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World File Search System重新制定
![arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b805ed0b9d6754219a9944f320dfe64ccf053ae1.webp)
arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日
摘要。机器学习（ML）和算法信息理论（AIT）从不同的角度探讨了复杂性。我们通过通过稀疏内核流的方法对学习内核，内核岭回归中学习核的问题，在数据中学习核的问题，探索AIT和内核方法之间的接口（在ML中普遍存在）。特别是，通过查看最小描述长度（MDL）和机器学习（RML）的正则化之间的差异和共同点，我们证明稀疏核流的方法是采用自然的方法，可以从数据中学习内核。这种方法与MDL原理保持一致，比现有对交叉验证的依赖更加强大的理论基础。该研究表明，得出稀疏的内核流不需要统计方法。取而代之的是，人们可以直接参与代码长度和复杂性，这是AIT中心的概念。因此，这种方法为使用AIT的工具重新制定机器学习算法打开了大门，目的是为它们提供更扎实的理论基础。
Lucrecia Martel -Paris
将于2004年跟随NinâSanta（圣诞节女儿），然后是2008年的无头妇女（Mujer Sin Cabeza），两人都在戛纳节（Cannes Festival）中被选中，距离电影制片人的家人几公里。在这部“萨尔塔三部曲”中 - 以该国北部的乡村和保守省的名字命名，在1960年代后期，电影制片人在一个大家庭中在阿根廷长大 - 卢克雷西亚·马特尔（Lucrecia Martel）在她的童年时代建立了她的故事，以更好地揭露福音，以更好地揭露疾病，家庭，社会，政治，政治，政治。这项有机工作在缺乏和过度之间不断张开，声音作品是金色的，迄今为止是十多部短片和四部长片，最后一部到达了我们的故事是Zama，2018年。在其中爆炸了所有问题，这些问题今天跨越了马特尔的工作，殖民化，否认，集体，基本的重新重新制定多数故事。
采访 Christopher C. Bogdan - NDU Press
博格丹中将：我们说成本稳定，而且实际上在下降。当我们考虑成本时，我们会考虑三个不同的方面。首先，完成开发计划的成本；我们要求的资金没有比 2011 年重新制定计划时多出一分钱。我们相信，我们将在不要求更多资金的情况下完成开发计划。第二部分是生产飞机的成本；购买飞机的价格持续下降。我们认为这种趋势将继续下去。事实上，我们已为 2019 年设定了一个目标（每架飞机的交付价格），即当我们在 2019 年签署这些飞机的合同时，我们正在寻找一架带发动机的飞机，费用以当年的美元计算，每架 F-35 为 8000-8500 万美元。我向您提供这三个警告（飞机、发动机和费用）非常重要，因为有时行业喜欢不报告费用，而只报告成本。有时机身人员喜欢报告不包含发动机的成本，很多时候他们喜欢报告 2019 年交付的 F-35 的预期成本（以基准年计算）
碳感知的最佳功率流
摘要 - 为了促进电能部门的有效脱碳化，本文引入了用于电力系统决策的通用碳感知最佳功率流（C-OPF）方法，该方法考虑了电网碳足迹的主动管理。建立在常规的最佳功率流（OPF）模型的基础上，提出的C-OPF模型进一步构建了碳发射流程方程和约束以及与碳相关的目标，以使电力电网的电力流量和碳发射流相比。本质上，提出的C-OPF可以看作是OPF的碳意识概括。此外，本文严格确定了保证碳排放流程方程的可行性和解决方案唯一性的条件，并提出了一种重新制定技术，以解决C-OPF模型中未确定的功率流方向的关键问题。此外，开发了两个用于能源储能系统的新型碳足迹模型，并将其整合到C-OPF方法中。数值模拟证明了C-OPF方法的特性和有效性。
多目标BI ...
摘要。在本文中，我们研究了多目标双级操作（MOBLO）问题，其中高级子问题是一个多目标优化问题，而下层子问题则用于标量优化。现有的基于梯度的MOBLO算法需要计算Hessian矩阵，从而导致综合性不足的问题。为了解决这个问题，我们提出了一个效率的Moblo的第一阶多率方法，称为论坛。特别是，我们通过价值功能函数重新将MOBLO问题重新制定为受约束的多目标优化（MOO）问题。然后，我们提出了一种新型的多进型聚合方法，以解决具有挑战性的约束MOO问题。从理论上讲，我们提供了复杂性分析，以显示所提出的方法的效率和非反应收敛的结果。经验，广泛的实验证明了拟议论坛方法在不同学习概率中的有效性和效率。特别是，它在三个多任务学习基准数据集上实现了最先进的性能。代码可在https://github.com/baijiong-lin/forum上获得。
外包中的重新呈现作为工作设计
外包工作依赖于供应商对客户委派的工作的解读。现有的外包文献倾向于假设供应商应该使用与客户相同的惯例来理解工作包。在本研究中，我们使用符号学的视角来挑战这一假设，将这种理解视为解码符号表示的过程。这种互补的观点涉及创新地使用数字技术通过新的惯例重新表示外包工作。我们深入研究了一家中国业务流程外包供应商，以了解如何通过创建专用语言来实现这种重新表示。我们的研究通过提供对数字技术支持的外包工作设计的符号学观点，为信息系统 (IS) 外包文献做出了贡献。三种重新表示实践（即分离符号、通过新惯例表示以及在数字基础设施中嵌入新惯例）构成了这一观点的核心。研究结果对于外包理论和实践具有重要意义，尤其是因为它们表明，使用符号学和视觉效果进行重新表征可以使供应商重新制定外包工作和提供服务所需的专业知识。
美国建立新兴世界秩序的大战略
自第二次世界大战结束以来，美国主要通过建立和维护自由主义国际秩序来确保其核心国家利益。今天，这一秩序正受到挑战，其挑战将决定 21 世纪的背景。美国最紧迫的外交政策挑战是找到应对潜在非自由主义全球秩序的战略。新威权主义国家正试图通过违反领土规范、通过强制性经济措施破坏自由主义秩序以及通过非常规政治战争削弱民主政权来建立势力范围。当前的自由主义秩序由于两种全球趋势而无力应对这些挑战：其合法性的侵蚀和全球力量平衡的变化。在这种不断变化的环境中，美国大战略的目标保持不变，而其相对手段正在逐渐减弱，美国必须重新审视其实现战略目标的方式。当今地缘政治的变化要求美国重新制定大战略，建立新的安全秩序——即民主国家协调，以确保美国利益，重建自由主义合法性，并塑造新兴国际秩序，使其走向稳定的未来。
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。
通过高效有效的脑机接口
虽然搜索技术已经发展为坚固且普遍存在，但基本的互动范式数十年来一直保持相对稳定。随着大脑的成熟 - 机器接口（BMI），我们基于脑电图（EEG）信号在人类和搜索引擎之间建立了一个高效的通信系统，称为脑机搜索接口（BMSI）系统。BMSI系统提供了包括查询重新制定和搜索结果交互的功能。在我们的系统中，用户可以执行搜索任务，而无需使用鼠标和键盘。因此，对于具有严重神经肌肉疾病的用户而言，基于手动相互作用是不可行的应用程序方案很有用。此外，基于大脑信号解码，我们的系统可以为搜索引擎提供丰富而有价值的用户端上下文中的Informe（例如，实时满意度反馈，广泛的上下文信息以及对信息需求的清晰描述），这在先前的范式中很难捕获。在我们的实施中，系统可以在交互过程中实时从大脑信号中解码用户满意度，并根据用户满意度的反馈重新排列搜索结果列表。演示视频可在http://www.thuir.cn/group/~yqliu/videos/bmsisystem.html上获得。
没有留下患者落后：为罕见病患者提供药物建议
药物建议系统在医疗保健方面已获得了显着的优势，作为根据患者的临床信息提供量身定制和有效的药物组合的一种手段。但是，现有方法通常遭受公平问题的困扰，因为与罕见情况相比，对于常见疾病患者的建议往往更准确。在本文中，我们提出了一种新型模型，称为鲁棒和准确的药物建议（RAREMED），该模型利用前 - 最终的学习范式来提高稀有疾病的准确性。RAREMED采用了具有统一输入序列方法的变压器编码器来捕获疾病和程序代码之间的复杂关系。此外，它介绍了两个自制的预训练预测任务，即匹配预测（SMP）和自我重新制定（SR），以学习临床代码之间的专业药物需求和相互选择。两个现实世界数据集的实验结果表明，RAREMED为稀有疾病和普通疾病患者提供了准确的药物集，从而减轻了药物建议系统中的不公平性。该实施可通过https://github.com/zzhustc2016/raremed