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基于对比度学习的基于跨度的统一命名实体识别框架
传统命名实体识别（NER）模型通常是为特定于域的数据集而设计的，并且仅限于固定的预定义类型，这是难以推广到新域的困难。最近，基于及时的生成方法可以通过在不同的数据集上共同培训模式，并通过及时说明提取指定的实体，以减轻这种约束。但是，由于自回旋结构，这些方法无法直接建模实体跨度，并且会遭受缓慢的分解。为了解决这些问题，我们通过对比度学习（SUNER）提出了一个基于新颖的S基础的Unified Ner框架，该框架将文本跨度和实体类型表示在共享的语义空间中保持一致，以并行提取实体。具体来说，我们首先提取跨度，而无需考虑实体类型以更好地概括跨数据集。然后，通过利用构图的学习和精心设计的实体标记结构的力量，我们将候选人跨度及其textual类型描述映射到相同的矢量代表空间中，将其映射到跨多个方面的区分实体。对监督和零/少数拍摄设置进行了广泛的实验表明，与以前的最先进的统一NER模型相比，实现的Suner模型可实现更好的性能和更高的效率。
![arxiv：2503.07948v1 [cond-mat.supr-con] 2025年3月11日](/simg/b\b7fe77e862d2a74130d1e2e51748d475ab242687.webp)
arxiv：2503.07948v1 [cond-mat.supr-con] 2025年3月11日
顺式调节元件（CRE），例如启动子和增强子，是直接调节基因表达的相对较短的DNA序列。CRE的适应性，通过其调节基因表达的能力来衡量，高度取决于Nu-Cleotide序列，尤其是特定的基序被称为转录因子结合位点（TFBSS）。设计高素质CRE对于治疗和生物工程应用至关重要。当前的CRE设计方法受两个主要缺点的限制：（1）他们通常依靠迭代优化策略来修改现有序列并易于局部Optima，并且（2）他们缺乏序列优化的生物学先验知识的指导。在此过程中，我们通过提出一种生成方法来解决这些局限性，该方法杠杆化的增强学习（RL）以微调预先训练的自动回旋（AR）模型。我们的方法通过得出基于综合推理的奖励来模拟激活剂TFBS并去除阻遏物TFBS，从而结合了数据驱动的生物学先验，然后将其集成到RL过程中。我们在两个酵母媒体条件下的启动子设计任务和三种人类细胞类型的增强剂设计任务中评估了我们的方法，这表明了其产生高素质CRE的能力，同时保持序列多样性。该代码可在https://github.com/yangzhao1230/taco上找到。
使用DRL和V2I
背景：交叉点是我们道路上的关键点，经常成为拥塞和事故的热点。目标：通过DRL和V2I的整合，该计划旨在改善交通流通，减少交通拥堵并提高城市地区的运输效率。方法：该倡议在将车辆到基础结构（V2I）与深度强化学习（DRL）合并以改变城市运输，重点关注交叉路口管理方面。统计分析：传统方法，例如静态标志和交通信号灯，通常不足，因为它们更多地关注整个交通流量，而不是单个车辆的特定行为。为了解决这个问题，我们正在引入一种新的策略，该战略采用了深入的强化学习（DRL）来更好地管理车辆在交叉口的转弯。发现：一种优化的DRL算法，可增强安全性，最大程度地减少拥塞，减少未信号交叉点的等待时间。应用和改进：拟议的交叉路口管理系统可以适应各种交叉路口布局（例如T-界面，回旋处）和多元化的交通参与者（例如，公共汽车，自行车，自行车，行人）。此外，与既定的交通管理基础架构（如交通信号灯或坡道仪表）的集成可以提高城市或区域层面的整体交通效率和流动优化。
使用加固学习的调节DNA序列设计
顺式调节元件（CRE），例如启动子和增强子，是直接调节基因表达的相对较短的DNA序列。CRE的适应性，通过其调节基因表达的能力来衡量，高度取决于Nu-Cleotide序列，尤其是特定的基序被称为转录因子结合位点（TFBSS）。设计高素质CRE对于治疗和生物工程应用至关重要。当前的CRE设计方法受两个主要缺点的限制：（1）他们通常依靠迭代优化策略来修改现有序列并易于局部Optima，并且（2）他们缺乏序列优化的生物学先验知识的指导。在此过程中，我们通过提出一种生成方法来解决这些局限性，该方法杠杆化的增强学习（RL）以微调预先训练的自动回旋（AR）模型。我们的方法通过得出基于综合推理的奖励来模拟激活剂TFBS并去除阻遏物TFBS，从而结合了数据驱动的生物学先验，然后将其集成到RL过程中。我们在两个酵母媒体条件下的启动子设计任务和三种人类细胞类型的增强剂设计任务中评估了我们的方法，这表明了其产生高素质CRE的能力，同时保持序列多样性。该代码可在https://github.com/yangzhao1230/taco上找到。
阿根廷碳排放的决定因素
本研究旨在评估1970 - 2018年期间阿根廷全球化，可再生能源消耗，不可再生能源消耗以及经济增长对碳二氧化物排放水平的动态影响。本研究中考虑的计量经济学方法涉及在处理数据中结构性断裂问题的方法的应用。在主要发现中，Maki协整具有多个结构性休息，分析表明，二氧化碳排放，可再生和不可再生能源消耗，全球化和经济增长之间的长期关联。从自回旋分布的滞后模型分析中的弹性估计表明，可再生能源消耗和全球化减少了排放的证据，而在短期和长期内，发现不可再生能源消耗可以提高排放。此外，发现全球化和可再生能源消耗共同减少排放，而全球化和不可再生能源消耗仅在长期内共同增加了排放。此外，本研究还验证了环境Kuznets曲线假设。基于这些关键发现，建议采用几种至关重要的政策。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
空中风电场的大涡模拟
摘要。未来空中风能技术的公用事业规模部署需要开发大规模多兆瓦系统。本研究旨在量化大气边界层 (ABL) 与农场中运行的大规模空中风能系统之间的相互作用。为此，我们提出了一种虚拟飞行模拟器，结合大涡模拟来模拟湍流条件和飞行路径生成和跟踪的最佳控制技术。通过实施与模型预测控制器配对的执行器扇区方法，实现了流动和系统动力学之间的双向耦合。在本研究中，我们考虑了地面发电泵送模式 AWE 系统（升力模式 AWES）和机载发电 AWE 系统（阻力模式 AWES）。该飞机翼展约 60 米，飞行大回旋直径约 200 米，中心高度为 200 米。对于升力模式 AWES，我们还研究了不同的放出策略，以减少系留翼与自身尾流之间的相互作用。此外，我们还研究了由 25 个系统组成的 AWE 园区，这些系统排列成五排，每排五个系统。对于升力和阻力模式原型，我们考虑采用中等园区布局，功率密度为 10 MW km − 2
大语言扩散模型
自回旋模型（武器）被广泛地成为大型语言模型（LLMS）的基石。我们通过介绍LLADA挑战了这一概念，这是一种扩散模型，该模型在训练和监督的细调（SFT）范式下从头开始训练。llada通过向前数据掩盖过程和反向过程进行分散模型，该过程由香草变压器参数列出以预测掩盖的令牌。通过操作可能性结合的可能性，它为概率引发提供了一种限制的生成方法。在广泛的基准测试中，Llada表现出强大的可伸缩性，表现优于我们的自我建造的手臂基线。明显地，LLADA 8B具有强大的LLM，例如LLAMA3 8B在秘密学习中，并且在SFT之后，在诸如多转变型号之类的案例研究中表现出令人印象深刻的跟随能力。此外，Llada解决了诅咒，在逆转诗的完成任务中超过了GPT-4O。我们的发现将扩散模型建立为武器的可行且有前途的替代方案，挑战了上面讨论的关键LLM功能固有地与武器相关的假设。项目页面和代码：https：//ml-gsai.github.io/llada-demo/。
俄亥俄州费尔波特港
俄亥俄州费尔波特港 港口特点 位于俄亥俄州莱克县费尔波特港村的伊利湖畔 授权：1896、1905、1919、1927、1930、1935、1937 和 1946 年的河流与港口法案。 深吃水商港。 项目水深为入口和外港 25 英尺、下游 24 英尺、上游 21 英尺和回旋区 18 英尺。 2021 年运送和接收的物料为 184.5 万吨。 与 13 个商港相连：运送至 6 个港口并从 7 个港口接收。 超过 2.2 英里的防波堤结构。 大河上 360 英亩的外港和 1.5 英里的联邦水道。 主要利益相关者：费尔波特港港务局、美国海岸警卫队、私人码头、Carmuse Lime、Morton International、东北道路改善公司、Osborne Concrete & Stone、RW Sidley Stone Products 和 Union Sand。项目要求 港口每两年需要疏浚约 150,000 立方码以维护航道。港口最后一次疏浚是在 2023 年，清除了约 85,000 立方码的物质。维护性疏浚计划于 2024 年进行。
游戏理论策略 - 意识互动算法，并在真实流量数据上进行验证
摘要 - 交互式决策和运动计划对安全至关重要的自治药物很重要，尤其是当它们与人类互动时。人类可以利用许多不同的互动策略。例如，他们可能会忽略自主代理人，或者可以通过将自主代理人作为对手作为对手的选择，或者可能将自己作为领导者和自主代理人作为追随者，他们应该采取响应式行动。不同的互动策略会导致完全不同的闭环动态，并且人类政策与自治主义者对政策的信念之间的错位将严重影响安全性和效率。此外，随着互动的进行，人类的影响政策可能会改变。因此，自主代理需要意识到人类政策的这种不确定性，并将这些信息整合到他们的决策和运动计划算法中。在本文中，我们提出了基于游戏理论的政策感知互动策略。目标是允许自主代理估算人类的互动政策并因此做出回应。我们使用带有实际传输数据的回旋处方案验证了所提出的算法。结果表明，所提出的算法可以产生与地面真理相比的轨迹比具有固定策略的轨迹。此外，我们还根据所提出的算法估算人类如何统计地调整其相互作用策略。
俄亥俄州洛兰港
俄亥俄州洛兰港 港口特点 位于俄亥俄州洛兰县洛兰市的伊利湖畔。 授权：1899、1907、1910、1918、1930、1935、1945、1960、1965 年的《河流与港口法案》以及 1986 年的《水资源开发法案》。 深吃水商港。 项目水深为入口航道 29 英尺、外港 28 英尺、东、西外港区域 25 英尺、黑河水道 27 英尺、回旋区 17 至 21 英尺。 2021 年运送和接收的物料为 89.7 万吨。 与 9 个商港相连：运送至 1 个港口，并从 8 个港口接收。 超过 2.5 英里的防波堤结构。 60 英亩外港和 2.6 英里的黑河联邦航道。 港口东端设有一个密闭式处置设施 (CDF)。 主要利益相关者：洛兰港务局、私人码头、美国海岸警卫队、美国金属化学公司、乔尼克码头和码头、共和钢铁公司、IGR Henderson、洛兰警察局和 Terminal Ready Mix Inc. 项目要求 港口每年需要疏浚约 75,000 立方码的物质以维护航道。港口最后一次疏浚是在 2022 年，当时清除了 55,000 立方码的物质。2023 年资助的疏浚计划于 2024 年完成。