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机器学习理论在降低人工智能风险方面的必要性
近年来，降低人工智能风险已成为人们努力的议题。这些善意的努力源于对人工智能技术快速发展所带来的不确定未来的真正担忧。以目前的形式，这些努力不太可能成功。我们想要证明的是，在我们的社会向广泛使用人工智能技术过渡的过程中，开发深度学习的基本数学理论是管理风险的先决条件。在这种情况下，理论是指遵循物理和工程原理，识别精确的可测量数量并用数学方法描述它们的模式，而不一定证明严格的定理。统计推断和优化理论最近取得了重大进展，这主要得益于神经网络的实证成功，这让我们希望，这样的理论确实是可能实现的，而且触手可及。不可否认，即使是全面的深度学习理论也不能保证在不久的将来成功过渡到人工智能社会。但是，如果我们不具备基本的理解，我们肯定无法控制或防止人工智能系统的滥用，因为它们的行为已经达到或超过了人类行为的复杂性。以前从未有过一项技术在对其基本原理的理解如此之少的情况下得到如此广泛和如此迅速的部署。鉴于快速发展的人工智能对社会的影响，这是一个紧迫而重要的问题。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
使用校准场定量估计机载高光谱数据中的粘土矿物
摘要。我们评估了在蒙古某铜矿床环境中，一种新型系统像素清晰校准场在航空高光谱矿物测绘中应用的机会和性能。校准场旨在用于估计特定地质场景中单个像素中关键矿物的灵敏度和量化。校准场的布局由两种不同的含铜岩石样品、一种来自矿山的低铜含量岩石材料、来自矿山的尾矿材料和具有明确已知光谱特征的校准材料组成。样品材料的缩放覆盖范围旨在开发统计方法，以基于像素的方法量化航空调查中的目标矿物。数据收集包括使用地球化学、X 射线衍射以及微观和电子光栅微观方法描述校准材料。使用可见光和近红外机载传感器以及短波红外机载传感器，从六个高度多次重复收集校准场的数据。经过像元校正和大气校正后，对1400、1900、2200nm处黏土矿物的吸收特征进行了精确测量和统计分析，给出了覆盖率与吸收特征特别是在2200nm附近的相关性，以及飞行高度对探测灵敏度的影响和
大肠杆菌的运行动力学由其机械性能
各种各样的微生物激发了它们行为的基本研究，有可能构建人工模仿。一个突出的例子是大肠杆菌细菌，它采用多个螺旋鞭毛表现出一种运动模式，在奔跑（方向游泳）和滚落型（游泳方向变化）相之间交替。我们建立了一个详细的大肠杆菌模型，该模型将耗散性粒子动力学方法描述为流体流，并研究其运行式行为。不同的大肠杆菌特征，包括身体几何形状，鞭毛弯曲刚度，鞭毛的数量及其在体内的排列。还进行了实验，以直接与模型合并。有趣的是，在模拟和实验中，游泳速度几乎与鞭毛的数量无关。钩子（将其直接连接到电机连接的鞭毛的短部分），鞭毛的多态性变换（鞭毛螺旋性的自发变化）的刚度以及它们在身体表面的排列强烈影响运行的行为。使用开发模型的中尺度流体动力学模拟有助于我们更好地理解支配大肠杆菌动力学的物理机制，从而产生与实验观察结果相比良好的运行式行为。该模型可以进一步用于探索大肠杆菌和其他细菌在更复杂的现实环境中的行为。
中小企业如何度过新冠肺炎疫情？ Fika Fitriasari 1 马朗穆罕默迪亚大学管理系
收到日期：2020-04-10 | 修订日期：2020-04-11 | 接受日期：2020-04-15 摘要 本研究的目的是通过商业模式画布方法描述一种可在 COVID-19 大流行期间应用于中小企业的商业模式，使中小企业能够生存下来（商业韧性）。本研究采用定性方法，文献研究来自多个来源，包括印刷媒体和电子媒体、书籍以及从各种电子期刊获取的研究结果。所使用的数据分析是通过交互式程序进行的内容元分析，该程序包括四个阶段：数据收集、数据压缩、数据呈现和总结。可应用于中小企业的商业模式是商业模式画布。业务韧性的三个重要要素是产品卓越性、人员行为和流程可靠性，数字化转型支持业务韧性。当新的数字技能出现并采用数字工具时，数字化转型就存在了。正确的数字化战略对于实现业务目标和开发中小企业产品或服务以提高竞争力至关重要。竞争优势与文化多样性、多元化和社会动机有关。在数字化转型过程中，需要进行正确的数字基础设施测试。通过使用适当的技术实现系统弹性，企业可以进行数字化转型并创造数字弹性。关键词：商业模式画布；业务弹性；COVID-19；中小企业简介
生物电化学反应器中对比浅海热液环境中电营养微生物的富集
结果：在碱性样品中，在 Prony 热液条件下（pH 10，30–75 °C）运行 6 天的 15 个反应器中均未观察到电流增加。相比之下，在 Panarea 热液条件下（pH 4.5–7，75 °C）运行的反应器中平均观察到 6 倍的增加。多因素分析显示，这些反应器的整体生物电化学性能使它们有别于所有其他 Panarea 和 Prony 条件，这不仅是因为它们具有更高的电流产量，还因为它们具有古细菌丰度（通过 qPCR 测量）。大多数反应器产生有机酸（6 天内高达 2.9 mM）。尽管如此，库仑效率表明这可能是由于培养基中微量酵母提取物的（电）发酵而不是 CO 2 固定。最后，通过 16S 宏条形码和排序方法描述了微生物群落，并确定了潜在的电营养类群。在帕纳雷亚反应堆中，较高的生长与一些细菌属有关，主要是芽孢杆菌和假交替单胞菌，其中前者在较高温度下（55°C 和 75°C）生长。在重现普罗尼湾热液条件的反应堆中，已知的兼性甲基营养菌，如鞘氨醇单胞菌和甲基杆菌占主导地位，似乎消耗甲酸盐（作为碳源），但不消耗来自阴极的电子。
论大脑、行为和人工神经网络的逻辑推理
摘要 在认知、计算和神经科学领域，从业者经常推理计算模型代表或学习什么，以及实例化什么算法。这种推理的假定目标是将有关所讨论模型的主张概括为有关思维和大脑以及这些系统的神经认知能力的主张。这种推理通常基于模型在任务上的表现，以及该表现是否接近人类行为或大脑活动。在这里，我们展示了这种论证如何使模型与其目标之间的关系复杂化；我们强调人工神经网络 (ANN)，尽管任何落入相同推理模式的理论-大脑关系都存在风险。在本文中，我们在一个正式框架——元理论演算——内对从 ANN 到大脑再返回的推理进行建模，以便就如何广泛理解和使用模型以及如何最好地正式描述它们及其功能展开对话。为此，我们从已发表的记录中表达了关于模型在一阶逻辑中的成功和失败的主张。我们提出的形式化方法描述了科学家在裁决理论时制定的决策过程。我们证明，将文献中的论证形式化可以揭示理论与现象之间关系的潜在深层问题。我们讨论了这对认知科学、神经科学和心理学研究的广泛意义；当模型失去以有意义的方式在理论和数据之间进行调解的能力时，这意味着什么；以及这对我们的领域在进行高级科学推理时部署的元理论演算意味着什么。
规范响应参数化
神经系统中的单脉冲电刺激，通常称为皮层间诱发电位 (CCEP) 测量，是了解大脑区域如何相互作用的重要技术。在用相隔几秒钟的短暂电流脉冲刺激一个大脑区域的同时，测量植入在一个大脑区域的电极的电压。从历史上看，研究人员曾尝试通过目视检查来了解诱发电压多相偏转的意义，但还没有出现通用工具来了解它们的形状或用数学方法描述它们。我们描述并说明了一种参数化大脑刺激数据的新技术，其中使用半标准化点积将电压响应轨迹投影到彼此中。点积中包含的刺激时间点的长度会有所不同，以获得结构意义的时间分布，并且分布的峰值唯一地标识了响应的持续时间。使用线性核 PCA，可在此持续时间内获得典型响应形状，然后将单次试验轨迹参数化为具有残差项的典型形状的投影。通过量化交叉投影幅度、响应持续时间、典型形状投影幅度、信噪比、解释方差和统计显著性，这种参数化允许直接比较来自不同大脑区域的不同轨迹形状。通过交叉投影幅度子分布中的异常值，可以自动识别并拒绝伪造试验。这种我们称之为“典型响应参数化”（CRP）的技术大大简化了 CCEP 形状的研究，并且还可以应用于涉及事件触发数据的其他广泛设置中。
突触蛋白-DNA复合物的组装
摘要：由专门的蛋白质形成的突触蛋白-DNA复合物在DNA上桥接两个或更多远处的蛋白质，与各种遗传过程至关重要。然而，蛋白质搜索这些位点及其如何将它们结合在一起的分子机制尚不清楚。我们以前的研究直接可视化了SFII使用的搜索途径，我们确定了两种途径，即DNA螺纹和站点结合的传输途径，特定于突触DNA-蛋白系统的现场搜索过程。为了研究这些位点搜索途径背后的分子机制，我们将SFII的复合物与与不同瞬态状态相对应的各种DNA底物组装在一起，并使用单分子荧光方法测量了其稳定性。这些组件对应于特定特异性（突触），非特异性非特异性（非特异性）和特定的非特异性（突触前）SFII-DNA状态。出乎意料的是，已经发现了与特异性和非特异性DNA底物组装的突触前复合物的稳定性升高。解释了这些令人惊讶的观察，一种理论方法描述了这些复合物的组装并将预测与实验进行比较。该理论通过利用熵参数来解释这种效果，根据该论点，在部分解离之后，非特异性DNA模板具有重新启动的多种可能性，从而有效地提高了稳定性。与特定和非特异性DNA的SFII复合物的稳定性差异解释了在延时AFM实验中发现的突触蛋白-DNA复合物的搜索过程中螺纹和部位结合的转移途径的利用。
商业模式画布在数字创意商业中的应用
印度尼西亚 16128 联系方式：kayla04attya@apps.ipb.ac.id 摘要。本研究利用商业模式画布 (BMC) 方法，重点设计 Stripsy.Space 的业务框架，Stripsy.Space 是一家提供个性化照片条产品的数字创意企业。该方法映射了九个主要元素，以创建针对市场变化的综合动态业务战略。本研究使用定性描述方法来评估现有业务模式，并确定提高运营效率、鼓励产品创新和加强价值主张的机会。研究结果表明，将 BMC 应用于 Stripsy.Space 已成功通过优化分销渠道、管理客户关系和产品多样化来提高竞争力。本研究的结论是，实施 BMC 可以成为制定业务决策的有效战略指南，同时加强 Stripsy.Space 在数字创意业务市场中的竞争地位。提出了加强数字营销策略和增加产品变化以扩大市场范围的建议。关键词：商业模式画布、商业战略、数字创意业务 摘要。 Penelitian 的主要用途是 Stripsy.Space、数字化产品、个性化照片、商业模式画布 (BMC)。在此过程中，所有要素都将被纳入战略之中。 Penelitian 的设计方法描述了评估模型的质量，并确定其识别操作、操作、产品和建议。 Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan BMC pada Stripsy.Space berhasil meningkatkan daya saing Melalui optimizationisasi saluran distribusi, pengelolaan hubungan pelanggan, dan diversifikasi produk.在此过程中，BMC 必须执行以下策略，以实现最佳效果，并提高其竞争力。数字化空间。建议您使用数字策略和各种产品来管理您的市场。 Kata kunci ：Bisnis Kreatif Digital、商业模式画布、Strategi Bisnis