目的：确定逼真，但是电磁图的计算上有效模型可用于预先列车，具有广泛的形态和特定于给定条件的形态和异常 - T波段（TWA）由于创伤后应激障碍，或重点 - 在稀有人的小型数据库上显着提高了性能。方法：使用先前经过验证的人工ECG模型，我们生成了180,000人的人工ECG，有或没有重要的TWA，具有不同的心率，呼吸率，TWA幅度和ECG形态。在70,000名患者中培训的DNN进行分类为25种不同的节奏，将输出层修改为二进制类（TWA或NO-TWA，或等效，PTSD或NO-PTSD），并对人工ECG进行转移学习。在最终转移学习步骤中，DNN在ECG的培训和交叉验证，从12个PTE和24个控件，用于使用三个数据库的所有组合。主要结果：通过进行转移学习步骤，使用预先培训的心律失常DNN，人工数据和真实的PTSD相关的心电图数据，发现了最佳性能的方法（AUROC = 0.77，精度= 0.72，F1-SCATE = 0.64） 。从训练中删除人工数据导致性能的最大下降。从培训中取出心律失常数据提供了适度但重要的，表现下降。最终模型在人工数据上显示出在性能下没有显着下降，表明没有过度拟合。意义：在医疗保健中，通常只有一小部分高质量数据和标签，或更大的数据库，质量较低（和较差的相关）标签。这里呈现的范式，涉及基于模型的性能提升，通过在大型现实人工数据库和部分相关的真实数据库上传输学习来提供解决方案。

Large language models (LLMs) have been shown to be able to perform new tasks based on a few demonstrations or natural language instructions. While these capabilities have led to widespread adoption, most LLMs are developed by resource-rich organizations and are frequently kept from the public. As a step towards democratizing this powerful technology, we present BLOOM, a 176B-parameter open-access language model designed and built thanks to a collaboration of hundreds of researchers. BLOOM is a decoder-only Transformer language model that was trained on the ROOTS corpus, a dataset comprising hundreds of sources in 46 natural and 13 programming languages (59 in total). We find that BLOOM achieves competitive performance on a wide variety of benchmarks, with stronger results after undergoing multitask prompted finetuning. To facilitate future research and applications using LLMs, we publicly release our models and code under the Responsible AI License.

Testing the significance of a variable or group of variables $X$ for predicting a response $Y$, given additional covariates $Z$, is a ubiquitous task in statistics. A simple but common approach is to specify a linear model, and then test whether the regression coefficient for $X$ is non-zero. However, when the model is misspecified, the test may have poor power, for example when $X$ is involved in complex interactions, or lead to many false rejections. In this work we study the problem of testing the model-free null of conditional mean independence, i.e. that the conditional mean of $Y$ given $X$ and $Z$ does not depend on $X$. We propose a simple and general framework that can leverage flexible nonparametric or machine learning methods, such as additive models or random forests, to yield both robust error control and high power. The procedure involves using these methods to perform regressions, first to estimate a form of projection of $Y$ on $X$ and $Z$ using one half of the data, and then to estimate the expected conditional covariance between this projection and $Y$ on the remaining half of the data. While the approach is general, we show that a version of our procedure using spline regression achieves what we show is the minimax optimal rate in this nonparametric testing problem. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of our approach both in terms of maintaining Type I error control, and power, compared to several existing approaches.

现在，具有成本效益的深度和红外传感器作为常规RGB传感器的替代方案已成为现实，并且在自主导航和遥控传感等域中具有比RGB的优势。因此，建立计算机视觉和深度学习系统以进行深度和红外数据至关重要。但是，仍然缺乏针对这些模式的大型标签数据集。在这种情况下，将知识从源模式（RGB）的良好标记的大型数据集训练的神经网络转移到在目标模式（深度，红外等）上工作的神经网络具有很大价值。出于内存和隐私等原因，可能无法访问源数据，并且知识转移需要仅与源模型一起使用。我们描述了一个有效的解决方案，插座：无源的跨模式知识转移，用于将知识从一个源模式转移到不同目标模式的具有挑战性的任务，而无需访问与任务相关的源数据。该框架使用配对的任务 - IRRELELERVANT数据以及将目标特征的平均值和方差与源模型中存在的批处理统计信息匹配，从而减少了模态差距。我们通过广泛的实验表明，我们的方法明显优于无法解释模式差距的分类任务的现有无源方法。

基础模型（FMS）已证明了前所未有的功能，包括零拍学习，高保真数据合成和范围内的概括。但是，正如我们在本文中所显示的那样，FMS在专家任务上的开箱即用表现较差（例如，从语言查询中检索汽车手册技术插图），数据是看不见的，或者属于长尾的数据用于FM预训练的大型数据集的数据分布的一部分。这强调了在此类专家任务上明确评估和芬太尼FMS的必要性，这可以说是在实际现实世界中最重要的任务。在本文中，我们提出了围绕教授FMS了解技术文档的任务，通过学习将其图形插图与相应的语言描述相匹配的任务围绕着了解技术文档的任务。我们的FETA基准重点是公共汽车手册和销售目录手册中的文本对图像和图像到文本检索。 FETA配备了完全自动注释提取的程序（接受后将发布代码），从而使Feta轻松扩展到将来更多的文档类型和应用域。我们的自动注释导致自动性能指标显示，该指标与在人类策划注释中计算的指标一致（也发布）。我们提供多个基线和对FETA的流行FM的分析，从而导致一些有趣的发现，我们认为这对FM社区非常有价值，为现实世界中FMS应用于当前被标准基准的“忽视”的实践专家任务铺平了道路。在常见对象上。

AI有可能通过实施高级自动化来改善人才管理的方法，从而实现动态规定。这项研究旨在确定开发面向AI的工件以解决人才管理问题的新要求。设计工件专注于增强专业评估和计划属性之间的互动，是一种智能的就业自动化解决方案，用于职业指导，主要取决于人才智能模块和个人成长需求。采用了设计科学方法，用于通过结构化机器学习技术进行实验研究，这是通过提出的技术 - 组织 - 环境理论的拟议中的综合AI解决方案框架的主要要素。

目前的工作旨在研究分层时间记忆（HTM）理论的性能，以便自动分类文本以及文档。HTM是一种基于人类新科的工作原理的生物启发理论。目前的研究打算在HTM理论中使用空间池学习算法提供文档分类的替代框架。由于HTM仅接受一个二进制数据流作为输入，所以潜在语义索引（LSI）技术用于从输入中提取顶部特征并将其转换为二进制格式。空间池算法将二进制输入转换为具有类似的输入文本的稀疏模式，其空间模式具有重叠的空间模式，使得将模式分类为类别。获得的结果证明了HTM理论虽然是其新生阶段，但与大多数基于流行的机器学习的分类器进行表现。

深度学习（DL）模型为各种医学成像基准挑战提供了最先进的性能，包括脑肿瘤细分（BRATS）挑战。然而，局灶性病理多隔室分割（例如，肿瘤和病变子区）的任务特别具有挑战性，并且潜在的错误阻碍DL模型转化为临床工作流程。量化不确定形式的DL模型预测的可靠性，可以实现最不确定的地区的临床审查，从而建立信任并铺平临床翻译。最近，已经引入了许多不确定性估计方法，用于DL医学图像分割任务。开发指标评估和比较不确定性措施的表现将有助于最终用户制定更明智的决策。在本研究中，我们探索并评估在Brats 2019-2020任务期间开发的公制，以对不确定量化量化（Qu-Brats），并旨在评估和排列脑肿瘤多隔室分割的不确定性估计。该公制（1）奖励不确定性估计，对正确断言产生高置信度，以及在不正确的断言处分配低置信水平的估计数，（2）惩罚导致更高百分比的无关正确断言百分比的不确定性措施。我们进一步基准测试由14个独立参与的Qu-Brats 2020的分割不确定性，所有这些都参与了主要的Brats细分任务。总体而言，我们的研究结果证实了不确定性估计提供了分割算法的重要性和互补价值，因此突出了医学图像分析中不确定性量化的需求。我们的评估代码在HTTPS://github.com/ragmeh11/qu-brats公开提供。

鉴于无线频谱的有限性和对无线通信最近的技术突破产生的频谱使用不断增加的需求，干扰问题仍在继续持续存在。尽管最近解决干涉问题的进步，但干扰仍然呈现出有效使用频谱的挑战。这部分是由于Wi-Fi的无许可和管理共享乐队使用的升高，长期演进（LTE）未许可（LTE-U），LTE许可辅助访问（LAA），5G NR等机会主义频谱访问解决方案。因此，需要对干扰稳健的有效频谱使用方案的需求从未如此重要。在过去，通过使用避免技术以及非AI缓解方法（例如，自适应滤波器）来解决问题的大多数解决方案。非AI技术的关键缺陷是需要提取或开发信号特征的域专业知识，例如CycrationArity，带宽和干扰信号的调制。最近，研究人员已成功探索了AI / ML的物理（PHY）层技术，尤其是深度学习，可减少或补偿干扰信号，而不是简单地避免它。 ML基于ML的方法的潜在思想是学习来自数据的干扰或干扰特性，从而使需要对抑制干扰的域专业知识进行侧联。在本文中，我们审查了广泛的技术，这些技术已经深入了解抑制干扰。我们为干扰抑制中许多不同类型的深度学习技术提供比较和指导。此外，我们突出了在干扰抑制中成功采用深度学习的挑战和潜在的未来研究方向。

在线上的冒犯性和仇恨内容的无处不需要自动解决方案，这些解决方案在目标组中竞争地检测此类内容。在本文中，我们显示尽管具有很高的整体性能，但在若干保护组中可能会显着低估了大量公共可用数据集的文本分类模型。在\ citet {vidgen2020 learning}数据集上，我们在讨论的黑人女性目标集团和移民下降12 \％较低的人中，我们发现准确性为37 \％，仇恨言论涉及一种明显的风格。为了解决这个问题，我们建议执行令牌级仇恨意识消歧，并利用令牌的仇恨感知表示进行检测，建模更通用的信号。在两个公开的数据集上，我们观察到目标组模型精度的方差至少30 \％，将平均目标组性能提高了4 \％，最差的情况表现为13 \％。