XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错误信号
使用分布式错误信号
基于生物奖励的学习中的一个计算问题是如何在Accumbens（NAC）中执行信用分配以更新突触权重。许多研究表明，NAC多巴胺编码时间差异（TD）错误来学习价值预测。但是，多巴胺是在区域均匀浓度中同步分布的，该浓度不支持明确的信用分配（如背波使用）。尚不清楚单独的分布式错误是否足以使突触进行协调更新以学习复杂的，非线性奖励的学习任务。我们设计了一种新的深Q学习算法（一种人工D opamine）来计算证明，同步分布的每层TD误差可能足以学习令人惊讶的复杂RL任务。我们通过经验评估了我们在漫画，深度控制套件和经典控制任务上的算法，并表明它通常可以实现与使用反向流向的深度RL算法相当的性能。
骨骼肌适应性中与雌激素相关的受体信号传导
骨骼肌是一种高度的塑料组织，可以改变其代谢和收缩的特征，以及响应于运动和其他条件的再生潜力。在调节骨骼肌可塑性时已经研究了多个信号传导因素，包括代谢物，激酶，受体和转录因子。最近，雌激素相关的受体（ERR）已成为控制骨骼肌稳态的关键转录中心。ERRα和ERRγ-肌肉中的两个高度表达的ERR子类型对各种细胞外提示做出反应，例如运动，缺氧，禁食和饮食因素，进而调节骨骼肌中基因表达。另一方面，糖尿病和肌肉营养不良等疾病抑制骨骼肌中错误的表达，可能导致疾病进展。我们突出了骨骼肌中错误的关键功能，包括纤维类型的调节，线粒体代谢，血管化和再生。我们还描述了如何在骨骼肌中调节错误以及它们与重要肌肉调节剂的相互作用（例如AMPK和PGC）。 最后，我们确定了对骨骼肌中错误信号传导的理解的关键差距，并建议将来的调查领域推进错误，作为促进肌肉疾病疗法功能的潜在目标。AMPK和PGC）。最后，我们确定了对骨骼肌中错误信号传导的理解的关键差距，并建议将来的调查领域推进错误，作为促进肌肉疾病疗法功能的潜在目标。
空中客车 A320/A330/A340 电动飞行控制系统
本文介绍了空中客车 A32O/A33O/A340 的数字电子飞行控制系统。A320 是第一架配备该系统的民用飞机。它于 1988 年第一季度获得认证并投入使用。A330 和 A340 具有相同的系统，与 A320 系统密切相关。这些系统的可靠性要求非常严格，包括安全性（系统不得输出错误信号）和可用性。基本构建块是故障安全控制和监控计算机。控制通道执行分配给计算机的功能（例如控制硫酸盐）。监控通道确保控制通道正常运行。系统内置了高水平的冗余。特别注意了可能发生的外部攻击。该系统可以容忍硬件和软件设计故障。本文介绍了 A320 系统以及 A320 和 A330iA340 之间的显著差异，以及 A320 的服务体验。
高功率联合电磁非动能打击（HIJENKS）
HPM 武器可为作战指挥官提供独特的能力，使用可扩展效果武器打击多个目标，适用于各种作战任务。在增强动能武器的使用的同时，HIJENKS 将通过集成在先进机载平台上的新型 HPM 有效载荷，创建打击受附带动能伤害问题限制的目标的选项，从而提供额外的能力。HIJENKS 计划利用最先进的组件和技术，代表了国防部 (DoD) 内最先进的 HPM 系统。HPM 武器在特定频谱的无线电和微波频率内产生不可见的电磁能量束，可对电子目标造成一系列暂时或永久的影响。例子包括非动能禁用计算机系统、损坏目标电子设备、破坏安全和工业控制系统等。HPM 武器的电磁能量可以通过发射或接收元件（如天线）直接耦合到电子目标，或通过孔径或电缆入口点（例如裂缝、接缝、外部电线）间接耦合到电子目标。目标电路中可能会产生电流和电压，从而导致错误信号、系统锁定、系统故障和/或物理损坏。
数据经济和工业 4.0 的监管趋势
目前所建议的监管方法以及实施和管理监管要求所付出的努力和成本有些繁琐，并向行业发出了错误信号。结果可能会引发额外的负担和成本，尤其是对数据持有者而言，而不是为已经面临数字化压力的公司提供实质性的缓解和便利。从经济和法律角度来看，我们注意到，建议的措施，特别是《数据法》第二、四、六和七章中的措施，没有得到任何已发现的市场失灵的充分支持，这些市场失灵会阻止欧洲中小企业在水平层面上进入和参与数字生态系统，或使这种进入对他们来说更加困难。如果出现特定行业的市场失灵，应根据具体情况通过反垄断法进行应对，反垄断法已经进行了很大程度的改革 3 。从前瞻性监管的角度来看，旨在促进更广泛新市场的发展，《数据法》草案也不可行。相反，这种形式的监管是不合理的。《数据法》将给义务方带来沉重的负担（实施工作、对合同自由的限制、商业机密的风险等），而且起草过程似乎缺乏对数据保护的充分考虑。
《AI哲学地图》【总览上篇】哲学对人工智能的15点批判
（关键词） * 出现的一切都是现象学的问题领域；意识的叠加 * 解释学方法与动力系统非常相似 * 瓦雷拉在他的论文中特别谈到了胡塞尔的时间理论，这与循环网络颇有关联 * 德雷福斯对人工智能的批判非常著名，他借鉴了胡塞尔的现象学分析，指出人工智能的主要弱点是没有程序使用“期望” * 可以说，胡塞尔在纯逻辑的基础上创造了人工智能的大部分思想 * 甚至明斯基的框架理论也是胡塞尔很早就提出的，胡塞尔本人也已经意识到了它的局限性 * 现象学越来越深入地渗透到日常世界，与世界建立更紧密的关系，创造一种与世界同步的关系 * 如果你从感觉运动的最底层开始，换句话说，它就变得和现象学所想的一样了 * 威廉·詹姆斯的理论非常像一个动力系统* 主动推理是试图将世界重塑为你想要的样子的行为。 * 当预测错误发生时，为了将错误最小化，自上而下的预测和自下而上的错误信号会反复相互作用，从而改变信念（内部状态）。 * 动态系统是确定性的，但通过在其中引入概率，可以将力量融入思维过程。 * 系统不是通过因果关系创建的，而是通过中介创建的。 * 与其通过逻辑连接事物，不如以稍微更灵活的形式创建人工智能。 * Tanabe 将中介定义为“通过切割连接”。 * 较高层与意识相关的部分处于缓慢的规模，而较低层的运动模式等则是快速的模式。 * 记忆是在很长一段时间内沉积的。 * 意识诞生于失去。 * 重新发现和同情哲学，而不是援引它，是工程与哲学并驾齐驱的研究风格之一。
面部表情线索整合过程中错误监测的神经元 θ 波特征
错误监控是一种元认知过程，通过这一过程，我们能够在做出反应后检测并发出错误信号。监控我们的行为结果何时偏离预期目标对于行为、学习和高阶社交技能的发展至关重要。在这里，我们使用脑电图 (EEG) 探索了面部表情线索整合过程中错误监控的神经基础。我们的目标是研究依赖于面部线索整合的响应执行之前和之后错误监控的特征。我们遵循中额叶 theta 的假设，认为它是错误监控的强大神经元标记，因为它一直被描述为一种发出认知控制需求的信号机制。此外，我们假设 EEG 频域分量可能有利于研究复杂场景中的错误监控，因为它携带来自锁定和非锁相信号的信息。应用了一个具有挑战性的 go/no-go 扫视范式来引出错误：需要整合面部情绪信号和凝视方向来解决这个问题。我们从 20 名健康参与者处获取了脑电图数据，并在反应准备和执行期间以 θ 波段活动水平进行分析。尽管 θ 调制在错误监控过程中一直得到证实，但它开始发生的时间尚不清楚。我们发现正确和错误试验之间中额通道的 θ 功率存在差异。错误反应后 θ 波段立即升高。此外，在反应开始之前，我们观察到了相反的情况：错误之前的 θ 波段较低。这些结果表明 θ 波段活动不仅是错误监控的指标（这是增强认知控制所必需的），也是成功的必要条件。这项研究通过在复杂任务中甚至在执行反应之前就揭示与错误相关的模式并使用需要整合面部表情线索的范例，为 θ 波段在错误监控过程中的作用增加了先前的证据。
纠缠增强的生物成像和传感
纠缠的光结合相互作用的研究一直在增强动量，因为它们在生物成像和感测中的潜在应用。纠缠的光子被预测为线性化非线性光学过程，并向相互作用横截面提供增强的数量级。研究了和表征纠缠增强的生物成像技术的有效性，设计和表征了基于周期性粘液性锂量含锂（PPLT）的连续波（CW），芯片，片上的宽带，宽带纠缠源。This light source achieved fem- tosecond entangled correlation times comparable to classical ultrafast lasers with an unprecedented power of ∼ 100 nW in near-infrared (NIR), which is a crucial first step toward fully integrated, thin-film lithium niobate (TFLN)-based, visible to NIR entangled photon sources.然后将此光源用于随后的光谱/显微镜实验，以系统地研究具有纠缠的显微镜技术的可行性，例如纠缠的两光子吸收（ETPA）显微镜和纠缠的荧光生命测量值。开发了一种新的方法，可以使用静态分辨的米歇尔森干涉仪来测量ETPA的荧光，该方法擅长消除由于单光子的吸收和散射而导致的错误信号。制作了从戊胺6G（R6G）中检测虚拟状态介导的ETPA的仔细实验尝试，并从吲哚羟胺绿（ICG）中提高了ETPA，并发现了ETPA信号，并且发现ETPA信号低于仪器检测极限，并且经常被诸如散射和局部吸收器等单光子效应掩盖。相反，将实验上限放在研究分子的ETPA横截面上，重点是继续改善光源和仪器检测极限。片上悬而未决的荧光寿命成像显微镜（纠缠 - FLIM）也已被确定为新的未来发展焦点。通过原理证明实验证明了该技术的可行性，该实验揭示了各种溶剂中ICG的荧光寿命。使用CW激光器产生的纠缠光子，寿命测量方案达到了50 ps的时间分辨率，最小可测量的寿命为365 ps，可用于区分相应波长范围内的大多数生物学相关的荧光团。该实验是迈向可扩展，高吞吐量，波长 - 多工和芯片上的FLIM或终身测量结果的关键第一步，可用于无标签的健康监测技术。
自动组装支架提升了新型番茄系统的高通量基因组编辑能力
1. 约翰霍普金斯大学计算机科学系，美国马里兰州巴尔的摩 21218 2. 洛桑大学整合基因组学中心，瑞士洛桑 CH-1015 3. 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港 11724 4. 霍华德休斯医学研究所，冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港 11724 5. 约翰霍普金斯大学生物系，美国马里兰州巴尔的摩 21218 *通信地址：mschatz@cs.jhu.edu，sebastian.soyk@unil.ch 摘要 推进作物基因组学需要由高质量个性化基因组组装实现的高效遗传系统。在这里，我们介绍了 RagTag，一套用于自动化组装支架和修补的工具，并为广泛使用的番茄基因型 M82 和 Sweet-100 建立了染色体规模的参考基因组，Sweet-100 是我们为加速功能基因组学和基因组编辑而开发的快速循环基因型。这项工作概述了快速扩展其他植物物种的遗传系统和基因组资源的策略。主要基因组测序和编辑方面的最新技术进展使得以前所未有的精度查询和操作作物基因组成为可能。泛基因组可以捕获作物物种内的多样化等位基因，但研究它们的表型后果受到相关和多样化基因型中有效的功能遗传系统的限制。番茄是研究驯化和数量性状遗传学的典型作物系统。对数百个番茄基因组的测序揭示了巨大的基因组多样性 [1,2]；然而，只有少数种质拥有染色体级基因组 [3–5]，而且参考基因组 (Heinz 1706) 与常用于遗传和分子实验的基因型 (例如品种 M82、Moneymaker、Ailsa Craig 等) 之间存在历史差异。大果品种 M82 已被用作遗传、代谢和发育分析的主要参考 [6,7]；然而，缺乏高质量的基因组组装，导致基因组学分析中出现参考偏差和错误信号。此外，对具有较大果实的品种进行表型分析需要大量劳动力，并且需要广泛的生长设施来容纳具有较长世代周期的大型植物。超矮小果实品种 Micro-tom 克服了其中的一些限制 [8]，但高度诱变的背景、严重的激素和发育异常以及低下的果实品质削弱了其在研究许多具有转化农学重要性的表型（如枝条、花序和果实发育）方面的价值（图 1a 和补充图 1a-f）。
机器可以学习弱信号吗？
在回归分析中，具有非零系数的协变量被认为是真实信号，而系数为零的协变量被认为是错误信号。在人口模型中，这种区别是明确的，类似于“黑白”场景。然而，在有限样本中，微小的非零系数的存在引入了“灰色”区域，模糊了真和假信号之间的界线。1这个灰色区域代表弱信号，可以对结果变量产生可忽略的影响。对弱信号的调查对经济和财务决策具有切实的影响。通常，这些弱信号的集体影响推动了这些领域的结果。支持这一点，图1提供了一种经验的观点，展示了R 2值，从经济学和金融杂志汇编中收集了2022年发表的文章。这些R 2值的25％分位数的经济学为9.7％，金融为5.8％，这表明这些学科的模型经常依赖于具有适度解释力的协变量。此外，图1仅着眼于已发表的论文，这些论文可能偏向于由于选择偏差而引起的R 2值的研究。这表明弱信号的存在可能比这里指出的数据更为广泛。将弱信号纳入回归模型中的决定充满了过度拟合的危险，这会破坏预测性能。当与估计这些弱信号的系数相关的错误大于减少其包容性偏见的好处时，就会出现此问题。包括这些变量，或者不从而取决于偏见和差异之间的权衡。加剧了这一挑战是在数据丰富的环境中经常遇到的高维协变量的越来越多的流行率，这是由于样本量相对于协方差的维度而言，这种情况可能会进一步加剧预测错误。机器学习方法以强调可变选择和降低尺寸而闻名，已被证明有效地减轻了过度拟合和检测错误信号的真实信号，尤其是当真实信号很强时。这些方法采用正则化技术，例如惩罚模型参数的ℓ1或ℓ2规范，以实现这一目标。出现一个关键的问题：机器可以学习弱信号，换句话说，它们是否可以超过天真的零估计器？零估计器旨在忽略所有协变量，在弱信号的背景下用作被动基线。如果估算器设法超过了这一基线，则意味着它有效地学习了有价值的信号。相反，未能