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b' 在示例 13.1 的解决方案中，第二行应为：但是，64QAM OFDM 信号表现出...。最后一句应为：82-dBm PSK OFDM 信号具有大致相同的行为。请注意，此校正会影响此示例之后的增益计算。'
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神经炎症：正常衰老和与年龄相关的神经退行性疾病之间的紧密线恐怖行为和行人行为
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发育过程中的温度会影响神经元与果蝇行为之间的连通性，研究表明
在他们的研究中，科学家专注于果蝇的嗅觉电路，因为嗅觉决定了这些苍蝇的重要行为模式，对于它们的生存至关重要。他们发现，昆虫在p阶段暴露于昆虫的温度不仅对脑发育，而且对气味驱动的行为有影响。
因果关系间神经调节促进中风中的突触和神经行为抑制
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本发布于2025年3月11日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.10.25323712 doi：medrxiv preprint
生成代理社会可以模拟人类行为并为公共卫生政策提供信息？疫苗犹豫的案例研究
我们可以模拟一个用发电的代理人模拟人类行为的沙盒社会，从而减少对实际人类试验评估公共政策的过度依赖？在这项工作中，我们研究了使用疫苗犹豫，将与健康相关的决策模拟的可行性定义为尽管有疫苗接种服务的可用性，但作为案例研究，被定义为延迟接受或拒绝疫苗的可行性（Macdonald，2015年）。为此，我们引入了V ac S IM 1框架，其中100种由大型语言模型（LLMS）提供动力的生成代理。v ac s im模拟了通过以下步骤模拟VACINE政策结果：1）根据人口普查数据实例化具有人口统计信息的代理商； 2）通过社交网络连接代理商，并建模疫苗态度，这是社会动态和与疾病相关的信息的函数； 3）设计和评估各种旨在减轻疫苗犹豫的公共卫生干预措施。为了与现实世界的结果保持一致，我们还引入了模拟热身和态度调节以调整药物的态度。我们进行了一系列评估，以评估各种LLM模拟的可靠性。实验表明，诸如Llama和Qwen之类的模型可以模仿人类行为的各个方面，但也突出了现实世界的一致性挑战，例如与人口统计学特征的不一致的响应。对LLM驱动的模拟的这种早期探索并不意味着作为确定的政策指导；相反，它是采取行动检查政策制定的社会模拟的呼吁。
监测行为不当的推理模型和促进混淆的风险
减轻奖励黑客攻击 - 由于其学习目标中的缺陷或错误的特征，AI系统的表现不佳 - 在构建有能力且一致的模型方面面临着一个关键的挑战。我们表明，我们可以通过使用另一个观察模型的经验链（COT）推理的LLM来监视诸如OpenAI O3-Mini之类的前沿推理模型，例如OpenAI O3-Mini。COT监视可以比单独监视剂的动作和输出更有效，我们进一步发现，比O3-Mini（即GPT-4O）弱的LLM可以有效地监视更强大的模型。因为COT监视器可以有效地检测漏洞，因此自然要问是否可以通过将COT监视器直接纳入代理商的训练目标来抑制这些漏洞。我们表明，将COT监测器集成到强化学习奖励中确实可以在低优化制度中产生更有能力，更一致的代理，但我们发现，通过过多优化，代理商学习了混淆的奖励黑客攻击，将其隐藏在COT中，同时仍然表现出很大的奖励奖励率。由于很难分辨出COTS何时变得混淆，因此可能有必要通过不直接将强大的优化压力直接施加到经营链上来缴纳可监视性税，从而确保COTS保持可监视且可用于检测未对准的行为。
个性化用于量化神经行为护理脑自动调节的压力反应指数
摘要 - 目的：压力反应性指数1（PRX）是评估神经严重护理中脑自动卵形2的常见指标。这项研究旨在通过4个个性化PRX算法（PPRX）5的开发和理想的超参数鉴定来提高PRX的3个临床实用性。6方法：使用来自TrackTBI数据集的创伤性脑8损伤患者的Simu-7和多模式监测数据对算法误差进行了定量。使用误差和生理量之间的线性重新介绍，心脏10率被确定为造成PRX误差的潜在原因。通过将PRX平均为12衰老到心跳来开发11个PPRX方法。标准13 PRX算法的理想超参数识别为最小化算法14误差。15结果：PRX算法对HY-16个Perparameter和患者变异性高度敏感。错误与患者心率密切相关。通过将PRX参数化至18个心跳，PPRX方法可显着降低对患者变异性和超参数20选择的19个敏感性，同时也降低了噪声。在标准PRX 21算法中，平均为10秒的窗口和相关的40个样本的22个窗口导致总体23个错误最低。24结论：个性化的PRX增强了鲁棒性25和大脑自动调节估算的准确性-26
算法监视与自我行为：监管限制...
Amaka，年轻的黑客和DeepMask专家是Kai-Fu Lee和Chen Qiufan的众神的虚构人物。这个故事发生在湖泊中 - 被称为“非洲西部硅谷”，这是一种包裹在未来派和反乌托邦场景中的巨大，面部识别摄像头会自动收取公共交通率[1]，清洁机器人在街道上流通，人们可以与户外互动。为了避免征收关税的支付，最重要的是，阿马卡戴上了3D面具，以绕过识别算法的识别算法，这使湖泊成为一个泛滥的物种，使米歇尔·福考（Michel Foucault）的世界融合了米歇尔·福考（Michel Foucault（Watch and Punish））和乔治·奥威尔（George Orwell）（1984年），并在数字生态系统中脱颖而出。
机器学习揭示了钯氧化中的隐藏复杂性，阐明了催化剂行为
通过将APE与机器学习的原子间电位（MLIP）整合在一起，研究人员将其应用于钯表面的早期氧化，这是污染控制的关键系统。当应用于钯表面的早期氧化（用于减少排放量的催化转化器中的关键材料）时，APE发现了近3,000种过程，远远超过了传统KMC模拟的能力。这些发现揭示了在催化中类似于分子过程的时间尺度上发生的复杂原子运动和重组过程。