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驯服三角：在机器学习中的公平性，可解释性和隐私之间的相互作用
机器学习技术越来越多地用于高风险决策，例如大学录取，贷款归因或累犯预测。因此，至关重要的是，确保人类用户可以审核或理解所学的模型，不要创建或再现歧视或偏见，并且不会泄露有关其培训数据的敏感信息。的确，可解释性，公平性和隐私是负责任的机器学习开发的关键要求，在过去的十年中，这三者进行了广泛的研究。但是，它们主要被孤立地考虑，而在实践中，它们相互相互作用，无论是积极还是负面的。在本次调查文件中，我们回顾了有关这三个Desiderata之间相互作用的文献。更确切地说，对于每种成对相互作用，我们总结了认同的协同作用和紧张局势。这些发现突出了几种基本的理论和经验性冲突，同时还指出，当一个人旨在保留高水平时，共同考虑这些不同的要求是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们还讨论了可能的调解机制，表明仔细的设计可以成功处理实践中这些不同的问题。
人工智能如何驯服供应链过程的可追溯性？申请法国NOZ。
摘要 - 人工智能在实施有效的供应链中至关重要[Derrouiche，2022]，而公司别无选择，只能适应有利可图，可靠和流畅的物流。在这种情况下，通才销售商店链-Noz-希望通过增加其商店数量（从32222）来加强其在法国的存在，并提高其供应链的可追溯性。在这项研究中，我们将根据人工智能的预测应用来确定项目的不同阶段，以建立一个可追溯性系统，然后我们将看到与这些行动及其对NOZ法国物流策略的影响相关的积极影响。motsclés-智能Artificielle，Traçabilité，供应链，StratégieLogistique关键词 - 人工智能，可追溯性，供应链，物流策略
驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制
摘要：糖合成酶是突变的糖基水解酶，可以在受体糖酮/aglycone基团和活化的供体糖之间合成糖苷键，并具有合适的离开组（例如Azido，Fluoro）。但是，快速检测涉及偶氮糖作为供体糖的糖合酶反应产物的糖合酶反应产物一直具有挑战性。这限制了我们将合理工程和定向演化方法应用于快速筛选的能力，以改善能够合成定制聚糖的聚糖合成酶。在这里，我们概述了我们最近开发的筛查方法，用于使用模型的岩藻合成酶酶快速检测糖合酶活性，该酶设计为活性在岩藻糖基叠氮化物供体糖上。我们使用半随机和随机误差诱发诱变创建了一个多元化的建筑物联合组织突变体库，然后使用我们的小组开发的两种不同的筛选方法来鉴定了具有所需活性的相关的岩体合成酶突变体，以检测糖合酶的活性（即，通过检测在纤维蛋白酸盐反应后的同体形式上检测偶极外形）； a）PCYN-GFP调节方法，b）单击化学方法。最后，我们提供了一些概念验证结果，说明了两种筛查方法的实用性，以快速检测涉及氮杂糖作为捐助者组的糖合酶反应的产物。
驯服维度的诅咒：深度学习 *
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
驯服维度的诅咒：定量...
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
肠道本能：利用益生菌的力量在溃疡性结肠炎中驯服致病信号通路
溃疡性结肠炎（UC）是一种慢性炎症性肠病（IBD），其特征是大肠的粘膜内膜持续炎症，导致症状令人衰弱和生活质量降低。新兴证据表明，肠道菌群的失衡在UC发病机理中起着至关重要的作用，并且各种信号通路与免疫反应失调有关。益生菌是给宿主带来健康益处的活微生物，引起了人们对恢复肠道微生物平衡和改善UC炎症的潜力的极大关注。最近的研究阐明了益生菌调节这些信号通路的机制，通常是通过产生抗炎分子并促进调节性免疫细胞功能。例如，益生菌可以通过稳定Kappa B alpha（IκBα）的抑制剂来抑制核因子-κB（NF-κB）途径，从而抑制促炎细胞因子的产生。同样，益生菌可以调节Janus激酶/信号转录器和转录激活因子（JAK/STAT）信号通路，从而抑制了STAT1和STAT3的激活，从而减少了炎症反应。在调节UC中调节致病信号通路时，更好地理解益生菌的潜在机制将为开发更有效的基于益生菌的疗法铺平道路。In this review, we explore the mechanistic role of probiotics in the attenuation of pathogenic signaling pathways, including NF- κ B, JAK/STAT, mitogen-activated protein kinases (MAPKs), Wnt/ β -catenin, the nucleotide-binding domain (NOD)-, leucine- rich repeat (LRR)- and pyrin domain-containing protein 3 （NLRP3）UC中的炎性体，Toll样受体（TLR），白介素23（IL-23）/IL-17信号通路。
ControlGYM：用于基准增强学习算法的大规模控制环境 /作者= Zhang，Xiangyuan;毛，魏乔； Mowlavi，Saviz； Benosman，Mouhacine；巴萨，驯服 /造物主义
摘要我们介绍了ControlGym，一个36个工业控制设置的库，以及十个有限的部分分支方程（PDE）基于控制问题。集成在OpenAI健身房/体育馆（健身房）框架内，ControlGym允许直接应用标准加固学习（RL）算法（例如稳定的生产）算法3。我们的控制环境与现实世界中控制应用程序的动机相辅相成，以连续，无限的动作和观察空间进行补充。PDE控制环境唯一允许用户扩展系统的状态维度，以在保留内在的dynamics的同时，以实现目标。此功能对于评估控制RL算法的尺度性至关重要。该项目为动态与控制的学习服务（L4DC）社区，旨在探讨关键问题：学习控制政策中RL算法的融合；基于学习的控制者的稳定性和易萧条问题； RL算法对高且有限维系统的可伸缩性。我们在https://github.com/xiangyuan-zhang/controlgym上开放控制gymem项目。
在气候变化的背景下驯服野火
如果没有环境与能源部的konstantinos Konstantopoulos，Ilias Prevezas，Ilias Prevezas和Kosmas Stampoulidis的宝贵支持和指导，这本报告将是不可能的。The Oecd is also Grateful for the Input of Representatives from a Number of Stakeholder Organisations Who Participated in the Fact-Finding Interviews, Including the Ministry for Climate Crisis and Civil Protection's General Secretariat For Civil Protection General Secretariat of Forestry), The Hellenic Fire Brigade (Greek Fire Brigade), The Natural Environment and Climate Change Agency (NECCA, Physical Environment and Climate Change Organization), The Green Fund (Green Fund), The Directate of Civil Protection of the Region of Attica Greece's Climate Change Impacts Study Committee (CCISC, Bank of Greece, Climate Change Impact Study Committee), The Hellenic Agricultural Organization's Institute of Mediterranean Forest Ecosystems “Demeter” Hellenic Agricultural Organization "DIMITRA"), and the Hellenic Association of Insurance Companies (HAIC, Association of Insurance Companies of Greece). 非常感谢希腊的财政支持。The Oecd is also Grateful for the Input of Representatives from a Number of Stakeholder Organisations Who Participated in the Fact-Finding Interviews, Including the Ministry for Climate Crisis and Civil Protection's General Secretariat For Civil Protection General Secretariat of Forestry), The Hellenic Fire Brigade (Greek Fire Brigade), The Natural Environment and Climate Change Agency (NECCA, Physical Environment and Climate Change Organization), The Green Fund (Green Fund), The Directate of Civil Protection of the Region of Attica Greece's Climate Change Impacts Study Committee (CCISC, Bank of Greece, Climate Change Impact Study Committee), The Hellenic Agricultural Organization's Institute of Mediterranean Forest Ecosystems “Demeter” Hellenic Agricultural Organization "DIMITRA"), and the Hellenic Association of Insurance Companies (HAIC, Association of Insurance Companies of Greece).非常感谢希腊的财政支持。
