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基于晶格的顺序假设和顺序工作的证明
这项工作完全打破了基于候选晶格的顺序工作证明（POSW）（POSW）的依次假设（以及其广泛的概括），该证明是由Lai和Malavolta在Crypto 2023上提出的。此外，它破坏了POSW的本质相同的变体，该变体与原始变体不同，仅在一个任意选择中与设计和安全性证明（在伪造的假设下）无关。这表明原始POSW可能具有的任何安全性都是脆弱的，并进一步激励基于基于晶格的假设来寻找建筑。具体而言，对于顺序性参数t和sis参数n，q，m = n log q，对顺序性假设的攻击找到了仅在仅在QuasipolyNomial Norm M log tt⌉（或norm o（√m）⌈logt⌉t⌉t⌉t⌉t⌉t⌉t⌉（差异）中，仅在GOOLANITHMIC -ogarithMic -ogarithmic〜o o n，q o n，q n，q（log）tt⌉中。这强烈伪造了这样的假设，即找到这种溶液需要在t中进行深度线性。（〜o n符号隐藏了在其下标出的变量中的多聚群因子。）另外，对于任何常数ε> 0，攻击在深度〜o o n，q（tε）中找到多项式标准m 1 /ε的解决方案。同样，对（稍微修改）POSW的攻击构建了一个有效的证据，以pologogarithmic〜o o n，q（log 2 t）深度构建，因此强烈伪造了这样做需要线性顺序工作的期望。
顺序免疫疗法：迈向自身免疫性
尽管在过去二十年中对自身免疫性疾病的治疗进行了重大进展，但大多数疗法无法治愈疾病，并且可以通过广泛抑制免疫系统而增加感染风险。然而，了解自身免疫性疾病的原因和来自新型治疗方法（例如嵌合抗原受体T细胞疗法）的临床数据的进展提供了证据，表明有可能重新建立免疫稳态，并可能延长缓解甚至可以治愈自身免疫性疾病。在这里，我们为免疫系统调节提出了一个“顺序免疫疗法”框架，以帮助实现这一雄心勃勃的目标。此框架包括三个步骤：控制浮标；通过消除致病性免疫记忆细胞来重置免疫系统；并通过免疫调节剂和组织修复来促进和维持免疫稳态。我们讨论了三个步骤中的每个步骤中的现有药物以及正在开发的药物。我们还强调了因果人类生物学在识别和优先考虑新型免疫治疗策略以及在特定患者子集中的应用中的重要性，从而实现了有可能改变临床护理的精确医学方法。
自身免疫性功能治疗的顺序免疫疗法
1) Systemic lupus erythematosus from meta-analysis of FinnGen, UKBB, Estonia Biobank, and public GWAS (PMID: 28714469) 2) Psoriasis from meta-analysis of FinnGen, UKBB, Estonia Biobank, and public GWAS (PMID: 23143594) 3) Ulcerative colitis from meta-analysis of Finngen，UKBB，Estonia Biobank和Public GWAS（PMID：26192919）
在描述性不确定性和加热需求的动态变化下对浅地热系统的顺序长期优化
未托管的热萃取，以及田间多个钻孔热交换器（BHES）的邻接性，可能导致地面上的不良热条件。无法正确控制的热异常被认为是闭环地热系统的严重风险，因为对地面的有害影响可能会导致性能严重，或者使操作系统与监管人日期的兼容性无效。本文提出了一个灵活的框架，用于整个生命周期中BHE领域的合并模拟优化。所提出的方法解释了地下特性和能耗的不确定性，以最大程度地减少操作过程中的热量提取引起的温度变化。描述性不确定性是作为监视温度与模拟温度变化的偏差引入的，而能量需求的变化似乎是针对预定需求的过量或不足的费用。通过通过温度测量来更新地面的热条件，在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。 在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。 顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
顺序细胞事件的开放式分子记录到DNA
遗传编码的DNA记录器非侵入性地将短暂生物学事件转化为细胞基因组中持久的突变，从而可以使用高吞吐量DNA测序1重建细胞体验1。现有的DNA记录器已达到高信息记录2-15，耐用记录3,5–10,13,15-19，多个蜂窝信号的多重记录5-8,19,20以及时间分辨的信号记录记录为5-8,19,20，但在哺乳动物细胞中并非全部。我们提出了一个称为Pechyron的DNA记录器（通过有序插入的Prime编辑21个细胞历史记录记录）。在Pechyron中，哺乳动物细胞经过精心设计，以表达Prime编辑器和Prime编辑指南RNA 21（PEGRNA）的集合，可促进迭代式编辑的迭代回合。在每一轮编辑中，Prime编辑器与恒定的传播序列一起插入可变的三重态DNA序列，该序列会停用以前的序列并激活下一步的插入步骤。编辑可以无限期地继续进行，因为每个插入添加了启动下一步所需的完整序列。因为在任何给定时间只有一个主动目标位点，因此插入以单向顺序依次积累。因此，时间信息是按插入顺序保留的。通过使用只有单个DNA链的主要编辑器来实现耐用性，有效地避免了删除突变，这些突变可能会损坏存储在记录基因座中的信息。高信息含量是通过共表达各种PEGRNA（每个Pegrnas）来确定的，每个Pegrnas都具有独特的三个DNA序列。我们证明，这种PegrNA库的本构表达产生插入模式，以支持细胞谱系关系的直接重建。在替代的Pegrna表达方案中，我们还通过手动脉冲表达来实现多路复用记录，然后从Pechyron记录中重建脉冲序列。此外，我们将特定PEGRNA的表达耦合到特定的生物刺激，这允许哺乳动物细胞种群中化学暴露的暂时分析，多重记录。
演讲者简介（按演讲会议顺序排列）
从政府部门退休后，戈德斯顿曾担任普林斯顿大学伍德罗·威尔逊公共和国际事务学院和哈佛大学环境中心的客座讲师。他目前是乔治城大学的兼职教授。从 2007 年到 2009 年 11 月，他每月为《自然》杂志撰写一篇关于科学政策的专栏文章，题为“一个人的政党”。戈德斯顿还是两党政策中心报告“改善监管政策中的科学运用”的项目主管，该报告于 2009 年 8 月发布。他撰写了《科学政策的科学：手册》（斯坦福大学出版社，2011 年）中的一章。他是美国国家科学院气候通信倡议咨询委员会和科学院科学教育委员会的成员，并曾在科学院和其他科学政策组织的多个小组任职。他拥有康奈尔大学学士学位，并在宾夕法尼亚大学完成了美国历史博士学位课程。
演讲者简介（按演讲会议顺序排列）
从政府部门退休后，戈德斯顿曾担任普林斯顿大学伍德罗·威尔逊公共和国际事务学院和哈佛大学环境中心的客座讲师。他目前是乔治城大学的兼职教授。从 2007 年到 2009 年 11 月，他每月为《自然》杂志撰写一篇关于科学政策的专栏文章，题为“一个人的政党”。戈德斯顿还是两党政策中心报告“改善监管政策中的科学运用”的项目主管，该报告于 2009 年 8 月发布。他撰写了《科学政策的科学：手册》（斯坦福大学出版社，2011 年）中的一章。他是美国国家科学院气候通信倡议咨询委员会和科学院科学教育委员会的成员，并曾在科学院和其他科学政策组织的多个小组任职。他拥有康奈尔大学学士学位，并在宾夕法尼亚大学完成了美国历史博士学位课程。
用于预测顺序供应链延迟的复发神经网络
这个顶峰项目解决了葛兰素史克林（GSK）供应链在管理顺序延迟方面面临的挑战，这对于确保制药行业及时交付至关重要。关键目标包括在GSK系统中指出计划的日期，并开发出强大的机器学习模型，以准确预测顺序延迟。通过文献综述和方法发展，该项目着重于利用神经网络机器学习方法，特别是经常性神经网络（RNN）。与此同时，详细的摘要统计数据显示了Benlysta品牌GSK操作中延迟频率和位置的位置显示，大约40％的流程订单显示出延迟问题，主要是在主要制造地点。进一步的检查强调了容易延迟的特定领域，为gsk提供了针对性行动的管理见解。模型开发涉及数据采集，操纵，预处理以及RNN和解释模型构建，然后进行超参数调整以优化性能，从而减少了4.89天的平均绝对误差（MAE）。随后的Shap值分析有助于确定特定的过程序列和组装阶段是延迟的关键动力，使GSK能够制定策略并减轻供应链风险。尽管在链接制造和质量数据方面面临的挑战限制了初始范围，但该项目提供了宝贵的见解，并为未来增强效果奠定了坚实的基础。利用从这个顶峰项目中获得的发现和见解，GSK可以提高运营效率，减轻供应链风险并更有效地为患者提供药物。
（离散）扩散的顺序蒙特卡洛指导...
扩散模型已成为机器学习中生成建模的重要方法。这些模型是通过模拟一些“破坏性”随机过程来训练的，这些随机过程在训练数据样本中初始化，并且具有易于采样的限制分布。通过学习如何逆转随机过程来获得生成模型。扩散模型的大多数应用都用于连续数据，并使用高斯扩散作为随机过程。但是，相同的想法也可以通过适当的破坏过程选择，例如基于离散的马尔可夫链和吸收状态的引入。通过指导进一步提高了扩散生成模型的性能和适用性，这是一种基于某些辅助信息或外部模型来指导生成过程的技术。指导既可以用于有条件生成（例如带有分类器指导）和改善样本质量（鉴别器指导）。在本演讲中，我将讨论如何将顺序的蒙特卡洛用于扩散模型的指导。我将重点放在不容易适用的基于常规得分的指导技术的离散设置上。基于与FilipEkströmKelvinius的联合工作（自回旋扩散模型的歧视指南，AISTATS 2024，https：//arxiv.org/abs/2310.15817）