T细胞，CD8 T细胞，CD4+CD8+双阳性和CD4-CD8-双阴性T细胞（J）CD56和CD16表达的T细胞的CD4和CD8染色，CD56+NKT和CD16+NKT的T细胞上的CD56和CD16表达。（k）非-B和非T细胞（NBNT）群体显示CD56和CD16的表达，以识别CD56Bright（CD56 ++），NK细胞（CD56+CD16+）和CD56-CD16+NK细胞。（l-r）cxcr3和hla-dr表达； （L）CD4 T细胞（M）CD8 T细胞（N）CD56+ T细胞（O）CD16+ T细胞（P）CD56 ++ NK细胞（Q）CD56+ CD16+ CD16+ NK细胞（R）CD56-CD16+ NK细胞。（S-W）CD27和CD38的表达； （S）CD4-CD8-DN T细胞（T）CD4 T细胞（U）CD8 T细胞（V）CD56+ T细胞（W）CD16+ T细胞。CD4和CD8在（x）CD56+ T细胞（y）CD16+ T细胞上的表达。CD4和CD8在（x）CD56+ T细胞（y）CD16+ T细胞上的表达。
BNT162B2 mRNA Covid-19疫苗针对RT-PCR的疫苗有效性证实了优先风险组的SARS-COV-2感染，住院和死亡率 在美国，疫苗衍生的保护性免疫会削减COVID-19变体？ 以识别酒精中毒疾病的例子进行脑电图处理的深度学习和机器学习 疫苗的信心和犹豫不决在covid- ... 开始时 美国类风湿关节炎患者患有严重的共vid – 19 初始SARS-COV-2疫苗接种反应可以预测BNT162B2的增强反应，但不能预测 COVID-19-19 淋巴细胞，单核细胞和低密度（LD）中性粒细胞 现金与彩票：Covid-19-19疫苗激励措施实验* 在基于邻里的疫苗和测试现场的高级父母疫苗动机 SARS-COV-2突破性感染与时间效率 - 疫苗的相关性；初步研究 与免疫介导的炎症性疾病和免疫修饰疗法相关的严重共同互联19结果的风险：一项全国范围的研究 COVID-19疫苗在六家以色列医院（Covehpi）的医疗保健人员中的疫苗有效性 疫苗优先级策略对减轻COVID-19的影响：基于代理的模拟研究使用美国的城市地区 基于功能性MRI和多级功能连通性，用图卷积网络预测脑淀粉样蛋白-βPET表型
N % N % N % N % N % Number of individuals 47509 - 62587 - 99108 - 440748 - 235335 - SARS-Cov-2 before 27 December 2020 1408 - 782 - 575 - 14949 - 3477 - Number of individuals included in the analyses 46101 - 61805 - 98533 - 425799 - 231858 - Median age at first dose (IQR) 84 (76; 90) - 83 (76; 88) - 86 (85; 88) - 49 (37; 59) - 66 (54; 74) - Median age at second dose (IQR) 84 (77; 90) - 83 (76; 89) - 86 (85; 88) - 49 (37; 58) - 68 (56; 75） - 性
基于代理的本地能源市场建模
摘要：城市光伏 (PV) 系统可以以插座平价（即低于家庭消费价格的成本）提供大部分住宅电力需求。无需安装电力储存或利用税收资助的激励措施即可实现这一目标。汇总多个家庭的电力需求和可再生能源产出的好处是众所周知和确定的；事实上，世界各地都在实施法规和试点能源社区。即使整个系统的盈利能力是显而易见的，共享城市光伏系统的融资和管理仍然是一个未解决的问题。为此，本研究开发了一个基于代理的建模环境，并对其进行了介绍。假设一个最佳系统（针对自给自足进行了优化）由正能量区本地电网中的 48 个家庭共享。探讨和讨论了不同的场景，每个场景的所有者（拥有光伏系统的代理）数量及其定价行为各不相同。研究发现，投资者数量越少（即有人拒绝加入），剩余投资者的收益就会增加（从基线的 8% 增加到 74%）。此外，代理人的定价策略在不了解其他人的需求的情况下显示出改进潜力，因此不存在隐私侵犯。