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递归编辑通过重新定位不想要的结果来改善同源指导的维修
CRISPR-CAS诱导的同源指导修复（HDR）可以通过外源供体模板安装广泛的精确基因组修饰。然而，HDR在人类细胞中的应用通常受到差异差的效率阻碍，这是由于偏爱易于容易产生的途径而产生短插入和缺失的途径。在这里，我们描述了递归编辑，这是一种HDR改进策略，该策略有选择地重新制定不希望的Indel结果，以创造更多的机会来生产所需的HDR等位基因。我们介绍了一个名为Retarget的软件工具，该工具可以使递归编辑实验的合理设计。在单个编辑反应中，使用重编设计的指南RNA，递归编辑可以同时提高HDR效率并减少不希望的indels。我们还利用重新定位来生成数据库，以特别有效地递归编辑位点，以内源性标记蛋白质并靶向致病性突变。递归编辑构成了一种易于使用的方法，而没有潜在的细胞操作，也很少增加实验负担。
通过递归自我...
作为AI功能，越来越多地超过了人类在复杂任务中的水平，当前的一致性技术在内，包括SFT和RLHF在确保可靠的监督方面面临着基本挑战。这些方法依赖于直接的人类评估，并且当AI输出超过人类认知阈值时变得站不住脚。应对这一挑战，我们探讨了两个假设：（1）对批评的行为比批评本身更容易，从而扩展了广泛认可的观察，即验证比批评本身是一种专业的一代形式，而对cripique领域来说比生成更容易。 （2）这种难度关系被递归地持有，表明当直接评估是不可行的，进行高阶的文献（例如，对批评批评的批评）提供了更可拖延的监督途径。考试这些假设，我们在多个任务中执行人类，人类和AI-AI实验。我们的结果表明，支持这些假设和表达的令人鼓舞的证据表明，递归自我批判是可扩展监督的有前途的方向。
所有的递归亚型
递归类型和有限的量化是许多现代编程语言中的突出特征，例如Java，C＃，Scala或打字稿。不幸的是，过去显示递归类型，有限的定量和亚型之间的相互作用在过去是有问题的。因此，定义一个结合这些特征并具有理想特性的简单基础演算，例如可确定性，亚型的传递性，保守性以及声音和完整的算法配方是长期的挑战。本文显示了如何在称为𝐹𝐹≤的新微积分中使用ISO回复类型扩展。𝐹≤是一种众所周知的多态演算，具有有界定量的限制。在𝐹𝐹≤中，我们添加了ISO恢复类型，并使用最近提出的名义展开规则来相应地通过ISO恢复亚型扩展了亚型关系。此外，我们还使用所谓的结构折叠/展开规则来打字，这是受Abadi，Cardelli和Viswanathan（1996）提出的结构展开规则的启发。结构规则为文献中更传统的折叠/展开规则增添了表达能力，它们可以实现其他应用程序。我们提出了几个结果，包括：类型的声音；传递性；超过𝐹≤的保守性；以及𝐹≤的声音和完整的算法公式。我们研究了两个变体𝐹≤。第一个使用核的扩展（一种众所周知的可决定变体𝐹≤）。此扩展名接受等效而不是相等的界限，并显示出可以保留可决定的亚型。第二个变体采用全𝐹≤规则进行有限的定量，并且具有不可确定的亚型。此外，我们还研究了𝐹𝐹的内核版本的扩展名，称为𝐹𝜇≤≥≥报，具有相交类型和下限定量的形式。来自𝐹𝐹内核版本的所有属性都保留在𝐹𝜇≤≥。本文中的所有结果均已在COQ Theorem Prover中形式化。
开发用于检测被困的递归机器学习模型
在全球范围内和不同频率下，发生了许多天然灾难，包括地震，火灾事故，野火，洪水，海啸和火山活动。这些事件导致建筑物和其他人造基础设施崩溃。在紧急情况下寻找和定位受害者是最艰巨的任务之一，尤其是当受害者被埋葬在碎片下时。必须在现代发展救灾技术。即使已经以生命体征，图像和信号处理以及基于机器学习的救灾技术进行了进步，但必须做更多的工作，尤其是在像非洲这样的地区经常发生建筑物倒塌的地区。这项工作使用非视线（NLOS）人类检测信号数据集来改善建筑物崩溃后的分类和本地化。循环。这项工作使用非视线（NLOS）人类检测信号数据集来改善建筑物崩溃后的分类和本地化。已经检查了23,552个实例后，使用递归特征消除（RFE）实现了尺寸的降低。减少的数据集的支持向量机（SVM）分类产生的精度为82.76％。使用尖端方法的比较评估显示了所提出的方法的成功程度；这些方法改善了搜索和救援（SAR）操作的理论基础和实际应用。关于结构崩溃后受害者预测，认同和本地化的实际方法，这些发现对搜救（SAR）团队具有重要意义。
语言模型可以处理递归嵌套的语法结构吗？比较模型和人类的案例研究
我们应该如何比较语言模型（LMS）和人类的能力？在本文中，我从比较心理学到这些比较中的挑战。i的重点是案例研究：递归嵌套的语法结构的处理。先前的工作表明，LMS无法尽可能可靠地处理这些结构。但是，为人类提供了指令和大量培训，而LMS则进行了零射击。i因此更加匹配评估。提供一个简单提示的大型LM（比人类培训的含量要少得多），即使在更深厚的嵌套条件下，LMS也比人类测试更深切的条件。此外，提示的效果对提示中使用的特定结构和词汇量是强大的。最后，重新分析现有的人类数据表明，人类最初可能不会在困难的结构上执行以上机会。因此，当对比较评估时，大的LMS确实可以像人类一样可靠地递归嵌套的语法结构。此案例研究强调了评估方法中的差异如何混淆语言模型和人类的比较。我通过反映了比较人类和模型能力的更广泛挑战，并突出了评估认知模型和基础模型之间的重要区别。
在动态环境中递归可行的缩小 - 摩尼子MPC保证保证
在本文中，我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制（MPC）的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统，该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具，现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域，并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性，但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中，我们从经验上表明，我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字：MPC，动态环境，共形预测
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
通过深入的增强学习和递归
摘要：Rubik的立方体是一种典型的组合拼图，具有较大的状态空间，具有单个目标状态。不太可能使用随机生成的动作订单来检索目标状态，从而为机器学习带来独特的挑战。上面提出的工作是用递归和深猫来解决魔方的上述工作，这是一种深入的加强学习方法，该方法学习了如何在没有任何特定领域知识的情况下以逆转目标状态解决日益困难的状态。DeepCubea解决了所有测试模式的100％，找到了目标状态的最短路径60.3％。深度立方体概括到其他组合难题，并能够解决15个拼图，24个拼图，35个拼图，48个拼图，灯光和苏科班，在大多数可验证的情况下找到了最短的路径。这些模型接受了1-4 GPU和20-30 CPU训练。这在整个培训中都有所不同，因为培训经常被停止并再次开始为其他过程腾出空间。进一步，我们的实验比较了递归和深腹部之间的Rubik立方体解决的结果以及最先进的模型。稍后，我们打算使用应用程序开发新的深度学习模型。
递归量子幺正程序合成的一个案例
由于与量子编程相关的量子知识不直观，量子程序的编码和验证非常困难。因此，迫切需要自动化工具来减轻与低级量子细节相关的繁琐和错误。在本文中，我们发起了量子酉程序的程序合成研究，该程序以递归方式定义一系列用于不同输入大小的酉电路，这些电路在现有的量子编程语言中被广泛使用。具体来说，我们介绍了第一个量子程序合成框架 QSynth，其中包括一种新的归纳量子编程语言、其规范、合理的推理逻辑以及将推理过程编码为 SMT 实例。 QSynth 利用现有的 SMT 求解器，成功合成了 10 个量子幺正程序，包括量子算术程序、量子特征值反演、量子隐形传态和量子傅里叶变换，这些程序可以轻松地转换为主要量子平台上的可执行程序，例如 Q#、IBM Qiskit 和 AWS Braket。
使用量子案例语句进行量子递归编程
其中 {| i ⟩} 是外部“硬币”系统 c 的状态希尔伯特空间的正交基，子程序 P i 的选择根据“硬币”空间的基态 | i ⟩ 进行。 (2) 和 (3) 的一个根本区别是， (3) 的控制流是量子的，因为量子“硬币” c 的基态可以叠加，因此 c 携带的是量子信息而不是经典信息（有关量子控制流的更多信息，参见 [13] 第 6 章和 [12]）。基于测量的 case 语句的递归方案 (2) 已经在文献中得到研究，并在 [13] 中被称为递归量子编程，因为递归沿着经典控制流执行。在本文中，我们考虑一种带有量子 case 语句的递归新方案 (3)。这种量子递归方案与前一种方案的一个重要区别在于：在该方案中，过程标识符可以出现在形式 (3) 的量子案例语句的不同分支中，因此对它们的递归调用可以以量子并行的方式发生，作为执行路径的叠加。因此，我们将新方案称为量子递归编程，因为执行是沿着量子控制流执行的。正如将在一系列示例中展示的那样，可以定义一类重要的大型量子门，并且可以在新的量子递归方案中方便而优雅地描述量子算法。本文的结构如下。作为定义量子递归的基础，我们在第二部分中引入了量子阵列。然后，我们在几个方面介绍了我们的量子递归程序