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多重编辑的小鼠概括羊毛猛mm象发作
图2。实验A和B：使用CRISPR/CAS9 RNP合子电穿孔在小鼠中进行基因编辑。（a）工作流程。我们将带有合成SGRNA的CAS9 RNP池进行了电穿孔（EP）。然后，我们将胚胎在体外培养为胚泡阶段，并基因分型，以估计编辑效率。接下来，我们将胚泡转移到替代物中进行动物生产实验。最后，我们在出生后21天从幼犬那里收集并从幼犬那里收集并进行了基因分型耳孔。（b）指南筛选。我们为每个目标基因设计了一个和八个指南，并筛选了每个指南，以编辑终端实验的效率。对于每个指南，平均总修饰效率（KO +意外编辑）作为灰色条呈现，KO效率作为未用于动物生产实验的指南的紫色棒，以及选择用于动物生产实验的指南的橙色条。栏的平均效率至少来自五个胚胎。每个圆圈代表一个单独的实验，其中包括从单个胚胎到多达18个胚胎池的数据。（c，e）小鼠的KO％曲线
培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
对抗性自我训练改善了渐进域适应性的鲁棒性和概括
逐渐的域适应性（GDA），其中为学习者提供了辅助中间域，在许多情况下已经在理论上和经验上研究了。尽管在关键安全方案中起着至关重要的作用，但GDA模型的对抗性鲁棒性仍然没有探索。在本文中，我们采用了有效的渐进自我训练方法，并用副本自我训练（AST）替换香草自我训练。AST首先预测未标记的数据上的标签，然后对手在伪标记的分布上训练模型。有趣的是，我们发现逐渐的AST不仅提高了对抗性的准确性，而且可以提高目标域的清洁准确性。我们揭示这是因为当伪标签包含一部分不正确标签时，对抗性训练（AT）的性能要比标准训练更好。因此，我们首先介绍多类分类设置中逐渐AST的概括误差界限。然后，我们使用子集总和问题的最佳值在真实分布和伪标记分布上的对抗误差上桥接标准误差。结果表明，在具有不正确的伪标签的数据上，可能会获得比标准培训更紧密的结合。我们进一步提出了有条件的高斯分布的一个例子，以提供更多的见解，说明为什么逐渐的AST可以提高GDA的清洁精度。
培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
此预印本版的版权持有人于2024年6月29日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.29.601316 doi：Biorxiv Preprint
通过su（2）/so（2）了解库珀对，并概括su（2）/so（2）su（3）/so（2）
SU（2）/SO（2）发电机提供了一个强大的框架来描述和理解库珀对的特性，包括它们的形成机理，旋转特征和空间分布。该理论增强了我们对超导性的物理性质的理解，并为未来的研究和应用提供了新的观点和工具。By further exploring the application of SU(2)/SO(2) in superconductors, we can deepen our investiga- tion into the mysteries of superconducting phenomena, laying the groundwork for developing new superconducting materials and technologies.The expansion from SU(2)/SO(2) to SU(3)/SO(2) marks a significant advancement in superconductivity theory, potentially leading to the development of new materials with superior超导特性。
合作多代理增强学习中的最佳任务概括
虽然在单药强化学习（RL）的背景下广泛研究了任务概括，但在多代理RL的背景下，很少有研究。确实存在的研究通常将任务概括视为环境的一部分，当明确认为没有理论保证时。我们提出了以目标为导向的多任务多任务多代理RL（GOLEMM）的学习，该方法实现了可以证明是最佳的任务概括，据我们所知，在MARL中还没有实现。在学习了单个任意任务的最佳目标价值函数之后，我们的方法可以零弹性地推断出分布中任何其他任务的最佳策略，仅给出了每个代理的终端奖励的知识，即新任务和学习任务。从经验上我们证明，我们的方法能够概括一个完整的任务分布，而代表性基线只能学习任务分布的一小部分。
提示争论：关于PCG级别的大语言模型中的复制和概括
chatgpt4pcg竞赛呼吁参与者向chatgpt提交输入，或提示将其输出引导到INSTUCTIONS，以生成水平作为俄罗斯方块型块的序列。提示提交给比赛的提示是由Chatgpt查询的，以生成类似于英语字母字母的级别。lev-基于与游戏引擎中的目标字母和物理稳定性的相似性评估。这为基于及时的程序内容生成（PCG）提供了定量评估设置，该方法在PCG中越来越受欢迎，就像在生成AI的其他领域一样。本文着重于复制和推广竞争结果。本文中的复制实验首先旨在测试从chatgpt收集的响应数量是否足以说明随机性。我们需要原始提示提交，并在比赛结束后大约六个月后，在不同的机器上重新重新竞争。我们发现结果很大程度上是复制的，只是由于我们只能部分确定的原因，15个提交中的两项在我们的补习中做得更好。在概括方面，我们注意到表现最佳的提示具有针对所有26个目标级别硬编码的说明，这与从示例中生成新的，以前看不见的内容的PCGML目标不一致。我们在更受限制的零射击和少数促使方案的情况下执行实验，并发现对当前方法的概括仍然是一个挑战。
通过任务向量融合来增强概括数据库优化的深入增强学习
在2022年之前，超过75％的数据库迁移到云环境中，挑战云供应商在SaaS方案中有效地管理物理设计[4]。这是针对动态工作负载和性能维护的快速优化策略。传统的RL模型培训及其静态性质，面临着适应此类数据库不断变化的需求的困难。典型地，数据库环境中的RL模型是用于固定工作负载和设置的，这意味着随着工作负载的进化，可以进行重新训练或适应的必要性[3]。鉴于数据和工作负载的动态性质（恒定状态）构成了重大的实际障碍。重用新的或不断变化的工作负载的重建模型会产生进化计算和时间成本，这是在实时处理至关重要的数据库系统中特别明显的障碍。
强化学习增强运动计划框架：自主驾驶中的全面概括
摘要 - 这项研究介绍了一种新的方法，以实现运动计划，并在FRENET坐标系统中使用增强式学习（RL）代理告知分析算法。该组合直接解决了自主驾驶中适应性和安全性的挑战。运动计划算法对于导航动态和复杂方案至关重要。传统方法缺乏不可预测的环境所需的灵活性，而机器学习技术，尤其是强化学习（RL），具有适应性，但遭受了不稳定和缺乏解释性的困扰。我们独特的解决方案协同RL的动态适应性协同传统运动计划算法的可预测性和稳定性，从而产生了有效管理复杂情况并适应不断变化的环境条件的系统。对我们综合方法的评估显示，碰撞的改善，风险管理的改善以及在多种情况下提高了目标成功率。本研究中使用的代码可作为开放源软件公开使用，可以通过以下链接访问：https：//github.com/tum-avs/frenetix-rl。索引术语 - 自适应算法，自动驾驶汽车，避免碰撞，增强学习，机器人学习
通过消息传播的神经网络和强化学习的自动网络事件响应中的结构概括
摘要 - 我们相信，基于机器学习的自动事件响应的代理需要处理网络结构的变化。计算机网络是动态的，随着时间的推移，结构自然可以改变。小型网络的再训练代理会花费时间和精力。我们试图通过现有的关系代理学习方法来解决这个问题，其中假定对象之间的关系在问题实例中保持一致。计算机网络的状态表示为关系图，并通过传递神经网络的消息编码。使用编码的消息传递神经网络和代理策略是使用强化学习优化的。我们评估了网络自主体育馆第二个实例的方法进行实验（CAGE 2），这是一种模拟企业网络攻击的网络事件模拟器。我们创建了原始网络的变体，其中测试了不同数量的主机和代理，而无需对其进行其他培训。我们的结果表明，尽管网络发生了变化，但使用关系信息的代理仍能够找到解决方案，并且在某些情况下可以最佳地执行。使用默认向量状态表示的代理性能更好，但需要在每个网络变体上进行特殊培训，这表明专业化和概括之间的权衡。索引术语 - 循环安全，加强学习，图形学习，关系学习，概括