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Tell-Drive：通过教师LLM引导深入强化学习
摘要 - 尽管深度强化学习（DRL）和大型语言模型（LLMS）每个人都在应对自动驾驶中的决策挑战方面有希望，但DRL通常会遭受较高的样本复杂性，而LLMS则难以确保实时决策。为了解决这些局限性，我们提出了Tell-Drive，这是一个混合框架，该框架集成了教师LLM，以指导基于注意力的学生DRL政策。通过将风险指标，历史场景检索和域启发式法纳入上下文提示中，LLM通过思想链推理产生高级驾驶策略。随后，一种自我发挥的机制将这些策略与DRL代理的探索，加速政策融合并提高各种驾驶条件的鲁棒性。在多种流量方案中评估的实验结果表明，就成功率，平均收益和实时可行性而言，Tell-Drive优于现有的基线方法，包括其他基于LLM的方法。消融研究强调了每个模型成分的重要性，尤其是注意机制和LLM驱动指导之间的协同作用。最后，我们构建了一个虚拟真实的融合实验平台，以验证通过车辆中的实验实验在真实车辆上运行的算法的实时性能，易损和可靠性。全面验证结果可在我们的网站上找到。
微生物组引导的抗抑郁治疗
抑郁症是一种高度普遍且异质性的疾病，通常以对抗抑郁剂治疗的反应可变。最近的研究强调了肠道轴是精神病的关键调节剂，强调了微生物群对神经递质合成，免疫调节和全身炎症的影响。证据表明，肠道营养不良有助于治疗耐药性，而特定的细菌菌株（例如乳酸杆菌和双歧杆菌）会增强抗抑郁药疗效。相反，致病物种促进神经炎症，损害药物反应。微生物组引导的抗抑郁治疗的新兴概念为优化精神疗法提供了一种精确的医学方法。宏基因组学，代谢组学和人工智能的进步促进了个性化的治疗策略，Incorpo评级益生菌，益生元和粪便微生物群移植（FMT）作为常规药物治疗的辅助手段。研究表明，微生物组的调节可能会增强5-羟色胺的可用性，减少全身性炎症并改善抗抑郁剂预后，尤其是在耐治疗抑郁症中。尽管有很有希望的发现，但关于长期影响，最佳微生物干预措施和个性化治疗方案仍然存在几个差距。此外，年龄，性别，饮食和昼夜节律影响了微生物群的位置，需要进行量身定制的干预措施。
机器学习引导的纳米化剂设计，以最大程度地减少机械系统中的能量损失
这项研究探讨了机器学习指导设计在优化纳米化剂中的重要潜力，重点是减少机械系统中的摩擦和磨损。利用神经网络和遗传算法，研究表明了高级计算技术如何准确预测和增强纳米求的摩擦学特性。研究结果表明，与传统的矿物基油基润滑剂相比，纳米化剂，尤其是含石墨烯和碳纳米管的纳米化剂，在降低摩擦系数和磨损速率方面表现出明显改善。此外，这些纳米求的增强的热稳定性和载荷能力有助于大量的能源节省和提高的操作效率。这项研究强调了采用纳米化剂的经济和环境益处，强调了它们改变润滑技术并支持可持续工业实践的潜力。
引导 RNA 结构设计使组合 CRISPRa 程序能够进行生物合成分析
改造细菌代谢以有效地从多步骤途径产生化学物质和材料需要优化多基因表达程序以实现酶平衡。CRISPR-Cas 转录控制系统正在成为编程多基因表达调控的重要代谢工程工具。然而，向导 RNA 折叠的可预测性较差会通过不可靠的表达控制破坏酶平衡。我们设计了一组可以描述向导 RNA 折叠的计算参数，我们预计它们可以广泛适用于 CRISPR-Cas9 系统。在这里，我们将修饰的向导 RNA (scRNA) 对大肠杆菌中 CRISPR 激活 (CRISPRa) 的功效与描述折叠成活性结构的速率的动力学参数相关联。此参数还支持正向设计新的 scRNA，在我们的筛选中没有观察到失败。我们使用来自该组的 CRISPRa 靶序列来设计一个由三个合成启动子组成的系统，该系统可以在 >35 倍的动态范围内正交激活和调整所选输出的表达。独立的激活调节允许通过 64 个成员的组合三重 scRNA 库对三维表达设计空间进行实验探索。我们将这些 CRISPRa 程序应用于两种生物合成途径，证明了大肠杆菌中有价值的蝶啶和人乳寡糖产品的生产。对这些设计空间进行分析表明，表达组合产生的滴度比最大表达产生的滴度高出 2.3 倍。映射生产还可以确定瓶颈作为途径重新设计的目标，将寡糖乳糖-N-四糖的滴度提高 6 倍。在计算 scRNA 功效预测的帮助下，组合 CRISPRa 策略能够有效优化多步骤代谢途径。更广泛地说，这里揭示的引导 RNA 设计规则可能使有效的多引导程序的常规设计成为可能，用于细菌宿主中 CRISPR 基因调控的广泛模型和数据驱动应用。
在环境透射电子显微镜中观察电场引导下直单壁碳纳米管的合成
经过近三十年的国际深入研究，碳纳米管 (CNT)，尤其是单壁纳米管 (SWNT)，仍然是纳米科学和量子科学研究的强大动力。这种典型的一维纳米科学物体具有各种电学、光学和机械特性，催生了大量的应用。这些应用面临的主要障碍是将高质量、合适的 CNT 定位和组织到特定的架构中，同时保留其优异的性能，这些性能通常与其晶体质量和高纵横比有关。因此，一条通往具体科学问题和应用的突出研究方向是寻找对齐、选择、定位和完善 SWNT 的策略 [1, 2, 3]。应用包括柔性高温电子器件、光电子器件和热电器件 [4]、纳米流体 [5]、终极纳米级晶体管 [6, 7]、纳米力学 [8]、扫描探针尖端 [9]、量子力学系统 [10] 和场发射 (FE) 源 [11]。为了通过更好地控制生长来克服主要障碍，显然首先希望在原子尺度上观察单个 CNT 的时间分辨生长，其次希望找到控制这种生长的有用工具，如果可能的话，最好是动态控制。对于这种控制，需要不同的外力，如电场 [12]、气流 [13]、与原子台阶的相互作用
科学家引导干细胞的发育以再生和修复器官
在一个例子中，科学家能够诱导干细胞开始形成从头到尾延伸的小鼠身体，类似于子宫内的正常胚胎发育。在另一个例子中，科学家能够刺激干细胞产生一个大的心脏状结构，该结构具有中央腔和规律的跳动，以及早期血管网络。
知识引导的深度强化学习用于交互式推荐
摘要最多 350 个字：（请输入）交互式推荐旨在适应和学习项目和用户之间的动态交互，以实现推荐系统的响应性和准确性。强化学习天生有利于应对动态/交互环境，因此在交互式推荐研究中引起了越来越多的关注。然而，大多数现有工作倾向于学习固定的用户兴趣，而忽略了它们本质上是动态的。论文首先介绍推荐系统及其应用。然后是详细的文献综述，涵盖三个主要相关领域：序列感知推荐、交互式推荐和知识感知推荐系统。论文还回顾了基于强化学习的推荐系统应用，并讨论了其优点和缺点。之后，本论文报告了关于交互式推荐系统的一般问题陈述和要解决的挑战，包括用户动态兴趣建模、强化学习优化的计算成本以及基于强化学习的推荐系统的性能下降。特别是，我们提出了一套通过强化学习改进交互式推荐的技术和模型。我们提出了一种学习分布式交互嵌入的新模型，该模型可以以紧凑而富有表现力的方式捕获用户的动态兴趣。受到图卷积网络和知识感知推荐的最新进展的启发，我们设计了一个知识引导的深度强化学习 (KGRL) 模型，以利用强化学习和知识图谱的优势进行交互式推荐。该模型在演员-评论家网络框架内实现。它维护一个本地知识网络来指导训练阶段的决策过程，并采用注意力机制来发现项目之间的长期语义。为了降低强化学习的计算成本，我们进一步设计了一种增强优化策略，缩小了更新步骤的空间并改变了奖励函数。我们在模拟在线环境中对提出的三种方法进行了全面的实验，结果表明，与文献中的基线和最先进方法相比，我们的模型的性能得到了持续的改进。最后，本论文讨论了交互式推荐系统的未来工作和潜在的进一步改进。
带有解剖学先验的引导变压器
摘要。肌肉体积是运动中有用的定量生物标志物，也是对退行性肌肉疾病的随访。除了体积外，还可以通过从医学图像中分割感兴趣的肌肉来提取其他形状的生物标志物。手动细分仍然是当今此类测量的黄金标准，尽管非常耗时。我们提出了一种在3D磁共振图像上自动分割18个下肢肌肉的方法，以进行这种形态计量分析。从本质上讲，当MR图像中观察到不同肌肉的组织是无法区分的。因此，肌肉分割算法不能依靠外观，而只能依靠参观提示。然而，这种轮廓很难检测到，它们的厚度在受试者之间也有所不同。为了应对上述挑战，我们提出了一种基于混合体系结构的分割方法，结合了汇总和视觉变压器块。我们首次在肌肉分割的背景下首次研究这种混合体系结构的行为以进行形状分析。考虑到一致的解剖肌肉构型，我们依靠变压器块来捕获肌肉之间的长距离关系。为了进一步利用解剖学先验，这项工作的第二个贡献包括基于根据训练数据估算出的合理肌肉邻居的邻接矩阵增加了规则损失。我们对
有关研究主题对称性引导的理性设计和量子问题的编辑，新功能s
量子材料提供了一个充满活力的操场，以挑战我们对复杂的新兴现象的理解，也是颠覆性下一代技术的重要基础。可以将理性材料设计，合成方法，超快光学控制以及实验和理论表征工具的持续进展部署在连续的动态反馈回路中，以探测复杂物质的基本性质并实现对其功能特性的可调控制。该研究主题展示了量子材料设计和控制中的最新工作，包括新的观察，预测和方法，使我们目前对其新兴特性的理解进一步了解。特别是，我们的研究主题包括有关从预测到综合到了解新材料的各种研究主题的四篇文章。Abarca Morales引入了一个框架，旨在分析和预测材料的结构和对称性，尤其是它们在应变下的演变方式。通过关注四个相互联系的八面体的相互作用和布置（许多量子材料中的常见基序），该模型提供了对特定材料功能的出现的见解，并促进了具有所需特征的化合物的合理设计。专注于材料特性，Han等。回顾了Spintronic应用中ABO 3过渡金属氧化物（TMO）的潜力。重点放在其独特的电子结构和量子状态上，讨论了强旋轨耦合和电子相关性之间的相互作用如何导致有效的电荷 - 自旋相互转换。Nixon等。Nixon等。它突出了通过外延应变和异质结构工程来调整这些特性的策略。提出了一项有关锶超导汞的新研究，为汞丰富化合物中的超导性提供了宝贵的见解，并应对合成这些材料的挑战
真核 RNA 引导的核酸内切酶是从一类独特的细菌酶进化而来的
1 加州大学伯克利分校分子与细胞生物学系；美国加利福尼亚州伯克利市；2 加州大学创新基因组学研究所；3 加州大学伯克利分校加州定量生物科学研究所 (QB3)；4 加州大学伯克利分校霍华德休斯医学研究所；美国加利福尼亚州伯克利市；5 加州大学伯克利分校地球与行星科学系；6 加州大学洛杉矶分校分子、细胞和发育生物学系；7 加州大学伯克利分校计算生物学中心；8 加州大学洛杉矶分校霍华德休斯医学研究所；9 格拉德斯通研究所；美国加利福尼亚州旧金山市；10 格拉德斯通-加州大学旧金山分校基因组免疫学研究所； 11 劳伦斯伯克利国家实验室分子生物物理和综合生物成像部；美国加利福尼亚州伯克利市；12 加利福尼亚大学伯克利分校化学系；美国加利福尼亚州伯克利市；