本文研究了无限二维希尔伯特空间之间线性算子的学习。训练数据包括希尔伯特空间中的一对随机输入向量以及在未知的自我接合线性运算符下的嘈杂图像。假设操作员在已知的基础上是对角线化的，则该工作解决了给定数据估算操作员特征值的等效反问题。采用贝叶斯方法，理论分析在无限的数据限制中建立了后部收缩率，而高斯先验者与反向问题的正向图没有直接相关。主要结果还包括学习理论的概括错误保证了广泛的分配变化。这些收敛速率分别量化了数据平滑度和真实特征值衰减或生长的影响，分别是紧凑或无界操作员对样品复杂性的影响。数值证据支持对角线和非对角性环境中的理论。
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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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机器学习（ML）算法在帮助不同学科和机构的科学社区解决大型和多样化的数据问题方面表现出了增长的趋势。但是，许多可用的ML工具在编程方面要求且计算成本高昂。 MlexChange项目旨在建立一个配备有能力工具的协作平台，该平台使科学家和设施使用者没有深刻的ML背景来使用ML和计算资源进行科学发现。在高水平上，我们针对完整的用户体验，在该体验中，可以通过Web应用程序可以轻松获得管理和交换ML算法，工作流和数据。到目前为止，我们已经构建了四个主要组件，即中央职位管理器，集中式内容注册表，用户门户和搜索引擎，并成功地将这些组件部署到了测试服务器上。由于每个组件都是一个独立的容器，因此可以轻松地在不同尺度的服务器上部署整个平台或其个人服务，从笔记本电脑（通常是单个用户）到高性能群集（HPC）（同时）通过许多用户。因此，MlexChange使用方案使灵活性变得灵活 - 用户可以从远程服务器访问服务和资源，也可以在其本地网络中运行整个平台或其个人服务。
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由于大气湍流的扭曲而恢复图像是一个长期存在的问题，这是由于变形的空间变化，图像形成过程的非线性以及训练和测试数据的稀缺性。现有方法通常在失真模型上具有强大的统计假设，在许多情况下，由于没有概括，因此在现实世界中的性能有限。为了克服挑战，本文提出了一种端到端物理驱动的方法，该方法有效，可以推广到现实世界的湍流。在数据合成方面，我们通过通过宽sense式的平稳性近似随机场来显着增加SOTA湍流模拟器可以处理的图像分辨率。新的数据合成过程使大规模的多级湍流和训练的地面真相对产生。在网络设计方面，我们提出了湍流缓解变压器（TMT），这是一个两级U-NET形状的多帧恢复网络，该网络具有Noval有效的自发机制，称为暂时通道关节关注（TCJA）。我们还引入了一种新的培训方案，该方案由新的模拟器启用，并设计新的变压器单元以减少内存消耗。在静态场景和动态场景上的实验结果是有希望的，包括各种真实的湍流场景。
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制定了具有机器学习模拟（骆驼）项目的宇宙学和天体物理学，通过数千名宇宙的流体动力模拟和机器学习将宇宙学与天体物理学结合起来。骆驼包含4,233个宇宙学仿真，2,049个n-body和2,184个最先进的流体动力模拟，在参数空间中采样巨大的体积。在本文中，我们介绍了骆驼公共数据发布，描述了骆驼模拟的特性和由它们产生的各种数据产品，包括光环，次麦，银河系和空隙目录，功率谱，Bispectra，Lyman - $ \ Alpha $光谱，概率分布函数，光环径向轮廓和X射线光子列表。我们还释放了超过骆驼 - 山姆的数十亿个星系的目录：与Santa Cruz半分析模型相结合的大量N身体模拟。我们释放包含350多个Terabytes的所有数据，并包含143,922个快照，数百万光环，星系和摘要统计数据。我们提供有关如何访问，下载，读取和处理数据AT \ URL {https://camels.readthedocs.io}的进一步技术详细信息。
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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。
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分享自治是指使自治工人能够与人类合作的方法，以提高人类性能。然而，除了提高性能之外，它通常也可能是有益的，代理同时考虑保留用户的经验或合作满意度。为了解决这一额外目标，我们通过约束自主代理的干预次数来研究改进用户体验的方法。我们提出了两种无模型的加强学习方法，可以考虑到干预措施的艰难和软限制。我们表明，我们的方法不仅表现出现有的基线，而且还消除了手动调整黑匣子超参数，以控制援助水平。我们还提供了对干预情景的深入分析，以进一步照亮系统理解。
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Perovskite Photovoltaics（PV）在过去十年方面取得了快速发展，方便小区实验室规模设备的电力转换效率;然而，成功的商业化仍然需要进一步发展低成本，可扩展和高通量的制造技术。开发新的制造技术的关键挑战之一是高维参数空间，并且可以使用机器学习（ML）来加速Perovskite PV缩放。在这里，我们介绍了一个ML引导框架，用于制造过程优化的顺序学习。我们在环境条件下将我们的方法应用于快速喷雾等离子体处理（RSPP）技术，用于钙钛矿薄膜。通过有限的筛选100条件工艺条件进行实验预算，我们证明了最佳设备的效率提高至18.5％，我们还通过实验发现了10个独特的条件，以生产超过17％效率的顶级设备，这是5比伪随机拉丁超立方体采样更高的成功率。我们的模型由三种创新启用：（a）通过将数据从现有的实验数据作为软限制将数据纳入实验过程之间的灵活知识转移; （b）在选择下一个实验时纳入主观人类观察和ML见解; （c）首先使用贝叶斯优化定位兴趣区域的自适应策略，然后对高效设备进行本地勘探。此外，在虚拟基准测试中，我们的框架在传统的实验方法（例如，一个可变的AT-AT-AT-A-A-Time采样）上，我们的框架更快地实现了有限的实验预算。
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Making histopathology image classifiers robust to a wide range of real-world variability is a challenging task. Here, we describe a candidate deep learning solution for the Mitosis Domain Generalization Challenge 2022 (MIDOG) to address the problem of generalization for mitosis detection in images of hematoxylin-eosin-stained histology slides under high variability (scanner, tissue type and species variability). Our approach consists in training a rotation-invariant deep learning model using aggressive data augmentation with a training set enriched with hard negative examples and automatically selected negative examples from the unlabeled part of the challenge dataset. To optimize the performance of our models, we investigated a hard negative mining regime search procedure that lead us to train our best model using a subset of image patches representing 19.6% of our training partition of the challenge dataset. Our candidate model ensemble achieved a F1-score of .697 on the final test set after automated evaluation on the challenge platform, achieving the third best overall score in the MIDOG 2022 Challenge.
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Reading comprehension of legal text can be a particularly challenging task due to the length and complexity of legal clauses and a shortage of expert-annotated datasets. To address this challenge, we introduce the Merger Agreement Understanding Dataset (MAUD), an expert-annotated reading comprehension dataset based on the American Bar Association's 2021 Public Target Deal Points Study, with over 39,000 examples and over 47,000 total annotations. Our fine-tuned Transformer baselines show promising results, with models performing well above random on most questions. However, on a large subset of questions, there is still room for significant improvement. As the only expert-annotated merger agreement dataset, MAUD is valuable as a benchmark for both the legal profession and the NLP community.
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