光学成像通常用于行业和学术界的科学和技术应用。在图像传感中，通过数字化图像的计算分析来执行一个测量，例如对象的位置。新兴的图像感应范例通过设计光学组件来执行不进行成像而是编码，从而打破了数据收集和分析之间的描述。通过将图像光学地编码为适合有效分析后的压缩，低维的潜在空间，这些图像传感器可以以更少的像素和更少的光子来工作，从而可以允许更高的直通量，较低的延迟操作。光学神经网络（ONNS）提供了一个平台，用于处理模拟，光学域中的数据。然而，基于ONN的传感器仅限于线性处理，但是非线性是深度的先决条件，而多层NNS在许多任务上的表现都大大优于浅色。在这里，我们使用商业图像增强器作为平行光电子，光学到光学非线性激活函数，实现用于图像传感的多层预处理器。我们证明，非线性ONN前处理器可以达到高达800：1的压缩率，同时仍然可以在几个代表性的计算机视觉任务中高精度，包括机器视觉基准测试，流程度图像分类以及对对象中对象的识别，场景。在所有情况下，我们都会发现ONN的非线性和深度使其能够胜过纯线性ONN编码器。尽管我们的实验专门用于ONN传感器的光线图像，但替代ONN平台应促进一系列ONN传感器。这些ONN传感器可能通过在空间，时间和/或光谱尺寸中预处处理的光学信息来超越常规传感器，并可能具有相干和量子质量，所有这些都在光学域中。

原始的“七个图案”阐述了科学计算领域的基本方法的路线图，其中图案是一种捕获计算和数据移动模式的算法方法。我们介绍了“仿真智力的九个主题”，是一种开发和整合的路线图，以合并科学计算，科学模拟和人工智能所必需的基本算法。我们称之为合并模拟智能（SI），短暂。我们认为模拟智能的主题是相互连接的和相互依存的，很像操作系统层中的组件一样。使用这种隐喻，我们探讨了模拟智能操作系统堆栈（Si-Stack）和其中图案的各层的性质：（1）多种物理和多尺度建模; （2）替代建模和仿真; （3）基于仿真的推理; （4）因果建模和推理; （5）基于代理的建模; （6）概率编程; （7）可微分的编程; （8）开放式优化; （9）机器编程。我们相信图案之间的协调努力提供了加速科学发现的巨大机会，从综合生物和气候科学中解决逆问题，指导核能实验，并预测社会经济环境中的紧急行为。我们详细说明了Si-stack的每层，详细说明了最先进的方法，提出了示例以突出挑战和机遇，并倡导具体的方法来推进主题和与其组合的协同作用。推进和整合这些技术可以实现稳健且有效的假设仿真 - 分析类型的科学方法，我们用几种使用案例为人机组合和自动化学介绍。

随着量子系统平台的快速进步，噪声量子状态的许多身体量子态重建问题成为一个重要的挑战。最近的作品在重铸量子态重建问题时使用生成神经网络模型来学习量子状态测量向量的概率分布的承诺。在这里，我们提出了“注意力的量子断层扫描”（AQT），使用基于机构的生成网络的量子状态重建，所述生成网络学习嘈杂量子状态的混合状态密度矩阵。 AQT基于Vishwani等人（2017）的“注意是您所需要的所有需要​​”的模型，该模型旨在学习自然语言句子中的远程相关性，从而优于先前的自然语言处理模型。我们不仅展示了AQT的早期基于神经网络的量子状态重建，而且可以准确地重建与IBMQ量子计算机实验地实现的嘈杂量子状态相关的密度矩阵。我们推测了AQT源于其在整个量子系统上模拟量子纠缠的能力的成功，因为自然语言处理的注意模型捕获了句子中的单词之间的相关性。

The lack of standardization is a prominent issue in magnetic resonance (MR) imaging. This often causes undesired contrast variations due to differences in hardware and acquisition parameters. In recent years, MR harmonization using image synthesis with disentanglement has been proposed to compensate for the undesired contrast variations. Despite the success of existing methods, we argue that three major improvements can be made. First, most existing methods are built upon the assumption that multi-contrast MR images of the same subject share the same anatomy. This assumption is questionable since different MR contrasts are specialized to highlight different anatomical features. Second, these methods often require a fixed set of MR contrasts for training (e.g., both Tw-weighted and T2-weighted images must be available), which limits their applicability. Third, existing methods generally are sensitive to imaging artifacts. In this paper, we present a novel approach, Harmonization with Attention-based Contrast, Anatomy, and Artifact Awareness (HACA3), to address these three issues. We first propose an anatomy fusion module that enables HACA3 to respect the anatomical differences between MR contrasts. HACA3 is also robust to imaging artifacts and can be trained and applied to any set of MR contrasts. Experiments show that HACA3 achieves state-of-the-art performance under multiple image quality metrics. We also demonstrate the applicability of HACA3 on downstream tasks with diverse MR datasets acquired from 21 sites with different field strengths, scanner platforms, and acquisition protocols.

We consider the problem of recovering the causal structure underlying observations from different experimental conditions when the targets of the interventions in each experiment are unknown. We assume a linear structural causal model with additive Gaussian noise and consider interventions that perturb their targets while maintaining the causal relationships in the system. Different models may entail the same distributions, offering competing causal explanations for the given observations. We fully characterize this equivalence class and offer identifiability results, which we use to derive a greedy algorithm called GnIES to recover the equivalence class of the data-generating model without knowledge of the intervention targets. In addition, we develop a novel procedure to generate semi-synthetic data sets with known causal ground truth but distributions closely resembling those of a real data set of choice. We leverage this procedure and evaluate the performance of GnIES on synthetic, real, and semi-synthetic data sets. Despite the strong Gaussian distributional assumption, GnIES is robust to an array of model violations and competitive in recovering the causal structure in small- to large-sample settings. We provide, in the Python packages "gnies" and "sempler", implementations of GnIES and our semi-synthetic data generation procedure.

在因果推理和强盗文献中，基于观察数据的线性功能估算线性功能的问题是规范的。我们分析了首先估计治疗效果函数的广泛的两阶段程序，然后使用该数量来估计线性功能。我们证明了此类过程的均方误差上的非反应性上限：这些边界表明，为了获得非反应性最佳程序，应在特定加权$ l^2 $中最大程度地估算治疗效果的误差。 -规范。我们根据该加权规范的约束回归分析了两阶段的程序，并通过匹配非轴突局部局部最小值下限，在有限样品中建立了实例依赖性最优性。这些结果表明，除了取决于渐近效率方差之外，最佳的非质子风险除了取决于样本量支持的最富有函数类别的真实结果函数与其近似类别之间的加权规范距离。

我们提供了证据表明，学到的密度功能理论（``dft'）的力场已准备好进行基态催化剂发现。我们的关键发现是，尽管预测的力与地面真相有很大差异，但使用从超过50 \％的评估系统中使用RPBE功能的能量与使用RPBE功能相似或较低能量的力量的力量与使用RPBE功能相似或较低的力量放松。这具有令人惊讶的含义，即学习的潜力可能已经准备好在挑战性的催化系统中替换DFT，例如在Open Catalyst 2020数据集中发现的电位。此外，我们表明，在局部谐波能量表面上具有与目标DFT能量相同的局部谐波能量表面训练的力场也能够在50 \％的情况下找到较低或相似的能量结构。与在真实能量和力量训练的标准模型相比，这种``简易电位''的收敛步骤更少，这进一步加速了计算。它的成功说明了一个关键：即使模型具有高力误差，学到的电位也可以定位能量最小值。结构优化的主要要求仅仅是学到的电位具有正确的最小值。由于学到的电位与系统大小的速度快速且尺寸为线性，因此我们的结果开辟了快速找到大型系统基础状态的可能性。

机器学习潜力是分子模拟的重要工具，但是由于缺乏高质量数据集来训练它们的发展，它们的开发阻碍了它们。我们描述了Spice数据集，这是一种新的量子化学数据集，用于训练与模拟与蛋白质相互作用的药物样的小分子相关的潜在。它包含超过110万个小分子，二聚体，二肽和溶剂化氨基酸的构象。它包括15个元素，带电和未充电的分子以及广泛的共价和非共价相互作用。它提供了在{\ omega} b97m-d3（bj）/def2-tzVPPD理论水平以及其他有用的数量（例如多极矩和键阶）上计算出的力和能量。我们在其上训练一组机器学习潜力，并证明它们可以在化学空间的广泛区域中实现化学精度。它可以作为创建可转移的，准备使用潜在功能用于分子模拟的宝贵资源。

通用数据模型解决了标准化电子健康记录（EHR）数据的许多挑战，但无法将其集成深度表型所需的资源。开放的生物学和生物医学本体论（OBO）铸造本体论提供了可用于生物学知识的语义计算表示，并能够整合多种生物医学数据。但是，将EHR数据映射到OBO Foundry本体论需要大量的手动策展和域专业知识。我们介绍了一个框架，用于将观察性医学成果合作伙伴关系（OMOP）标准词汇介绍给OBO铸造本体。使用此框架，我们制作了92,367条条件，8,615种药物成分和10,673个测量结果的映射。域专家验证了映射准确性，并且在24家医院进行检查时，映射覆盖了99％的条件和药物成分和68％的测量结果。最后，我们证明OMOP2OBO映射可以帮助系统地识别可能受益于基因检测的未诊断罕见病患者。

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。