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迭代变量重新排序：驯服庞大的系统家族*
对于使用模型检查技术进行的系统验证，基于二元决策图 (BDD) 的符号表示通常有助于解决众所周知的状态空间爆炸问题。基于符号 BDD 的表示也被证明可以成功分析出现的系统族，例如，通过可配置参数或遵循面向特征的建模方法。此类系统族的状态空间面临参数或特征数量的额外指数爆炸。众所周知，有序 BDD 中变量的顺序对于模型表示的大小至关重要。特别是对于从现实世界系统自动生成的模型，由于变量顺序错误，族模型甚至可能无法构建。在本文中，我们描述了一种称为迭代变量重新排序的技术，它可以构建大规模的族模型。我们通过一个具有冗余机制的飞机速度控制系统来证明我们的方法的可行性，该系统以概率模型检查器 P RISM 的输入语言建模。我们表明，标准重新排序和动态重新排序技术分别由于内存和时间限制而无法构建系列模型，而新的迭代方法则成功生成了符号系列模型。
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。
驯服变压器用于现实激光雷达点云生成
扩散模型（DMS）已经实现了最新的（SOTA），从而导致LIDAR点云生成任务，从而受益于他们在抽样过程中稳定的训练和迭代精炼。但是，DMS由于其固有的降解过程而经常无法实际对LiDAR Raydrop噪声进行建模。为了保留迭代采样的强度，同时增强了射线噪声的产生，我们引入了Lidargrit，这是一种生成模型，该模型使用自动回应变压器在潜在空间而不是图像空间中迭代采样范围图像。此外，lidargrit还利用VQ-VAE分别解码范围和射线罩。我们的结果表明，与Kitti-360和Kitti Odometry数据集中的SOTA模型相比，Lidargrit的性能表现出色。代码可用：https：//github.com/hamedhaghighi/lidargrit。
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
驯服因子动物园：新因子的测试 - 修大成
∗ 冯关豪来自香港城市大学商学院。Stefano Giglio 来自耶鲁大学管理学院、美国国家经济研究局和经济政策研究中心。修大成来自芝加哥大学布斯商学院。我们感谢 Alex Belloni、John Campbell、John Cochrane、Chris Hansen、Lars Hansen、Bryan Kelly、Stefan Nagel 和薛晨的精彩评论。我们还非常感谢香港城市大学、北京大学、中国人民大学、不列颠哥伦比亚大学、卢森堡金融学院、AQR、摩根士丹利、Two Sigma、美国金融协会 2018 年年会、2016 年广州金融工程与风险管理研讨会、2017 年香港科技大学 EcoStat 会议和俄勒冈大学夏季金融会议的研讨会和会议参与者提供的有益评论。我们感谢芝加哥布斯商学院法玛米勒金融研究中心对本文的研究支持。作者已阅读《金融杂志》披露政策，并且没有利益冲突需要披露。
驯服因子动物园：新因子的测试 - 修大成
来自耶鲁大学管理学院、NBER 和 CEPR。Dacheng Xiu 来自芝加哥大学布斯商学院。我们感谢 Alex Belloni、John Campbell、John Cochrane、Chris Hansen、Lars Hansen、Bryan Kelly、Stefan Nagel 和 Chen Xue 的深刻评论。我们也非常感谢香港城市大学、北京大学、中国人民大学、不列颠哥伦比亚大学、卢森堡金融学院、AQR、摩根士丹利、Two Sigma、美国金融协会 2018 年年会、2016 年广州金融工程与风险管理研讨会、2017 年香港科技大学 EcoStat 会议和俄勒冈大学夏季金融会议的研讨会和会议参与者的有益评论。我们感谢芝加哥布斯商学院 Fama-Miller 金融研究中心的研究支持。作者已阅读《金融杂志》披露政策，没有利益冲突需要披露。
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。
经常询问的问题| li-iontamer®传感器mos
•阶段1：滥用因素 - 热，电或机械滥用。•阶段2：初始电池排气（瓦解） - 电池电解质液体将蒸气转换为蒸气，并向外部通风。•阶段3：烟雾/火产生 - 单个故障细胞会迅速过热周围的细胞，从而导致它们进入热失控。Q 2：锂离子驯服传感器MOS检测到什么气体？ a：锂离子驯服传感器MOS是一种检测氢气的装置，该设备是在锂离子电池热逃亡过程中生成的。 氢的检测允许正确管理易燃气体积累，以避免爆炸性条件。 它还能够检测出在锂离子电池故障模式早期发生的电池电解质溶剂蒸气的初始排气。 早期发现此类事件允许采取适当的缓解步骤，以避免灾难性的热失去失败。 Q 3：锂离子驯服传感器MOS是否检测到不同的锂离子化学？ a：Q 2：锂离子驯服传感器MOS检测到什么气体？a：锂离子驯服传感器MOS是一种检测氢气的装置，该设备是在锂离子电池热逃亡过程中生成的。氢的检测允许正确管理易燃气体积累，以避免爆炸性条件。它还能够检测出在锂离子电池故障模式早期发生的电池电解质溶剂蒸气的初始排气。早期发现此类事件允许采取适当的缓解步骤，以避免灾难性的热失去失败。Q 3：锂离子驯服传感器MOS是否检测到不同的锂离子化学？ a：Q 3：锂离子驯服传感器MOS是否检测到不同的锂离子化学？a：