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World File Search System推理方法
AI计划的符号推理方法
计划是行动之前的审议思维行为（Haslum 2006）。它基于世界的符号模型及其在其中作用的选项，通常在功能 - 无函数的一阶逻辑中定义。规划师必须找到一系列行动（计划），该动作从当前状态带到了期望的目标状态。纯粹的物理描述可以通过部分有序的语法式结构（分层任务网络或HTN）进行增强，描述专家知识，或实用，法律或操作要求。在本次演讲中，我将使用符号方法来调查各种自动得出计划的方法。这些符号方法 - 从某种意义上说 - 将计划问题转化为其他，更简单的符号代表，并推理了这些方法，以找到计划。作为这些方法的基础，我首先将在计划中介绍相关的理论结果。首先，我将讨论规划形式主义的表现力（Houler等人2014; Houler等。2016）和第二，HTN计划的计算复杂及其相关任务，例如HTN计划验证，计划修改和计划识别（Behnke，Houler和Biundo 2015； Behnke等； Behnke等人2016）。基于这些理论结果，我将开发为什么基于SAT的HTN计划以及如何进行基于SAT的HTN计划。为此，我将在顶级会议上调查我的几个公开（Behnke，Houler和Biundo 2017，2018，2019a，b; Behnke等人。接下来，我提出了表达以SAT（Houler and Behnke 2022）的升级经典计划的想法。2020; Behnke 2021） - 在其中，我开发了一个基于SAT的HTN问题计划者，包括找到最佳计划以及接地的能力，以作为预处理步骤。由此产生的计划是第一个基于SAT的计划者 - 事实证明，在出版时表现出了高效且优于所有其他提起的计划者。值得注意的是，Lisat是第一位计划者（被解除或扎根），仍然是唯一一个解决具有挑战性的有机合成基准的计划者，甚至可以证明所有计划的最佳性。最后，我介绍了具有象征性表示的计划概念（Behnke和Speck 2021； Behnke等人。2023） - 使用二进制决策图（BDD）紧凑地编码大量状态。使用BDD注释的finenite自动机的组合，我们可以结构
GeNNius：一种基于图神经网络的超快药物-靶标相互作用推理方法
药物-靶标相互作用 (DTI) 预测是药物再利用领域中一项相关但具有挑战性的任务。计算机模拟方法引起了特别的关注，因为它们可以降低传统方法的相关成本和时间投入。然而，当前最先进的方法存在几个局限性：现有的 DTI 预测方法在计算上成本高昂，从而阻碍了使用大型网络和利用可用数据集的能力，并且 DTI 预测方法对未见数据集的推广仍未探索，这可能会在准确性和稳健性方面改善 DTI 推断方法的开发过程。在这项工作中，我们介绍了 GE NN IUS（图嵌入神经网络相互作用发现系统），这是一种基于图神经网络 (GNN) 的方法，在各种数据集的准确性和时间效率方面均优于最先进的模型。我们还通过评估每个数据集中以前未知的 DTI 展示了其发现新相互作用的预测能力。我们通过在不同数据集上训练和测试 GE NN IUS 进一步评估了其泛化能力，结果表明该框架可以通过在大型数据集上训练并在较小的数据集上测试来潜在地改进 DTI 预测任务。最后，我们定性地研究了 GE NN IUS 生成的嵌入，发现 GNN 编码器在图卷积之后保留了生物信息，同时通过节点传播这些信息，最终在节点嵌入空间中区分蛋白质家族。
切换机制的建模和推理方法——...
摘要。要实现能够在自然行为期间跨多个时空尺度进行长期神经记录的神经技术，需要新的建模和推理方法，这些方法可以同时解决两个挑战。首先，这些方法应该从多个记录源（例如脉冲和场电位）汇总所有活动尺度的信息。其次，这些方法应该检测自然场景和长期记录期间行为和/或神经动力学状态的变化。先前的状态检测方法是针对单一活动尺度而不是多尺度活动开发的，先前的多尺度方法没有考虑状态切换并且适用于静止情况。在这里，我们通过开发切换多尺度动力系统模型和相关的过滤和平滑方法来应对这两个挑战。该模型描述了多尺度尖峰场活动中未观察到的大脑状态的编码。它还允许使用未观察到的状态状态进行状态切换动力学，该状态决定每个时间步的动态和编码参数。我们还设计了相关的切换多尺度推理方法，从同时发生的尖峰场活动中估计未观察到的状态和大脑状态。我们在大量数值模拟和记录在猴子身上的前额叶脉冲场数据中验证了这些方法，猴子为了获得流体奖励而进行扫视。我们表明，这些方法可以成功地结合脉冲和场电位观测，同时准确地跟踪状态和大脑状态。这样，与单尺度切换方法或固定多尺度方法相比，这些方法可以更好地估计状态。这些建模和推理方法有效地结合了状态检测和多尺度观测。因此，它们可以促进对潜在切换神经群体动态的研究，并通过在出现状态依赖的多尺度活动和行为的自然场景中进行推理来改善未来的脑机接口。
一种基于模糊的推理方法，用于评估接收末端电源系统中协调的生成网格储存控制能力
摘要。随着灵活的负载和能源存储的快速发展，它具有巨大的科学和工程价值，可以通过协调的生成网格加载存储控制使用HVDC Feed-Infi-Infer Power提高接收端电源系统的安全性和经济性。在本文中，提出了一种基于模糊的推理方法，以评估具有HVDC馈电功率的接收端功率系统的生成网格加载存储控制能力的协调控制能力。首先，通过考虑发电，电网，电力负载和能源存储的协调和相互作用来构建评估索引。主观重量和客观重量都被认为可以计算每个评估指数的全面权重。此外，在每个评估指数中提出了基于Kmeans聚类的方法。最后，通过提出的方法评估了不同状态下修改的IEEE 57-BUS系统的协调控制能力。