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定量双极论证图的贡献函数：基于原则的分析
正式论证已成为人工智能领域内的一个充满活力的研究领域。尤其是，形式论证的辩证性质被认为是共同的人机推理和决策的有前途的促进者，也是亚符号和符号AI之间的潜在桥梁[1]。在正式的论点中，参数及其关系作为指示图表示，其中节点是参数，边缘是参数关系（通常：攻击或支持）。从这些论点图中，得出了有关参数的可接受性状态或优势的推论。一种正式的论证方法正在增加研究的注意力是定量双极论证（QBA）。在QBA（通常是数值）权重（通常是数值的）权重（如此公认的初始优势）中分配给了参数，并且参数通过支持和攻击关系连接。因此，通过节点的传入边缘直接连接到节点的参数可以称为攻击者和支持者（取决于关系）。给出了定量的双极论证图（qbag），然后论证语义渗透了论证的最终强度。从直觉上讲，论点的攻击者倾向于降低其最终力量，而支持者倾向于增加它的最终力量。通常，正式论证和QBA的新生应用通常与解释性相关[2，3]，例如，在可解释的推荐系统[4]的背景下，回顾聚合[5]或机器学习模型，例如随机森林[6]或神经网络[7]。这遵循上述参数影响的直觉为了利用QBA作为解释性的促进者，至关重要的是，对一种论点对另一个论点的影响有一种严格的理解，这一点至关重要。
指数积分器中线体函数的方向分裂...
vec是将输入矩阵的列堆叠在单个向量中的操作员。具有Kronecker和结构的系统在应用线路方法上近似于在张量产品域和适当的边界条件上定义的部分微分方程（PDE）的解时，通常也会出现。的确，在众所周知的抛物线方程（例如Allen-Cahn，Brusselator，Gray-Scott，Advection-Affection-Exfusion-Reaction [8，10]或Schrödinger方程[6]）的空间中，我们获得了ODES的大僵硬系统（1）。一旦给出了系统（1），就可以使用许多技术来及时整合它，尤其是我们对指数积分器的应用感兴趣[19]。实际上，它们是执行所需任务的重要方法，因为它们享有有利的稳定性，使它们适合在僵硬的制度中工作。这些方案需要计算矩阵指数和向量上的指数状矩阵函数（所谓的线体函数）的作用。它们是定义的，对于通用矩阵x∈Cn×n，为
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定的福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了其价值函数的福利，从start s state s 0，即\ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。 。 。 ，v \ xcf \ x80 g（S 0）。我们发现，福利 - 最佳政策是随机的，依赖于起始国家的。个人行动是错误是否取决于政策，因此错误的界限，后悔分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的环境。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步长，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个剥削策略都是\ xce \ XCE \ xb5-welfare-welfare-welfare Optim。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-AF，介绍公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明它可以学习Kwik-Af学习。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了从start state s 0，即\ xcb \ xcb \ x86 \ xcf \ xcf \ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ xmax \ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。。。，v \ xcf \ x80 g（s 0）。我们发现，福利最佳政策是随机的，依赖起始国家的。单个行动是错误是否取决于策略，因此错误的界限，遗憾分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的设置。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步中，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个利用策略都是\ xce \ xce \ xb5-Welfelfare-welfelfare-Wertal的最佳。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-af，引入公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明其Kwik-af学习了。
基于相锁的值函数连接矩阵和CNN-LSTM
摘要：为了有效地检测由虚拟现实环境引起的运动疾病，我们开发了一种专门设计用于视觉诱导的运动疾病的分类模型，采用了相位锁定值（PLV）功能连接矩阵和CNN-LSTM架构。该模型解决了传统机器学习算法的缺点，尤其是它们在处理非线性数据方面的功能有限。我们使用来自25名参与者的EEG数据构建了基于PLV的功能连接矩阵和网络拓扑图。我们的分析表明，视觉诱发的运动疾病显着改变了脑电图中的同步模式，尤其是影响额叶和颞叶。功能连接矩阵用作我们的CNN-LSTM模型的输入，该模型用于对视觉诱导的运动疾病的状态进行分类。该模型表现出优于其他方法的优越性能，从而达到了伽马频带中最高的分类精度。具体来说，二进制分类的最高平均准确度为99.56％，三元分类达到86.94％。这些结果强调了该模型的分类有效性和稳定性，使其成为帮助诊断运动疾病的宝贵工具。
自主停车的TD3中损失函数的比较分析
自主停车是一种革命性的技术，它随着深度强化学习的兴起，尤其是双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法（TD3），它改变了汽车行业。尽管如此，由于Q值估计的偏见，在确定在特定状态下采取的行动的良好时，TD3的鲁棒性仍然是一个重大挑战。为了研究这一差距，本文分析了TD3中的不同损失函数，以更好地近似真正的Q值，这对于最佳决策是必不可少的。评估了三个损失功能；平均平方错误（MSE），平均绝对误差（MAE）和HUBER损失，通过模拟实验进行自动停车。结果表明，HUBER损失的TD3具有最高的收敛速度，而最快的演员和批评损失收敛。发现Huber损失函数比孤立使用的MSE或MAE这样的损耗函数更强大，更有效，这使其成为TD3算法中现有损失函数的合适替代。将来，当估计的Q值代表以特定状态采取行动的预期奖励的估计Q值时，将使用Huber损失的TD3用作解决TD3中高估问题的基本模型。
地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。
分子和细胞上下文影响SCN8A变异函数
引入编码电压门控钠（Na V）通道的基因中的致病变异在患有早发作，发育和癫痫性脑病（DEE）的个体中经常发现，以及相关的神经发育障碍（NDDS）（NDDS）（1，2）。确定Na V通道变体的功能后果可以提供有关病理生理机制的信息，并可能指导精确的治疗方法（3，4）。使用正确的分子环境（例如，物种起源，剪接同工型）来研究离子通道变体的功能，对于准确的评估至关重要。编码Na V 1.6的SCN8A中的致病变异已成为神经衰变疾病的重要原因，在婴儿期间典型发作（5）。最早发现的DEE与具有功能获得性能的非截断变体（例如增强的持续电流，激活的电压依赖性改变）。随后，在患有临床严重程度较大的表情的个体中发现了SCN8A变体，而没有癫痫发作（6）。在成熟的神经元中，Na V 1.6位于轴突初始段，该通道用于发起动作电位（7）。基因在早期发育过程中经历了特定的替代剪接事件，包括框架内包含2个不同版本的外显子5中的1个，该版本编码了第一个电压 - 感应域的一部分（8）。重要的是，国家生物技术信息中心（NCBI）指定为变体1（NM_014191）的SCN8A参考编码顺序（NM_014191）包括外显子5N，而包括外显子5A的序列为外显子5N在胚胎发育期间和出生后立即占主导地位，但大约1岁的转录本包含替代外显子5A超过含有5N的外显子，并且5A同工型在春季春季占主导地位（9）。
意见增强剂的非规范函数：RNA聚合酶III转录，DNA复制和V（d）J重组的调节
增强子是其他基于DNA的过程的关键调节因子，因为它们以高度调节的方式产生核小体耗尽区域的独特能力。增强子通过RNA聚合酶III（POL III）调节TRNA基因的细胞类型特异性转录。他们还负责原点复制复合复合物（ORC）与DNA复制起源的结合，从而调节原点利用，复制时机和依赖复制的染色体断裂。此外，增强剂通过增加重组激活基因（RAG）重组酶对靶位点的访问以及通过产生由RAG2 PHD域识别的三甲基化组蛋白H3-K4的局部区域来调节V（d）J重组。因此，增强子代表了解码基因组的第一步，因此它们调节生物学过程，这些过程与RNA聚合酶II（POL II）转录不同，没有专用的调节蛋白。
通过离线增强学习中的一阶状态动态增强价值函数估计
在离线增强学习（RL）中，通过离散时间钟形方程更新值函数通常会由于可用数据范围有限而遇到挑战。这种限制源于Bellman方程，该方程无法准确预测未访问的状态的价值。为了解决这个问题，我们引入了一种创新的解决方案，该解决方案桥接了连续和离散的RL方法，利用了它们的优势。我们的方法使用离散的RL算法从数据集中得出值函数，同时确保该函数的第一个衍生衍生物与汉密尔顿 - 雅各布·贝尔曼在连续RL中定义的状态和动作的局部特征与状态和动作的局部特征一致。我们为确定性策略梯度方法和随机性政策梯度方法提供了实用算法。在D4RL数据集上进行的实验显示，合并一阶信息可显着改善离线RL问题的政策性能。
半自动导航的规定时间控制障碍函数
本文提出了对控制屏障功能（CBF）的新颖使用，以在半自动导航方案中执行规定的时间安全，其中航空车辆通过一系列航路点导航。特别是，我们使用规定的时间控制障碍功能（PT-CBF）来确保车辆接近航路点附近并通过航路点本身之间的最小遍历时间。激励申请是需要在板载人员进行视觉确认路点可用性的应用程序。PT-CBF可以确保达到规定的最小航向遍历时间，并且如通过仿真所示，它们还允许更快地完成任务，该任务完成了，该任务比在指定持续时间内激活传统CBF的简单策略。