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能源社区利益公平分配的最优分配方法
自 2018 年欧盟 RED II 指令引入能源社区以来，能源社区一直是分布式光伏系统的关键主题。然而，参与者之间的经济效益分配和能源社区最佳组成的评估仍有待充分了解。本文提出了一种基于参与者对系统的贡献在参与者之间进行效益最优分配的方法。该方法将与其他可能的分配方法进行比较，为实现这一目标，我们将使用一个考虑能源交换和经济支出的能源社区模型。该模型是基于单目标优化方法的线性规划模型。用户对社区的经济贡献可以通过连续优化来量化。能源社区的组成会影响优化结果以及每个用户的贡献：组成越多样化，参与者的总有效贡献就越高，所分析案例研究中的总体收益从最低到最高的异质性增加了 12%。在后一种情况下，用户的贡献也不同，他们的贡献经过测量，范围在 10% 到 97% 之间。
4级MI-EEG信号产生和识别CVAE-GAN
摘要：随着脑电图（EEG）测量人脑的实时电子学的能力（EEG），所有人都知道，信号处理技术，尤其是深度学习，可以为学习提供新颖的解决方案，也可以优化从EEG信号中优化鲁棒表示。考虑到有限的数据收集和受试者测试期间的浓度不足，必须使用脑库界面（BCI）系统的潜在最终用户获得足够的训练数据和有用的功能。在本文中，我们将一个条件变分的自动编码器网络（CVAE）与生成的对抗网络（GAN）结合在一起，用于从EEG脑信号中学习潜在表示。通过更新馈送到产生的生成模型中的细胞调整参数，我们可以在特定类别下合成脑电图信号。我们采用了一个编码器网络来获得脑电图信号的分布式样本，并应用了一种对抗性学习机制来连续优化发生器，歧视器和分类器的参数。采用CVAE以更大的近似于实际样本类的调整。最后，我们证明了我们的方法具有统计和功能匹配的优势，以使训练过程更快，更稳定，并通过数据增强来解决深度学习应用程序中小规模数据集的问题。我们提出的CVAE-GAN方法生产的增强培训数据集显着增强了MI-EEG识别的性能。
一种用于 QSAR 特征选择的改进型人工蜂群
摘要：定量结构-活性关系 (QSAR) 旨在将分子结构特性与相应的生物活性关联起来。机会相关性和多重共线性是生成 QSAR 模型时经常遇到的两个主要问题。特征选择可以通过删除冗余或不相关的分子描述符来显著提高 QSAR 的准确性和可解释性。人工蜂群算法 (ABC) 模仿蜜蜂群的觅食行为，最初是为解决连续优化问题而提出的。它已应用于分类的特征选择，但很少用于回归分析和预测。本文使用二元 ABC 算法来选择 QSAR 中的特征（分子描述符）。此外，我们提出了一种改进的基于 ABC 的 QSAR 特征选择算法，即 ABC-PLS-1。交叉和变异算子被引入到已聘用蜜蜂和旁观蜜蜂阶段来修改每个解决方案的几个维度，这不仅节省了将连续值转换为离散值的过程，而且还减少了计算资源。此外，提出了一种新的贪婪选择策略，即选择准确率更高、特征更少的特征子集，有助于算法快速收敛。使用三个QSAR数据集对所提算法进行了评估。实验结果表明，ABC-PLS-1在准确率、均方根误差和所选特征数量方面优于PSO-PLS、WS-PSO-PLS和BFDE-PLS。此外，我们还研究了在跟踪回归问题时是否实施侦察蜂阶段，并得出了一个有趣的结论：在处理低维和中维回归问题的特征选择时，侦察蜂阶段是多余的。
通过精确的序列插入或替换生成耐除草剂和矮小的水稻生殖
精确的序列插入或植物中的替代在技术上具有挑战性，但在农作物育种中至关重要，因为许多农艺性状都受DNA碎片变化的影响。尽管已连续优化了素数（PE）以改善练习剂（Jiang etal。，2022; li etal。，2022a，b; Zong et al。，2022），但对于靶向插入或更换长时间的靶向插入还是不明显的。Similar strategies, twinPE (Anzalone et al ., 2022 ) and GRAND editing (Wang et al ., 2022 ), in which a pairofPEguideRNAs(pegRNAs)arepartially complementarytoeach other in their reverse transcriptase template (RTT) but are not homologous to the genomic sequences, were recently developed to facilitate longer sequence insertion (Figure 1a ).HPPD抑制剂除草剂（例如B-三酮）有效地控制出现的抗性杂草。水稻中的HIS1基因赋予了对三酮除草剂的广谱耐药性，而在Triketone敏感的Indica品种中发现了功能失调的HIS1等位基因（Maeda等，2019）。A genetic survey for 631 Indica varieties commonly used in rice breeding revealed that the 28-bp deletion is widely distributed, including 50.7% 3-line restorers, 40.7% 2-line restorers and 18.1% conventional varieties (Lv et al ., 2021 ), which causes a huge risk for applying HPPD-inhibitor herbicides in Indica rice cultivating area.s1035是一种精英常规的Indica品种，由于HIS1的28 bp缺失，对Triketone敏感。PE和大编辑策略已被测试以插入28 bp
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。
课程大纲第三年 CSE(AI) V & VI 学期..pdf
课程目标：1. 介绍各种数学概念和模型，并提供实施这些模型所需的技能。2. 对各种数值和数据进行批判性评估。3. 培养对非确定性问题建模的设计技能。预期课程成果：1. 展示对数据科学中与线性代数、概率和微积分相关的基本数学概念的理解并运用它们。 2. 应用线性模型进行回归，使用线性模型进行分类 3. 采用核模型、SVM 和 RVM 4. 将问题概念化为图模型、混合模型，并使用估计最大化算法进行分析 5. 用说明性例子进行演示 PCA 单元：1 线性代数 3 小时 矩阵、求解线性方程、向量空间、线性独立性、基和秩、线性映射、仿射空间、范数、内积、正交性、正交基、函数内积、正交投影 单元：2 矩阵分解 4 小时 行列式和迹、特征值和特征向量、Cholesky 分解、特征分解、奇异值分解、矩阵近似 单元：3 向量微积分 4 小时 单变量函数的微分、偏微分和梯度、向量值函数的梯度、矩阵的梯度、计算梯度的有用恒等式、反向传播和自动微分、高阶导数、线性化和多元泰勒级数。单元：4 概率、分布和优化 4 小时 概率空间的构建、离散和连续概率、求和规则、乘积规则和贝叶斯定理、汇总统计和独立性、高斯分布、共轭和指数族、变量变换/逆变换、连续优化、使用梯度下降的优化、约束优化和拉格朗日乘数、凸优化单元：5 数据模型 4 小时 数据、模型和学习、经验风险最小化、参数估计、概率建模和推理、有向图模型、模型选择