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PTPT：通过多目标贝叶斯优化进行物理设计工具参数调整
摘要 — 在先进的集成电路设计中，与电子设计自动化 (EDA) 工具相关的物理设计流程起着至关重要的作用。大多数情况下，输入物理设计工具的参数主要是基于专家的领域知识手动挑选的。然而，由于技术节点的不断缩小以及参数组合所跨越的设计空间的复杂性，甚至再加上耗时的仿真过程，这种对物理设计工具参数配置的手动探索变得极其费力。在设计流程参数调整领域存在一些工作。然而，非常有限的现有技术探索了多个感兴趣的结果质量 (QoR) 指标（例如延迟、功率和面积）之间的复杂相关性并同时明确优化这些目标。为了克服这些弱点并寻求物理设计工具的有效参数设置，在本文中，我们提出了一个多目标贝叶斯优化 (BO) 框架，以多任务高斯模型作为替代模型。采用基于信息增益的获取函数依次选择工具模拟候选对象，以有效逼近帕累托最优参数配置。在 7 纳米技术节点下的三个工业基准上的实验结果证明了所提出的框架相对于前沿作品的优越性。
在鸦片罂粟
在罂粟中产生的苄基喹啉生物碱（偏倚）已证明可以治愈患有各种疾病的患者。因此，他们在草药制药行业中拥有不可或缺的地位。尽管采用了几种大规模生产偏见的方法，但罂粟仍然是唯一目的的平台。与植物中产生偏见相关的唯一缺点是它们的数量很少。因此，招募提高其水平的策略被认为是必要的。到目前为止使用的所有方法都可以增强最大两个偏差。因此，如果使用这些方法，则必须花费大量时间和预算来综合所有偏见。因此，对同时增加所有偏见内容的策略的开发在商业上更有效且节省时间，从而避免了解决每种化合物的生物合成途径的费力步骤。暴露于生物和非生物性引起的人，开发合成自动四倍体，旋转转录因子的过表达，形成人工质的代谢剂以及在Shikimate途径和miRNA中抑制基因的策略是将Opoppy poppy变成多功能性生产的策略，使其成为多功能的生产和群众的群体。最后三种策略从未应用于BIA生物合成途径。
PTPT：通过多物理设计工具参数调整...
摘要 — 在先进的集成电路设计中，与电子设计自动化 (EDA) 工具相关的物理设计流程起着至关重要的作用。大多数情况下，输入物理设计工具的参数主要是基于专家的领域知识手动挑选的。然而，由于技术节点的不断缩小以及参数组合所跨越的设计空间的复杂性，甚至再加上耗时的仿真过程，这种对物理设计工具参数配置的手动探索变得极其费力。在设计流程参数调整领域存在一些工作。然而，非常有限的现有技术探索了多个感兴趣的结果质量 (QoR) 指标（例如延迟、功率和面积）之间的复杂相关性并同时明确优化这些目标。为了克服这些弱点并寻求物理设计工具的有效参数设置，在本文中，我们提出了一个多目标贝叶斯优化 (BO) 框架，以多任务高斯模型作为替代模型。采用基于信息增益的获取函数依次选择工具模拟候选对象，以有效逼近帕累托最优参数配置。在 7 纳米技术节点下的三个工业基准上的实验结果证明了所提出的框架相对于前沿作品的优越性。
牲畜基因工程的现状和未来
由于各种原因，基因工程在牲畜中的应用是必要的，例如提高生产力和增强疾病耐药性和生物医学模型。总体而言，基因工程为农业和探索方面以及人类提供了好处。特别是，可以通过增强生长和提高的饲料转化效率来产生牲畜来提高生产率。此外，疾病抗性模型的应用阻止了传染病的传播，从而减少了对治疗的需求，例如使用抗生素；因此，它促进了牛群的整体健康，并减少了意外的经济损失。生物医学的应用可能是理解特定牲畜疾病并通过开发和测试新疫苗，人类生理学的研究，例如人类代谢或免疫反应，以及新植物种植园模型的研究和开发来理解特定的牲畜疾病并改善人类福利的宝贵工具。基因工程技术一直在不断发展，从随机，耗时和费力的方法到特定，节省时间，方便和稳定的方法。本文回顾了基因工程技术开发的总体趋势及其在有效生产基因牲畜生产的应用中，并提供了美国食品和药物管理（FDA）在人类中应用的技术示例。[BMB报告2024; 57（1）：50-59]
使用CRISPR-CAS9，单链DNA寡核苷酸和原生质体再生
基因组编辑需要将DNA序列插入特定位置。涉及定期间隔短的短文重复序列（CRISPRS）和CRISPR相关（CAS）蛋白质的方案依赖于同源性维修，需要费力的矢量构造，并且效率低。DNA寡核苷酸可以通过非同源末端连接用作靶向插入的供体。我们的简单协议通过使用聚乙烯乙二醇将非修饰的单链DNA DNA寡核苷酸和CRISPR-CAS9核糖核蛋白输送到原生质体中，从而消除了对昂贵的设备和矢量结构的需求。，我们在烟草本尼亚娜纳（Nicotiana Benthamiana）中实现了高达50.0％的靶向插入频率，而无需抗生素选择即可快速循环胸腺橄榄石。使用每个同源臂中包含27 nt的60 nt供体，22个再生植物中有6个显示出靶向插入，其中1个包含6 bp Eco RI位点的精确插入。全基因组测序表明，DNA仅插入靶向位置，遗传分析表明，插入到下一代的插入序列。
评估具有生成AI
编程技能通常是通过完成各种动手练习来发展的。这些编程问题可以与学生的兴趣和文化背景相关。教育心理学的先前研究表明，练习的情境个性化刺激了学习者的情境兴趣，并积极影响他们的参与。但是，为学生创建各种各样且全面的编程练习是为计算机科学教育者来说是一项耗时且费力的任务。先前的研究表明，大型语言模型可以在概念和上下文相关的过程中生成。因此，它们提供了自动产生个性化编程问题以适应学生互动和需求的可能性。本文报告了在选修课编程课程中进行的用户研究，其中包括使用GPT-4创建的具有文本个性化的编程练习。学生和作者都评估了练习的质量。此外，这项工作还调查了学生对创建的练习及其与系统的互动的作品。结果表明，GPT-4产生的练习质量通常很高。更重要的是，参与者发现他们参与其中和有用。这表明AI生成的编程问题可能是对介绍性编程课程的值得补充的，因为它们为学生提供了几乎无限的实践材料库，适合其个人兴趣和教育需求。
plancollabnl：利用大型语言模型在人机合作中的自适应计划生成
摘要 - “嘿，机器人。让我们整理厨房。顺便说一句，我今天有背痛”。机器人系统如何从此抽象目标和代理条件中使用适当的任务分配的共享计划来设计共享计划？为此目的，已经对经典的AI任务计划进行了规定，但它涉及对不灵活的计划问题的繁琐定义。大型语言模型（LLM）通过自然语言（NL）的知识提取了机器人决策的有希望的概括能力。但是，将NL信息转换为受约束的机器人域仍然是一个挑战。在本文中，我们使用LLM作为NL信息和结构化的AI任务计划问题之间的翻译，以人为机器人的协作计划为目标。LLM生成了计划问题中编码的信息，包括从NL抽象目标中得出的特定子目标，以及基于NL代理条件的子距离分配的建议。在许多目标和代理条件下评估了框架，Plancollabnl，结果表明在大多数情况下都可以找到正确和可执行的计划。使用此框架，我们打算为HRC计划的生成增加灵活性和概括，从而消除了对受限计划问题和代理模型的手动和费力定义的需求。
人工智能对印度的影响
很多以前与成功经营企业相关的费力且劳动密集型的工作正在被人工智能自动化，这正在迅速改变零售业。零售店的人工智能应用程序可以帮助企业通过可视化各种定价策略的可能影响来为其产品定价。为此，系统会收集有关其他项目、促销活动、销售数字和其他数据的信息。该研究的目的是了解人工智能对零售业的影响。在印度安得拉邦维杰亚瓦达，研究考虑了来自不同零售企业的 145 个样本。调查中同时使用了原始数据和二手数据。使用因子分析对研究进行了评估。数据研究表明，大多数受访者都知道人工智能在印度零售业中的使用。研究还指出，大多数零售机构都在其商业模式中使用人工智能。人工智能在印度零售业的订单处理、运输和库存管理方面尤其有用。研究还发现，大多数零售业主都意识到人工智能对其业务的影响，并且他们正在其商业模式中实施人工智能技术，以满足行业不断变化的需求。关键词：人工智能、机器学习、自动化、零售、商业 1. 介绍
使用机载激光雷达探测和绘制喀斯特天坑
16. 摘要 本研究的重点是使用机载激光雷达 (LiDAR) 数据探测塌陷灾害。前提是塌陷，特别是靠近交通基础设施资产的塌陷，可能会对基础设施资产造成重大损害，因此，能够准确、快速地探测到它们至关重要。然而，使用传统的地面观测方法勘测塌陷既昂贵、耗时、费力又不安全。本研究项目专注于开发准确、快速的基于机载激光雷达的塌陷探测和测绘方法，并将技术转让给交通工程师进行实施和劳动力开发。项目团队还确定了实施国家级塌陷灾害管理系统 (SHMS) 的最佳实践。此外，还为专业教育和培训开发了基于机载激光雷达的塌陷探测和测绘指南。激光雷达探测现有塌陷的有效性受到的关注非常有限。大多数基于 LiDAR 的天坑检测研究都假设基于形态学的表面特征提取方法可以有效检测天坑，因为它们具有几何特性——天坑是地球表面的椭圆形凹陷。然而，由于地形各异，天坑的大小、形状和外观各不相同，这给进一步改进检测带来了更大的挑战
使用正射影像和激光雷达数据进行基于对象的土地覆盖分类
基于遥感数据的图像分类是自动制图研究的主要领域。随着城市发展的加快，迫切需要更新地理数据库。城市地区土地覆盖类型的自动制图是遥感领域最具挑战性的问题之一。传统的数据库更新费时费力，通常通过人工观察和目视解译进行，为了提高效率和准确性，数据收集和提取方面的新技术越来越必要。本文研究了一种基于正射影像和激光雷达数据（单独和组合）的基于对象的决策树分类。成功提取了四种土地覆盖类型，即森林、水体、空地以及建筑物。基于正射影像的分类准确率为 89.2%，基于激光雷达数据的分类准确率为 88.6%，获得了令人满意的结果。激光雷达数据和正射影像都显示出足够的能力来单独对一般土地覆盖类型进行分类。同时，正射影像和激光雷达数据的组合显示出显著的分类结果，准确率为 95.2%。整合数据的结果显示出非常高的一致性。与单独使用正射影像或激光雷达数据的过程相比，它降低了土地覆盖类型判别的复杂性。此外，还进行了另一种分类算法，支持向量机（SVM）分类。比较