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World File Search System反馈回路
定义食品系统可持续性的障碍
食品系统的转变是一个关键的挑战，需要对复杂和多方面的障碍有深入的整体理解，从而阻碍可持续性的发展。现有文献在识别这些障碍时不一致。在现有工作的基础上，本文介绍了一个全面，综合和跨学科的框架，以剖析食品系统可持续性障碍的性质和起源。我们的框架将这些障碍分为五个领域：政治经济学，社会技术，社会文化，生物物理和社会经济障碍，并突出了他们复杂的相互作用和相互联系的本质。我们将政治经济学障碍的基本作用确定为创造或永久不可持续性的“障碍系统”的基石。该框架不仅通过提供分析可持续性障碍的结构性基础来提高学术知识，而且还可以作为政策制定者，研究人员和从业人员的实用工具，以促进跨学科性并制定有针对性的干预措施。我们呼吁进行进一步的实证研究，强调需要进行比较分析，纵向研究以及障碍之间反馈回路和非线性动态的探索，以告知有效和可持续的食品系统转型策略。
神经回路之间的全脑相互作用
在系统神经科学的大部分历史中，科学家一直致力于将单个大脑区域中的神经元活动与行为联系起来。该研究项目在感觉神经科学中取得了成功，它被用于识别和分析感觉通路中的离散阶段，这些阶段施加特定的转换以产生更精细的感觉特征检测器。相同的概念方法已应用于认知领域（位置细胞、镜像细胞）和运动系统（运动方向编码）。然而，神经连接的一个显著特征是嵌套反馈回路，这表明本质上是多区域计算。某些运动信号似乎被传送到整个大脑区域。此外，关于运动的感觉后果的预测会从运动区域发送到感觉区域，在那里它们可以与感觉输入进行比较。随着神经科学家开始用大规模记录探索更复杂的行为，理解多区域神经回路正成为系统神经科学的主要目标。本系列文章回顾了分析多区域神经回路的进展，并强调了未来的概念和技术挑战。
迈向更光明的星座：脊髓和大脑神经和血管动力学的多器官神经成像
新兴生物现象（例如哺乳动物的行为）本质上依赖于不同子系统进行的多种计算以及它们之间的实时交互。尽管对孤立子系统进行迭代研究可能非常有益，但跨系统的联合动力学对于理解系统功能也至关重要，它可以反映分布式共享计算或不同计算的基本交互更新。因此，要理解这些复杂的相互依赖关系还需要同时记录多个器官的生物活动。疼痛是依赖于多个子系统的复杂新兴现象的典型例子。这一临床上至关重要的问题仍未得到充分理解和解决。疼痛感由外周病因的伤害性信号传导进化而来，涉及多种化学相互作用和细胞类型（图 1 列出了一组相关信号）。这些信号从皮肤传递到脊髓，再上升到大脑。虽然这种经典的“前馈”通路描述是直观的，但可折返反馈回路存在于影响疼痛感觉的各个层面，包括局部反射回路、1、2 下行投射 3 和运动行为改变。1、4、5
在误差减少回路中使用神经网络的准强化学习对 100 个激光束阵列进行实验相位控制
近来，需要高平均功率激光束的应用数量急剧增加，涉及大型项目，如空间清洁 [1]、航天器推进 [2]、粒子加速 [3]，以及工业过程 [4] 或防御系统 [5]。激光光束组合是达到极高功率水平的最常用方法之一，特别是相干光束组合 (CBC) 技术 [6]。它们旨在对放大器网络传输的平铺激光束阵列的发射进行相位锁定，以产生高亮度的合成光束。由于实际激光系统（尤其是光纤激光系统）中阵列中光束之间的相位关系会随时间演变，因此这些技术必须通过伺服环路实时校正合成平面波的相位偏差。近年来，CBC 技术得到了广泛发展，探索了调整合成离散波前中各个相位的不同方法。它们可以分为两大类。在第一类中，测量阵列中光束的相位关系，然后进行校正 [7]。在第二种方法中，实际波前和期望波前之间的差异通过迭代过程得到补偿 [8]。在后一种情况下，优化算法驱动反馈回路，分析所有光束之间干涉的阵列相位状态的更多全局数据 [9,10]。这些技术通常更易于实施，所需电子设备更少，但需要更复杂的数值处理，其中一些技术在处理大量光束时速度会降低。最后一个问题与反馈回路中达到预期相位图所需的迭代次数有关，该迭代次数会随着要控制的相位数的增加而迅速增加。最近，人们研究了神经网络 (NN) 和机器学习，以期找到一种可能更简单、更有效的方法来实现相干光束组合。已发表的文献 [11] 中涉及的一种方案依赖于卷积神经网络 (VGG) 的直接相位恢复，然后一步完成相位校正，例如在自适应光学 NN 的开创性工作 [12]。 NN 用于将光束阵列干涉图样的强度（在透镜焦点处形成的远场或焦点外的图像、分束器后面的功率等）直接映射到阵列中的相位分布中。恢复初始相位图后，可以直接应用相位调制将相位设置为所需值。[11] 中报告的模拟表明，当阵列从 7 条光束增加到 19 条光束时，基于 CNN 的相位控制的精度会下降。这一限制在波前传感领域也得到了强调，因此 NN 通常仅用作初始化优化程序的初步步骤 [13]。另一种可能的方案是强化
不仅仅是幸运：巴顿的第三军如何适应以创造信息优势，1944 年
1944 年 8 月，巴顿的第三集团军突破了诺曼底的德军防线，并在法国各地展开了快速追击。第三集团军的成功很大程度上归功于其在产生作战层面信息优势方面的有效性。信息优势使第三集团军能够获得并保持主动权、预测决策并扩大作战范围。然而，当第三集团军于 1944 年春季在英国启动时，它既没有信息部队，也没有有效产生信息优势的参谋流程。本研究探讨了巴顿如何成功地在第三集团军的信息部队中植入了一种鼓励快速适应的独特军事文化。具体来说，它探讨了巴顿富有远见的领导力如何创造一种组织紧迫感，从而减少变革阻力。它还分析了巴顿的联盟如何建立强大的反馈回路以及自我批评和实验的文化。最后，本文探讨了巴顿如何利用各种专业知识为复杂问题开发出极其有效的解决方案。第三集团军产生信息优势的能力的提高并非源自任何技术进步或物质因素，而是源自鼓励适应的军事文化。
数字治疗对人工智能的需求
摘要 数字疗法是医疗保健领域的一个新概念，旨在使用各种数字技术改变患者行为并治疗疾病。然而，该术语很少用标准来定义，使其有别于传统疗法的简单数字化版本。我们的目标是描述数字疗法的一个更有价值的特征，它不同于传统医学或疗法：即利用人工智能和机器学习系统通过数字生物标记在自适应临床反馈回路中监测和预测个体患者症状数据，为医疗保健提供精准医疗方法。人工智能平台可以使用多种个人变量来学习和预测对个人的有效干预措施，从而提供定制化和更具针对性的治疗方案。数字疗法与人工智能和机器学习相结合，还可以在人群层面对各种健康状况和群体进行更有效的临床观察和管理。与其他形式的治疗相比，数字治疗的这一重要区别在于它能够实现更加个性化的医疗保健形式，从而积极适应患者的个人临床需求、目标和生活方式。重要的是，这些特点需要向患者、医生和政策制定者强调，以推动整个数字医疗领域的发展。
机器学习策略，用于对X射线光谱的准确有效分析
抽象的计算光谱已成为希望获得实验光谱定性和定量解释的研究人员的关键工具。在过去的十年中，实验与理论之间的相互作用增加创造了一个积极的反馈回路，该回路激发了两个领域的发展。特别是，计算的精度提高已导致它们成为分析电磁频谱光谱镜的必不可少的工具。对于短波长技术，例如核心孔（X射线）光谱镜，其流行率在现代X射线设施出现之后增加了，包括第三代同步激素和X射线自由电子激光器。基于建立的波功能或密度功能方法的计算继续主导文献中光谱分析的大部分，但机器学习算法的新兴发展正在开始为这些传统技术提供新的机会，以快速，准确，价格合理的“黑色盒子”接近这些传统技术。此局部评论叙述了计算X射线光谱的数据驱动/机器学习方法的最新进展。我们讨论了当前可用方法的成就和局限性，并回顾了这些技术必须扩大计算和实验X射线光谱研究的范围和范围的潜力。
夏季本科 - 研究会议
几乎所有生物（从细菌到人类）都表现出昼夜节律。生物的这种基本特性是一个内源过程，可在24小时内控制生理和行为。据说生物（昼夜节律）时钟是由特定基因的周期性表达产生的。在丝状真菌神经孢子虫中，FRQ，WC-1和WC-2基因认为对昼夜节律振荡器至关重要。表达这些基因时，它们的蛋白质产物在研究良好的转录反馈回路（TTFL）中相互作用。重要的是，当反馈循环被破坏时，在某些条件下仍然可以看到节奏性。这表明存在无FRQ的振荡器（FLO）。我们旨在识别FLO的组成部分以及它们如何与已知的TTFL相互作用。采用标准遗传技术，我将不同的时钟引入了一个真菌菌株，其中许多代码用于TOR的成分（雷帕霉素）营养感应途径。这些突变的真菌菌株将用于研究TOR途径，作为FLO的潜在至关重要的成分。这项研究有望提供有机体如何讲述时间的宝贵见解，并有助于加深我们对人类偶然过程的理解，包括睡眠，代谢和免疫功能。
触觉麻m：稳定节奏的研究
阿迪拉·霍克（Adila Hoque），南佛罗里达州坦帕（Fl adila1@usf.edu摘要）机械工程大学摘要 - 困扰着有抱负（和专业）音乐家的最普遍的问题之一，正在保持稳定的节奏。补救措施通常是在稳定的听觉节拍器的指导下进行数小时的练习。具有经验，优化了节拍器和仪器的声音之间的反馈回路，以最大程度地减少误差。但是，在某些情况下，听觉节拍器不可行，其他方式可能会提供一种替代方法来提供节奏提示，例如触觉元素。触觉提示在鼓声中的有效性进行了测试，并与具有不同节奏能力的主题组之间的听觉和联合（触觉和听觉）方式进行了比较。尽管触觉马体子无法像听觉节拍器那样有效地降低每个受试者的异步性，但在统计上证明它可以有效地保持节奏。对于无法应对听觉刺激的残疾音乐家以及利用节奏提示的运动康复，这些结果可能用于现场表演中，在现场表演中，标准节拍器是不切实际的。关键字 - 节奏，节拍器，节奏提示，听觉，触觉，异步，感觉运动同步
![arXiv:2006.11309v1 [cs.AI] 2020 年 6 月 19 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\815b6ddcd9ad12c5b66dd7208c8914603d2dfa68.png)
arXiv:2006.11309v1 [cs.AI] 2020 年 6 月 19 日
数据驱动学习是人工智能 (AI) 许多领域的最新技术，但原始统计性能次于人类的信任、理解和安全。为了在现实世界中大规模部署自主代理，具有各种背景和职责的人必须具备强大的学习和推理心理模型。然而，现代学习算法涉及复杂的反馈回路，缺乏语义基础，从人类的角度来看，它们是黑匣子。可解释人工智能 (XAI) [5] 领域应运而生，以应对这一挑战。XAI 中的大多数工作都侧重于深入了解在静态数据集上训练的分类和回归系统。在这项工作中，我们考虑由代理与其环境交互组成的动态问题。我们介绍了可解释模仿学习 (I2L) 的方法，该方法旨在通过分析黑箱代理的输入输出统计数据来建模其策略。我们称该策略模型为可解释的，因为它采用二叉决策树的形式，易于分解和可视化，可用于事实和反事实解释 [3]。我们通过明确学习代理用作决策基础的潜在状态表示，超越了模仿学习文献中大多数当前工作。在形式化我们的方法后，我们报告了在交通模拟器中实施的初步结果。