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两种强化学习(RL)算法的Desiderata是从相对较少的经验学习和学习概括到一系列问题规格的政策的能力的能力。在有方面的状态空间中,实现这两个目标的一种方法是学习状态抽象,这仅保留学习手头的任务的必要变量。本文介绍了因果分配模型(CBM),该方法可以了解每个任务的动力学和奖励功能中的因果关系,以得出最小,特定于任务的抽象。CBM利用并改进了隐式建模,以训练可以在同一环境中所有任务重复使用的高保真因果动力学模型。对操纵环境和DeepMind Control Suite的经验验证表明,CBM学到的隐式动力学模型比显式的因果关系模型更准确地识别了基本的因果关系和状态抽象。此外,派生的状态抽象允许任务学习者在所有任务上实现近门槛级别的样本效率和表现优于基础线。
两种强化学习(RL)算法的Desiderata是从相对较少的经验学习和学习概括到一系列问题规格的政策的能力的能力。在有方面的状态空间中,实现这两个目标的一种方法是学习状态抽象,这仅保留学习手头的任务的必要变量。本文介绍了因果分配模型(CBM),该方法可以了解每个任务的动力学和奖励功能中的因果关系,以得出最小,特定于任务的抽象。CBM利用并改进了隐式建模,以训练可以在同一环境中所有任务重复使用的高保真因果动力学模型。对操纵环境和DeepMind Control Suite的经验验证表明,CBM学到的隐式动力学模型比显式的因果关系模型更准确地识别了基本的因果关系和状态抽象。此外,派生的状态抽象允许任务学习者在所有任务上实现近门槛级别的样本效率和表现优于基础线。
自 2020 年以来,广播式自动相关监视 (ADS-B) 在美国和欧洲的飞机交通管制中发挥着重要作用。ADS-B 消息包含有关飞机位置和轨迹的信息,以便更好地实时跟踪太空中的飞机。然而,缺乏安全机制将成为信任 ADS-B 技术的障碍。因此,应结合对策来确保通信安全并评估收到消息的完整性和可信度。在本文中,我们设计了一种名为 MAVPro 的消息验证协议,以评估收到的 ADS-B 消息的可信度,否则其真实性和完整性无法验证。MAVPro 背后的主要思想是将收到的 ADS-B 消息中的位置声明与预期的飞机位置进行比较,后者是使用预测轨迹信息(例如速度、经过时间、飞机加速度、航向信息)和一组预先信任的、持续更新的锚点计算得出的。如果只有一个 ADS-B 接收器收到消息,我们的协议就能够评估收到消息的可信度——而使用基于多点定位的技术验证位置声明则需要四个接收器。因此,与现有解决方案相比,我们能够大大扩展可以应用安全检查的覆盖范围。我们根据来自 OpenSky 网络的实时数据评估 MAVPro,分析其性能并验证其适用性
摘要:虽然食品市场和食品生产连锁店正在经历指数增长,但全球对食品安全的关注正在稳步增长。这对于即食产品(例如新鲜的沙拉和水果)尤其至关重要,因为这些物品在没有事先热处理的情况下被原始食用,因此很频繁地存在致病性微生物。此外,许多与这些食物相关的食源性疾病的研究通常会忽略最初污染源的传播联系。应全面地进行预防和控制食源性病原体的传播,涉及农业生产,加工,运输,粮食生产,并扩展到最终消费,同时采用一种健康的观点。在这种情况下,我们的目标是汇编有关与微生物污染相关的挑战的可用信息,这些挑战是在微生物和蔬菜中的微生物污染。这包括大量报告的暴发,特定的细菌菌株以及整个生产链中的相关统计数据。我们解决了每个阶段污染的来源,以及与食物操纵和消毒有关的问题。此外,我们还提供了潜在的解决方案,以促进新鲜切割水果和蔬菜的更健康方法。这些信息对于研究人员和食品生产商都很有价值,尤其是那些致力于确保食品安全和质量的信息。
摘要:由于其复杂性,CRISPR/Cas 系统已成为广泛使用的酵母基因组编辑方法。然而,CRISPR 方法通常依赖于预组装的 DNA 和额外的克隆步骤来传递 gRNA、Cas 蛋白和供体 DNA。这些繁琐的步骤可能会阻碍其实用性。在这里,我们提出了一种替代方法,即组装和 CRISPR 靶向体内编辑 (ACtivE),该方法仅依赖于线性 DNA 片段的体内组装来构建质粒和供体 DNA。因此,根据用户的需要,可以从存储库中轻松选择和组合这些部分,作为快速基因组编辑的工具包,无需任何昂贵的试剂。该工具包包含经过验证的线性 DNA 片段,易于在室温下存储、共享和运输,大大降低了昂贵的运输成本和组装时间。优化该技术后,还对酵母基因组中靠近自主复制序列 (ARS) 的八个基因座进行了整合和基因表达效率表征,以及这些区域的破坏对细胞适应性的影响。通过构建 β-胡萝卜素途径展示了 ACtivE 的灵活性和多路复用能力。在短短几天内,在酿酒酵母 BY4741 上从头开始实现了单基因整合效率 >80% 和三重整合效率 >50%,无需使用体外 DNA 组装方法、限制性酶或额外的克隆步骤。本研究提出了一种可轻松用于加速酵母基因组工程的标准化方法,并为酵母合成生物学和代谢工程目的提供了明确的基因组位置替代方案。关键词:酿酒酵母、CRISPR 工具包、基因组编辑、合成生物学、标准化、基因座表征■简介
关键见解:TPED从2015年被煤炭,石油和天然气主导的转变转变为到2050年到2050年的太阳能PV和风能可再生能源的贡献少于2015年TPED的20%,而在2050年,在2050年,TEP的TPED销量从2015年的供应量最少,而供应量最少,而供应量最少,而供应量最小于1%。太阳能PV容量需求•63 TW Energy System•13 TW化学工业