XiaoMi-AI文件搜索系统
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奖励几乎是足够的
几个世纪以来，人类一直试图了解智力及其相关的机制，这些机制推动了我们的思维方式。有些人假设有不同类型的能力需要不同的信号或目标，包括学习，感知，社会智力，概括和模仿，但其他人则建议通过反复试验和错误学习以最大程度地提高奖励，这可以帮助发展包含所有这些能力的能力。在本文中，我们认为，尽管最大化奖励是发展各种能力范围的核心，但我们必须重新构架这些奖励的方式和制定这些奖励的方式，因为在增强学习中使用奖励的常规方法可能是令人难以置信的，并且在各种环境中都表现不佳，包括稀疏环境和嘈杂的奖励条件。我们建议需要对这些奖励进行改革，以纳入i）不确定性的不同概念，ii）人类偏好，iii）嵌套或混合的组成，iv）非平稳性，并说明v）无需奖励的情况。我们建议这样做可以使更强大的强化学习者成为迈向人工通用情报的一步。
超材料增强的磁共振成像
摘要。磁共振成像（MRI）是现代诊断中一种无创和强大的方法，它一直在飞跃和边界发展。基于提高静态磁场强度改善MRI的常规方法受到安全问题，成本问题和对患者体验的影响的限制；因此，需要创新的方法。已经提出，具有亚波长单元细胞的超材料可用于完全控制电磁波和重新分布电磁场，实现丰富的违反直觉现象以及构建多功能设备。最近，具有异国情调的有效电磁参数，特殊的分散关系或共振模式的量身定制的现场分布的超材料显示出有希望的MRI功能。在此概述了MRI过程的原理，通过采用超材料的独特物理机制来回顾最新进展，并揭示了超材料设计可以改善MRI的方法，例如通过提高成像质量，减少扫描时间，减轻现场inthomogenies和增强的患者的安全，并提高现场的患者。我们通过提供对超材料改善MRI的未来的愿景来得出结论。
阿尔茨海默氏病研究中的人工智能技术
阿尔茨海默氏病是一种神经认知疾病，是痴呆症的促成因素之一。根据世界卫生组织的说法，这种疾病对全球人口的健康有敏捷的影响，受影响的个体的人数每年都在稳步增加。在快速的技术发展中，人工智能的使用已大大扩展到医学诊断领域，包括对医学图像的分析，药物开发，个性化治疗计划的设计以及疾病预测和治疗等领域。深度学习是人工智能领域的重要分支，它通过为早期发现，诊断和治疗阿尔茨海默氏病提供重要的技术支持在解决几个医疗挑战方面发挥了关键作用。鉴于这种情况，这篇综述旨在探讨阿尔茨海默氏病研究中常规方法与人工智能技术之间的差异。此外，它旨在总结当前的非侵入性和便携式技术来检测阿尔茨海默氏病，为未来对疾病的预测和管理提供支持和指导。
设计和开发处方数字治疗性，用于家庭心率变异性生物反馈，以支持和增强患者的结果侵入性创伤性应激障碍
创伤后应激障碍（PTSD）是一种精神病病，在受影响的个体中产生相当大的困扰，功能障碍和障碍。尽管通常在PTSD治疗中使用了各种形式的心理疗法，但这些常规方法无法充分解决与PTSD相关的已知神经病理学。心率变异性生物反馈（HRV-BFB）是纠正PTSD中自主功能障碍的有前途的工具，随后临床上显着的结果指标发生了变化。本文概述了用于开发，分发和实施的系统方法，可以在家中进行HRV-BFB数字治疗。我们为证据生成策略提供建议，并在现有框架内提出适当的监管途径。广泛访问HRV-BFB可能会减轻与PTSD相关的困扰，残疾和医疗负担。促进HRV-BFB作为主要干预措施也可能有助于减少与“精神”疾病相关的污名，并提高有关社会心理因素的神经免疫性影响的健康素养。这些过程可能反过来改善寻求治疗，依从性并支持这些条件的自我管理。
自主机器人和人类的技能迁移学习...
设计具有推理和学习能力的机器人系统逐渐成为机器人研究领域的研究重点。最近，技能迁移学习（STL），即将人类技能迁移到机器人的能力，已成为自主机器人和人机合作的研究重点。它具有以下好处：（i）具有独立决策和学习能力的技能迁移学习系统使机器人能够在复杂动态的环境中学习和掌握操作技能，这可以克服传统编程等常规方法的不足，并大大提高机器人对复杂环境的适应性；（ii）人类生理信号使我们能够从生理水平提取运动控制特征，从而产生丰富的感官信号。在本次调查中，我们通过分析和分类自主机器人和人机合作领域的现有工作，概述了 STL 最重要的应用。我们通过讨论未来尚待解决的挑战和有希望的研究主题来结束本次调查。© 2020 Elsevier BV 保留所有权利。
是AI工具比文献搜索中的传统工具更好...
摘要本文研究了人工智能（AI）对文献搜索的潜在影响，并将基于AI的工具与常规研究方法进行比较。它还解决了有关用于研究写作的特定AI工具的学术文献的稀缺性，提出了有关准确性，质量，独特性和合格独特性的四个关键问题。采用算法理论和数据依赖理论，该项目在算法，机器学习模型和数据质量中仔细检查了AI的性能。使用Scopus，Web of Science，Inition和Scispace测试九个电子商务主题，但作者得出结论，尽管常规方法在准确性和质量方面表现出色，但AI工具在独特性方面表现出了希望，并补充了文献综述。这些发现还强调了AI工具的明智整合，并倡导进一步研究新的应用程序和不同领域。最终，这项研究提供了高度相关的见解，以利用AI工具来增强研究和专业领域中的传统文献搜索实践。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
4 prediksi抑制剂血管紧张素转化 - 酶（ACE）...
摘要本研究使用来自数据库CHEB的数据集预测使用人工蜜蜂菌落（ABC）算法和人工神经网络（ANN）的血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂作为降压药的活性。尽管它需要时间，昂贵且容易受到不确定性的影响，但传统方法（例如湿LAB测试）通常用于识别ACE抑制剂。本研究旨在通过ANN中的ABC算法整合系统优化来提高预测性能。使用ABC算法优化架构参数和超参数ANN模型。在测试数据中具有0.683的值，人口大小10的模型显示了评估的五个模型之间的最佳性能，从而证明了其在反映数据模式方面的功效。这些结果表明，ABC算法与ANN的潜在整合，以对ACE抑制剂活性进行更精确的预测，从而比常规方法更快，更具成本效益的替代方法。需要更多的数据集来进行 - 深度研究，以确认该方法的概括，以实现各种药物发现目的。
农药对Beauveria bassiana和Microbiota ... div>
摘要：基于微生物的控制方法的实施旨在减少害虫和合成农药产生的损害。 div>然而，生物和常规方法之间的相互作用会导致其有效性相互降低。 div>有关于降低Bausia bassiana菌株的致病性的报道以及一些农药引起的某些昆虫的肠道微生物群的改变。 div>在果蝇的情况下，这很重要，因为B. bassiana用于对照，并且因为肠道菌群与为自我引用的控制提出的雄性质量有关。 div>这项工作的目的是分析用于控制果蝇的微生物的草甘膦除草剂和各种杀虫剂，Anastrepha obliqua：（1）昆虫病原体bebauveria beauveria beauveria bassiana和（2）（2）（2）A。blopliqua males的肠菌群。 div>据观察，正在研究的农药都没有对评估的微生物产生急性毒性作用。 div>尽管这些结果表明这些微生物的整合在当前使用草甘膦的条件和评估的杀虫剂的情况下是可行的，但与其他环境变量的相互作用要求这些发现与现场研究相辅相成。 div>
Modelli e Metodi matematici per l'...
机器学习（ML）和科学计算的交集为增强物理，工程和应用科学中使用的计算模型提供了变革的机会。传统的数值方法虽然建立了良好，但通常会受到限制其适用性的过度计算成本和时间的限制。此外，常规方法通常仅利用可用数据的一小部分，而数据在模型构建中很少起着核心作用。科学机器学习的最新进展（SCIML），尤其是在功能空间之间的学习操作员方面，提供了有希望的范式转移。然而，仍然存在关键挑战，包括执行身体限制，严格量化预测性不确定性以及确保认证的准确性。这项研究旨在开发桥接数值分析和ML的新方法，开发可靠的模型，这些模型将物理与数据无缝整合，同时保留理论声音。此外，它将探索与传统求解器相比，迅速近似差异问题解决方案的新方法，大大降低了计算成本和环境影响。这样做，我们试图提高科学计算中ML驱动技术的可靠性，可解释性，适用性和可持续性。