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利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
内核机器学习方法可以使用复杂的预测变量处理缺失的响应。在使用Distribu
绿色流动性在21世纪的需求量很高。现代城市的快速增长导致了运输的增加，这导致了大量流通，化石燃料的稀缺性和日益增长的环境问题。因此，应使用新兴清洁剂技术来控制和减少车辆排放[1]。混合动力汽车（HVS），以通过将它们与电动机结合起来减少内燃机（ICES）。通过减少碳和其他污染排放，电动汽车（EV）对环境产生了积极影响。目前，接近零排放车辆的开发是一个巨大的挑战。evs由可再生能源（例如氢）所推动的是一个可行的选择，因为它们仅发出天然副产品，例如水而不是燃烧气体，而不是对空气质量和人口健康不利的燃烧气体。随着电池电动汽车（BEV）的出现，温室气体（GHG）的问题已部分解决。BEV是零发射车辆，由电池发电驱动。BEV不会从根本上减少温室气体排放，因为电力主要是由热植物产生的[2]。BEV有自己的腰靠背，例如有限的驾驶范围，较长的电池充电时间和电池安全性。因此，汽车行业开发了燃油电动汽车（FCEV），最近受到了广泛关注。FCEV由从燃料电池接收电源的电动机提供动力。氢与空气中的氧气结合在一起是FCEV中的主要能量动机。燃料电池具有许多好处，包括干净的燃料，高效率，没有有害排放和低声声音。插入式燃料电池混合动力汽车和燃料电池范围扩展器也引起了很多关注[3，4]。使用燃料电池作为EV的唯一电源时，需要一个启动系统。因此，汽车制造商开发了燃料电池混合动力汽车（FCHEVS），该电动汽车由燃料电池和一个或多个辅助电源（例如电池和超级电容器）提供动力。Daimler Mercedes Benz F-Cell，GM雪佛兰Volt，Toyota FCHV和Honda FCX都是混合动力汽车（HEVS），具有燃料电池 +电池的能量配置。由于FCHEVS的能源进料在燃料电池和辅助功率之间交替，因此需要可靠的能源管理系统（EMS）来根据车辆的操作模式或电源需求在燃料电池和辅助功率之间分发功率。成功的EMS不仅可以保证车辆的正常运行，还可以提高效率，解决物理限制，延长使用寿命并实现全面的燃油经济性。目前，中国香港特殊行政区（香港SAR）尚未发布最新的氢能战略。尽管目前的政策存在缺点，但香港的研究机构和企业仍致力于开发氢气流动性，以实现碳中立性和绿色运输。目前，带有最近，香港生产力委员会（HKPC）推出了香港的第一个燃料电池商业电动汽车 - 带有混合燃料电池和电池系统的氢供电叉车，如图1所示。
r氧替替尼在复杂的tafro相关特发性多中心castlenapher
通过向细胞中添加RIPA裂解缓冲液（ServiceBio）提取总蛋白质。蛋白浓度，并调整蛋白质浓度，以使它们之间在不同组之间保持一致。使用SDS-PAGE分离蛋白质，并转移到PVDF膜（美国Billerica，美国）。 初级抗体TFRC（1：10000），ACSL4（1：10000），GPX4（1：5000），FTH1（1：2000）和GAPDH（1：500）在4°C下孵育12小时。 这些抗体是从英国剑桥市ABCAM获得的。 使用1×TBST从PVDF膜表面取出初级抗体后，将山羊抗兔二级抗体（1：10000，ServiceBio）在室温下孵育12小时。 通过化学发光检测蛋白表达，并处理灰度值，并使用图像J. 计算相对蛋白表达。蛋白质，并转移到PVDF膜（美国Billerica，美国）。初级抗体TFRC（1：10000），ACSL4（1：10000），GPX4（1：5000），FTH1（1：2000）和GAPDH（1：500）在4°C下孵育12小时。这些抗体是从英国剑桥市ABCAM获得的。使用1×TBST从PVDF膜表面取出初级抗体后，将山羊抗兔二级抗体（1：10000，ServiceBio）在室温下孵育12小时。蛋白表达，并处理灰度值，并使用图像J.
正弦梗阻综合征后同种障碍移植：复杂的多系统挑战
在POD 16上启动除纤维肽，从而导致胆红素水平逐渐下降（POD 22从22.2 mg/dL到2.4 mg/dl），表明治疗反应。但是，血小板减少症和胃肠道出血需要剂量中断。支持性护理包括液体管理，白蛋白输注和利尿剂，但开发了肝素综合征，需要连续的肾脏替代疗法（CRRT）。在POD 27上，她出现了急性缺氧呼吸衰竭，需要高流量的鼻套管和后来的加压剂支持，以使血液动力学不稳定恶化。尽管加强了重症监护措施，包括广谱抗菌素和输血支持，但她的病情恶化，导致了渐进的多机器人失败并过渡到POD 34的舒适护理。
复杂的康复技术（CRT）计费指南
Individually configured – A device has a combination of features, adjustments, or modifications specific to complex needs patient that a qualified complex rehabilitation technology supplier provides by measuring, fitting, programming, adjusting, and adapting the device as appropriate so that the device is consistent with an assessment or evaluation of the complex needs patient by a health care professional and consistent with the complex needs patient's medical condition, physical and functional needs and capacities, body size, period of need, and预期用途。
在复杂的环境中预测：股票流量一致的基于代理的仿真模型中的机器学习销售期望
本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。，我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果，该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性，尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润，尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望，这些期望在冲击不大时保持公正，因此提供了预测能力，在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字：基于代理的模型，机器学习，遗传算法，预测，政策冲击。JEL分类：C63，D84，E32，E37。
雌性小鼠在产前暴露于丙戊酸表现出复杂的社会行为缺陷
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，主要由社会交流中的缺陷以及刻板印象和限制的行为和利益，男性对女性偏见为4.2/1。使用广泛实施的三核测试程序，通常在男性和女性中很少分析ASD动物模型中的社会行为。在这里，我们实施了一个新的程序，即实时鼠标跟踪器（LMT），结合了人工智能，机器学习程序和行为指标。，我们在胚胎第12.5天在产前暴露于丙戊酸（VPA）（450 mg/kg）的小鼠上使用了它，这是我们以前已广泛表征的广泛认识和有效的ASD模型。我们专注于雌性小鼠后代，在这种情况下，在使用3-CT程序时很少有社会缺陷被记录。我们记录了与这些小鼠的社会行为有关的几个参数，在四只雌性小鼠组中连续三天持续三天。对4例使用相同治疗（4个盐水或4个VPA）或不同治疗方法（3盐水和1个VPA）组进行了比较。我们报告说，VPA女性显示出几种类型的社会缺陷，这些缺陷在本质上和随时间而言是不同的。当VPA小鼠与盐碱小鼠一起放置在LMT中时，它们的社会缺陷最早在实验开始时就显示出显着改善，在实验的整个过程中最多可持续3天。我们的发现表明，ASD可能在女性中被诊断出来。他们还暗示，与典型个体的存在可以改善与ASD相关的社会缺陷。
通过机器学习3D光束成型的机器学习检索复杂的传输矩阵
摘要 - 使用多模纤维用于越来越多的应用，例如光电信，内窥镜成像或激光束成型，这是一个上升趋势，这些应用需要了解纤维特性。在本文中，我们提出了一种新方法，用于从一组没有干涉测量的斑点输出模式中学习多模光纤的复杂传输矩阵。在第一步中，我们的方法找到了一个模型，可以预测多模纤维远端相干光束的强度模式。在第二步中，通过在远场中使用一些额外的强度图像来改进该模型，从而预测了实际的3D复合场，而无需使用参考光束，就可以预测离开多模纤维。我们的两步方法通过标准的50µm核直径踏板纤维在数值和实验上进行了验证，该纤维在1064nm时指导高达140 LP模式。在实验上，使用验证集，我们在近场和远场的纤维输出处获得了预测和真实斑点图像之间的相似性和98.5％的相似性，证明了检索到的复杂传输矩阵的准确性。最后，我们成功地在两个平面中同时证明了图像的投影，以证明复杂场塑造的证明。索引术语 - 机器学习，多模纤维，复杂传输矩阵，无参考方法，可变形镜