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进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
来自晶格假设的通用计算提取器和多位AIPO
随机Oracle（RO）模型；然后，随机甲骨文是通过良好的“加密哈希函数”（例如SHA-3）实例化的，希望所得的方案仍然安全。RO方法的众所周知的应用包括Fiat-Shamir Transform [FS87]和Fujisaki-Oakamoto Trans- trans- [FO99]。但是，RO方法只是一项经验法则，在理论上被证明是不合理的：在开创性的工作中，Canetti等人。[CGH04]设计了一种在随机Oracle模型中安全的方案，但是当随机Oracle被任何函数替换时，它是不安全的。即使以这些负面的结果，随机的甲骨文方法仍然流行，因为人们认为已知的反例人为地人为地人为。希望在自然和实际情况下，可以安全实例化随机甲骨文。一种自然的补救措施是识别“类似RO的”概述，这些概述足以用于重要的应用，然后在良好的假设下具有此类属性的哈希功能。沿着这条线，现有文献中已经提出了许多安全概念，例如点混淆[CAN97]，相关性Intractabil- ity [CGH04]，相关输入安全性[GOR11]和通用计算提取器（UCES）[UCES）[uces）[BHK13]。在本文中，我们专注于点混淆和uces的构建。
2024 年 CIO 报告：来自 12,000 多位技术领导者的见解
Skytech Digital 与 Gartner 的 CIO 报告的见解相结合，为您带来当今 CIO 面临的五大挑战的全面分析。根据来自 12,000 多名 CIO 同行的定性反馈，这本电子书提供了应对这些挑战并为您的组织取得成功做好准备的可行策略。
扩展腔模式下具有多位点控制量子点的激子极化子空间量子干涉景观
QD2 和 QD3 中间（图 7b 右下插图），单光子可以通过左波导或右波导发射，编码为 |L > 或 |R>。由于 QD2 和 QD3 发射的能量不同（ω 2 和 ω 3 ），所得状态可以表示为 |1 ω2 ， L > 或 |1 ω3 ， R >。这种双色可调单光子
钠导向光子诱导组装策略制备高原子利用率多位点催化剂
该期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到：https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-196935 注意：引用该作品时，请引用原始出版物。An, X., Wei, T., Ding, P., Liu, L., Xiong, L., Tang, J., Ma, J., Wang, F., Liu, H., Qu, J., (2023), Sodium- Directed Photon-Induced Assembly Strategy for Preparing Multisite Catalysts with High Atomic Utilization Efficiency, Journal of the American Chemical Society , 145(3), 1759-1768。https://doi.org/10.1021/jacs.2c10690
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多位 PD/PI 领导力计划 SF 424 (R&R)
背景 如果更传统的单 PD/PI 模型不适合拟议的研究项目，NIH 要求制定多 PD/PI (MPI) 领导计划。MPI 计划允许申请人及其机构在一份拨款申请中指定多个 PD/PI，这需要更多的团队科学方法。重要的是要了解 NIH 和其他公共卫生服务机构不承认“共同 PI”类别。申请人不应该对为单个项目提名多个 PD/PI 的适当性有任何误解。在 NIH 看来，共同 PI 与 MPI 不同。MPI 对单个项目的方向具有同等的责任、义务和权力。然而，虽然这些 MPI 可能在多个机构，但研究人员和申请人/获奖者机构（与申请中首先列出的联系 PI 相关 - 然后是按字母顺序排列的其他 PI 名称 - ）决定是作为单个项目还是 MPI 项目提交。每个 MPI 项目都作为单个项目进行审查。项目将通过传统的联盟和分包协议进行管理。MPI 申请与单一 PI 申请的区别在于，MPI 申请包括扩展的 PI 列表以及领导力计划。LP 不计入研究计划页数限制。内容说明 在填写多 PD/PI 领导力计划附件时，请遵循多 PD/PI 领导力计划申请指南和特定资助机会公告 (FOA) 中提供的任何指导。1) 描述选择多 PD/PI 方法的理由。
针对 SARS-CoV-2 nsp13 解旋酶并评估药物可利用性口袋：通过多位点计算机模拟药物再利用方法鉴定两种有效抑制剂
1 卡坦扎罗“大希腊”大学健康科学系，S 校区。 Venuta”，Viale Europa，88100 Catanzaro，意大利 2 Net4Science 学术衍生公司，卡坦扎罗“大希腊”大学，校区“S. Venuta”，Viale Europa，88100 Catanzaro，意大利 3 卡坦扎罗“大希腊”大学实验和临床医学系，S 校区。 Venuta”，Viale Europa，88100 Catanzaro，意大利 4 卡利亚里大学生命与环境科学系，Cittadella Universitaria di Monserrato，09124 卡利亚里，意大利 5 罗马 Tor Vergata 大学实验医学系，Via Montpellier，1，00133 罗马，意大利 6 计算应用研究所“Mauro Picone”-CNR，00185 罗马，意大利 * 通讯地址：artese@unicz.it；电话：+39-0961-3694297
组建有效的人机协作团队：构建机器学习模型以补充多位专家的能力
机器学习 (ML) 模型越来越多地被用于通常需要与人类专家合作的应用领域。在这种情况下，当 ML 模型难以预测某些实例时，将它们交给单个人类专家会很有优势。虽然以前的工作主要集中在只有一位人类专家的场景，但在许多现实世界中，可能会有几位具有不同能力的人类专家可供选择。在这项工作中，我们提出了一种训练分类模型的方法，以补充多位人类专家的能力。通过联合训练分类器和分配系统，分类器学会准确预测那些对人类专家来说很难的实例，而分配系统学会将每个实例传递给最合适的团队成员——分类器或其中一位人类专家。我们在公共数据集上与“合成”专家和由多位放射科医生注释的真实世界医学数据集进行了多次实验，以评估我们提出的方法。我们的方法优于以前的工作，比最好的人类专家或分类器更准确。此外，它可以灵活地适应不同规模和不同专家多样性水平的团队。
自由活动大鼠运动通路的多位点同步神经记录
摘要：由于记录技术的限制，神经接口通常只能同时关注运动神经元系统中的一两个位点，从而限制了该系统的观察和发现范围。在此，我们构建了一个具有各种电极的系统，能够记录来自自由运动动物的皮层、脊髓、周围神经和肌肉的大量电生理信号。该系统将可调节微阵列、浮动微阵列和微线集成到无线发射器上的商用连接器和袖口电极上。为了说明该系统的多功能性，我们研究了其在啮齿动物在系绳跑步机上行走、不受束缚的轮子跑步和野外探索过程中的行为表现。结果表明，该系统稳定且适用于多种行为条件，并且可以提供数据来支持以前无法获得的神经损伤、康复、脑启发计算和基础神经科学研究。