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预测基于温度变化的极端亚小时降水强化
摘要。极端的降水，通常是自然界的，能够触发自然灾害，例如流量和碎屑流。气候变化适应和弹性的关键组成部分是量化了以后的气候场景中次数极端降水超过历史水平的可能性。尽管如此，目前仍认为估计未来的次数极端沉淀水平是不足的。这样做的原因可以归因于两个因素：从对流 - 渗透气候模型（充分模拟亚小时降水的概念）中，数据的可用性有限，我们用来除去外推的极端预启发返回水平的统计方法不会捕获全球暖剂的物理学。我们提出了一种基于物理的新型统计方法，用于估计极端的次数沉淀回报水平。提出的模型，依赖于温度依赖的非反应统计模型（TENAX），基于一个简约的非固定和非反应理论框架，以企业的温度为例，以物理固定的方式将其作为协变量。我们首先解释理论并提出tenax模型。使用来自Switzer- Land的几个站点的数据作为案例研究，我们证明了该模型重现亚小时降水返回水平以及某些观察到的极端沉淀的特性。然后，我们插图如何利用该模型在未来温暖的气候中仅基于潮湿的日子的气候模型的投影以及预见的降水频率变化的情况下，在未来温暖的气候下进行了极端的降水量变化。
生物学和人类的社会和性行为
我们将共同探索一种强大的，简约的，可普遍的人类进化论理论，显然成功地结合了自然和社会科学。这种理论观点已被称为“社会胁迫理论”。与以前的所有理论不同，社会胁迫理论为我们提供了一个完整的，可检验的图片，说明了人类如何以及为什么通过自然选择的过程才发展成为一种彻底的新动物。这种理论命令反过来又为人类生活的许多不同方面提供了意想不到的新见解。除其他外，我们将了解为什么除了其他动物的能力之外，我们还具有如此扩展和复杂的沟通（包括言语）；为什么人类能够将地球转变为我们已成为的主要物种？以及为什么我们以如此强大的道德意义来实现生活。这种方法还为我们提供了人类社会行为及其逻辑的理论。对我们行为的理解使我们深入了解了我们历史的细节，更重要的是我们目前的状况，包括我们目前面临的科学，经济，社会和政治问题。您准备加入下一代社区问题解决者。对自然选择对人类过去和现在的影响有了新的理解，这对人类未来的新颖力量赋予了新的力量。在概述中，本课程为成为人类的含义以及我们如何对我们共同的全球命运的命令提供了独特的见解。推荐课程预/共同条件：U3或U4（大三或高级）地位，以及以下一个：ANP 101，BIO 115，BIO 201，BIO 201，BIO 202或BIO 203
量子计算机时代的网络安全的未来
摘要：2022 年 8 月的第一周，全球密码学家正在努力应对今年的第二件大事。NIST（美国国家标准与技术研究所）经过 5 年的严格筛选，选出了四种后量子密码 (PQC) 算法，其中一种被比利时的一个团队破解。他们仅用 62 分钟和一台标准笔记本电脑就破解了 PQC 算法，并赢得了微软 50,000 美元的赏金。第一个大事发生在 6 个月前，当时另一位 NIST 决赛选手（Rainbow）被淘汰。不幸的是，这两种失败的 PQC 算法都可以在市场上买到。由于 82 个 PQC 候选算法中有 80 个未能通过 NIST 标准化过程，剩下的两种 PQC 算法的未来充其量也只是个疑问，这使得 NIST 为期 5 年的严格量子安全加密标准构建工作陷入危险。与此同时，迫在眉睫的量子威胁仍未得到缓解。现在是时候让我们退一步，重新审视问题的病因了。尽管最先进的计算机安全严重依赖于密码学，但它确实可以超越加密。本文分析了一种与加密无关的方法，这种方法可能使计算机具有抗量子性。零漏洞计算 (ZVC) 通过禁止所有第三方权限来保护计算机，这是大多数漏洞的根本原因。ZVC 消除了传统计算机多层架构的复杂性，并在芯片 (3SoC) 上构建了一个简约、紧凑的固态软件，该软件功能强大、节能，并且可能抵抗恶意软件和量子威胁。
经验证据和计算认知建模
了解人类驾驶员在与自动车辆（AV）相互作用中的行为可以帮助未来AV的发展。对这种行为的现有调查主要集中在一个情况下先验需要采取行动的情况，因为人类具有通行权。但是，即使未来的AV可能需要主动管理互动，即使它们具有对人类的途径，例如，人类驾驶员在接近的AV的前面左转。尚不清楚AVS在这种互动中如何表现以及人类对它们的反应。为了解决这个问题，在这里，我们研究了人类驱动因素的行为（n = 19），当在驾驶模拟器实验中与未构造的左转弯相互作用时。，我们在与执行微妙的纵向裸机操作的AV互动时测量了参与者决定的结果（GO或Ster）和时间安排，例如短暂减速，然后加速回到其原始速度。我们发现，参与者的行为对减速性敏感，但不是加速度的轻推。我们将获得的数据与人类决策的漂移扩散模型的几种变体进行了比较。最简约的模型捕获了数据，该数据假设了在到达时间和到固定决策边界的距离和距离上的动态信息的嘈杂集成，并具有对GO决策的初始积累偏见。我们的模型不仅说明了观察到的行为，还可以灵活地产生对人类对任意纵向AV动作的反应的预测，并且可以用于为未来的人类行为研究提供信息，并将此类研究的洞察力纳入用于AV交互计划的计算框架中。
用于分段线性降维的自适应潜在特征共享
线性高斯探索性工具（例如主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA)）广泛用于探索性分析、预处理、数据可视化和相关任务。由于线性高斯假设具有限制性，因此对于非常高维的问题，它们已被稳健、稀疏扩展或更灵活的离散-连续潜在特征模型所取代。离散-连续潜在特征模型指定依赖于数据子集的特征词典，然后推断每个数据点共享这些特征的可能性。这通常是使用关于特征分配过程的“富者得富”假设来实现的，其中词典试图将特征频率与其解释的总方差部分结合起来。在这项工作中，我们提出了一种替代方法，可以更好地控制特征到数据点的分配。这种新方法基于双参数离散分布模型，该模型将特征稀疏性和词典大小分离，从而以简约的方式捕获常见和罕见特征。新框架用于推导一种新型自适应因子分析变体 (aFA) 以及自适应概率主成分分析 (aPPCA)，能够在各种场景中灵活地发现结构和降低维度。我们推导出标准吉布斯采样以及有效的期望最大化推理近似，这些近似以更快的数量级收敛到合理的点估计解。所提出的 aPPCA 和 aFA 模型的实用性在特征学习、数据可视化和数据白化等标准任务上得到了证明。我们表明，aPPCA 和 aFA 可以为原始 MNIST 或 COLI-20 图像提取可解释的高级特征，或者在应用于自动编码器分析时
通过回归相对奖励
最初开发用于连续的控制问题，近端政策操作（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序的工作马，包括生成模型的微调。不幸的是，PPO需要多种启发式术才能实现稳定的收敛性（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确影响的敏感性而臭名昭著。作为回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简单地减少策略优化问题，以在政策方面将两个完成之间的相对奖励回归到提示中，从而实现了引人注目的轻量级实施。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清晰地合并离线数据，并扩展以处理我们在实践中经常看到的不及物优先偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于具有与PPO和DPO更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更有效。当微调Llama-3-8B - 教堂时，Rebel在Alpacaeval 2.0，MT-Bench和Open LLM排行榜中取得了出色的表现。可以在https://github.com/zhaolingao/rebel上找到叛军的实施，可以在https://huggingface.co/cornell-agi上找到由Rebel培训的模型。
通过MEG数据的张量分解
目的：识别电生理信号的信息特征对于理解脑发育模式很重要，其中诸如磁脑电图（MEG）等技术特别有用。然而，更少的关注是完全利用MEG数据的多层次性质来提取描述这些模式的组件。方法：MEG产量成分的张量因子化封装数据的多维性质，提供了简约的模型，从而识别潜在的大脑模式，以实现有意义的neu-ral过程汇总。为了满足对小儿队列研究有意义的MEG签名的需求，我们提出了一种基于张量的方法来提取多受试者MEG数据的发育特征。我们采用规范多核（CP）分解来估计数据的潜在时空组件，并将这些组件用于组级别的统计推断。结果：使用CP分解以及层次聚类，我们能够提取典型的早期和晚期延迟事件相关场（ERF）组件，这些磁场（ERF）组件是高分和低性能组的歧视性（P <0。05），与主要认知领域（例如注意力，情节记忆，执行功能和语言理解力）显着相关。结论：我们证明，MEG的基于张量的组级别统计推断可以产生对多维MEG数据的描述。此外，这些特征可用于研究健康儿童的脑模式和认知功能的群体差异。意义：我们提供了一种有效的工具，该工具可能直接从电生理测量中评估儿童发育状况和大脑功能有用，并促进认知过程的前瞻性评估。
满足多维自我：在创意艺术疗法和神经科学的界面上培养自我
在神经科学和心理学领域的交汇处进行有趣的探索是由了解“自我”及其心理治疗含义的神经基础的追求所驱动的。这些转化效果与独特的创意艺术疗法（CAT）以及它们与之相关的过程的属性和价值有关。自我被认为是一种多层复杂构造，包括身体和精神成分，主观 - 客观观点，空间和时间维度。神经科学研究，主要是功能性的大脑成像，提出了宪法，自我发展和经验的良好模型，阐明了自我的多个维度如何得到综合的层次结构大脑过程的支持。对艺术形式的心理治疗使用，产生美学体验和创造性过程，触摸并连接自我体验的各个层面，培养自我意识。目前的概念分析将描述并交织的神经机制和神经网络配置，建议含义持续的自我体验，其在心理病理学上的偏差以及对艺术的心理治疗使用的含义。将讨论有关脑功能的良好，简约和神经生物学上合理的预测性处理解释。将进一步描绘经验猫的认知态度，从而实现和促进世界上身体更新的自我模型的创造。将划定关系治疗遭遇的神经心理学影响，并通过交流的言语和非语言手段和审美经验来承认主体间的大脑同步。关于自我嵌套维度的神经科学，现象学和临床观点的识别和同化，基于关系治疗过程以及猫必须在养育，塑造和整合自我的前提上猫的神经塑性调节。
公司靠近科学生产
公共研究实验室通常被认为是新技术的重要组成部分。由于它们不主要是由像公司部门这样的直接促进动机驱动的，因此它们在产生当时由私人创新催化的科学知识中起着至关重要的作用。文献中有令人信服的证据表明，私人公司受益于学术研究。例如，Azoulay等人的研究。（2019）和Bergeaud等。（2022）表明，创新的公司通过加强其研发和产出，强调溢出的存在，对公共研究资金的转变做出反应。然而，由于它们的性质多样，追踪这些知识转移的性质是具有挑战性的，从分包和合资企业到正式讨论和研讨会的范围（请参阅Cohen等，2002； De Fuentes andDutrénit，2012年，以获取评论）。在本文中，我们评估了从法国大学到私营部门的潜在溢出，并在各种科学领域中表征了它们的异质性。为此，我们依靠并概括了Bergeaud等人引入的科学的近端度量。（2022） - 在评估公共研究资金计划的背景下。在特殊情况下，我们将潜在知识溢出的量度与行业的空间群体联系起来。我们显示了分隔公司和研究实验室的空间距离之间的强烈负相关关系及其科学距离。深入研究科学学科，我们发现这种模式在大多数领域中都存在，但是量的范围很大。Bergeaud等人引入的方法的主要新颖性。（2022）是其在“科学空间”中使用有关专利和学术出版物的简约数据集在“科学空间”中定位的能力。我们采用了他们的方法，并构建了一种衡量措施，以量化行业中我借鉴科学实验室生产的论文的可能性。该指标大写了学术期刊的广阔，异质和专业的范围，阐明了这两个典型出版物
纤维肌痛的管理：更新
革兰氏阴性细菌的外膜是化学和物理胁迫的障碍。内膜和外膜之间的磷脂转运已是深入研究的领域，在E中。大肠杆菌K-12，最近已证明它是由YHDP，TAMB和YDBH介导的，这些YHDP，TAMB和YDBH建议为phospholipid扩散提供疏水通道，YHDP和TAMB扮演主要角色。但是，YHDP和TAMB具有不同的表型，表明了不同的功能。尚不清楚这些功能是否与磷脂代谢有关。我们研究了由FADR的缺失引起的合成冷敏感，该降解是控制脂肪酸降解和不饱和脂肪酸产生和YHDP的转录调节器，但不是由ΔtambΔfadr或δfadr或δydbhΔfadr。tamb的缺失撤回δyhdpδfadr冷敏感性进一步证明了势类型与这些基因之间的功能多样化有关。δYHDPδFADR菌株在转移到非允许温度时，心脂蛋白的增加增加，而遗传降低的心磷脂水平可以抑制冷敏感性。这些数据还揭示了e中心磷脂合酶之间的质量差异。大肠杆菌，因为CLSA和CLSC的缺失抑制了冷灵敏度，但CLSB的缺失却没有。此外，增加的脂肪酸是对冷敏感性和遗传降低或通过补充油酸降低所必需的，这会抑制δyhdpΔfadr菌株的冷灵敏度。一起，我们的数据清楚地表明，YHDP和TAMB之间功能的多样化与磷脂代谢有关。尽管有可能间接调节效应，但我们赞成YHDP和TAMB具有差异化的磷脂传输偏好的简约假设。因此，我们的数据为基于YHDP和TAMB的丰度或活性的调节而响应变化条件的情况，为内膜和外膜的磷脂组成独立控制提供了潜在的机制。