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可减少用户校准负担的强大肌电模式识别方法：挑战和未来
肌电模式识别（MPR）已演变为一项广泛用于控制肌接口（MI）设备（如假肢和矫形机器人）的技术。当前的MIS不仅能够对假肢的多元自由控制，而且还具有消费电子产品的巨大潜力。但是，肌电信号的非平稳随机特征构成了挑战，从而在诸如电极移动和切换新用户之类的实际情况下导致性能退化。常规误差通常需要细致的校准，对用户造成重大负担。为解决校准过程中用户挫败感，研究人员致力于确定减轻这种负担的MPR方法。本文将基于数据分布变化和基于动态数据类别的校准负担负担的常见场景分类。然后进一步研究并总结了用于减轻用户校准负担的流行强大的MPR算法。我们将这些算法分为基于数据操纵，特征操纵和模型结构。并描述了每种方法适用的情况以及校准所需的条件。最后，本次审查以强大的MPR以及其余的挑战和未来的机会的优势结束。
通过遗传编程解释人工智能
摘要 — 可解释的人工智能在近十年中引起了极大兴趣，因为它在自动驾驶汽车、法律和医疗保健等关键应用领域中具有重要意义。遗传编程是一种强大的机器学习进化算法。与神经网络等其他标准机器学习模型相比，由 GP 进化而来的模型由于其模型结构具有符号组件而往往更易于解释。然而，直到最近，随着可解释的人工智能的流行，遗传编程才明确考虑可解释性。本文全面回顾了遗传编程研究，遗传编程可以潜在地显式和隐式地提高模型的可解释性。我们将现有的与通过遗传编程实现可解释人工智能相关的研究分为两类。第一类考虑内在的可解释性，旨在通过遗传编程直接进化出更可解释（和有效）的模型。第二类侧重于事后可解释性，即使用遗传编程来解释其他黑盒机器学习模型，或用线性模型等更简单的模型来解释遗传编程演化出的模型。这项全面的调查展示了遗传编程在提高机器学习模型的可解释性以及平衡模型准确性和可解释性之间的复杂权衡方面的巨大潜力。
BRAINGPT：一个受大脑启发的基于 SNN 的大型
基于人工神经网络 (ANN) 的大型语言模型 (LLM) 表现出色，但在计算效率和生物可解释性方面面临挑战。我们提出了 BrainGPT，这是一种基于测试时间训练 (TTT) 框架并受到脉冲神经网络 (SNN) 和神经生物学原理启发的新型 LLM 架构。我们的方法采用双模型结构，模拟人脑中观察到的分层语言处理，并利用具有自适应阈值的专门积分和激发神经元模型。通过多阶段训练策略，包括量化感知预训练、ANN 到 SNN 的转换和受生物启发的无监督学习，我们实现了从 ANN 到 SNN 的数学证明的无损转换，保留了 100% 的原始 ANN 模型的性能。此外，受生物启发的无监督学习优化了维持 100% ANN 性能所需的最大时间步骤。与原始 TTT 模型相比，BrainGPT 的能源效率提高了 33.4%，训练收敛速度提高了 66.7%。这项工作推动了节能且可生物解释的大型语言模型的开发，这些模型的性能可与最先进的基于 ANN 的模型相媲美，同时显著改进了 TTT 框架。
基于供应链运营参考 (SCOR) 模型的赞比亚航空业飞机零部件供应链管理
本研究阐明了赞比亚航空业在飞机零件供应链管理 (SCM) 中面临的挑战。这项研究是在赞比亚卢萨卡进行的。研究发现，SCM 面临的一些挑战是由于交货时间不可靠、买家和供应商之间不遵守服务水平协议以及行业中缺乏本地参与者等等。样本量是有目的地从赞比亚航空业中选取的。数据从来自航空业公共和私人机构的一百名受访者那里收集，然后使用描述性统计数据进行分析。根据研究结果，得出结论，可以采用供应链运营参考 (SCOR) 模型来消除零件采购和交付的延迟，并解决该国航空业发现的许多其他挑战。可以使用该模型的五项管理实践（计划、来源、制造、交付和退货）来解决这些问题。该模型结构还提供了四个主要组成部分（人员、实践、流程和绩效）来评估任何给定情况的状态。这些要素确保产品供应链的顺畅，因为它们包括需求管理、库存管理和货运管理等。该研究建议需要采用企业资源规划进行供应商-供应商管理，并需要遵守服务水平协议。此外，它强调需要使用供应链技术来提高 SCM 功能的效率以降低成本。关键词
科学事实说明的状态
预测不确定性的来源所有预测本质上是对天气，气候和水的这种不确定性的有效沟通，使用户的决定受益。由于数值模型被广泛用于天气预报和水文预测，因此受到了两个主要不确定性来源的影响。由于观察不完善的观察结果以及在预测开始时准备网格输入数据时引入的错误，预测不确定性的第一个来源来自“初始条件”。第二个是由于“模型结构”造成的，是由于模型如何在模拟过程中近似大气，海洋和水文演化而引起的。尽管NOAA通过改进的观察结果（包括最新的NOAA卫星套件以及改进的数据同化和数值建模技术）来减少预测不确定性，但仍然存在一些预测的不确定性，因为即使是模型估算的小错误也会随着预测的增加而增加。此外，对未来国家的预测会受到现实世界建模的不确定性的影响。为了解决这个问题，NOAA考虑了许多模型模拟，称为合奏，并使用统计技术来表征不确定性并提高预测准确性和可靠性。NOAA如何通信预测不确定性确定性或单一值预测（例如温度将为75度），更易于传达，但不包括与预测不确定性有关的信息。
医疗保健利益相关者需要了解什么
本综述旨在明确开发人工智能 (AI) 医疗器械 (MD)（基于 AI 的 MD）所必需的不同概念，并阐明算法性能、可解释性和可解释性如何成为关键资产。首先，进行了文献综述，以确定现有指南中对基于 AI 的 MD 进行卫生技术评估所需的关键标准。然后，我们分析了文献综述后选定的不同标准的现有评估方法。范围界定审查显示，卫生技术评估机构强调了不同的标准，其中 3 个重要标准可增强对基于 AI 的 MD 的信心：性能、可解释性和可解释性。我们根据模型结构和可用数据就如何以及何时评估性能提出了建议。此外，如果可解释性和可解释性难以在数学上定义，我们将描述支持其评估的现有方法。我们还提供了决策支持流程图，以确定开发和评估基于 AI 的 MD 的预期监管要求。可解释性和可解释性技术在卫生技术评估机构中的重要性日益增加，以使利益相关者对基于人工智能的医学博士做出的决策承担更多责任。根据卫生技术评估指南确定了基于人工智能的医学博士的 3 个主要评估标准，这促使我们提出了一套工具和方法，以帮助理解机器学习算法的工作原理和原因以及它们的预测。
使用 IAD 框架模拟受监管行业技术变革的政治经济学：以交易能源为例
电力行业正在发生的重大技术变革与上个世纪的技术历史（分散化、脱碳化和数字化）有着质的不同，监管机构面临的政策目标已经扩大到优先考虑脱碳。但电力行业和监管机构存在节奏问题，技术变革的速度远远超过了制度变革的缓慢步伐。在受回报率监管的行业中实施此类变革的制度挑战是巨大的，因为这些新技术在特征、能力和系统影响方面差异很大。本文使用奥斯特罗姆研讨会制度分析与发展 (IAD) 框架在技术冲击下对公用事业监管进行映射练习。映射练习构建了一个概念性的“理想类型”风格化模型，该模型是 20 世纪大型机电技术与公用事业回报率监管相结合的产物，以 IAD 框架作为模型结构，然后将该组合与代表 DER 和数字技术及其功能的风格化模型进行比较。风格化的“技术冲击”模型基于交易能源，它将能源设备连接到本地能源市场，使其能够根据所有者偏好提交投标，并根据市场价格自动设置设备，以实现分散的供需协调。
QUEST 的全球经济版本：模拟属性
本文介绍了 QUEST 核心版本的结构和模拟特性，QUEST 是欧盟委员会开发和维护的开放经济新凯恩斯主义 DSGE 模型。多区域模型版本包含可贸易商品、不可贸易商品和住房，包括欧元区 (EA)、非 EA 欧盟以及英国、美国、日本、新兴亚洲和世界其他地区。本文介绍了一系列商品、要素、金融市场和政策冲击的模拟结果，以说明模型结构及其理论基础如何影响冲击对国内经济的实际和金融变量的传递以及国际溢出效应。特别是，本文展示了货币政策、消费、风险溢价、生产率、信贷、政府支出、非常规货币政策和关税冲击的脉冲响应，并描述了它们对实际 GDP、国内需求成分、贸易、外部平衡、工资、就业、价格水平、相对价格、利率和公共财政的影响。虽然这些情景仅供参考，但它们反映了全球经济衰退和 EA 危机（全球风险冲击、私营部门需求冲击和去杠杆化）以及近年来政策应对措施（财政政策、非常规货币政策）和挑战（保护主义）的重要因素。鉴于这一时期的宏观经济状况，本文除了标准货币政策下的模拟外，还展示了货币政策零下限具有约束力的环境的模拟。
基于模拟的疾病虚拟脑模型的推断
基于摘要连接组的模型，也称为虚拟脑模型（VBM），已在网络神经科学中得到很好的确定，以研究各种大脑疾病的病理生理原因。在VBM中，个人的大脑成像数据的整合具有提高患者特异性的预测性，尽管即使在最新的蒙特卡洛采样中，贝叶斯对空间分布的参数的估计也仍然具有挑战性。VBM表示由噪声和网络输入驱动的潜在非线性状态空间模型，需要对广泛适用的贝叶斯估计的高级概率机器学习技术。在这里，我们提出了基于仿真的VBM（SBI-VBM）推断，并证明对时空和功能特征的训练深神网络可以准确估算脑疾病中的生成参数。系统使用大脑刺激为估计降解限量限制为较小连接子集的降解提供了有效的补救措施。通过将模型结构优先于数据，我们表明SBI-VBMS中的分层结构使推理更有效，精确和生物学上可行。这种方法可以通过快速，可靠地预测患者特异性脑疾病来广泛提高精度医学。
能源转换与管理
在可再生能源 (RES) 大量渗透的情况下，利用电转气 (PtG) 技术可以正确支持配电系统运行。本文讨论了 PtG 运行对电力配电系统的影响。我们创建了一种新型 PtG 工厂模型，以代表整个过程链并与网络计算兼容。我们根据在实际工厂收集的测量数据，定义并验证了模型结构及其相应参数。然后，我们在分别代表乡村和半城市环境的两个网络模型上模拟了 PtG 对配电系统的影响。我们通过定义一组包含由 RES 工厂放置引起的配电网危急情况的案例来进行测试。引入 PtG 的目的是减少反向功率流，以及减少配电系统中的过流和过压问题。年度模拟结果显示，与基准情况相比，反向功率流大幅减少（从 78% 减少到 100%），并缓解（甚至解决）了网络的过流和过压问题。这些结果表明，PtG 是保证向脱碳能源系统平稳过渡的可能解决方案。PtG 电厂的容量系数在很大程度上取决于网络拓扑、RES 渗透率、PtG 电厂的数量及其规模。从测试案例来看，农村网络（其中最小容量系数约为 50%）的性能优于半城市网络（其中容量系数值介于 21% 和 60% 之间）。