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不同地球物理方法在探测中的分析...
摘要：这项研究涉及四种地球物理方法的应用和分析（电阻率断层扫描，微重力，磁性，M.A.S.W.）用于在受控场地条件下检测隧道。Resistivity断层扫描为目标和近表面地质形成提供了令人满意的信息。偶极偶极子和杆偶极是检测到的空隙的最合适的阵列，尤其是当后来的前向前和逆转测量值时。耗时且费力的微重力方法适用于隧道的描述。先验信息对于微重力数据的反转是必需的。从表面波的多通道分析中得出的伪部分显示了两个地质层，并成像了浅平滑的异质性，归因于地下目标。但是，由于较低的横向分辨率，目标限制并未很好地定义。由于目标和宿主岩之间的磁化敏感性增加，梯度磁方法可以准确地描述隧道。当目标是当代人制造的结构时，通常会满足这种情况。
纳米技术在植物基因工程中的新兴作用
鉴于气候变化和人口增长压力，通过基因工程来提高植物的能力至关重要。当前的操作方法费力且依赖于物种，这限制了农业和分子农业的发展。因此，需要新的方法和工具来扩大可转化物种的范围并提高转化的通量。纳米技术彻底改变了微生物和动物系统中的传递、传感和成像，但它在植物中的应用仍然很少。然而，已经出现了用于植物基因操作的纳米介导传递的报道，包括直接生殖系编辑以及质体和线粒体基因组修饰。在这里，我们回顾了纳米技术在植物基因操作中的应用，包括用于传递基因货物的纳米载体的开发和纳米介导植物再生的进展。特别关注了解纳米载体合理设计的结构-功能关系，以及这些发展如何催化植物生物技术应用中核酸和蛋白质传递的进展。
从大语言模型反馈中对强化学习的奖励分析
正确的奖励模型规范是增强学习的众所周知的挑战。手工制作的奖励功能通常会导致效率低下或次优政策，并且可能与用户值不符。从Human Feffack中学习的强化学习是一种成功的技术，可以减轻此类问题，但是，人类反馈的收集可能会很费力。最近的著作已从预先训练的大语言模型而不是人类中征求反馈，以减少或消除人类的努力，但是，在存在幻觉和其他错误的情况下，这些方法会产生较差的表现。在本文中，我们研究了从大语言模型反馈中进行强化学习的优点和限制，并提出了一种简单而有效的方法，用于征求和将反馈作为基于潜在的塑造功能。我们从理论上和经验上表明，与先前的工作相比，我们的方法会导致更高的政策回报，即使有重大的排名错误，并消除了对奖励功能进行复杂后处理的需求。
通过语言模型增强的靶向分子生成增强的增强学习
开发新药是费力且昂贵的，要求大量的时间投资。在这项研究中，我们引入了一种创新的De-Novo药物设计策略，该策略利用了语言模型为特定蛋白设计有针对性的药物的能力。使用近端政策优化（PPO）采用加固学习（RL）框架，我们重新确定了模型以获取为量身定制的蛋白质目标的药物的策略。我们的方法集成了复合奖励功能，结合了药物目标相互作用和分子有效性的考虑。在进行RL调整后，我们的方法表明了令人鼓舞的结果，分子有效性，相互作用的效率和关键化学性能的产生显着提高，可在分子体重（MW）和4.47的二十五（QED）上获得65.37的量化药物（QED）的定量估计（321.55），以及4.47的作品（MW）和4.47的作者。此外，在产生的药物中，只有0.041％的人不显示新颖性。
基于无人机的公共安全及搜救物联网系统...
摘要。无人机具有可信赖的可访问性、应用灵活性、快速响应和低延迟以及易于部署以完成艰巨任务等特点。更好的是，随着互联网技术随着时间的推移而得到巨大改进，多架无人机可以连接并形成物联网 (IoT) 系统。在本文中，我们提出了一种基于多架无人机的物联网系统，这些无人机相互连接，从而自动监控并在各种情况下承担责任。公共安全是无人机的重要应用，其中无人机可以配备高清摄像头、人脸识别系统和非致命武器，从而监控和应对紧急情况。搜索和救援长期以来一直是一项耗时费力的工作，但借助配备 GPS 定位模块和热传感器的搜索无人机，可以有效地进行搜索和救援任务，而无需考虑光线和障碍物。蜂窝和 Wi-Fi 信号的有限覆盖范围有时会限制人们的工作。借助无人机基站，这不再是问题，可以单独部署，从而扩大信号覆盖范围。通过分析这三种场景和相关技术，我们表明所提出的基于无人机的物联网系统的性能是有帮助的。
用于有机激光发现的材料加速平台
传统材料的发现是一个费力且耗时的过程，从最初构思到商业化可能需要几十年的时间。材料加速平台的最新发展有望通过结合机器学习的实验自动化来加速材料发现。然而，化学领域的大部分自动化工作都集中在合成和化合物识别上，而综合目标特性表征则受到较少的关注。在这项工作中，引入了一个自动化平台，用于发现作为有机半导体激光器增益介质的分子，这是传统方法面临的一个挑战。该平台包括自动化的乐高式合成、产品识别和光学表征，可以以完全集成的端到端方式执行。使用此工作流程筛选有机激光候选物，发现了八种有机激光器的潜在候选物。测试了四种分子在薄膜器件中的激光阈值，并找到了两种具有最先进性能的分子。这些有希望的结果显示了自动合成和筛选在加速材料开发方面的潜力。
蛋白质特异性de的变压器神经网络...
蛋白质靶标的药物发现是一个非常费力，漫长且昂贵的过程。机器学习方法，尤其是深层生成网络可以大大减少开发时间和成本。然而，大多数方法意味着蛋白质粘合剂的先验知识，其物理化学特征或蛋白质的三维结构。这项工作中提出的方法生成具有预测能力结合靶蛋白的新分子，仅依靠其氨基酸序列。，我们将靶标特异性药物设计视为氨基酸“语言”和简化分子输入线进入系统表示分子的转化问题。为了解决这个问题，我们应用了变压器神经网络体系结构，这是一种序列转导任务的最新方法。变压器基于一种自我发项技术，该技术允许按顺序捕获项目之间的远程依赖性。该模型具有结构性新颖性的逼真的多样化化合物。药物发现中使用的计算出的物理化学特性和常见的指标属于合理的药物相似的值范围。
探索机器学习在展览布局中的应用......
博物馆展览空间布局的持续改进，使参观者在与展品互动时，能够保持较高的参与度，获得参观收益。博物馆展览空间的布置工作是一项复杂、成本高、耗时费力的手工工作。建立定制化的展览空间布局推荐方案，为博物馆工作人员提供展厅配置框架，提高展览布局效率，是十分必要和必要的。根据博物馆互动体验模型，我们提出从参观者行为、展品角色、空间布局三个维度，有助于寻找展览布局的情感化、体现化程序和物理原理。另一方面，人工智能的机器学习技术已广泛应用于许多专业领域（如诊断、监测、预测、分类、解释、调度）。根据展览布局的属性和机器学习方法的特点，我们认为机器学习是一种非常有潜力且强大的方法，可以根据先前的布局知识建立定制的展览布局推荐方案，值得在未来的研究中开发和实施。
考虑植物抗病性的基因组方法
基因组学方法已成为了解植物抗病性和改善作物保护的关键。培育抗病植物的传统方法既缓慢又费力。随着基因组技术的进步，研究人员现在可以在分子水平上探索植物抗病性，从而更快地识别抗性基因并更好地管理植物疾病。这一转变为提高作物的抗病能力和保护全球粮食安全开辟了新的机会。植物已经进化出复杂的免疫系统来抵御包括细菌、真菌、病毒和线虫在内的病原体。植物免疫系统通过两种主要机制运作：病原体相关分子模式 (PAMP) 触发的免疫 (PTI) 和效应物触发的免疫 (ETI)。PTI 是第一道防线，涉及识别病原体的一般特征，例如细胞壁成分。另一方面，ETI 更具特异性，涉及检测病原体分泌的特定蛋白质，称为效应物。对这些效应物的识别会导致更强烈的免疫反应，包括感染部位的细胞死亡，以限制病原体的传播。
使用语言的简历分析和解释
人力资源部门（HR）部门的招聘和招聘过程通常是费力的，耗时的，容易出现偏见。语言，逻辑和机器学习（LLM）技术的出现为精简和增强这些操作提供了有希望的途径。本研究论文介绍了创新的基于LLM的人力资源流程优化应用程序，旨在通过利用自然语言处理，机器学习和分析来彻底改变人力资源过程。该应用程序与现有的人力资源系统和工具无缝集成，旨在提高人力资源操作中的效率，有效性和决策。关键功能包括职位描述评估，简历排名，自动化电子邮件通知，筛选问题生成，第一轮访谈支持和增强的沟通渠道。通过此应用程序，组织可以优化其人力资源流程，减少体力劳动并提高整体员工经验。本文对应用程序的方法，功能，收益，集成功能，挑战和未来方向进行了深入的探索，突出了其在数字时代改变人力资源实践的潜力。