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parselets：快速，通用算法信息的抽象cyculus
这项工作描述了一个理论框架的原则性设计，从而通过压缩来实现有限字符串的有限多组的快速准确的算法信息度量。我们方法的一个独特特征是操纵理论本身的实体和数量的重复，明确表示：压缩字符串，模型，速率延伸状态，最小的足够模型，关节和相对复杂性。这样做，一种称为Parselet的可编程的，可编程的递归数据结构本质上提供了字符串的建模，作为来自编码常规部分的有限字符串集的参数化实例的串联。这支持了这项工作的另一个独特特征，这是Occam剃须刀之外的Epicurus原理的天然实施例，以便为数据生成最重要和最明显的明确模型。该模型是通过最小变化的原理来迭代发展的，以达到所谓的最小数据模型。parselets也可用于计算有关数据的任何任意假设。提出了一个无损，限制，以压缩表示的表示，该表示可以立即重复使用磁盘上存储的昂贵计算，以便将其快速合并为我们的核心例程，以获取信息计算。进行了两种信息度量：一个是确切的，因为它纯粹是组合，而另一个可能会产生轻微的数值不准确性，因为它是最小模型的Kolmogorov复杂性的近似值。信息对称性在位级别执行。尽可能，将Parselets与实际数据上的现成压缩机进行比较。其他一些应用程序只是由Parselets启用。
鼠标决策中先验信息的大脑范围表示
查尔斯·休伯特（Charles Hubert）1，国际大实验室，丹尼尔·伯曼（Daniel Birman），安妮·K·苏克兰（Anne K Surchland）8，杨丹9，埃里克·埃吉·侯赛斯（Eric Ej Husser）7，Sounds B Miska 12，Thomas D Men-Flogel 12，Jean-Paul圣诞节4，Kai Nylund 5，Kai Nylund 5，Pan-Vazquez的Alegenro； Paninski 16，乔纳森枕头10； Yanliang Shi 11，Noam Roth 5，Michael Shitner 1 Carolina Z Socha 7，Steven Jon West 12，Anthony Zador 10，Anthony Zador 14，Peter Dayan 13，Alexander
研究声明：行为信息的机器学习
机器学习（ML）已整合到日常生活的各个方面，在很大程度上从人类数据中得出了培训。因此，这些ML系统经常表现出和反映人类的行为偏见，从而引起了从社交媒体到医疗决策的应用的担忧。然而，尽管心理学研究的证据表明，但目前的ML方法主要将人类视为独立的，随机数据来源或认为它们是理性决策者。这一差距强调了将凭经验扎根的人类行为洞察力纳入ML设计的必要性。此外，随着ML的不断增长，它开辟了设计系统通过考虑现实的人类行为来增强人类决策的潜力。我的研究旨在开发出行为知识的机器学习，检查和将经验依据的人类行为纳入ML系统的设计。我重点介绍了ML生命周期中人类行为的两个关键方面：用于培训ML模型的数据的产生，以及与机器援助同行的人类决策。相应地，我的研究介绍了人类与ML之间的两种关键形式：设计从人类行为数据中学习的ML系统，并设计了增强人类决策中人类的ML系统。
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。
引用：Zhu ZB，Li YF，Wang JF等。全息成像和信息的可重新配置折纸手性反应
随着全息技术的快速发展，基于跨表面的全息传播方案表现出极大的电磁（EM）多功能性潜力。然而，传统的被动式额叶受到其缺乏可重构性的严重限制，从而阻碍了多功能全息应用的实现。Origa-mi是一种机械诱导空间变形的艺术形式，它是多功能设备的平台，并引起了光学，物理和材料科学的极大关注。Miura-Ori折叠范式的特征是其在折叠状态下的连续重构性，在全息成像的背景下仍未探索。在此，我们将Rosenfeld的原理与Miura-Ori表面上的L-和D-金属手性对映异构体一起定制，以量身定制孔径分布。利用Miura-Ori折叠状态的连续可调性，金属结构的手性反应在不同的折叠构型上有所不同，从而实现了不同的EMALOGRAPHIC成像功能。在平面状态下，可以实现全息加密。在特定的折叠条件下，并由特定频率的自旋圆形极化（CP）波驱动，可以在具有CP选择性的指定焦平面上重建多重全息图像。值得注意的是，制造的折纸跨表面表现出较大的负泊松比，促进了端口和部署，并为自旋选择系统，伪装和信息加密提供了新颖的途径。
数据主权和开放共享：重新考虑数字序列信息的利益分享和治理
围绕数据存在道德，法律和治理挑战，特别是在数字序列信息（DSI）的背景下。我关注的是国际框架的转变，这是CBD-COP15关于DSI收益分享的决定的例证，并讨论了人工智能和合成生物学时代的数据主权的越来越重要。以COVID-19的大流行的例子，开发了开放科学原则与数据控制权之间的张力。该意见还强调了尊重隐私和主权数据权的包容性和公平数据共享框架的重要性，强调需要国际合作和公平访问数据，以减少科学和技术进步方面的全球不平等现象。
处方信息的亮点
Adverse Reactions in Clinical Trials of ODEFSEY in Virologically-Suppressed Adult Participants with HIV-1 The safety of ODEFSEY in virologically-suppressed adults is based on Week 48 data from two randomized, double-blinded, active-controlled clinical trials, 1160 and 1216, that enrolled 1505 adult participants with HIV-1 who were virologically-suppressed for at least 6 months.两项试验均设计为将切换到Odefsey进行比较，以维持Efavirenz/Emtricitabine/Tenofovir disoproxy fumarate（EFV/FTC/TDF）或Emtricitabine/rilpivirine/rilpivirine/rilpivirine/tenofofirine/tenofofovir disoproxil fumarate（ftc/rpv/rpv/rpv/rpv）。总共754名参与者每天收到了一台Odefsey [参见临床研究（14.1）]。在Odefsey组中至少有2％的参与者在试验1216和1160中，最常见的不良反应（所有等级）是头痛和睡眠障碍（表1）。超过98％的Odefsey组不良反应是轻度至中度强度的。无论严重程度如何，由于不良事件而停止使用Odefsey治疗的参与者的比例为2％，而FTC/RPV/TDF为1％，EFV/FTC/TDF的比例为1％。
探索量子 Fisher 信息的参数转变
Le 还展示了该方法如何应用于各种应用，包括具有单个和多个磁场的量子计量学以及应用于复杂多体系统的哈密顿断层扫描。他还将新方法与精确的理论方法和另一种近似模型 Suzuki-Trotter 进行了细致的比较。尽管该方法与理论方法非常接近，但 Suzuki-Trotter 近似值偏离了真实值。增强 Suzuki-Trotter 近似的结果需要对 Suzuki-Trotter 步骤进行无限细分。