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分散的联合政策梯度，具有拜占庭断层耐受性和快速收敛
在联邦强化学习（FRL）中，代理人旨在与每个代理商在其本地环境中行动而无需交换原始轨迹时进行协作。FRL的现有方法（a）都不提供任何容忍度的保证（针对行为不当的代理商），或（b）依靠可信赖的中央代理（单点失败）来汇总更新。我们提供了第一个分散的拜占庭式耐受性FRL法。为此，我们首先提出了一种新的集中式拜占庭故障稳定性政策梯度（PG）算法，该算法仅依赖于非耐受性PG的假设标准来改善现有方法。然后，作为我们的主要贡献，我们展示了如何利用强大的聚合和拜占庭式共识方法的结合，以消除对受信任的中央实体的需求。由于我们的结果代表了拜占庭式耐断层的非征料非凸优化的第一个样本复杂性分析，因此我们的技术贡献可能具有独立的利益。最后，我们为常见的RL环境证实了我们的理论结果，证明了分散的联邦W.R.T.的加速。对各种拜占庭攻击的参与代理的数量和弹性。
使用不确定性的实用电池健康监测 -
摘要 - 在电动流动性时代，重力健康监测和预测对安全，可持续性和经济方面产生巨大影响至关重要。现有的研究通常集中于预测准确性，但倾向于忽略可能阻碍技术在现实世界应用中部署的实际因素。在本文中，我们解决了这些实际注意事项，并基于贝叶斯神经网络来开发模型，以预测电池寿命。我们的模型使用与电池健康有关的传感器数据，并将分布（而不是单点）应用于模型的每个参数。这使模型可以捕获电池健康的固有随机性和不确定性，这不仅会导致准确的预测，而且导致可量化的不确定性。我们进行了一项实验研究，并证明了我们提出的模型的有效性，预测错误率为13.9％，对于某些测试的电池，预测率为13.9％。此外，所有预测均包括可量化的确定性，从电池的初始阶段到中年阶段提高了66％。这项研究对电池技术具有实际价值，并有助于加速行业的技术采用。索引术语 - 预算健康监测，临终预测，机器学习，工业人工智能
Yuemei Zhao, Kang Wang, Weitao Li, Huan Zhang, Zhiyu Qian, Yangyang Liu, “ Laser speckle contrast imaging system using nanosecond pulse laser source,
许多疾病，如心血管疾病、动脉粥样硬化、糖尿病、慢性静脉功能不全等，都会引起血流的功能性和形态性改变。1,2血流的动态监测在生命科学研究、药物评价、临床诊断、临床应用以及手术指导等方面有重要的价值。目前，一些针对活体动物组织特别是血管的有效测量方法正在研究，如磁共振灌注成像、正电子发射断层扫描（PET）、X射线血管造影、荧光血管造影、激光多普勒血流仪等。但这些血流成像技术都存在一定的局限性。3-5例如，磁共振灌注成像和PET多用于整体成像，空间和时间分辨率不高，成本较高；荧光血管造影和X射线血管造影不能提供血流的功能性信息，并且需要注射造影剂。多普勒流量计只能提供单点监测，不能提供完整的二维（2-D）血流速度图。6 – 9 与其他成像技术相比，激光散斑对比成像（LSCI）可以以较低的成本提供二维全速血流分布。
ORACLE（一种与肺腺癌患者生存相关的克隆表达生物标志物）的前瞻性验证
人类肿瘤的自然病史和治疗反应各不相同，这在一定程度上是由于遗传和转录组异质性造成的。在临床实践中，单点针吸活检用于对这种多样性进行采样，但癌症生物标志物可能会因单个肿瘤内的空间基因组异质性而混淆。在这里，我们通过分析 TRACERx 研究中 184 名肺腺癌患者的 450 个肿瘤区域的多区域全外显子组和 RNA 测序数据，研究克隆表达基因作为采样偏差问题的解决方案。我们前瞻性地验证了克隆表达生物标志物结果风险相关克隆肺表达 (ORACLE) 与临床病理风险因素以及 I 期疾病的生存关联。我们扩展了我们对机制的理解，发现克隆转录信号在组织侵袭之前是可检测到的，可作为致命转移性克隆的分子指纹并预测化疗敏感性。最后，我们发现 ORACLE 将遗传进化措施（包括染色体不稳定性）编码的预后信息总结为简洁的 23 个转录本检测。
一个神经语音解码框架利用深度学习和语音综合
动机：由于固有的热DNA运动，DNA双螺旋的两链在局部和自发分离并在活细胞中重新组合。这种动力学导致双螺旋中的瞬态开口，被称为“ DNA呼吸”或“ DNA气泡”。在广泛的生物学过程中，例如转录，复制和转录因子结合，形成局部瞬态开口的倾向很重要。然而，由于许多因素的复杂相互作用，例如温度，盐含量，DNA序列，氢键，基础堆积等，对这些现象的建模和计算机模拟仍然是一个挑战。结果：我们提出了Pydna-EPBD，这是扩展的Peyrard-Bishop-Dauxois（EPBD）非线性DNA模型的并行软件实现，该模型使我们能够详细描述DNA动力学的某些特征。pydna-epbD生成了基因组规模的基本量表，其基本水平开口，基本漏洞的概率，DNA气泡概率以及特征性动态长度的计算，表明碱基对统计学上的统计学数量在统计上显着地通过单点突变使用Markov Chain Monte Carlo（MCMC）Algor（MCMC）。
部长理事会的建议
（3）在可再生能源方面，欧盟通过了 2023 年 10 月 18 日欧洲议会和理事会第 2023/2413 号指令，该指令修订了第 2018/2001 号指令、第 2018/1999 号条例和关于推广可再生能源的第 98/70/EC 号指令（“第 2023/2413 号指令”），近期致力于促进可再生能源项目的部署，即通过（1）绘制可再生能源潜力和可用于部署可再生能源的区域以及必要的电网和存储基础设施，指定可再生能源加速区，同时排除国家和国际立法规定的自然保护区和生物多样性保护区等高价值环境区域，并尽可能确保公众参与和接受；（2）为可再生能源项目和再利用引入快速许可授予程序，最大限度地减少复杂而冗长的行政程序，转而严格控制项目许可的时间表，尤其是在可再生能源加速领域、支持申请人的数字单点联络点以及假设可再生能源项目符合三项指令（栖息地、鸟类和水框架）所预见的评估目的的压倒一切的公共利益；
ARHAI 苏格兰的运营模式和战略（2022/23-2024/25 财年）
• 为利益相关者提供专业、量身定制的全国领导力，以应对疫情和事件，以现有证据为基础，促进和指导当地流行病学情报能力和发展； • 推动苏格兰智能高效的数据收集，最大限度地利用新技术； • 通过领导、制作和委托高质量的 HAI、AMR 和 IPC 相关研究，识别和解决实践中的差距，为 ARHAI 苏格兰研究议程做出贡献； • 使用新的创新工具和技术向当地利益相关者展示知识和信息，为行动提供参考，使工作人员能够减轻感染和 AMR 的负担，并优化抗菌药物的使用； • 为基于证据的 IPC 指导和支持当地实施提供黄金标准的单点资源； • 支持发展一支提供 ARHAI 国家级专业知识的增强型劳动力队伍，提供主题专业知识以支持苏格兰政府的 IPC 劳动力发展战略； • 提供 IPC 临床意见和指导，确保 IPC 嵌入医疗保健建设生命周期的所有阶段，旨在降低医疗保健建设环境中的感染风险。
IISER Bhopal Swarnajayanti 研究员将从事生物...
IISER 博帕尔 Swarnajayanti 研究员致力于蛋白质生物结合以促进药物发现 印度科学教育与研究学院博帕尔分校的 Vishal Rai 博士是印度科学技术部资助的著名 Swarnajayanti 奖学金获得者，他计划研究生物结合，这是一种可以改变药物发现的蛋白质生物工程颠覆性策略。该研究将涉及连接两个分子（其中至少一个是生物分子）以在它们之间形成稳定共价键的程序。Rai 博士建议开发一个化学平台，该平台可以提供浓度独立的化学选择性和位点选择性蛋白质单点修饰方法。蛋白质影响生物学、化学、生物材料和治疗学等交叉学科的各个科学方面。Vishal Rai 博士的研究小组已经开发出用于蛋白质精密工程的化学技术。此外，他们还参与了同质抗体-药物偶联物 (ADC) 的合成、蛋白质固定以及肽和蛋白质的分析工具。他的研究团队希望通过实现定向治疗并使未来的精准治疗成为可能，为社会做出贡献。
具有高渗透率光伏和电池储能系统的岛屿电网随机发电调度：南安达曼岛案例研究
摘要：由于惯性较低且缺乏与其他电网的互连，孤立电网很脆弱。随着不可调度可再生能源的普及，此类孤立电网的脆弱性进一步增加。印度政府已提出多个项目来提高安达曼和尼科巴群岛电网的光伏系统 (PV) 普及率。本文研究了由柴油和天然气发电机、光伏和电池储能系统 (BESS) 供电的孤立电网的能源和备用发电联合随机调度。所提出的随机调度模型考虑了广泛的概率预测情景，而不是假设单点预测的确定性模型。因此，它为广泛的光伏电力预测情景提供了技术上可行的最佳解决方案。本研究开发的模型的显著特点是纳入了随机约束，这些约束代表 (i) 光伏和 BESS 之间的协调、(ii) 备用约束、(iii) 电池充电/放电限制约束，以及 (iv) 确保调度决策技术可行性的非预期约束。所提出的模型在南安达曼岛的数据集上得到验证。结果揭示了所提出的随机调度模型对不同发电组合场景的适用性和可行性。
电动车能量的概率深度学习 -
电动汽车的持续传播为支持数字基础设施带来了新的挑战。例如，此类车辆的长途路线计划依赖于预期的旅行时间和能源使用的预测。我们设想一个两层体系结构来产生此类预测。首先，路由和旅行时间预测子系统生成了建议的路线，并预测速度沿路线的变化。接下来，预期的能源使用将从速度轮廓和其他上下文特征（例如天气信息和坡度）中预测。为此，本文提出了通过电动汽车跟踪数据构建的深度学习模型。首先，由于路线的速度轮廓是能源使用的主要预测指标之一，因此探索了构建速度配置文件的不同简单方法。接下来，提出了八个不同的能量使用预测模型。四个模型是概率的，因为它们预测了单点估计值，而是该路线上能量使用的概率分布的参数。在预测EV能量使用时，这特别相关，这对许多输入特征非常敏感，因此几乎无法准确地预测。具有两个现实世界EV跟踪数据集的广泛实验验证了所提出的方法。本研究的代码已在GitHub上提供。