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学习通过基于图的模仿学习来优化置换流动商店调度
置换流店调度（PFSS）旨在寻找工作的最佳置换，广泛用于制造系统中。在解决大规模PFSS问题时，传统的优化算法（例如启示录）几乎无法满足解决方案准确性和计算效率的需求，因此基于学习的甲基苯酚最近引起了更多的关注。通过加强学习方法来解决问题，这些工作在培训期间遇到了缓慢的收敛问题，并且在解决方案方面仍然不够准确。为此，我们建议通过专家驱动的模仿学习来训练该模型，从而更加准确地加速收敛。此外，为了提取输入作业的更好的效率表示，我们将图形结构合并为编码器。广泛的实验表明，我们提出的模型获得了重大的促进性，并在多达1000个工作岗位的大规模问题中提供了出色的概括性。与最先进的信息学习方法相比，我们的模型网络插曲仅减少到其仅37％，而我们模型对专家解决方案的解决方案差距从平均6.8％降至1.3％。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/longkangli/pfss-il。
超越模仿未被充分表现的情绪：利用情绪子空间约束进行深度数据增强以实现基于脑电图的情绪识别
近年来，使用脑电图 (EEG) 识别情绪引起了广泛关注。尽管取得了进展，但有限的 EEG 数据限制了它的潜力。因此，生成对抗网络 (GAN) 被提出来模仿观察到的分布并生成 EEG 数据。然而，对于不平衡的数据集，GAN 仅通过模仿代表性不足的少数情绪就难以产生可靠的增强。因此，我们引入了情绪子空间约束的生成对抗网络 (ESC-GAN) 作为现有框架的替代方案。我们首先提出 EEG 编辑范式，将参考 EEG 信号从代表性良好的情绪子空间编辑到代表性不足的情绪子空间。然后，我们引入多样性感知和边界感知损失来约束增强子空间。在这里，多样性感知损失通过扩大样本差异来鼓励多样化的情感子空间，而边界感知损失将增强子空间限制在决策边界附近，而识别模型可能在此受到攻击。实验表明，ESC-GAN 提高了基准数据集 DEAP、AMIGOS 和 SEED 上的情感识别性能，同时防止了潜在的对抗性攻击。最后，所提出的方法为在情感子空间约束下编辑 EEG 信号开辟了新途径，促进了无偏且安全的 EEG 数据增强。
脉搏血氧仪的组织模仿材料和手指幻影设计
摘要：脉搏血氧饱和度代表现代医学中光学的无处不在的临床应用。最近的研究引起了人们对混杂因素的潜在影响的担忧，例如可变的皮肤色素沉着和灌注对脉搏血氧仪中血氧饱和度测量精度的影响。模拟幻影测试提供了低成本，控制良好的解决方案，用于表征设备性能并研究潜在的误差源，从而可以减少对体内昂贵的体内试验的需求。这项研究的目的是开发基于幻影的脉搏血氧仪的测试方法。材料光学和机械性能审查，选择和调整以达到最佳的生物学相关性，例如，含氧组织的吸收和散射，强度，强度，弹性，硬度以及代表人手指的几何形状和组成的其他参数，例如血管大小和分布和分布和灌注。相关的解剖学和生理特性总结并实施，以创建初步的手指幻影。为了创建初步的手指幻影，我们合成了一个具有散射器的高符合硅胶基质，用于嵌入柔性管，并研究了这些散射物在新颖的3D打印树脂中以进行光学性能控制，而无需改变机械稳定性，而不改变具有与生物学特征的幻象的产生。幻影实用程序。3D印刷幻象在生物学上相关的条件更加相关。这些初步结果表明，幻影具有强大的潜力，可以发展为评估脉搏血氧仪性能的工具。差距，建议和策略是为了持续的幻影开发而提出的。
模仿织物的虹彩：紫外线/可见光谱研究
摘要：将五种不同尺寸（170、190、210、230和250 nm）的聚（苯乙烯甲基丙烯酸酯 - 丙烯酸丙烯酸）光子晶体（PCS）（PCS）应用于三种普通织物，即多酰胺，聚酯和棉花。使用扫描电子显微镜和两种UV/VIS反射分光光度计技术（集成球体和散射测量法）分析了PC涂层的织物，以评估PC的自组装以及获得的光谱和颜色特性。结果表明，织物的表面粗糙度对PC产生的颜色产生了重大影响。聚酰胺涂层的织物是唯一具有虹彩效果的样品，比聚酯和棉样品产生更加生动和鲜艳的色彩。观察到，随着入射光角的增加，随着新反射峰的形成，反射峰的高营养偏移发生。此外，用照明剂的光源在聚酰胺样品上进行了颜色行为模拟。照明剂A模拟显示出比用D50照明的模拟颜色更绿色和黄色的结构色。使用散射法对聚酯和棉花样品进行分析以检查虹彩是否在眼检查后看不见，然后证明存在于这些样品中。这项工作可以更好地理解结构颜色及其虹彩如何受到纺织底物形态和纤维类型的影响。
1个基于云的分层模仿学习，可扩展...
在[6]，[7]中，我们通过模仿一些著名的古典方案以及[8]，[9]等新方案，在“热带”环境中使用热带代数作为加密计划的平台。的意思是，我们分别替换了加法和乘法的通常操作，分别用操作最小（x，y）和x + y代替。使用热带代数作为平台的一个明显优势是无与伦比的效率，因为在热带方案中，由于热带乘法是通常的增加，因此不必执行任何数字的效率，请参见第2节。另一方面，即使这种元素是热带代数上的矩阵，元素的“热带力量”也可能表现出一些模式。在[11]中利用了这种弱点，以对[6]中的一个方案进行相当成功的攻击。在本文中，我们使用一种使用单变量多项式的热带代数的数字签名方案。该方案中公共密钥的安全性是基于分解单变量热带多项式的计算硬度。已知此问题是NP-HARD，请参见[10]。由于我们论文的第一个版本[3]于2023年9月在线发布，因此Panny [12]以及Brown and Monico [1]对我们的计划进行了几次伪造攻击。Brown和Monico还对Panny的At-Tacs进行了轻松的补丁，但提到他们没有找到任何方法来防止自己的伪造攻击。在我们的原始预印本[3]的更新版本中，我们考虑了Brown and Monico（来自[1]和非正式交流）
tau dgae（297-391）广告模仿的预纤维
丝状tau夹杂物是许多神经退行性疾病的标志，包括阿尔茨海默氏病（AD）和慢性创伤性脑病（CTE），统称为tauopathies。Cryo-EM的进步表明，从患有特定神经退行性疾病的个体中分离出的Tau丝具有独特的tau折叠 - 即ad溶解的tau丝的折叠与CTE分离的tau丝的褶皱（1-3）不同。利用具有正确疾病特异性褶皱的tau丝是更好地模仿细胞和体内模型中特定人类疾病的重要目标。最近的冷冻EM研究表明，重组产生的tau dgae单体将在体外高度特异性的条件下形成疾病分离的AD或CTE TAU细丝褶皱（4，5）。PRESSMARQ的目录＃SPR-502 TAU DGAE（297-391）AD-MIMIC PFF在这些确切的发表条件下被纯化和纤维化，这些条件复制了疾病分离的AD-FOLD（在10 mm PB 10 mm PB 10 mm DTT pH 7.4 200 mmmmgmgccl中，在37oC中为37oC，37oC，48小时）。
组装多室细胞模仿液滴
细胞模仿是多室的系统，可再现自然细胞的结构和功能。它们代表着迈向智能，自动和模块化寿命系统的重要一步。[1]可以量身定制细胞模仿，以有效地执行多种生化任务，并且可以设计用于与天然细胞的接口，从而弥合材料科学与生物学之间的差距。[2]基本的细胞模拟设计由一个主要的室（例如聚合物或脂质囊泡）组成，该室包含了各种结构和功能成分，包括子组门，细胞骨架，核酸，质子酸，蛋白质，蛋白质和酶。然而，随着组件的复杂性的增加，一个主要的障碍物成为复制真核细胞中发现的多门特征的能力，同时保持对
建模思维：计算机可以模仿人类智能吗？
计算机比你聪明吗？还是你比计算机聪明？这取决于你如何定义“聪明”。近年来，我们开发出的计算机在许多任务上的能力远远超过我们自己。例如，计算机每秒可以执行数千次计算，这意味着它们能比人类更快、更准确地解决一些数学问题。计算机还在国际象棋和围棋比赛中击败了人类世界冠军。但这是否意味着它们比我们聪明？虽然计算机在许多领域都能胜过人类，包括算术、物体识别和某些语言处理方面，但目前还没有任何机器能在所有这些领域与人类的表现相媲美。我们在利用智能适应广泛任务的能力方面仍然是独一无二的。
四价活体衰减的流感疫苗对丹麦2至6岁的儿童中与流感相关的住院和发病率的有效性：一项全国性队列研究模仿目标试验
使用全国性丹麦医疗保健注册机构的方法，我们设计了一项队列研究，该研究模拟了目标试验，将LAIV-4与2-6岁儿童的LAIV-4与无疫苗接种进行了比较。符合条件的儿童从2021年10月1日至2022年1月15日接种疫苗，根据人口特征和流感的人口特征和风险群体，以1：1的比例与未接种的对照匹配，并随后遵循到2022年5月31日。主要研究结果是任何医院接触流感和流感相关的医院入院时间超过12小时，而呼吸道感染或喘息或哮喘的医院入院以及抗生素处方被评估为次要结果。我们使用泊松回归估计了发病率比（IRR）和95％CIS。疫苗有效性计算为1 - IRR。