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The application of combinatorial optimization problems to solving the problems of planning processes for industries based on a fund of reconfigurable production resources is considered. The results of their solution by mixed integer programming methods are presented.
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开发有效的自动分类器将真实来源与工件分开，对于宽场光学调查的瞬时随访至关重要。在图像差异过程之后，从减法伪像的瞬态检测鉴定是此类分类器的关键步骤，称为真实 - 博格斯分类问题。我们将自我监督的机器学习模型，深入的自组织地图（DESOM）应用于这个“真实的模拟”分类问题。 DESOM结合了自动编码器和一个自组织图以执行聚类，以根据其维度降低的表示形式来区分真实和虚假的检测。我们使用32x32归一化检测缩略图作为底部的输入。我们展示了不同的模型训练方法，并发现我们的最佳DESOM分类器显示出6.6％的检测率，假阳性率为1.5％。 Desom提供了一种更细微的方法来微调决策边界，以确定与其他类型的分类器（例如在神经网络或决策树上构建的）结合使用时可能进行的实际检测。我们还讨论了DESOM及其局限性的其他潜在用法。
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ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。
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Majorana示威者是一项领先的实验，寻找具有高纯净锗探测器（HPGE）的中性s中性双β衰变。机器学习提供了一种最大化这些检测器提供的信息量的新方法，但是与传统分析相比，数据驱动的性质使其不可解释。一项可解释性研究揭示了机器的决策逻辑，使我们能够从机器中学习以反馈传统分析。在这项工作中，我们介绍了Majorana演示者数据的第一个机器学习分析。这也是对任何锗探测器实验的第一个可解释的机器学习分析。训练了两个梯度增强的决策树模型，以从数据中学习，并进行了基于游戏理论的模型可解释性研究，以了解分类功率的起源。通过从数据中学习，该分析识别重建参数之间的相关性，以进一步增强背景拒绝性能。通过从机器中学习，该分析揭示了新的背景类别对相互利用的标准Majorana分析的重要性。该模型与下一代锗探测器实验（如传说）高度兼容，因为它可以同时在大量探测器上进行训练。
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尽管只有几个兴趣类的示例，但很少有声音事件检测是检测声音事件的任务。该框架在生物声学中特别有用，在生物声学中，通常需要注释很长的录音，但是专家注释时间是有限的。本文概述了Dcase 2022 Challenge中包含的第二次发射生物声音事件检测任务的第二版。介绍了任务目标，数据集和基准的详细描述，以及所获得的主要结果以及提交系统的特征。该任务收到了15个不同团队的提交，其中13个得分高于基线。最高的F-评分在评估集中为60％，这对去年的版本有了巨大的进步。高度表现的方法利用了原型网络，转导学习，并解决了所有目标类别的事件长度。此外，通过分析每个子集的结果，我们可以确定系统面临的主要困难，并得出结论，很少有展示的生物声音事件检测仍然是一个开放的挑战。
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超越地球轨道的人类空间勘探将涉及大量距离和持续时间的任务。为了有效减轻无数空间健康危害，数据和空间健康系统的范式转移是实现地球独立性的，而不是Earth-Reliance所必需的。有希望在生物学和健康的人工智能和机器学习领域的发展可以解决这些需求。我们提出了一个适当的自主和智能精密空间健康系统，可以监控，汇总和评估生物医学状态;分析和预测个性化不良健康结果;适应并响应新累积的数据;并提供对其船员医务人员的个人深度空间机组人员和迭代决策支持的预防性，可操作和及时的见解。在这里，我们介绍了美国国家航空航天局组织的研讨会的建议摘要，以便在太空生物学和健康中未来的人工智能应用。在未来十年，生物监测技术，生物标志科学，航天器硬件，智能软件和简化的数据管理必须成熟，并编织成精确的空间健康系统，以使人类在深空中茁壮成长。
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空间生物学研究旨在了解太空飞行对生物的根本影响，制定支持深度空间探索的基础知识，最终生物工程航天器和栖息地稳定植物，农作物，微生物，动物和人类的生态系统，为持续的多行星寿命稳定。要提高这些目标，该领域利用了来自星空和地下模拟研究的实验，平台，数据和模型生物。由于研究扩展到低地球轨道之外，实验和平台必须是最大自主，光，敏捷和智能化，以加快知识发现。在这里，我们介绍了由美国国家航空航天局的人工智能，机器学习和建模应用程序组织的研讨会的建议摘要，这些应用程序为这些空间生物学挑战提供了关键解决方案。在未来十年中，将人工智能融入太空生物学领域将深化天空效应的生物学理解，促进预测性建模和分析，支持最大自主和可重复的实验，并有效地管理星载数据和元数据，所有目标使生活能够在深空中茁壮成长。
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在这项工作中，对于不确定和结构化数据的聚类计划被认为依赖于Wasserstein Barycenters的概念，并伴随着基于Wasserstein空间的内在几何形状的适当聚类指数，在该几何形状上执行了群集任务。这种类型的聚类方法在许多领域都高度赞赏，在观察/实验误差很大（例如，天文学，生物学，遥感等）或数据性质更为复杂，并且传统学习算法不适用或有效治疗，因此高度赞赏。它们（例如网络数据，间隔数据，高频记录，矩阵数据等）。从这个角度来看，每个观察结果都是通过适当的概率度量来确定的，并且提出的聚类方案依赖于歧视标准，这些标准通过最佳运输理论从概率测量方面利用了概率测量空间的几何结构。通过模拟研究和两个现实世界应用中的实施来说明拟议方法和地球标准性能的优势和能力：（a）根据其观察到的政府债券收益率曲线和（b）对欧元区国家的群集进行分类，并（b）对到某些土地的卫星图像使用类别，这是遥感中的标准任务。
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Reinforcement learning (RL) algorithms involve the deep nesting of highly irregular computation patterns, each of which typically exhibits opportunities for distributed computation. We argue for distributing RL components in a composable way by adapting algorithms for top-down hierarchical control, thereby encapsulating parallelism and resource requirements within short-running compute tasks. We demonstrate the benefits of this principle through RLlib: a library that provides scalable software primitives for RL. These primitives enable a broad range of algorithms to be implemented with high performance, scalability, and substantial code reuse. RLlib is available as part of the open source Ray project 1 .
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