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World File Search System反复试验
![arXiv:2006.15644v1 [physics.comp-ph] 2020 年 6 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a551148d656287711e3a0ee65e823db750eae870.webp)
arXiv:2006.15644v1 [physics.comp-ph] 2020 年 6 月 28 日
通过层沉积技术进行原子级材料合成为控制材料结构和产生具有独特功能特性的系统提供了独特的机会，而这些特性无法通过传统的批量合成路线稳定下来。然而，沉积过程本身呈现出一个巨大的多维空间，传统上是通过直觉和反复试验来优化的，从而减慢了进度。在这里，我们介绍了深度强化学习在模拟材料合成问题中的应用，利用 Stein 变分策略梯度 (SVPG) 方法训练多个代理来优化随机策略以产生所需的功能特性。我们的贡献是 (1) 一个完全开源的分层材料合成问题模拟环境，利用动力学蒙特卡罗引擎并在 OpenAI Gym 框架中实现，(2) 扩展 Stein 变分策略梯度方法以处理图像和表格输入，以及 (3) 使用 Horovod 开发 SVPG 的并行（同步）实现，将多个代理分布在 GPU 和 CPU 上的单个模拟环境中。我们展示了这种方法在优化材料表面特性、表面粗糙度方面的实用性，并探索了与传统的演员-评论家 (A2C) 基线相比，代理使用的策略。此外，我们发现 SVPG 比传统的 A2C 更稳定训练过程。如果解决实施挑战，这种经过训练的代理可用于各种原子级沉积技术，包括脉冲激光沉积和分子束外延。
应用精准医疗：高科技显微镜可实现定制风湿病治疗
类风湿性关节炎是最常见的炎症性关节疾病，仅奥地利就有超过 60,000 人患有该病，女性患该病的可能性是男性的三倍。尽管过去几十年来治疗方面的进步已导致开发出具有不同作用机制的多种药物，但由于缺乏帮助找到正确治疗方法的工具，许多患者仍然无法实现临床缓解，导致症状得不到充分控制。临床医生只能采用“反复试验”的治疗方法，即一种药物接一种药物地进行测试。虽然存在一些生物标志物来帮助预测治疗结果，但它们尚不适合常规临床使用或需要侵入性手术。在长期合作中，由 CeMM 和维也纳医科大学的 Giulio Superti-Furga 领导的团队首次测试了一种精准医疗方法，该方法可以为类风湿性关节炎和其他可能的自身免疫性疾病提供更有针对性和更准确的治疗方法。该研究结果发表在 EBioMedicine（DOI：10.1016/j.ebiom.2024.105522）上，代表了该领域的重大进步。细胞类型影响疾病和治疗该方法基于尖端显微镜技术，能够以完全自动化的方式生成和分析大量图像数据。它由 CeMM 以“药理学”1,2 的名义开发，能够直接测量药物对各种单个免疫细胞的影响——这项任务如果使用传统分子生物学技术以这种规模完成，将过于耗费人力。此外，它允许
RSM434H1F金融交易策略-Rotman Commerce
课程范围，任务和学习成果在课程结束时，我希望学生通过在Rotman Interactive Trader（RIT）模拟市场中体验决策来了解资本市场中正在发生的事情。这是一门学习课程，学生将通过反复试验（在模拟市场中的交易）进行体验发展自己的理解 - 您将积极参与每个班级的学习过程。市场的竞争性质将决策过程提炼为平衡流动性，时间和风险的一系列权衡。通过在模拟市场中体验这些权衡，学生将更好地了解流动性施加的约束（我可以交易多少？），时间与不确定性之间的关系（我现在交易还是等待更好/更差的价格？），以及承担风险的必要性（如果我不进行任何交易，我该如何赚钱？）。这些权衡将通过主题覆盖范围进行探索，该主题覆盖范围广泛地属于市场微观结构分支，并具有潜在的并购和投资领域的支持案例材料。我们将通过代理商和专有贸易商的眼光来研究市场结构，以在市场交易（流动性，风险，行为），然后发展到（可以说）市场的最重要功能，价格发现（价格发现价格是通过置换信息形成价格）时，介绍交易和基本问题的机制。与视频和测验中的内容结合使用，然后，学生将具有可靠的背景，可以手动和通过创建算法交易计划来应用于特定类型的交易策略（套利，私人信息，私人信息，私人信息，私人信息，营销）。
印度 2024-25 财年国防预算
优先军事技术现代化计划 1.国防装备 现代化计划的重点包括“其他装备”，其中可能包括从弹药到弹道导弹防御 (BMD) 系统的装备。 为此承诺的金额约为 74.3 亿美元，这个数字相当高。相比之下，S-400 的成本是印度的 54.3 亿美元。 6 2.飞机和航空发动机 第二大优先事项是“飞机和航空发动机”，为此分配的预算为 48 亿美元。 这个金额表明，在收购阵风战斗机后，印度可能会专注于进一步实现空军现代化。 这还可能包括收购最新版本的无人作战飞机 (UCAV) 和第五代战斗机，并继续对其本土喷气发动机进行数十年的反复试验。 印度空军已获得一笔特别拨款（1697.48 亿印度卢比）用于原型机研发，这表明印度空军可能正在致力于改进包括 Tejas 在内的本土战斗机。 3.核计划 印度核计划获得了 29 亿美元（24,968 亿印度卢比）的预算。 这笔预算的大部分用于核电站，为印度的武器计划提供资金。这笔预算的主要重点是研发项目。 从 SIPRI 报告强调印度核武器库存不断增加（172）可以看出，印度在预算中也看到了对其战略资产进行现代化和升级的努力。 4.海军舰队/造船厂和印度洋地区：
人工智能与化学 - ePrints Soton
从我上面所说的以及那些可能已经阅读过我之前关于数字 IUPAC（i-UPAC）[2] 的文章的人可能已经清楚，我对未来的愿景来自于这样一种理念的交汇：我们所做的是使用科学方法研究化学，而我们越来越多地使用数字技术景观来做到这一点。化学家在化学空间中工作！我们可能从不同的地方开始在这个空间中导航，并根据我们的专业和目标采取不同的路径，从分子到药物，从化合物到配方，从材料到设备。我们越来越致力于更具体、更精确，无论是个性化医疗还是精准农业，寻求能源效率还是加强循环经济。我们居住的化学空间是广阔的，化学也与变化有关，所以我们不能忘记时间维度；我们真的生活在一个化学时空的世界中。化学不仅与分子的性质有关，还与分子的转变以及这些转变发生的速率有关——时间很重要。我们如何应对这个广阔的、很大程度上未开发的空间？我们需要探索一切吗？在许多情况下，化学家们都受到了大自然的启发。大自然通过反复试验，有更长的时间来探索化学空间的各个区域。但大自然也可能受到很久以前走过的路径的限制。我想我们大多数人也相信，我们自己的想象力和内在创造力使我们能够触及化学空间的不同区域，但——我们是创造、探索还是仅仅探索已经存在的路径呢？[3]
使用最佳点引导参数建议对帕金森病的丘脑底核深部脑刺激进行编程
深部脑刺激 (DBS) 是治疗晚期帕金森病的有效方法。然而，确定刺激参数（例如接触和电流幅度）需要反复试验，非常耗时。定向导线增加了更多的刺激选项，使这个过程更具挑战性，增加了神经科医生的工作量，也增加了患者的不适感。在这项研究中，开发了一种最佳点引导算法，可以自动建议刺激参数。这些建议与临床单极评论进行了回顾性比较。在我们中心，一组 24 名帕金森病患者在丘脑底核接受了双侧 DBS 植入。首先，使用开源工具箱 Lead-DBS 重建 DBS 导线。其次，将刚度降低的最佳点设置为编程所需的刺激目标。这个最佳点和激活组织体积的估计值用于建议 (i) 最佳导线水平、(ii) 最佳接触和 (iii) 每次接触完全治疗效果的效果阈值。为了评估这些最佳点引导建议，临床单极评论被视为基本事实。此外，最佳点引导的最佳导线水平和最佳接触建议与重建引导的建议进行了比较，后者考虑了导线相对于丘脑底核的位置。最后，开发了一个图形用户界面作为 Lead-DBS 的附加组件，可供公众使用。使用该界面，可以在几秒钟内生成导线所有接触的建议。建议最佳接触的准确性
基于MTPI自动转移学习的深层网络自动训练方法和D
UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中，以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是，手动参数培训需要反复试验成本（T＆E），现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构，这在非结构化环境中是低实用性的，例如干山谷环境（DTV）。因此，这项研究合并了转移学习（MTPI，最大转移电位指数法）和RL（MTSA强化学习，多汤普森采样算法）在数据集自动启动和网络中自动培训，以降低人类的经验和T＆E。首先，为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗，使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件（MTPI条件），这表明随后的迭代仅需要2.30％的数据集和6.31％的时间成本。然后，在MTPI条件（MTSA-MTPI）中提高了MTSA至自动提高数据集，结果显示准确性（人为误差）提高了16.0％，标准误差降低了20.9％（T＆E成本）。最后，MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络（例如FCN，SEG-NET，U-NET和SEG-RES-NET 50），并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2％WPA（准确性）和90.9％的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法，该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
人机交互的选择架构
人机交互领域的人们已经学到了很多关于如何说服和影响计算技术用户的知识。他们对如何帮助用户自己选择的知识却少得多。是时候纠正这种不平衡了。第一步是将心理学和相关领域积累的大量相关知识组织成两个全面但易于记忆的模型：Aspect 模型通过描述选择者基于属性、社会影响、政策、经验、后果和反复试验交替或组合应用的六种选择模式来回答“人们如何做出选择？”的问题。Arcade 模型回答“我们如何帮助人们做出更好的选择？”的问题。通过描述支持选择的六种一般高级策略：访问信息和经验、表示选择情况、组合和计算、建议处理、设计域和代表选择者进行评估。这些策略可以通过简单的交互设计来实现，但每种策略也有特定的相关技术。结合这两个模型，我们可以理解几乎所有现有和可能的选择支持方法都是将一种或多种 Arcade 策略应用于一个或多个 Aspect 选择模式。在介绍人机交互的选择架构思想以及 Aspect 和 Arcade 模型的关键思想之后，我们将详细讨论每个 Aspect 模式，并展示如何将高级 Arcade 策略应用于它以产生特定的策略。然后，我们将这两个模型应用于在线社区和隐私领域。我们的大多数示例涉及使用计算技术的选择，但这些模型同样适用于在计算技术的帮助下做出的日常选择。
人工智能和机器学习在放射化学中的潜在应用
简介正电子发射断层扫描 (PET) 应用的放射化学是不同专业领域的复杂融合。该领域融合了基础有机化学和分析科学，所有这些都受到及时生产短寿命同位素 ( 11 C、 18 F 和 68 Ga) 的约束，以满足具有足够活度和纯度的医疗需求。总的来说，这些限制使得除了少数小分子之外的所有小分子都无法在动物身上进行研究和/或商业化。虽然本期其他地方将讨论用于进一步研究的新型分子的生成，但放射化学家在放射性示踪剂流程 (方案 1) 中的作用是确定分子中哪个位点最适合标记，确定在该位点标记的理想策略，优化化学反应以有效生产放射性标记产品化合物，最后开发适当的分析技术来验证标记分子的身份和纯度。到目前为止，实现这些目标的主要方法是通过大量的反复试验，耗费大量的时间（包括人力和仪器）和资源。随着人工智能和机器学习中使用的许多工具可供研究人员使用，利用这些工具解决 PET 应用的放射性标记分子生产过程中遇到的问题的潜力越来越大。1 人工智能虽然是一个常用的“流行词”，旨在唤起超人理解系统的能力，但它只是机器表现出的“智能”，通过应用数学和计算机科学算法来评估数据（“机器学习”）和执行决策，模仿动物或人类的“自然智能”。它们并不能取代人类在科学过程中的作用；相反，它们可以被视为方便的“专家”和工具，以补充和增强该领域的化学家。从这个角度来看，我们概述了人工智能在放射化学领域的一些潜在应用。
人机交互的选择架构
人机交互领域的人们已经学到了很多关于如何说服和影响计算机技术用户的知识，但是对于如何帮助用户自主选择，他们却缺乏扎实的知识。现在是纠正这种不平衡的时候了。第一步是将心理学和相关领域积累的大量相关知识组织成两个全面但容易记住的模型：方面模型通过描述选择者基于属性、社会影响、政策、经验、后果和反复试验交替或组合应用的六种选择模式，回答了“人们如何做出选择？”的问题。街机模型通过描述支持选择的六种一般高级策略，回答了“我们如何帮助人们做出更好的选择？”的问题：获取信息和经验、表示选择情境、组合和计算、提供处理建议、设计领域以及代表选择者进行评估。这些策略可以通过简单的交互设计来实现，但每一种策略也都有特定相关的技术。结合这两个模型，我们可以将几乎所有现有和可能的选择支持方法理解为将一种或多种 Arcade 策略应用于一种或多种 Aspect 选择模式。在介绍人机交互的选择架构思想以及 Aspect 和 Arcade 模型的关键思想之后，我们将详细讨论每一种 Aspect 模式，并展示如何将高级 Arcade 策略应用于它以产生特定的策略。然后，我们将这两个模型应用于在线社区和隐私领域。我们的大多数示例涉及有关使用计算技术的选择，但这些模型同样适用于在计算技术的帮助下做出的日常选择。