科学数据的一套简洁且可衡量的公平（可访问，可互操作和可重复使用的）原则正在转变用于数据管理和管理的最新实践，以支持和支持发现和创新。从这项计划中学习，并承认人工智能（AI）在科学和工程实践中的影响，我们为AI模型引入了一套实用，简洁和可衡量的公平原则。我们展示了如何在统一的计算框架内创建和共享公平的数据和AI模型，结合了以下要素：Argonne国家实验室的高级光子源，材料数据设施，科学数据和学习中心，Funcx和Argonne Leadersition的数据和学习中心计算设施（ALCF），尤其是ALCF AI测试台的Thetagpu SuperCuputer和Sambanova Datascale系统。我们描述了如何利用这种域 - 不足的计算框架来实现自主AI驱动的发现。

The findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) data principles have provided a framework for examining, evaluating, and improving how we share data with the aim of facilitating scientific discovery. Efforts have been made to generalize these principles to research software and other digital products. Artificial intelligence (AI) models -- algorithms that have been trained on data rather than explicitly programmed -- are an important target for this because of the ever-increasing pace with which AI is transforming scientific and engineering domains. In this paper, we propose a practical definition of FAIR principles for AI models and create a FAIR AI project template that promotes adherence to these principles. We demonstrate how to implement these principles using a concrete example from experimental high energy physics: a graph neural network for identifying Higgs bosons decaying to bottom quarks. We study the robustness of these FAIR AI models and their portability across hardware architectures and software frameworks, and report new insights on the interpretability of AI predictions by studying the interplay between FAIR datasets and AI models. Enabled by publishing FAIR AI models, these studies pave the way toward reliable and automated AI-driven scientific discovery.

研究过程自动化 - 对科学仪器，计算机，数据存储和其他资源的可靠，高效和可重复执行的可靠，高效和可重复执行，这是现代科学的基本要素。我们在此处报告Globus研究数据管理平台内的新服务，该服务可以将各种研究过程的规范作为可重复使用的动作集，流量以及在异质研究环境中执行此类流动的集合。为了以广泛的空间范围（例如，从科学仪器到远程数据中心）和时间范围（从几秒钟到几周），这些Globus自动化服务功能：1）云托管以可靠地执行长期持久的流量，尽管零星的失败，但这些Globus自动化服务功能：1） ; 2）声明性符号和可扩展的异步行动提供商API，用于定义和执行涉及任意资源的各种行动和流动规范； 3）授权授权机制，用于安全调用动作。这些服务允许研究人员将广泛的研究任务的管理外包和自动化为可靠，可扩展和安全的云平台。我们向Globus自动化服务提供用例

空间生物学研究旨在了解太空飞行对生物的根本影响，制定支持深度空间探索的基础知识，最终生物工程航天器和栖息地稳定植物，农作物，微生物，动物和人类的生态系统，为持续的多行星寿命稳定。要提高这些目标，该领域利用了来自星空和地下模拟研究的实验，平台，数据和模型生物。由于研究扩展到低地球轨道之外，实验和平台必须是最大自主，光，敏捷和智能化，以加快知识发现。在这里，我们介绍了由美国国家航空航天局的人工智能，机器学习和建模应用程序组织的研讨会的建议摘要，这些应用程序为这些空间生物学挑战提供了关键解决方案。在未来十年中，将人工智能融入太空生物学领域将深化天空效应的生物学理解，促进预测性建模和分析，支持最大自主和可重复的实验，并有效地管理星载数据和元数据，所有目标使生活能够在深空中茁壮成长。

负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一，也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战，最近已经发布了许多AI伦理原则框架，AI系统应该符合这些框架。但是，没有进一步的最佳实践指导，从业者除了真实性之外没有什么。同样，在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力，主要集中于数学无关的道德原则（例如隐私和公平）的一部分。然而，道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生，从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI，非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI，在本文中，我们采用了一种面向模式的方法，并根据系统的多媒体文献综述（MLR）的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上，我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式，以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组：多层次治理模式，可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。

Artificial Intelligence (AI) is having a tremendous impact across most areas of science. Applications of AI in healthcare have the potential to improve our ability to detect, diagnose, prognose, and intervene on human disease. For AI models to be used clinically, they need to be made safe, reproducible and robust, and the underlying software framework must be aware of the particularities (e.g. geometry, physiology, physics) of medical data being processed. This work introduces MONAI, a freely available, community-supported, and consortium-led PyTorch-based framework for deep learning in healthcare. MONAI extends PyTorch to support medical data, with a particular focus on imaging, and provide purpose-specific AI model architectures, transformations and utilities that streamline the development and deployment of medical AI models. MONAI follows best practices for software-development, providing an easy-to-use, robust, well-documented, and well-tested software framework. MONAI preserves the simple, additive, and compositional approach of its underlying PyTorch libraries. MONAI is being used by and receiving contributions from research, clinical and industrial teams from around the world, who are pursuing applications spanning nearly every aspect of healthcare.

鉴于HEP研究的核心，数据科学（DS）和机器学习（ML）在高能量物理学（HEP）中的作用增长良好和相关。此外，利用物理数据固有的对称性激发了物理信息的ML作为计算机科学研究的充满活力的子场。 HEP研究人员从广泛使用的材料中受益匪浅，可用于教育，培训和劳动力开发。他们还为这些材料做出了贡献，并为DS/ML相关的字段提供软件。物理部门越来越多地在DS，ML和物理学的交集上提供课程，通常使用HEP研究人员开发的课程，并涉及HEP中使用的开放软件和数据。在这份白皮书中，我们探讨了HEP研究与DS/ML教育之间的协同作用，讨论了此交叉路口的机会和挑战，并提出了将是互惠互利的社区活动。

The FAIR Guiding Principles aim to improve the findability, accessibility, interoperability, and reusability of digital content by making them both human and machine actionable. However, these principles have not yet been broadly adopted in the domain of machine learning-based program analyses and optimizations for High-Performance Computing (HPC). In this paper, we design a methodology to make HPC datasets and machine learning models FAIR after investigating existing FAIRness assessment and improvement techniques. Our methodology includes a comprehensive, quantitative assessment for elected data, followed by concrete, actionable suggestions to improve FAIRness with respect to common issues related to persistent identifiers, rich metadata descriptions, license and provenance information. Moreover, we select a representative training dataset to evaluate our methodology. The experiment shows the methodology can effectively improve the dataset and model's FAIRness from an initial score of 19.1% to the final score of 83.0%.

机器学习（ML）系统的开发和部署可以用现代工具轻松执行，但该过程通常是匆忙和意思是结束的。缺乏勤奋会导致技术债务，范围蠕变和未对准的目标，模型滥用和失败，以及昂贵的后果。另一方面，工程系统遵循明确定义的流程和测试标准，以简化高质量，可靠的结果的开发。极端是航天器系统，其中关键任务措施和鲁棒性在开发过程中根深蒂固。借鉴航天器工程和ML的经验（通过域名通过产品的研究），我们开发了一种经过验证的机器学习开发和部署的系统工程方法。我们的“机器学习技术准备水平”（MLTRL）框架定义了一个原则的过程，以确保强大，可靠和负责的系统，同时为ML工作流程流线型，包括来自传统软件工程的关键区别。 MLTRL甚至更多，MLTRL为跨团队和组织的人们定义了一个人工智能和机器学习技术的人员。在这里，我们描述了通过生产化和部署在医学诊断，消费者计算机视觉，卫星图像和粒子物理学等领域，以通过生产和部署在基本研究中开发ML方法的几个现实世界使用情况的框架和阐明。

在我们不断变化的气候中，使用模型来评估天气和气候对社会和企业的后续后果的风险及其后续后果至关重要。这种模型的操作在历史上是定制的，并限制在特定的计算基础架构，驱动数据集和预定义的配置上。这些约束通过缩放模型运行并将模型掌握在感兴趣的用户手中。在这里，我们提出了一个基于云的模块化框架，用于部署和操作地理空间模型，最初应用于气候影响。气候冲击建模框架（CIMF）可以以动态和灵活的方式部署模块化工作流程。用户可以以简化的方式指定工作流程组件，然后可以轻松地将这些组件组织成不同的配置，以以不同的方式和不同的尺度评估风险。这还可以使不同的模型（物理模拟或机器学习模型）和工作流程连接以产生合并的风险评估。洪水建模被用作端到端的示例，以证明CIMF的操作。

物联网（物联网）正在通过弥合信息技术（IT）和运营技术（OT）之间的差距来改变行业。机器正在与连接的传感器集成在一起，并通过智能分析应用程序管理，加速了数字化转型和业务运营。将机器学习（ML）带到工业设备是一个进步，旨在促进IT和OT的融合。但是，在工业物联网（IIOT）中开发ML应用程序提出了各种挑战，包括硬件异质性，ML模型的非标准化表示，设备和ML模型兼容性问题以及慢速应用程序开发。在这一领域的成功部署需要深入了解硬件，算法，软件工具和应用程序。因此，本文介绍了一个名为ML应用程序的名为“语义低代码工程”（SELOC-ML），该框架建立在低代码平台上，以利用语义Web技术来支持IIOT的ML应用程序的快速开发。 SELOC-ML使非专家能够轻松地模拟，发现，重复使用和对接ML模型和设备。可以根据匹配结果自动生成项目代码在硬件上部署。开发人员可以从称为食谱的语义应用模板中受益，从而快速原型最终用户应用程序。与工业ML分类案例研究中的传统方法相比，评估证实了至少三倍的工程努力，显示了SELOC-ML的效率和实用性。我们分享代码并欢迎任何贡献。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 2nd International Workshop on Reading Music Systems, held in Delft on the 2nd of November 2019.

为了在工业生产中更广泛地采用AI，足够的基础设施能力至关重要。这包括简化AI与工业设备的集成，对分布式部署，监视和一致的系统配置的支持。现有的IIOT平台仍然缺乏以开放的，基于生态系统的方式灵活整合可重复使用的AI服务和相关标准（例如资产管理壳或OPC UA）的功能。这正是我们采用高度可配置的基于低代码的方法来解决我们下一个级别的智能工业生产生产生产Ecosphere（IIP-Ecosphere）平台所解决的问题。在本文中，我们介绍了该平台的设计，并根据启用AI支持的视觉质量检查的演示者讨论了早期评估。在这项早期评估活动中，学到的见解和教训补充了这一点。

Array programming provides a powerful, compact, expressive syntax for accessing, manipulating, and operating on data in vectors, matrices, and higher-dimensional arrays [1]. NumPy is the primary array programming library for the Python language [2,3,4,5]. It plays an essential role in research analysis pipelines in fields as diverse as physics, chemistry, astronomy, geoscience, biology, psychology, material science, engineering, finance, and economics. For example, in astronomy, NumPy was an important part of the software stack used in the discovery of gravitational waves [6] and the first imaging of a black hole [7].Here we show how a few fundamental array concepts lead to a simple and powerful programming paradigm for organizing, exploring, and analyzing scientific data. NumPy is the foundation upon which the entire scientific Python universe is constructed. It is so pervasive that several projects, targeting audiences with specialized needs, have developed their own NumPy-like interfaces and array objects. Because of its central position in the ecosystem, NumPy increasingly plays the role of an interoperability layer between these new array computation libraries.

成像，散射和光谱是理解和发现新功能材料的基础。自动化和实验技术的当代创新导致这些测量更快，分辨率更高，从而产生了大量的分析数据。这些创新在用户设施和同步射击光源时特别明显。机器学习（ML）方法经常开发用于实时地处理和解释大型数据集。然而，仍然存在概念障碍，进入设施一般用户社区，通常缺乏ML的专业知识，以及部署ML模型的技术障碍。在此，我们展示了各种原型ML模型，用于在国家同步光源II（NSLS-II）的多个波束线上在飞行分析。我们谨慎地描述这些示例，专注于将模型集成到现有的实验工作流程中，使得读者可以容易地将它们自己的ML技术与具有普通基础设施的NSLS-II或设施的实验中的实验。此处介绍的框架展示了几乎没有努力，多样化的ML型号通过集成到实验编程和数据管理的现有Blueske套件中与反馈回路一起运行。

网络威胁情报（CTI）共享是减少攻击者和捍卫者之间信息不对称的重要活动。但是，由于数据共享和机密性之间的紧张关系，这项活动带来了挑战，这导致信息保留通常会导致自由骑士问题。因此，共享的信息仅代表冰山一角。当前的文献假设访问包含所有信息的集中数据库，但是由于上述张力，这并不总是可行的。这会导致不平衡或不完整的数据集，需要使用技术扩展它们。我们展示了这些技术如何导致结果和误导性能期望。我们提出了一个新颖的框架，用于从分布式数据中提取有关事件，漏洞和妥协指标的分布式数据，并与恶意软件信息共享平台（MISP）一起证明其在几种实际情况下的使用。提出和讨论了CTI共享的政策影响。拟议的系统依赖于隐私增强技术和联合处理的有效组合。这使组织能够控制其CTI，并最大程度地减少暴露或泄漏的风险，同时为共享的好处，更准确和代表性的结果以及更有效的预测性和预防性防御能力。

This paper presents the OPUS ecosystem with a focus on the development of open machine translation models and tools, and their integration into end-user applications, development platforms and professional workflows. We discuss our on-going mission of increasing language coverage and translation quality, and also describe on-going work on the development of modular translation models and speed-optimized compact solutions for real-time translation on regular desktops and small devices.

无线电接入网络（RAN）技术继续见证巨大的增长，开放式运行越来越最近的势头。在O-RAN规范中，RAN智能控制器（RIC）用作自动化主机。本文介绍了对O-RAN堆栈相关的机器学习（ML）的原则，特别是加强学习（RL）。此外，我们审查无线网络的最先进的研究，并将其投入到RAN框架和O-RAN架构的层次结构上。我们在整个开发生命周期中提供ML / RL模型面临的挑战的分类：从系统规范到生产部署（数据采集，模型设计，测试和管理等）。为了解决挑战，我们将一组现有的MLOPS原理整合，当考虑RL代理时，具有独特的特性。本文讨论了系统的生命周期模型开发，测试和验证管道，称为：RLOPS。我们讨论了RLOP的所有基本部分，包括：模型规范，开发和蒸馏，生产环境服务，运营监控，安全/安全和数据工程平台。根据这些原则，我们提出了最佳实践，以实现自动化和可重复的模型开发过程。

科学家在寻找最佳的输入资源来解决目标预测任务的最佳输入资源方面的困难是在知识图图图上训练算法的主要障碍之一。除此之外，一个关键的挑战是确定如何操纵（和嵌入）这些数据，这些数据通常以特定的三元组（即主题，谓词，对象）的形式来启用学习过程。在本文中，我们描述了Liveschema倡议，即一个门户，该网关提供了一个服务家庭，可以轻松访问，分析，转换和利用知识图模式，其主要目标是促进这些资源在机器学习用例中的重复使用。作为该计划的早期实施，我们还推进了一个在线目录，该目录依赖于800多个资源，并提供了第一组示例服务。

医疗AI通过支持基于证据的医学实践，个性化患者治疗，降低成本以及改善提供者和患者体验，推进医疗保健的巨大潜力。我们认为解锁此潜力需要一种系统的方法来衡量在大规模异构数据上的医疗AI模型的性能。为了满足这种需求，我们正在建立Medperf，这是一个开放的框架，用于在医疗领域的基准测试机器学习。 Medperf将使联合评估能够将模型安全地分配给不同的评估设施，从而赋予医疗组织在高效和人类监督过程中评估和验证AI模型的性能，同时优先考虑隐私。我们描述了当前的挑战医疗保健和AI社区面临，需要开放平台，Medperf的设计理念，其目前的实施状态和我们的路线图。我们呼吁研究人员和组织加入我们创建Medperf开放基准平台。