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北达科他州清洁能源转型战略中的深层直接利用地热能
我们在此研究的选项是深度直接利用 (DDU) 地热能，它具有多种应用，并与先进的储能技术相结合。DDU 可以在两种应用中减少和取代对能源供应的需求：直接利用热能和电力。虽然从电网能源的角度来看，每个 DDU 单元相对较小，但数百个这样的单元将产生重大影响，值得在能源战略中考虑。意识到 DDU 开发目前不是市场驱动的，我们正在根据参考设计为潜在的早期采用者和能源政策顾问制定分析，并使用该设计来检查项目经济性。本文的目的是尽早了解早期项目经济是否表明“立即停止”或“谨慎行事”。
对不断发展的威胁景观中深层图像检测的最新进展的分析
摘要 - 使用深层生成模型生成的深层效果或合成图像对在线平台构成了严重的风险。这触发了几项研究工作，以准确检测DeepFake图像，在公开可用的DeepFake数据集上取得了出色的性能。在这项工作中，我们研究了8个州的探测器，并认为由于最近的两个发展，他们还远未准备好部署。首先，轻巧的方法的出现可以自定义大型生成模型，可以使攻击者能够创建许多自定义的发电机（创建深层效果），从而实质上增加了威胁表面。我们表明，现有的防御能力无法很好地推广到当今公开可用的用户定制的生成模型。我们讨论了基于内容不足的功能的新机器学习方法，并进行集成建模，以提高对用户定制模型的概括性能。第二，视觉基础模型的出现 - 经过广泛数据训练的机器学习模型，可以轻松地适应几个下游任务 - 攻击者可能会滥用攻击者来制作可以逃避现有防御措施的对抗性深击。我们提出了一次简单的对抗性攻击，该攻击通过仔细的语义操纵图像内容来利用现有的基础模型在不增加任何对抗性噪声的情况下制作对抗性样本。我们强调了针对我们的攻击的多种防御能力的脆弱性，并探索了利用高级基金会模型和对抗性训练来防御这种新威胁的方向。
PHD在根系和深层健康中的位置-CDNAustin Iglesias saragih -cdn
Advanced Supply Chain Systems Planning and Network Design (SCM.275), MIT Spring 2024 • Role: Recitation Instructor and Course Developer, Instructor Evaluation Rating: 6.9/7 • Core course of the Supply Chain Management (SCM) Master's Program and elective for MBA • Instructed recitation sessions and office hours and graded homeworks • Designed materials for recitation lectures, assignments, in-class demonstrations on supply chain network design, stochastic编程，库存和收入注意事项以及多目标优化。
黑暗，超越深层：具有类人常识的认知人工智能的范式转变
深度学习的最新进展主要基于“大数据用于小任务”范式，在该范式下，大量数据用于训练单个狭窄任务的分类器。在本文中，我们呼吁进行一次彻底颠覆这一范式的转变。具体而言，我们提出了“小数据用于大任务”范式，其中单个人工智能 (AI) 系统面临发展“常识”的挑战，使其能够用很少的训练数据解决各种任务。我们通过回顾综合了机器和人类视觉方面的最新突破的常识模型来说明这一新范式的潜在力量。我们将功能性、物理性、意图、因果关系和效用 (FPICU) 确定为具有类似人类常识的认知 AI 的五个核心领域。当将 FPICU 视为一个统一的概念时，它关注的是“为什么”和“如何”的问题，超越了理解视觉的主流“什么”和“哪里”框架。它们在像素方面是不可见的，但却推动了视觉场景的创建、维护和发展。因此，我们将它们称为视觉的“暗物质”。正如我们的宇宙不能仅通过研究可观测物质来理解一样，我们认为，如果不研究 FPICU，就无法理解视觉。我们展示了如何观察和应用 FPICU 来解决各种具有挑战性的任务，包括工具使用、规划、效用推理和社会学习，从而展示了这种观点在开发具有人类常识的认知 AI 系统方面的强大作用。总之，我们认为下一代 AI 必须采用“暗”的人类常识来解决新任务。
通过深层生成模型学习结构性因果模型：方法，保证和挑战
本文对深层结构性因果模型（DSCM）进行了全面的综述，尤其着重于他们使用已知因果结构中的观察数据来回答该问题的能力。它通过分析基础深度学习组成部分和结构因果模型固有的假设，保证和应用来深入研究DSCM的特征，从而促进了对它们在解决不同的相反Quereries方面的能力和限制的理解。此外，它突出了深层结构因果建模领域的挑战和开放问题。它为研究人员设定了阶段，以确定未来的工作，并供从业者获得概述，以便为其需求找到最合适的方法。
深层建模揭示了神经回路机理中动态依赖性的不向导
摘要8神经种群动力学由许多细胞，突触和网络特性塑造。不仅要9了解电路参数的协调变化如何改变神经活动，而且当动态不受影响的情况下，或不变的变化时，也很重要。计算建模揭示了单个神经元和小11个电路中的不变，这些电路被认为反映了它们对可变性和扰动的稳健性。但是，将这12个见解概括为皮质和其他大脑区域的较大电路仍然具有挑战性。一个关键的瓶颈在于具有尖峰网络模型的13个神经回路的反向建模，即识别量化对动力学14在神经记录中观察到的动力学14的参数配置。在这里，我们提出了从神经动力学（Automind）的自动化模型推断，以有效发现不变电路模型配置。自动源具有自适应16个尖峰神经元和聚类连接性的机械模型，该模型显示出丰富的时空动力学。概率17深生成模型（仅在网络模拟上进行训练），然后返回许多参数配置，一致18，具有给定的神经活动目标观察。应用于几个数据集，Automind发现了早期发育中人类脑类器官中同步网络爆发的电路模型19，以及捕获小鼠海马和皮质中神经偶像记录的20个复杂频率曲线的模型。在每种情况下，我们都会获得21个组成（非线性）参数子空间的配置，其中人口动态保持22不变。令人惊讶的是，不变子空间的全局和局部几何形状并不固定，但在不同的23个动态方面有所不同。一起，我们的结果阐明了24个种群动态的基础电路参数的动态依赖性不向导，同时证明了自动源对神经回路的反向建模的灵活性。25
噪声攻击下的双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法的稳健性探索
摘要。这项研究重点是探索强化学习算法双胞胎的鲁棒性，延迟了深层确定性的政策梯度（TD3），尤其是在面对不确定性，噪音和钉子的表现方面。强化学习是一种机器学习范式，在该范式中，代理商学习如何执行任务并通过与环境的互动来优化长期奖励。这种学习方法在自动驾驶，游戏，机器人控制等领域具有广泛的应用。TD3是一种高级强化学习算法，在各种复杂的任务和环境中的性能非常出色。此外，TD3具有一些独特的性能优势，例如双Q批评结构和目标策略平滑，这在面对不确定性和噪音时可能会使其强大。虽然对增强学习的鲁棒性进行了广泛的研究，但相对缺乏专门针对TD3的研究。本研究旨在填补这一空白，并研究当添加不同类型的噪声或受到攻击时TD3的性能如何变化。这项研究的目的不仅旨在更深入地了解TD3算法本身，还旨在为增强学习鲁棒性的理论和实践提供强有力的支持。这项研究具有广泛的应用和学术价值，并有可能在强化学习领域推动进一步的进步。
考虑上覆土层厚度的深层岩体爆破振动速度探讨
1 引言随着全球经济的快速发展，人们对资源的需求急剧增加，浅部矿产资源严重匮乏，矿产资源逐渐向深部开发迈进，据统计，我国部分矿山开采深度已超过1 km[1,2]，深部资源开发将成为常态[3]。深部岩石爆破对施工环境的影响也引起了人们的重视，特别是爆破地震波冲击引起的爆破震动，往往会对周边环境造成影响[4–7]。根据我国《爆破安全规程》[8]，爆破施工作业应在安全允许距离外进行，安全允许距离是根据爆破振动速度和地层条件确定的。随着现代化进程的加快，提高土地利用率尤为重要，确定正确的安全允许距离不仅有利于周边环境的安全
celluntangler：用深层生成模型在单细胞数据中分离不同的生物学信号
单细胞RNA-seq数据为细胞内和细胞间13个过程提供了新的见解。由于多个过程在每个细胞中同时处于活动状态，例如14个细胞类型程序，分化，细胞周期和环境响应，因此它们的15个信号可以相互混淆，需要可以分离的方法可以分离和16个滤波不同的复杂生物学信号。每个这样的信号基于不同的基因17个性，可以定义细胞之间的不同关系。但是，现有方法18通常集中于单个过程或依靠过度限制的假设，从而消除了19，而不是解开生物学信号。在这里，我们开发了Celluntangler，这是一个深20个生成模型，将细胞嵌入由多个21个子空间组成的柔性潜在空间中，每个空间都设计了适当的几何形状以捕获独特的信号。22我们将Celluntangler应用于仅包含循环细胞和循环和23个非循环细胞的数据集，生成嵌入，其中细胞周期信号从非细胞周期特定信号（例如细胞类型或分化轨迹）中脱离了24个。我们25通过使用捕获和将空间26与非空间信号分开的空间26来证明Celluntangler的可扩展性。使用Celluntangler，我们可以获得27个捕获各种生物学信号并在基因28表达水平上进行增强或过滤的潜在嵌入，以进行下游分析。29
物体识别过程中脑震荡活动的表征内容：对比皮质和深层神经网络层次
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