The monograph summarizes and analyzes the current state of development of computer and mathematical simulation and modeling, the automation of management processes, the use of information technologies in education, the design of information systems and software complexes, the development of computer telecommunication networks and technologies most areas that are united by the term Industry 4.0
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虽然最近在许多科学领域都变得无处不在，但对其评估的关注较少。对于分子生成模型，最先进的是孤立或与其输入有关的输出。但是，它们的生物学和功能特性（例如配体 - 靶标相互作用）尚未得到解决。在这项研究中，提出了一种新型的生物学启发的基准，用于评估分子生成模型。具体而言，设计了三个不同的参考数据集，并引入了与药物发现过程直接相关的一组指标。特别是我们提出了一个娱乐指标，将药物目标亲和力预测和分子对接应用作为评估生成产量的互补技术。虽然所有三个指标均在测试的生成模型中均表现出一致的结果，但对药物目标亲和力结合和分子对接分数进行了更详细的比较，表明单峰预测器可能会导致关于目标结合在分子水平和多模式方法的错误结论，而多模式的方法是错误的结论。因此优选。该框架的关键优点是，它通过明确关注配体 - 靶标相互作用，将先前的物理化学域知识纳入基准测试过程，从而创建了一种高效的工具，不仅用于评估分子生成型输出，而且还用于丰富富含分子生成的输出。一般而言，药物发现过程。
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Deave Learning模型命名为变形金刚实现了最先进的导致绝大多数NLP任务，以增加计算复杂性和高记忆消耗。在实时推理中使用变压器模型成为在生产中实施时的重大挑战，因为它需要昂贵的计算资源。需要更频率的吞吐量执行变压器的执行越大，并且切换到较小的编码器导致精度降低。我们的论文致力于如何为信息检索管道排名步骤选择合适架构的问题，以便更改变压器编码器的所需呼叫的数量最小，最大可实现的排名质量。我们调查了多种延迟交互模型，如COLBert和Poly-Concoder架构以及它们的修改。此外，我们负责搜索索引的内存占用空间，并尝试应用学习 - 哈希方法，以二值从变压器编码器二值化。使用TREC 2019-2021和MARCO DEV数据集提供评估结果。
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2021-11-05
在这个技术报告中，我们提出我们的解决Traffic4Cast2021核心挑战，其中参与者被要求开发算法用于预测交通状况提前60分钟，根据来自前一小时的信息，在4个不同的城市。相较于先前举行的比赛，今年的挑战集中在交通时间域偏移由于COVID-19大流行。继掌中的过去的成功，我们利用它来预测未来的交通地图。此外，我们将探讨预先训练的编码器，如DenseNet和EfficientNet，并采用多域自适应技术的使用打域转变。我们的解决方案在最后的竞争中排在第三位。该代码可在https://github.com/jbr-ai-labs/traffic4cast-2021。
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使用多个计算节点通常可以加速在大型数据集上的深度神经网络。这种方法称为分布式训练，可以通过专门的消息传递协议，例如环形全部减少。但是，以比例运行这些协议需要可靠的高速网络，其仅在专用集群中可用。相比之下，许多现实世界应用程序，例如联合学习和基于云的分布式训练，在具有不稳定的网络带宽的不可靠的设备上运行。因此，这些应用程序仅限于使用参数服务器或基于Gossip的平均协议。在这项工作中，我们通过提出MOSHPIT全部减少的迭代平均协议来提升该限制，该协议指数地收敛于全局平均值。我们展示了我们对具有强烈理论保证的分布式优化方案的效率。该实验显示了与使用抢占从头开始训练的竞争性八卦的策略和1.5倍的加速，显示了1.3倍的Imagenet培训的加速。
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