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World File Search System启发
试图以旋转机的示例将启发式研究方法应用于机械工程
摘要。在任何网站或百科全书中，例如大不列颠或维基百科，在“启发式”条目下，人们可以从生活的各个领域找到许多定义，参考和示例。但是，本文的作者无法找到与技术相关的示例，尤其是在机械工程中。这个事实激发了我们解决这个主题，尤其是因为实践和日常生活中的许多具体示例似乎非常适合证明启发式方法论在技术科学中的相关性。根据作者，在这种情况下，涡轮机械似乎特别感兴趣。这是关键的机械，即，失败威胁人类生命的机械。因此，开发高级工具来分析它们的重要性，尤其是在整个操作范围内（稳定和不稳定）。使用这些工具，可以有效地在决策过程中使用其智力，直觉和常识。因此形成了经典的启发式共生。本文展示了一个名为Meswir的高级计算机系统，该系统是在Gdańsk（IMP PAN）的波兰科学院流体流量机械研究所开发的，该机械产生了一系列有趣的诊断信息，包括多个旋转和与不平衡载体有关的多个旋转和随机错误。该研究是使用高速，低功率涡轮机作为例子进行的。尽管没有正式的理论证明其正确性，但获得的结果有助于得出正确的结论并做出明智的决策，这是决策启发式方法的本质。
受乐高启发，使用微小的 3D 骨骼和软组织修复......
“我们正在申请专利的支架使用起来非常简单；它可以像乐高积木一样堆叠在一起，并以数千种不同的配置放置，以适应几乎任何情况的复杂性和规模，”领导该技术开发、俄勒冈健康与科学大学牙科学院副教授和俄勒冈健康与科学大学医学院生物医学工程副教授 Luiz Bertassoni 博士说道。
具有生物学启发的高维入住网格图的可推广的增强学习，用于探索和目标导向路径计划
摘要 - 真实的时间自主系统利用多层计算框架来执行关键任务，例如感知，目标查找和路径计划。传统方法使用占用网格映射（OGM）实施感知，并通过概率信息将环境分为离散的单元。这种经典方法是完善的，并为下游过程提供了一个结构化输入，例如目标查找和路径计划算法。最近的方法利用了一种以生物学启发的数学框架，称为矢量象征体系结构（VSA），通常称为高维计算，以在高维空间中执行概率的OGM。这种方法（VSA-OGM）与尖峰神经网络提供了兼容性，将VSA-OGM定位为常规OGM的潜在神经形态替代品。但是，对于大规模集成，与已建立的OGM方法相比，评估VSA-OGM对下游任务的性能含义至关重要。本研究研究了VSA-OGM对传统的OGM方法，贝叶斯·希尔伯特·地图（BHM）的功效，基于强化学习的目标找到和路径计划框架，在受控的探索环境中，以及受到第10 f1 f1挑战启发的自主驾驶场景。我们的结果表明，VSA-OGM保持在单一和多幕科培训配置之间的可比学习绩效，同时将看不见的环境的性能提高了约47％。索引术语 - 占用网格映射，高维计算，概率学习，增强学习，脑启发的学习这些发现强调了通过BHM培训的政策网络的普遍性提高，从而增强了其在不同环境中现实部署的潜力。
用于推理的脑启发硬件解决方案......
由于浮点运算需要大量资源，使用传统计算范式在贝叶斯网络中实现推理（即计算后验概率）在能源、时间和空间方面效率低下。脱离传统计算系统以利用贝叶斯推理的高并行性最近引起了人们的关注，特别是在贝叶斯网络的硬件实现方面。这些努力通过利用新兴的非易失性设备，促成了从数字电路、混合信号电路到模拟电路的多种实现。已经提出了几种使用贝叶斯随机变量的随机计算架构，从类似 FPGA 的架构到交叉开关阵列等受大脑启发的架构。这篇全面的评论论文讨论了考虑不同设备、电路和架构的贝叶斯网络的不同硬件实现，以及解决现有硬件实现问题的更具未来性的概述。
量子启发计算推动湍流模拟取得重大进展
牛津大学的研究人员与汉堡、匹兹堡和康奈尔大学的同事合作，重新定义了这个问题，完全避免了直接解决和模拟这些湍流波动的需要。他们没有直接模拟这些麻烦的波动，而是将它们建模为根据概率分布函数分布的随机变量。模拟这样的概率分布使他们能够从流动中提取所有有意义的量（例如升力和阻力），而不必担心湍流波动的混乱。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
基于机器的基于机器的分裂启发式启发式 -
摘要。在本文中，我们提出了一个基于机器学习的启发式启发式，用于分裂和遇到的平行布尔sat求解器。使用代理指标设计的分裂启发式方法，无论它们是看上去的还是看上去的，它是设计的，在优化后，近似于拆分产生的亚构架上的求解器运行时的真实度量。这样的指标的理由是，除了以在线方式计算时，它们已被经验证明是解决方案运行时的绝佳代理。但是，传统拆分方法的设计通常是临时的，并且不利用求解者生成的大量数据。为了解决上述问题，我们提出了一种基于机器学习的启发式启发式启发式，以利用输入公式的特征和在分裂和构架（DC）Par-allel求解器运行期间生成的数据。更准确地说，我们将分裂问题重新制定为排名问题，并为成对排名和计算最低排名变量开发两个机器学习模型。我们的模型可以根据它们的分裂质量比较变量，该变量基于从输入符号的结构属性中提取的一组功能，以及在求解器运行期间收集的动态探测统计。，我们通过在样品公式和其中的变量上的o ffl i ine收集了平行直流求解器的运行时间来得出真实标签。在每个拆分点，我们生成了候选变量的预测排名（成对或最低等级），并将公式分配在顶部变量上。我们在无痛的平行SAT框架中实施了启发式，并在编码SHA-1预映射以及SAT竞赛2018和2019基准的一组密码实例上评估了我们的求解器。与基线无痛求解器相比，我们从最近的SAT比赛（例如TreenGeling）中求出了更多的实例。此外，我们比这些顶级求解器在加密基准测试中要快得多。
通过合成和生物启发的纳米型纳米>提供癌症疗法
背景：作为对新抗癌分子的临床发展的补充，治疗矢量化的创新旨在解决与肿瘤特异性和相关毒性有关的问题。纳米医学是一个快速发展的领域，可提供各种解决方案，以提高临床功效和安全性。主：在这里介绍了化学和生物学性质的不同类型的纳米分类器的最新进展，以确定最适合转化研究项目的方法。这些纳米电炉包括不同类型的化学工程纳米颗粒，这些纳米颗粒现在以“智能”药物输送系统的许多不同口味。具有增强生物相容性的替代方法，并且对新型治疗分子的适应性更好，是细胞衍生的细胞外囊泡和微生物衍生的溶瘤病毒，病毒样颗粒和细菌微型菌株。在评论的第一部分中，我们描述了它们的主要物理，化学和生物学特性及其个性化修饰的潜力。第二部分重点是介绍有关使用不同纳米分子家族的最新文献，以提供抗癌分子进行化学疗法，放疗，基于核酸的治疗，调节肿瘤微环境和免疫疗法的调节。结论：本综述将帮助读者更好地欣赏可用纳米分析器的复杂性，并确定最合适的“类型”，以有效，特定的抗癌疗法。
认知和脑启发人工智能（E016360）
本课程涵盖 6 个主题，可从以下主题中选择（但不限于）： • 认知科学与人工智能的关系。 • 自然认知与人工认知之间的相似点与不同点。 • 进化、环境与个体之间的相互作用及其与人工智能的关系。 • 计算创造力（创造力的定义和指标、生成式人工智能）。 • 具身认知（中枢模式生成器、主动顺从、传感器和形态的机械优化、视觉系统）。 • 大脑中的算术和学习（神经元和突触、突触学习、自组织、基于奖励的学习、反向传播）。 • 意识（与意识相关的概念、意识理论、自然和人工系统中的意识）。 • 情感（情感概念、量化情感、情感对认知、决策和学习的贡献）。 • 自然语言（语言对认知的贡献、语义、人类物种的独特地位）。 • 模仿和从示范中学习（定位模仿、模仿在机器学习中的作用）。
社论：脑启发计算：从神经科学到新形式的人工智能
对日常生活中的AI应用程序的增加增加导致对先进的机器学习系统的需求显着增加，例如人工神经网络，这些神经网络现在在许多任务中都超过了人类。基于变压器体系结构的生成AI解决方案的快速增长（Vaswani等，2017）进一步加速了对更强大的计算硬件的需求。此外，人类机器人技术的研究重点是开发复制神经过程的系统。但是，传统的硬件解决方案是不可持续的，因为它们需要频繁的培训周期，监督学习和大型OfflINE数据集，从而限制了可持续性AI的采用。最近，出现了使用常规模型的工业应用，但是受到大脑功能，有希望的，可持续的替代方案的启发的神经形态方法（Bhanja等人，2023年）。神经形态是一个伞术语，它涵盖了许多跨学科领域，包括神经科学，材料科学和电子体系结构，扩展到数学和软件模型。计算神经科学的进步以及神经元和突触模型的发展驱动了神经启发的微电子学的出现。首先，提出的电路主要基于以下观察结果：在亚阈值方面运行的晶体管与生物神经元膜的生物物理学具有显着相似之处（Indiveri等，2011）。这为开发基于硅神经元的新体系结构铺平了道路。值得注意的例子是功能化CMOS过程的成熟度允许稳定实施脑机界面和神经启发的低功率计算系统，从而达到了更高的复杂性（Indiveri等，2011）。然而，最近，科学界认识到模仿神经元行为的新材料和新兴设备的出色性能，进一步加速了这一方向的研究。