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World File Search System实验工具
高风险决策中无理的差异
种族歧视的研究通常会条件基于种族的内源性措施或可能受歧视影响的早期决策。我们开发了准实验工具，用于估计种族错误分类对不必要差异措施的影响，并针对对不必要的差异的政策做出的响应，这在早期决策中解释了歧视。我们将这些工具应用于儿童保护服务（CPS）的设置，在我们的情况下，以前的工作发现，黑人儿童以比对未来虐待潜力相同的白人儿童的速度更高。CPS调查人员相对于他们自我报告的种族而言，有8-9％的黑人和白人儿童的分类为8-9％，而这种错误分类却掩盖了大约24％的寄养护理安置决定中无理差异的差异。使用算法建议消除位置率的总差异的政策也受到CPS呼叫筛查中早期歧视的有意义的影响。
ICLR 2025 研讨会提案第二届基因组学探索机器学习 (MLGenX)
基于这些基本问题，学界认识到，传统的基础模型方法，如大型语言模型 (LLM)，可能会限制生成新颖的生物学假设的能力 (Gao et al., 2024)。与生成遵循语义和句法规则的文本不同，创建新的科学假设和自动化湿实验室实验需要以推理、规划和科学知识为基础 (Wu et al., 2024)。因此，有必要探索和讨论将“AI 科学家”实现为混合系统的潜力——通过人类监督、LLM、机器学习模型和实验工具增强的 AI 代理 (Huang et al., 2024)。如果成功，这些生物学中的 AI 代理应该能够制定生物医学假设、批判性地评估它们、表征它们的不确定性并适应新的生物学见解 (Richard et al., 2024)。这种适应性将确保人工智能代理在快速发展的生物数据面前保持相关性，同时平衡新发现的吸收与既有知识的保留（Chaves 等人，2024 年）。
iPSC 衍生的类器官作为再生医学和肿瘤学的治疗模型
过去十年干细胞生物学的进步为将这些进步转化为临床应用和塑造再生医学的未来提供了前所未有的潜力。类器官技术是这些主要发展之一，它来源于原代组织或最近的诱导性多能干细胞 (iPSC)。iPSC 技术的使用提供了癌症建模的可能性，特别是在具有生殖系致癌突变的遗传性癌症中。同样，它的优势在于可以使用 CRISPR 介导的基因编辑引入特定的致癌改变来进行基因组编辑。在再生医学领域，iPSC 衍生的类器官有望用于生成用于器官修复的未来先进治疗药物 (ATMP)。最后，它们似乎可以成为非常有用的实验工具，用于确定 SARS-Cov-2 感染的细胞靶点，从而测试抗 Covid 药物。因此，随着基因组编辑的可能性和向功能组织分化的新协议的开发，预计 iPSC 衍生的类器官技术也将成为医学所有领域的治疗工具。
具有稳健纠缠门和量子相干反馈的囚禁离子量子计算机
量子计算机有望在解决一系列计算问题时比传统计算机实现显著的加速。线性 Paul 阱中保持的离子链是构建此类量子计算机的有前途的平台，因为它们具有较长的相干时间和较高的控制质量。本文，我们报告了使用射频 (rf) 阱中的 88 Sr + 离子构建小型五量子比特通用量子计算机的情况。所有基本操作（包括初始化、量子逻辑操作和读出）均以高保真度执行。使用窄线宽激光实现的选择性双量子比特和单量子比特门组成通用门组，允许在量子寄存器上实现任何幺正。我们回顾了主要的实验工具，并详细描述了计算机的独特方面：使用强大的纠缠门和通过电子倍增 CCD 相机采集开发量子相干反馈系统。后者对于在未来的实验中执行量子纠错协议是必要的。
利用第二量子革命的力量
第二个量子革命建立在物理和信息科学的基础研究的基础上，从而引起了我们现在称为量子信息科学（QIS）的学科。寻求新知识和理解的追求推动了新的实验工具和严格的理论的开发，该理论定义了第二波量子技术的路线图，包括量子计算机，量子增强的传感器和通信系统。随着技术的成熟，开发和商业化近期应用程序的竞赛已经加速。在嘈杂的中间量表量子（NISQ）设备的术中[J. Preskill，Quantum 2，79（2018）]，基础研究的持续必要性显现出来。在什么条件下，我们可以真正利用量子的复杂性，以及它对潜在有用应用的影响？这些问题在很大程度上仍未得到答复，随着质量质量行业的加剧，基础科学和技术之间的持续反馈至关重要。从这个角度来看，我回顾了好奇心驱动的研究如何导致了激进的新技术，以及为什么寻求基本理解对于进一步的进步至关重要。
IE 604-102：高级工程统计
实验课程的设计和分析是针对研究生的，也适用于以前介绍基本统计数据的老年人。它旨在帮助工程/商业学生以及工作从业人员 - 统计分析以及设计和分析实验，以提高工作系统/产品的质量，效率或性能。课程以项目示例开头，说明了实验设计作为用于产品设计和开发以及过程开发和改进的工程师和科学家的工具的重要性。后来，它证明了在开发对环境因素和其他可变性来源鲁棒的产品中使用实验设计。学生学习如何使用DOE，设计实验工具以大大降低开发时间和成本，从而导致在现场表现更好并具有比使用其他方法开发的产品更高的流程和产品。学生在使用当前的统计数据分析程序方面获得了良好的经验，并构建了自己的实验应用程序设计，准备在工作中使用。文本具有全面的覆盖范围，其中包括新的例子，练习和问题（例如生物化学和生物技术）；新主题，例如响应表面；嵌套和分裂图设计；以及残留的最大似然法。课程目标
基于情绪智力Jaya算法
摘要。要及时检测到早期的火灾，并追踪产生的气体，从而避免了人类生命和财产的丧失，并减少了对生态环境的损害，本文提出了一种基于情绪智能Jaya Algorithm（EijAYA）的火烟追踪方法。该算法在可追溯性任务中为无人机（UAV）分配了拟人化的精神状态，以实现其自我评估和社会评估。在模拟浓度场，EijAAYA算法，基本Jaya算法和PSO算法中用于验证仿真燃气透胶质性的模拟，并且模拟结果证明了eijaya算法的优势在成功率和迭代时间上。在本文中，选择TT无人机作为实验工具，以充分利用其扩展模块的功能，并通过将其与相应的传感器结合来构建实验硬件系统。相应的实验场景是在室内环境中构建的，EijAAYA算法用于使多个无人机合作并进行可食用性实验，该实验验证了实际应用中的算法可行性，并证明该算法可以快速并准确地追踪火烟雾。
Argo：用于体内神经记录的高通道数记录系统
在实验神经科学领域，用于记录大量神经元的电学和光学方法都取得了重大进展，每种方法都有各自的优势。通过开发荧光蛋白，如基因编码的钙指示剂（例如 GCaMP6/7[6,7]）和电压敏感荧光蛋白（例如 Archon [8] 或 QuasAR [8,9]），用于记录神经活动的光学方法取得了重大进展。这些新的荧光探针使功能成像实验能够同时记录多达 10,000 个体内神经元 [2,8,9]。虽然这些都是强大的实验工具，但基于荧光蛋白的方法在临床转化中面临重大障碍，并且只能在没有植入式光学器件的情况下记录大脑的浅层区域。此外，外源性荧光蛋白的表达需要对宿主细胞进行修饰，这在应用于人类时具有重大的安全性和监管意义。最后，光在大脑中的散射和脑组织的热敏感性为开发一种可在空间上解析活动而不会使组织过热的实用植入式成像系统带来了重大的工程挑战 [10,11]。
使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
印度理工学院焦特布尔分校 - IIT Jodhpur
印度理工学院焦特布尔分校先进制造与设计硕士课程具有很强的跨学科重点，旨在为学生提供设计流程和制造系统方面的技术领导力。该课程旨在通过对机械设计、制造流程和系统领域所需的现代计算和实验工具进行严格培训来磨练学生的工程问题解决能力，重点是产品开发。核心课程将包括工程数学、固体力学、动力学和控制、产品设计和制造等领域的课程，重点关注智能制造和工业 4.0 等最新工业和研究趋势。通过机器人、机电一体化系统设计、增材制造、复合结构设计和制造等现代领域的高级选修课，学生可以进一步专攻不同的领域。该项目计划通过整合网络物理系统、传感器、仿生学、微机电系统和纳米器件设计与制造物联网和人工智能等领域的选修课，与电气工程和计算机科学与工程系建立协同作用。新智能材料在产品设计和制造中的作用将通过冶金和材料工程系的选修课来实现。该项目将重点关注涉及新兴设计和制造领域跨学科研究活动的论文工作。