安全可靠的自主驾驶堆栈（AD）的设计是我们时代最具挑战性的任务之一。预计这些广告将在具有完全自主权的高度动态环境中驱动，并且比人类更大的可靠性。从这个意义上讲，要高效，安全地浏览任意复杂的流量情景，广告必须具有预测周围参与者的未来轨迹的能力。当前的最新模型通常基于复发，图形和卷积网络，在车辆预测的背景下取得了明显的结果。在本文中，我们探讨了在生成模型进行运动预测中注意力的影响，考虑到物理和社会环境以计算最合理的轨迹。我们首先使用LSTM网络对过去的轨迹进行编码，该网络是计算社会背景的多头自我发言模块的输入。另一方面，我们制定了一个加权插值来计算最后一个观测框中的速度和方向，以便计算可接受的目标点，从HDMAP信息的可驱动的HDMAP信息中提取，这代表了我们的物理环境。最后，我们的发电机的输入是从多元正态分布采样的白噪声矢量，而社会和物理环境则是其条件，以预测可行的轨迹。我们使用Argoverse运动预测基准1.1验证我们的方法，从而实现竞争性的单峰结果。
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For conceptual design, engineers rely on conventional iterative (often manual) techniques. Emerging parametric models facilitate design space exploration based on quantifiable performance metrics, yet remain time-consuming and computationally expensive. Pure optimisation methods, however, ignore qualitative aspects (e.g. aesthetics or construction methods). This paper provides a performance-driven design exploration framework to augment the human designer through a Conditional Variational Autoencoder (CVAE), which serves as forward performance predictor for given design features as well as an inverse design feature predictor conditioned on a set of performance requests. The CVAE is trained on 18'000 synthetically generated instances of a pedestrian bridge in Switzerland. Sensitivity analysis is employed for explainability and informing designers about (i) relations of the model between features and/or performances and (ii) structural improvements under user-defined objectives. A case study proved our framework's potential to serve as a future co-pilot for conceptual design studies of pedestrian bridges and beyond.
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Despite being responsible for state-of-the-art results in several computer vision and natural language processing tasks, neural networks have faced harsh criticism due to some of their current shortcomings. One of them is that neural networks are correlation machines prone to model biases within the data instead of focusing on actual useful causal relationships. This problem is particularly serious in application domains affected by aspects such as race, gender, and age. To prevent models from incurring on unfair decision-making, the AI community has concentrated efforts in correcting algorithmic biases, giving rise to the research area now widely known as fairness in AI. In this survey paper, we provide an in-depth overview of the main debiasing methods for fairness-aware neural networks in the context of vision and language research. We propose a novel taxonomy to better organize the literature on debiasing methods for fairness, and we discuss the current challenges, trends, and important future work directions for the interested researcher and practitioner.
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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.
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可以部署一组合作的空中机器人，以有效地巡逻地形，每个机器人都会在指定区域飞行，并定期与邻居共享信息，以保护或监督它。为了确保鲁棒性，以前对这些同步系统的作品提出了将机器人发送到相邻区域的情况，以防它检测到故障。为了处理不可预测性并提高确定性巡逻计划的效率，本文提出了随机策略，以涵盖在代理之间分配的领域。首先，在本文中针对两个指标进行了对随机过程的理论研究：\ emph {闲置时间}，这是两个连续观察到地形的任何点和\ emph {隔离时间}之间的预期时间，预期的时间}，预期的时间机器人没有与任何其他机器人通信的时间。之后，将随机策略与添加另一个指标的确定性策略进行了比较：\ emph {广播时间}，从机器人发出消息的那一刻，直到团队的所有其他机器人收到消息。模拟表明，理论结果与模拟和随机策略的表现非常吻合，其行为与文献中提出的确定性协议获得的行为相比。
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脑小血管疾病的成像标记提供了有关脑部健康的宝贵信息，但是它们的手动评估既耗时又受到实质性内部和间际变异性的阻碍。自动化评级可能受益于生物医学研究以及临床评估，但是现有算法的诊断可靠性尚不清楚。在这里，我们介绍了\ textIt {血管病变检测和分割}（\ textit {v textit {where valdo？}）挑战，该挑战是在国际医学图像计算和计算机辅助干预措施（MICCAI）的卫星事件中运行的挑战（MICCAI） 2021.这一挑战旨在促进大脑小血管疾病的小而稀疏成像标记的自动检测和分割方法的开发，即周围空间扩大（EPVS）（任务1），脑微粒（任务2）和预先塑造的鞋类血管起源（任务3），同时利用弱和嘈杂的标签。总体而言，有12个团队参与了针对一个或多个任务的解决方案的挑战（任务1 -EPVS 4，任务2 -Microbleeds的9个，任务3 -lacunes的6个）。多方数据都用于培训和评估。结果表明，整个团队和跨任务的性能都有很大的差异，对于任务1- EPV和任务2-微型微型且对任务3 -lacunes尚无实际的结果，其结果尤其有望。它还强调了可能阻止个人级别使用的情况的性能不一致，同时仍证明在人群层面上有用。
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定量探索了量子化学参考数据的训练神经网络（NNS）预测的不确定性量化的价值。为此，适当地修改了Physnet NN的体系结构，并使用不同的指标评估所得模型，以量化校准，预测质量以及预测误差和预测的不确定性是否可以相关。 QM9数据库培训的结果以及分布内外的测试集的数据表明，错误和不确定性与线性无关。结果阐明了噪声和冗余使分子的性质预测复杂化，即使在发生变化的情况下，例如在两个原本相同的分子中的双键迁移 - 很小。然后将模型应用于互变异反应的真实数据库。分析特征空间中的成员之间的距离与其他参数结合在一起表明，训练数据集中的冗余信息会导致较大的差异和小错误，而存在相似但非特定的信息的存在会返回大错误，但差异很小。例如，这是对含硝基的脂肪族链的观察到的，尽管训练集包含了与芳香族分子结合的硝基组的几个示例，但这些预测很困难。这强调了训练数据组成的重要性，并提供了化学洞察力，以了解这如何影响ML模型的预测能力。最后，提出的方法可用于通过主动学习优化基于信息的化学数据库改进目标应用程序。
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有必要开发负担得起且可靠的诊断工具，该工具允许包含COVID-19的扩散。已经提出了机器学习（ML）算法来设计支持决策系统以评估胸部X射线图像，事实证明，这些图像可用于检测和评估疾病进展。许多研究文章围绕此主题发表，这使得很难确定未来工作的最佳方法。本文介绍了使用胸部X射线图像应用于COVID-19检测的ML的系统综述，旨在就方法，体系结构，数据库和当前局限性为研究人员提供基线。
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语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。
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人工智能（AI）系统在接下来的几十年中有很大的希望可以改善医疗保健。具体而言，利用多个数据源和输入模式的AI系统有望成为一种可行的方法，可以在广泛的应用程序中提供更准确的结果和可部署的管道。在这项工作中，我们提出并评估一个统一的医学中的整体AI（HAIM）框架，以促进利用多模式输入的AI系统的生成和测试。我们的方法使用可通用的数据预处理和机器学习建模阶段，可以很容易地适应医疗保健环境中的研究和部署。我们通过训练和表征基于MIMIC-IV-MM的14,324个独立模型来评估我们的HAIM框架，该模型是一种多模式临床数据库（n = 34,537个样本），其中包含7,279个独特的住院和6,485名患者，涵盖了4个数据模态的所有可能输入组合（即，所有可能的输入组合）表格，时间序列，文本和图像），11个独特的数据源和12个预测任务。我们表明，该框架可以始终如一地生产出在各种医疗保健示范中超过相似的单源方法的模型（乘以6-33％），包括10种不同的胸部病理学诊断，以及休息时间和48小时的死亡率预测。我们还使用Shapley值量化了每种模式和数据源的贡献，这证明了数据类型重要性的异质性以及在不同医疗保健相关的任务中多模式输入的必要性。我们的整体医学AI（HAIM）框架的可推广性能和灵活性可以为未来的临床和运营医疗环境中的多模式预测系统提供有希望的途径。
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