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　　从稀疏测量中重建场量是广泛的应用场景中都会出现的问题，当稀疏测量和场量之间的映射是以无监督的方式进行时，这项任务就变得特别具有挑战性。移动传感器和/或随机开关状态进一步增加了复杂性。在这种情况下，最直接的解决方案是将分散的数据插值到规则网格上。然而，通过这种方法实现的空间分辨率最终受到稀疏测量之间的平均间距的限制。

　　在这项工作中，我们提出了一个超分辨率生成对抗网络框架，来估计来自随机稀疏传感器的场量。该算法利用随机抽样来提供高分辨率底层分布的不完整视图。它被称为随机种子超分辨率生成对抗网络 （RaSeedGAN） 。这项研究所提出的技术在流体流动模拟的合成数据库、海洋表面温度分布测量数据、以及零压力梯度湍流边界层的粒子图像测速的数据上进行了测试。即使在具有高稀疏度或噪声水平的情况下，结果也显示出出色的性能。这种生成对抗网络算法从随机种子的场提供全场高分辨率估计，而不需要全场高分辨率表示进行训练。

　　经典神经网络最重要的特性之一是具有惊人的可训练性，尽管它们的训练算法通常依赖于对复杂的、非凸的损失函数进行优化。以前的结果表明，与经典神经网络的情况不同，变分量子模型往往是不可训练的。研究最多的现象是这些量子模型的训练景象中出现了贫瘠高原 （barren plateaus） ，通常是在模型非常深的时候。对贫瘠高原的关注使得这一现象几乎成为量子模型可训练性的同义词。

　　在这里，我们表明贫瘠高原只是故事的一部分。我们证明，在来自全局最小值的任何恒定能量内，一大类变分量子模型——它们很浅，并且没有表现出贫瘠高原——只有超多项式量级的小部分的局部极小值，如果对最优参数没有很好的初始猜测，这些模型将无法训练。我们还从统计查询框架研究了变分量子算法的可训练性，并表明各种量子模型的噪声优化在亚指数级的查询次数下是不可能的。最后，我们在各种问题实例上用数字证实了我们的结果。尽管我们在这里排除了各种各样的量子算法，但对某些类别的变分算法给出了乐观的理由，并讨论了在展示这些算法的实际效用方面的潜在途径。

　　图：损失景观的典型形状，这里将损失景观绘制成（a）曲面和（b）等高线图。参数不足的量子变分算法的损失情况通常显得“崎岖不平”，充满了各种局部极小值和陷阱。

　　合成生物学经常涉及到工程微生物菌株以表达高价值的蛋白质。由于快速 DNA 合成和测序方面的进展，深度学习已经成为建立“序列到表达”模型以优化菌株的一种有前途的方法。但是这样的模型需要大量昂贵的训练数据，这给许多实验室带来了陡峭的研究壁垒。

　　在这里，我们研究了在不同规模和序列多样性的数据集上训练的机器学习模型集的准确性和数据效率之间的关系。我们表明，深度学习可以用比以前想象的小得多的数据集达到良好的预测精度。我们证明了受控的序列多样性导致了数据效率的大幅提高，并采用了可解释人工智能 （Explainable AI） 来证明卷积神经网络可以对输入的 DNA 序列进行精细的判别。我们的结果为设计基因型-表型筛选提供了指导方针，以平衡训练数据的成本和质量，从而有助于促进深度学习在生物技术领域的广泛采用。

　　图：训练数据的特征。（A）在大肠杆菌23中采用了一个大型的表型筛选，即在一个可变的 96nt 序列之前的 sfGFP编码基因。（B）对所有 228,000 个序列计算的重叠 4-mers 的二维 UMAP27 可视化。（C）突变系列具有不同的表型分布，通过 FACS 测序将 sfGFP 的荧光归一化为其最大测量值。

　　单细胞多模态测序技术被用于同时分析同一细胞中不同模式的数据。它提供了一个独特的机会，可以在单细胞水平上联合分析多模态数据，以识别不同的细胞类型。正确的聚类结果对于下游复杂的生物功能研究至关重要。然而，将不同的数据源结合起来进行单细胞多模态数据的聚类分析，仍然是一个统计和计算上的挑战。在这里，我们开发了一种新的多模态深度学习方法 （scMDC） ，用于单细胞多组学数据聚类分析。

　　ScMDC 是一个端到端的深度模型，它显式地描述了不同数据源的特征，并共同学习深度嵌入的潜在特征，以用于聚类分析。大量的仿真和实际数据实验表明，scMDC 在不同的单细胞多模态数据集上优于现有的单细胞单模态和多模态聚类方法。运行时间的线性可伸缩性使得 scMDC 成为分析大型多模态数据集的一种有前途的方法。

　　图：（a）scDMC的架构，（b）基于聚类结果，scDMC使用 ACE 检测不同聚类中的标志基因，（c）基于标志基因可进行通路分析。

　　许多研究表明，生物多样性驱动着生态系统的功能，但生物多样性的丧失如何改变生态系统的功能和长期稳定性却缺乏实验证据。在一个草原生物多样性的长达17年的实验中，我们分析了物种丰富度对群落生产力、稳定性、物种异步性和互补性的时间影响，以及它们之间的关系变化。

　　在多样性较差的群落中，生产力下降得更快，导致丰富度对生产力、互补性和稳定性的积极影响在时间上得到加强。在后来的几年里，由于丰富度对种群稳定性的负面影响减少，异步性在增加群落稳定性方面发挥了更重要的作用。只有在后期，物种互补性才与物种异步性有关。这些结果表明，物种互补性和异步性需要十年以上的时间，才能对不同植物群落的生态系统功能产生强大的稳定作用。因此，稳定生态系统功能的机制随着群落年龄的增长而变化。

　　图：播种物种丰富度与生产力的关系。显示了各年播种物种丰富度与（a）群落地上净初级生产力（ANPP在分析前进行平方根转换）和（b）群落相对产量（ANPP除以该年单株平均ANPP）之间的对数线）。（c）对数关系的斜率，对应于每年每个新增物种的生物量相对于所有单株植物的平均ANPP的增加。（d）群落的ANPP相对于其在第1年的ANPP的变化，对于每个播种物种丰富度水平。

　　众所周知，人工神经网络容易遭受灾难性遗忘：当依次学习多个任务时，它们在最近的任务中表现良好，但以牺牲之前学习的任务为代价。在大脑中，睡眠通过回放最近和过去相互冲突的记忆痕迹，在持续学习 （incremental learning） 中发挥着重要作用。在这里，我们测试了这样一个假设：在人工神经网络中实施类睡眠阶段，可以在新的训练过程中保护旧的记忆，减轻灾难性遗忘。

　　睡眠被实施为离线训练，使用局部无监督的 Hebbian 可塑性规则和噪声输入。在持续学习框架下，睡眠能够恢复原来被遗忘的任务。以前学过的记忆在睡眠期间自发地回放，对每一类输入形成独特的表征。与旧任务相对应的表征稀疏度和神经元活动增加，而与新任务相关的活动减少。这项研究表明，模拟睡眠式的动力学的自发回放可以减轻人工神经网络中的灾难性遗忘。

　　图：将新任务训练与睡眠交错进行，可以恢复 MNIST 数据集上旧任务的性能。

　　腿式机器人的快速和稳定运动涉及到苛刻而矛盾的要求，特别是快速的控制频率以及准确的动力学模型。受益于神经网络的普遍近似能力和离线优化，强化学习已被用于解决腿部机器人运动中的各种挑战性问题；然而，四足机器人的优化控制需要优化多个目标，如保持平衡、提高效率、实现周期性步态和遵循指令等。这些目标不可能总是同时实现，特别是在高速情况下。

　　在这里，我们引入了一种模拟松弛强化学习 （imitation-relaxation reinforcement learning，IRRL） 方法来分阶段优化这些目标。为了弥补模拟和现实之间的差距，我们进一步将随机稳定性的概念引入系统稳健性分析。状态空间熵减速率是一个定量指标，可以敏锐地捕捉到周期倍增分岔和可能出现的混沌。通过在训练中采用 IRRL 和随机稳定性分析，我们成功演示一个类似 MIT-MiniCheetah 机器人以5.0米/秒的速度稳定奔跑。

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