*score(分数)*表示特定解决方案的质量，越高越好。OptaPlanner通过在可用时间寻找最高得分的解决方案的方式来寻找最优方案，它也可能是最佳方案。
在之前的文章中，已介绍过APS及规划的相关内容，并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍，接下来的文章中，我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序，并在这个小程序的基础上对OptaPlanner中更多的概念，功能，及使用方法进行讲解。但在此之前，我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算的原理。所以，本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容，作为后续通过示例深入讲解的基础。但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法，毕竟我们的目标不是写一个新的规划引擎出来，更不是要研究各种寻优算法；只是理解一些概念，用于理解OptaPlanner是依据什么找出一个相对优解的。以便在接下来的一系列文章中，可以快速无障碍地理解我所讲解的更细化的OptaPlanner功能。
本文原来只计划直接翻译OptaPlanner官网一篇关于SolverManager下实时规划的博文《Real-time planning meets SolverManager》，但在翻译过程中，发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。因此，只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助，对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景，该文并未作深入描述；因而，未能从业务场景到工程实践的角度和过程，来描述批量规划与实时规划的实用意义。
在进行APS（高级计划与排程）系统开发时，绝大多数情况下是需要考虑多目标的。但面对多目标问题进行规划求解时，我们往往极容易因处理方法不当，而影响输出结果，令结果与用户期望产生较大差别。事实上很多时候用户，面对此类问题也无法给出一个确定的合理的期望，因为多个目标混合在一起的时候，产生复杂的规划逻辑，用户自身也会被迷惑，到最后就错误地提出一些所有目标都达到极致的“完美”计划要求；但客观上是不存在这种“完美”计划的。
以下是翻译Optaplanner创始人Geoffrey De Smet的一篇文章《Does A.I. include constraint solvers?》。 因为英语及中文表达习惯的差异，以该
Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难。特别是对于个性化推荐问题，数据采样通常不是一种选择，需要对分布式算法设计进行创新，以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集。
通常一个应用包含一个SolverFactory 来为每个要求解的问题数据集构建新的Solver实例。SolverFactory是线程安全的，但Solver不是。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些Optaplanner大概的情况；并一步步将Optaplanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些OptaPlanner大概的情况；并一步步将OptaPlanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
在企业的规划、优化场景中，均需要开发规划类的项目，实现从各种可能方案中找出相对最优方案。如排班、生产计划（包括高层次的供应链优化，到细粒度的车间甚至机台作业指令）、车辆调度等。因为这类场景需要解决的问题，均可以归约为数学中的NP-C或NP-Hard问题。而解决此类问题，均需要通用的求解器才能实现。这类求解器也称规划引擎，通过它才能从天文数字的可能方案中，找出一个可行且相对优化的方案。
因为工作和其它原因，很长一段时间没有出新的、关于OptaPlanner的文章了，但工余时间并没有停止对该引擎的学习。与此同时Geoffrey大神带领的KIE项目团队并没有闲下来，尽管在工业可用性、易用性和使用门槛方面，OptaPlanner相对传统的求解器已经做得相当出色；特别是在规划过程交互、和各种操作接口方面，更是目前最为容易使用的规划求解器。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
每个组织都面临规划问题：为产品或服务提供有限的受约束的资源（员工、资产、时间和金钱）。OptaPlanner用来优化这种规划，以实现用更少的资源来做更多的业务。 这被称为Constraint Satisfaction Programming（约束规划，这是运筹学学科的一部分）。
近年来单细胞转录组测序的迅猛发展，为细胞功能和基因调控网络等重要生物学问题的研究提供了强大的技术支持。在单细胞转录组数据的相关研究中，研究者通常会先对细胞进行注释，如鉴定细胞类型、细胞分化阶段等，然而，常用的注释手段较为繁琐，且无法保证不同数据集间的可比性。随着单细胞转录组数据逐渐积累，用现有数据集作为参考（reference），来注释新测序的细胞成为一种潜在的解决方案。
花费一个礼拜的时间把驾驭大数据这本书看完了，书不是很厚，200多页。（写读书笔记又花费了我一个礼拜的时间……………） 就像前言里讲的那样，书里并没有涉及到太多余技术相关的内容，感觉比较遗憾， 书一共分为了4个部分 第一部分 大数据的兴起 第二部分 驾驭大数据：技术，流程以及方法 第三部分 驾驭大数据：人和方法 第四部分 整合：分析文化 第一部分 大数据的兴起 什么是大数据，大数据为什么重要 大数据有两个比较好的定义，一个是根据麦肯锡全球数据数据分析研究所的定义：大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集，储
场景：一旦我们使用Python DataFrame Merge()方法连接两个数据集，我们可能会看到空值或占位符字符串（如NaN）表示该数字为空。
本文介绍如何去设计一个时序数据库，可以学习一下文章中提及的一些技术点。需要注意的是，本文编写的时间为2017年4月，因此文中需要改善的也是老版本的Prometheus存储存在的问题。
今天为大家介绍的是来自Mamoon Rashid的一篇关于深度学习在基因测序方面应用的综述论文。基因组学正朝着数据驱动的科学方向发展。随着高通量数据生成技术在人类基因组学中的出现，我们被大量的基因组数据所淹没。为了从这些基因组数据中提取知识和模式，人工智能尤其是深度学习方法起到了重要作用。在当前的综述中，作者讨论了深度学习方法/模型在人类基因组学不同子领域中的发展和应用。
使用数据和其他尖端工具可以帮助组织做出更好的决策，并加强监控欺诈性交易的工作。
今天，Google DeepMind、威斯康星大学麦迪逊分校和里昂大学的研究人员联手提出全新方法——FunSearch，竟首次利用LLM发现数学科学中的开放问题！
有好些时间没有写过关于OptaPlanner的东西了，其实近半年来，OptaPlanner还是推出了不少有用、好用的新特性。包括本文讲到的以Stream接口实现评分编程。关于OptraPlanner的约束详细用法，可以参考官方资料：
这两天，一篇关于 GPT-4 满分通过 MIT EECS 和数学本科考试的论文在推特上疯传。
给先不知情的小伙伴们说一下，这次的测试是MIT、波士顿大学和康奈尔大学的研究团队共同根据MIT所有获得学位所需的数学、电气工程和计算机科学 (EECS) 课程整理出来了4550个问题。
在前面一篇关于规划引擎OptaPlanner的文章里（OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)），老农介绍了应用OptaPlanner过程中需要掌握的一些基本概念，这些概念有助于后面的内容的理解，特别是关于将约束应用于业务规则上的理解。承上一文，在本篇中将会减少一些理论，而是偏向于实践，但过程中，借助实际的场景对一些相关的理论作一些更细致的说明，也是必要的。本文将会假设我们需要对一个车间，需要制定生产计划.我们为生产计划员们设计一套智能的、自动的计划系统；并通过OptaPlanner把这个自动计划系统开发出来。当然，里面的业务都是经过高度抽象形成的，去除了复杂的业务规则，仅保留可以体现规划引擎作用的一些业务需求。因此，这次我们只用一个简单的小程序即可以演绎一个自动计划系统，来呈现规划引擎OptaPlanner在自动计划上的魅力。
自北京大学汤富酬教授（当时为英国剑桥大学格登研究所(Gurdon Institute) Azim Surani实验室博士后）等人于2009年在Nature Methods上发表首个单细胞测序（single cell sequencing）方案以来【1】，这项革命性技术已历经十年的飞速发展；分子生物学、微流控（microfluidics）技术和纳米技术等关联技术的长足进步催生了数十种全新的单细胞测序方案，使测序细胞数目呈现指数级增长 （生信宝典注：指数级增长的转折点是郭国骥老师的工作）（下图）【2】。同时，通过谷歌搜索趋势分析可以发现，对单细胞测序这一词条的相对搜索频率在全球范围内一直呈稳定上升趋势，甚至在2018年超过了同样仅有十余年应用史的重要分子生物学测序方法——染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）（下图）。
今天为大家介绍的是来自Michel F. Sanner团队的一篇论文。深度学习（DL）方法在预测蛋白质结构方面取得的准确性进展，以及它对结构生物学产生了深远影响。AlphaFold2是一个DL方法，已经在预测蛋白质-肽相互作用方面进行了评估，结果显示其性能显著优于RoseTTAfold和传统的对接方法PIPER-FlexPepDock。随后，新的AlphaFold2模型专门用于预测多聚体组装，此外新的从头开始折叠模型OmegaFold也已经发布。作者评估了这些新的DL折叠模型在对接蛋白质-肽相互作用时的成功率，并将其与他们的最新专注对接软件AutoDock CrankPep (ADCP) 进行了比较。评估使用相同的数据集和性能度量标准来进行。
自适应比特率（ABR）算法在流媒体中被用来根据观众的网络条件实时调整视频或音频流的质量。ABR 流媒体的目标是通过根据观众可用带宽调整流的比特率，提供流畅的播放体验。
今天为大家介绍的是来自Openai研究团队的一篇提高语言模型推理能力的论文。近年来，大型语言模型在进行复杂多步推理方面的能力有了显著提升。然而，即使是最先进的模型仍然经常产生逻辑错误。为了训练更可靠的模型，作者可以采用结果监督或过程监督两种方法。结果监督为最终结果提供反馈，而过程监督则为每个中间推理步骤提供反馈。考虑到训练可靠模型的重要性以及人工反馈的高成本，仔细比较这两种方法非常重要。最近的研究已经开始比较这两种方法，但仍然存在许多问题。Openai进行了关于这个问题的研究，发现对于训练模型解决具有挑战性的MATH数据集中的问题，过程监督明显优于结果监督。
AiTechYun 编辑：xiaoshan.xiang 想象一下，只需要用你的脸对准摄像头，不需要指纹扫描或触摸，就能解锁手机。它只会在没有任何用户干预的情况下自动并且完美地工作。难道不令人感到不可思
1 . 数据挖掘算法现状 : 目前数据挖掘领域算法很多 , 并且每年都会有有大量算法提出 ;
最近清华大学、微软研究院和东北大学的一项新研究表明，利用传统进化算法来处理提示词工程中的问题，可以大大提升效率。
开源规划调度引擎 OptaPlanner 官网发布了一个 Java 11 GC 性能基准测试报告。
本文介绍由英国利兹大学圣詹姆斯医学研究所、德国国家肿瘤疾病中心的Jakob Nikolas Kather住院医师团队发表在Nature Medicine的研究成果。作者展示了群体学习(SL)在5000多名患者的千兆像素组织病理学图像的大型多中心数据集中上的成功应用。作者表明，使用SL训练的人工智能(AI)模型可以直接从结直肠癌H&E染色的病理切片上预测BRAF突变状态和微卫星不稳定性。作者在北爱尔兰、德国和美国三类患者人群中训练AI模型，并在来自英国的两个独立数据集中验证了预测性能。数据显示，经过SL训练的AI模型优于大多数本地训练的模型，并与在合并数据集上训练的模型表现相同。此外，作者展示了基于SL的AI模型是数据高效的。未来，SL可用于训练分布式AI模型，用于任何组织病理学图像分析任务，从而无需数据传输。
Google的最新一项研究提出了OPRO优化方法(Optimization by PROmpting)，它利用LLM作为优化器，解决一系列用自然语言描述的任务，包括线性回归、旅行商问题(TSP)问题等。让我们来看看是如何做到的吧！
今天为大家介绍的是来自Hankz Hankui Zhuo的一篇关于反向合成规划的论文。在反向合成规划中，使用简单的基元合成复杂分子存在大量可能的路径。即使是经验丰富的化学家在选择最有前景的转化路线时也经常遇到困难。目前的方法依赖于人工定义的或经过机器训练的评分函数，这些评分函数在化学知识方面具有限制，或者使用昂贵的估计方法进行引导。在这里，作者提出了一种经验引导的蒙特卡洛树搜索（EG-MCTS）来解决这个问题。作者建立了一个经验引导网络来在搜索过程中从合成经验中学习知识，而不是使用随机搜索。
由于在现实世界中物体的固有长尾分布，我们不太可能通过为每个类别提供许多视觉示例来训练一个目标识别器/检测器。我们必须在目标类别之间共享视觉知识，以便在很少或没有训练示例的情况下进行学习。在本文中，我们证明了局部目标相似信息(即类别对是相似的还是不同的)是一个非常有用的线索，可以将不同的类别联系在一起，从而实现有效的知识转移。关键洞见:给定一组相似的目标类别和一组不同的类别，一个好的目标模型应该对来自相似类别的示例的响应比来自不同类别的示例的响应更强烈。为了利用这种依赖于类别的相似度正则化，我们开发了一个正则化的核机器算法来训练训练样本很少或没有训练样本的类别的核分类器。我们还采用了最先进的目标检测器来编码对象相似性约束。我们对来自Labelme数据集的数百个类别进行的实验表明，我们的正则化内核分类器可以显著改进目标分类。我们还在PASCAL VOC 2007基准数据集上评估了改进的目标检测器。
深度学习科学家要成功部署机器学习系统，需要系统能够区分出异常数据或与训练中使用的数据有显着差异的数据。
今天给大家介绍的是来自佐治亚理工学院的Le Song课题组发表在ICML2020上的关于逆合成规划的一篇文章。在本文中，作者提出了一种基于神经的类A*算法，称为Retro*，它能有效地找到高质量的合成路线。在基准USPTO数据集上进行的实验表明，作者提出的方法在成功率和解决方案质量方面均优于现有的最新技术，同时效率更高。
在此之前，针对APS写了一些理论性的文章；而对于OptaPlanner也写了一些介绍性质，几少量入门级的帮助初学者走近OptaPlanner。在此以后，老农将会按照OptaPlanner官方的用户手册的结构，按章节地对其进行翻译，并成型一系列的操作说明文章。在文章中，为了降低对原文的理解难度，有些地方我不会直接按原文档的字面翻译，而是有可能加入一些我自己的理解，或添一些解释性的内容。毕竟英语环境下的思维和语言表达方式，跟中文或多或少会有差别的，所以如果全部按字面翻译，内容就非常生硬，可读性差，解程难度较大。我认为应该在理解了作者原意的基础上，再进一步以中文方式的表达，才算是真的的本地化。记得老农还是少农时，学习开发技术，需要阅读一些外国书箱的翻译本时，印象最深的是候捷老师的书，尽管《深入浅出MFC》，砖头厚度的书，硬是被我翻散了线，MFC尽管真的晦涩难懂，但候老却能把Windows的消息机制及MFC中整个个宏体系，系统地通俗地描述出来，令读者不需要花费太多精力去理解猜测书中字面的意义，大大降低的VC++中MFC的学习门槛。但老农毕竟只是一个一线开发人员，不是专业的技术资料翻译人才，不可能有候老师的专业水平，因此，我也只可尽我所能把内容尽量描述得通俗一些，让读者尽量容易理解，花费更少的时间掌握这些知道要点。
现在，大语言模型迎来了「无所不能」的时代，其中在执行复杂多步推理方面的能力也有了很大提高。不过，即使是最先进的大模型也会产生逻辑错误，通常称为幻觉。因此，减轻幻觉是构建对齐 AGI 的关键一步。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
背景：新冠病毒的传播非常迅速，并对数十亿人的生活产生了重大影响。由于非对称胸部CT已被证明是检测、量化和追踪该疾病的有效工具，因此可以开发深度学习算法，来帮助分析大量的胸部CT图像。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】语言模型是打开AGI大门的关键钥匙。 人类所具有的智能，可以将一些最基础的能力，通过某种组合变成一种复杂能力，并可以用来解决复杂的、多步骤的任务。 这种能力对人工智能（AI）的发展来说同样重要，在迈向最终的通用人工智能（AGI）的过程中，除了开发大规模智能模型外，如何让这些模型具有「利用各种特定领域专家模型以解决复杂任务的能力」也同样重要。 在大型语言模型（LLMs）上取得的最新进展让我们看到了语言模型强大的学习和推理能力，有望成为未来AGI的接口
为了分享对大规模、无边界、乱序数据流的处理经验 ，2015年谷歌发表了《The Dataflow Model》论文，剖析了流式（实时）和批量（历史）数据处理模式的本质，即分布式数据处理系统，并抽象出了一套先进的、革新式的通用数据处理模型。在处理大规模、无边界、乱序数据集时，可以灵活地根据需求，很好地平衡数据处理正确性、延迟程度、处理成本之间的相互关系，从而可以满足任何现代数据处理场景，如：游戏行业个性化用户体验、自媒体平台视频流变现、销售行业的用户行为分析、互联网行业实时业务流处理、金融行业的实时欺诈检测等。
SIGIR 2022已公布录用论文，投稿长文794篇/短文667篇，录用长文161篇/短文165篇，录用率长文20%/短文24.7%，完整录用论文列表见https://sigir.org/sigir2022/program/accepted/。
最先进的 AI 成果，到底能不能解决现实世界中的编程问题？DeepMind 决定找出答案、以全新的视角看待编程工作，同时探索 AI 的能力边界。
[本篇博文会对常见的排序算法进行分析与总结，并会在最后提供几道相关的一线互联网企业面试/笔试题来巩固所学及帮助我们查漏补缺。项目地址：https://github.com/absfree/Algo。由于个人水平有限，叙述中难免存在不清晰准确的地方，希望大家可以指正，谢谢大家：）]
作者: Divakar Mysore等 来源: DeveloperWorks 摘要：本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题，您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。仔细考虑每个维度，就会发现有关是否到了改进您的大数据服务的时候的线索。 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查
GPT-4在MIT的数学和EECS（电气工程和计算机科学系）本科学位考试中，表现出的能力完全满足毕业要求。
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