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大多数语言模型也可以成为诗人：人工智能写作助手和受限文本生成工作室
尽管受限自然语言生成领域取得了快速发展，但人们却很少花时间去探索词汇在词汇、语义和/或语音上受到限制的语言模型的潜力。我们发现，即使在受到很大限制的情况下，大多数语言模型也能生成引人注目的文本。我们提出了一种简单且普遍适用的技术，通过在生成文本单元之前将过滤函数组合应用于语言模型词汇来修改语言模型的输出。这种方法是即插即用的，不需要对模型进行任何修改。为了展示这种技术的价值，我们介绍了一种易于使用的 AI 写作助手，称为“受限文本生成工作室”(CTGS)。CTGS 允许用户生成或选择具有各种约束的任意组合的文本，例如禁止使用特定字母、强制生成的单词具有一定数量的音节和/或强制单词为另一个单词的部分字谜。我们引入了一个省略字母“e”的散文新数据集。我们表明，与仅在此数据集上进行微调相比，我们的方法可带来绝对优越的性能。我们还展示了一款名为 Gadsby 的 Huggingface“空间”网络应用程序，用于展示这项技术。代码可在此处公开获取：https://github.com/Hellisotherpeople/Cons training-Text-Generation-Studio
超受限平面各向异性声学太赫兹等离子体极化子的实空间观测
薄层平面内各向异性材料可以支持超受限极化子，其波长取决于传播方向。此类极化子在探索基本材料特性和开发新型纳米光子器件方面具有潜力。然而，超受限平面内各向异性等离子体极化子 (PP) 的实空间观测一直难以实现，因为它们存在于比声子极化子更宽的光谱范围内。在这里，我们应用太赫兹纳米显微技术对单斜 Ag 2 Te 薄片中的平面内各向异性低能 PP 进行成像。通过将薄片置于 Au 层上方，将 PP 与其镜像混合，增加了方向相关的相对极化子传播长度和定向极化子限制。这允许验证动量空间中的线性色散和椭圆等频轮廓，从而揭示平面内各向异性声学太赫兹 PP。我们的工作展示了低对称性（单斜）晶体上的高对称性（椭圆）极化子，并展示了使用太赫兹 PP 对各向异性载流子质量和阻尼进行局部测量。
通过受限子空间变分自动编码器 (CS-VAE) 解开多主体和社会行为表征
有效地建模和量化行为对于我们理解大脑至关重要。在社交和多主体任务中，在自然环境中建模行为仍然是一项重大挑战。对执行相同任务的不同主体的行为进行建模需要将行为数据划分为跨主体共有的特征和每个主体独有的特征。与社交调查相比，在自由移动的环境中对多个个体之间的社交互动进行建模需要解开由个体引起的影响。为了灵活地将行为解开为具有个体和跨主体或社交成分的可解释潜在变量，我们基于半监督方法来划分行为子空间，并提出了一种基于柯西-施瓦茨散度的新型正则化方法。我们的模型称为约束子空间变分自动编码器 (CS-VAE)，成功地对跨主体行为视频的不同特征以及不断变化的社交行为差异进行了建模。我们的方法极大地促进了下游任务中产生的潜在变量的分析，例如揭示解开的行为主题，有效解码新主体的行为，并提供对不同动物如何表现出先天行为的理解。
使用 MCTLBO 在容量受限的配电网中支持电动汽车充电站集成的 PV/BESS
摘要。带有备用电池储能系统 (BESS) 的太阳能光伏 (PV) 系统可缓解电力系统相关问题，包括不断增加的负载需求、功率损耗、电压偏差以及随着电动汽车 (EV) 的整合在充电时增加负载而需要升级电力系统。本文研究了带有 PV/BESS 供电的电动汽车充电站 (CS) 的 IEEE-69 总线径向配电系统 (RDS) 的电压、功率损耗和负载能力等系统参数的改进。RDS 根据电动汽车总数、电动汽车充电时间和可用的 CS 服务时间分为不同的区域。每个区域分配一个 CS。制定了一种能源管理策略，根据电价的使用时间引导 CS、PV 板、BESS 和公用电网之间的电力流动。允许 BESS 在高峰时段将存储的多余能量出售给公用电网。采用基于多课程教学学习的多目标优化 (MCTLBO) 来优化 PV/BESS 系统的规模和每个区域中 CS 的位置，以最小化年度 CS 运行成本和系统有功功率损耗。结果验证了最佳 PV/BESS 为 CS 供电的适当功能，从而提高了系统的技术经济性。
感觉功能受限条件下专业射击运动员射击准备阶段脑网络研究
摘要：射击是一项受心理因素主导的运动项目，在射击瞄准过程中干扰射手的感觉功能将严重影响其心理状态和射击成绩。对30名射击运动员在噪声干扰、弱光及正常条件下射击准备阶段的脑电图测量结果进行记录，采用基于图论的功能连接与脑网络分析方法，探究不同干扰条件下射手射击瞄准过程中脑内神经机制的差异，并比较脑网络特征与射击成绩之间的关系。研究结果表明：（1）噪声干扰下射手β频带平均连接强度和左右颞叶连接强度显著高于其他两种干扰条件下的射手，脑网络表现出更高的全局和局部效率；（2）弱光条件下β频带枕叶区域功能连接强度高于正常条件下的射手。射击过程中左顶叶区域的信息交互也不断增强。（3）另外，两种条件下射手在感觉功能受限的颞叶和枕叶区域的特征向量中心性均低于正常条件下的。这些发现表明，噪声干扰激活了射手脑部的唤醒水平，提高了脑网络的信息处理效率，但同时也增加了脑力负荷。弱光条件下，射手在瞄准时更加注重视觉信息处理，加强了与射击行为无关脑区功能的抑制。视听干扰使得射手脑部与视听感知功能相当的皮层区域在整个脑网络中的重要性低于正常条件下。因此，这些结果揭示了视听干扰对射击准备阶段皮层功能网络的影响，为进一步理解感觉干扰下射击过程的神经机制提供了理论基础。
数据受限的深度学习方法对阿尔茨海默病患者的轻度认知障碍进行分类
摘要 — 轻度认知障碍 (MCI) 是正常大脑功能衰退和更严重的痴呆症衰退之间的阶段。阿尔茨海默病 (AD) 是痴呆症的主要形式之一。虽然 MCI 并不总是导致 AD，但早期诊断 MCI 可能有助于发现那些有 AD 早期迹象的人。阿尔茨海默病神经影像学倡议 (ADNI) 已利用磁共振成像 (MRI) 诊断 MCI 和 AD。MCI 可分为两种类型：早期 MCI (EMCI) 和晚期 MCI (LMCI)。此外，MRI 结果可分为轴向、冠状面和矢状面三个视图。在这项工作中，我们使用深度学习方法基于有限的 MRI 图像对健康人和两种类型的 MCI 进行二元分类。具体来说，我们实现并比较了两种不同的卷积神经网络 (CNN) 架构。本研究使用了 516 名患者的 MRI：172 名正常对照 (CN)、172 名 EMCI 患者和 172 名 LMCI 患者。对于此数据集，50% 的图像用于训练，20% 用于验证，其余 30% 用于测试。结果表明，一个模型的最佳分类是在冠状面视图的 CN 和 LMCI 之间，准确率为 79.67%。此外，对于同一分类组，我们提出的第二个模型的准确率为 67.85%。
产前超声诊断生长受限胎儿大脑的生物特征变化。文学的系统评价
抽象的胎儿生长限制（FGR）是当Fetus未达到其生长和发育的潜力时，会导致影响妊娠5至10％的ISA条件，并且是造成围产期发病率和死亡率的第二大最常见原因的ISA条件。患有FGR的孩子有神经系统和认知发展受损以及成年后心血管或内分泌疾病的风险。本修订的目的是通过超声检查与胎儿生活期间与FGR相关的脑损伤的检测和评估的证据。使用系统的方法和定量评估作为研究方法，我们审查了具有客观质量措施的胎儿限制胎儿的胎儿大脑结构的超声研究。总共确定了八项研究。高质量的研究被确定用于测量脑体积； call体；脑填充深度测量和cavum septi pellucidi宽度测量。 一项低质量的研究可用于FGR中的小脑直径测量。 需要进一步的前瞻性随机研究，以了解胎儿大脑中发生的变化，以及它们与观察到的认知发展变化的相关性。高质量的研究被确定用于测量脑体积； call体；脑填充深度测量和cavum septi pellucidi宽度测量。一项低质量的研究可用于FGR中的小脑直径测量。需要进一步的前瞻性随机研究，以了解胎儿大脑中发生的变化，以及它们与观察到的认知发展变化的相关性。
kcrl：Krasovskii受限的强化学习，并在非线性离散时间系统中保证稳定
摘要 - 学习动力系统需要稳定未知的动态，以避免状态爆炸。但是，标准加固学习（RL）方法缺乏正式的稳定保证，这限制了其用于控制现实世界动态系统的适用性。我们提出了一种新型的政策优化方法，该方法采用Krasovskii的Lyapunov家族作为稳定性约束。我们表明，即使在建模误差下，也可以使用原始偶的方法解决此稳定性受限的优化问题，即使在建模误差下也恢复了基础系统的稳定策略。将此方法与模型学习结合在一起，我们提出了一个基于模型的RL框架和正式稳定性保证，Krasovskii-限制性增强学习（KCRL）。我们在模型学习中使用基于内核的特征表示KCRL，并提供了样本复杂性保证，以学习针对基础系统的稳定控制器。此外，我们从经验上证明了KCRL在学习分布式电源系统的在线电压控制中学习稳定政策的有效性。我们表明，KCRL在各种真实的太阳能和电力需求中稳定该系统，而标准RL方法通常无法稳定。
NIST SP 800-232首次公共草稿，基于ASCON的轻巧加密标准受限设备
2023年，美国国家标准技术研究所（NIST）宣布了Dobraunig，Eichlseder，Mendel和Schläffer设计的Ascon算法家族，为资源约束设备提供有效的密码解决方案。这个决定来自严格的多轮轻巧的加密标准化过程。该标准介绍了一个新的基于ASCON的对称键加密原始家族，旨在提供经过验证的加密，并具有相关数据（AEAD），哈希和可扩展输出功能（XOF）功能，即Ascon-Aead-Aead128，Ascon-Hash256，Ascon-Hash256，Ascon-Xof128，Ascon-Xof128，和Ascon-cxof128。ASCON家族的特征是基于轻质置换的原始词，并提供了可靠的安全性，效率和灵活性，使其非常适合资源受限的环境，例如物联网（IoT）设备，嵌入式系统和低功率传感器。当高级加密标准（AES）可能无法最佳性能时，将开发家庭提供可行的替代方案。该标准草案概述了Ascon-Aead128，Ascon-Hash256，Ascon-XOF128和Ascon-CXOF128的技术规格，并提供其安全属性。
在物联网网络中的优先服务的数学优化方法用于能源受限的智能城市
摘要智能城市的发展受到物联网（IoT）技术进步的积极影响。此外，由于新型应用程序的需求，已经出现了新的服务水平，因此必须根据每项服务的技术要求来管理这些新的服务级别，以便有效地将信息从Origin Iot设备路由到基础站。然而，目前的全球能源危机要求技术系统从能耗效率，碳足迹降低和可持续性方面提高意识。从这个意义上讲，我们提出了一个数学优化模型，该模型能够在IoT网络中路由不同的服务，考虑到所提供的服务的优先级不同，同时减少了具有优先级的服务网络的能源消耗。换句话说，该提案旨在延长关键能源城市基础设施中物联网网络的生命周期，以确保网络提供的服务中最高的质量。最后，考虑到不同类型的服务和网络大小，我们的建议在不同的物联网网络方案中进行了评估。关键字：数学优化模型，关键服务，能源消耗，智能城市，物联网网络。