深层神经网络能够轻松地使用软磁横层（CE）丢失来记住嘈杂的标签。先前的研究试图解决此问题的重点是将噪声损失函数纳入CE损失。但是，记忆问题得到了缓解，但仍然由于非持鲁棒的损失而造成的。为了解决这个问题，我们专注于学习可靠的对比度表示数据，分类器很难记住CE损失下的标签噪声。我们提出了一种新颖的对比正则化函数，以通过标签噪声不主导表示表示的嘈杂数据来学习此类表示。通过理论上研究由提议的正则化功能引起的表示形式，我们揭示了学识渊博的表示形式将信息保留与真实标签和丢弃与损坏标签相关的信息有关的信息。此外，我们的理论结果还表明，学到的表示形式对标签噪声是可靠的。通过基准数据集的实验证明了该方法的有效性。

Neural networks have revolutionized the area of artificial intelligence and introduced transformative applications to almost every scientific field and industry. However, this success comes at a great price; the energy requirements for training advanced models are unsustainable. One promising way to address this pressing issue is by developing low-energy neuromorphic hardware that directly supports the algorithm's requirements. The intrinsic non-volatility, non-linearity, and memory of spintronic devices make them appealing candidates for neuromorphic devices. Here we focus on the reservoir computing paradigm, a recurrent network with a simple training algorithm suitable for computation with spintronic devices since they can provide the properties of non-linearity and memory. We review technologies and methods for developing neuromorphic spintronic devices and conclude with critical open issues to address before such devices become widely used.

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.

Asteroids are an indelible part of most astronomical surveys though only a few surveys are dedicated to their detection. Over the years, high cadence microlensing surveys have amassed several terabytes of data while scanning primarily the Galactic Bulge and Magellanic Clouds for microlensing events and thus provide a treasure trove of opportunities for scientific data mining. In particular, numerous asteroids have been observed by visual inspection of selected images. This paper presents novel deep learning-based solutions for the recovery and discovery of asteroids in the microlensing data gathered by the MOA project. Asteroid tracklets can be clearly seen by combining all the observations on a given night and these tracklets inform the structure of the dataset. Known asteroids were identified within these composite images and used for creating the labelled datasets required for supervised learning. Several custom CNN models were developed to identify images with asteroid tracklets. Model ensembling was then employed to reduce the variance in the predictions as well as to improve the generalisation error, achieving a recall of 97.67%. Furthermore, the YOLOv4 object detector was trained to localize asteroid tracklets, achieving a mean Average Precision (mAP) of 90.97%. These trained networks will be applied to 16 years of MOA archival data to find both known and unknown asteroids that have been observed by the survey over the years. The methodologies developed can be adapted for use by other surveys for asteroid recovery and discovery.

事件传感是生物启发的飞行指导和控制系统中的主要组成部分。我们探讨了事件摄像机在腹侧着陆期间与表面进行时间接触（TTC）的用法。这是通过估计差异（逆TTC）的差异来实现的，即径向光流的速率，是从着陆期间产生的事件流。我们的核心贡献是针对基于事件的差异估计的一种新颖的对比度最大化公式，以及一种分支和结合算法，可准确地最大化对比度并找到最佳的差异值。进行GPU加速度以加快全球算法。另一个贡献是一个新的数据集，其中包含来自腹面着陆的真实事件流，该数据集用于测试和基准我们的方法。由于全局优化，与其他启发式差异估计器或基于事件的光流方法相比，我们的算法更有能力恢复真正的分歧。随着GPU加速，我们的方法还可以实现竞争性的运行时间。

目的：我们提出了一个正式的框架，用于使用统一的运动原始图（MPS）作为基本手术动作来建模手术任务，以实现不同数据集的更客观的标记和聚集，并培训通用模型，以实现手术动作识别。方法：我们使用我们的框架来创建上下文和运动原始骨料外科手术集（指南针），包括来自三个公共可用数据集（拼图，桌子，桌子和Rosma）的六个干燥LAB手术任务标签。提出了标记手术环境和自动转换为MPS的方法。我们提出了一项任务（Loto）交叉验证方法，以评估模型概括为看不见的任务的能力。结果：我们的上下文标签方法达到了众包的共识标签与专家外科医生之间的几乎完美的一致性。对MPS的任务进行分割，可以生成单独的左右笔录，并显着改善Loto的性能。我们发现，如果对具有相同上下文的任务和/或来自同一数据集的任务进行了培训，则MP细分模型的性能最佳。结论：所提出的框架可以基于上下文和细粒度的MPS对外科数据进行高质量的标记。使用MPS对外科手术任务进行建模可以使不同数据集的汇总用于训练动作识别模型，这些模型可以比在手势级别训练的模型更好地概括地看不见的任务。意义：我们的正式框架和汇总数据集可以支持用于手术过程分析，技能评估，错误检测和自治的模型和算法的开发。

在许多行业中，客户流失预测是一项宝贵的任务。在电信中，鉴于数据的高维度以及确定潜在的挫败感签名是多么困难，这可能代表了关于未来流失行为的重要驱动因素。在这里，我们提出了一个新颖的贝叶斯分层联合模型，该模型能够根据不同电视观看旅程中发生的事件以及事件之间需要多长时间来表征客户资料。该模型大幅度地将数据的维度从每个客户的数千个观察值降低到11个客户级参数估计和随机效果。我们使用来自40个BT客户（有20名活跃和20名最终取消订阅的20人）的数据测试我们的方法，他们的电视观看行为是从2019年10月到2019年12月的，总计约为半百万。使用贝叶斯分层模型的参数估计和随机效应采用不同的机器学习技术，作为在验证中与100 \％真实的正率和14 \％的假正率相关的最高92 \％精度可预测流失的精度放。我们提出的方法是降低数据维度的有效方法，同时保持了高描述性和预测能力。我们提供代码以在https://github.com/rafamoral/profiling_tv_watching_behaviour上实现贝叶斯模型。

计算机断层扫描（CT）是一种成像技术，其中以不同角度（称为投影或扫描）收集有关对象的信息。然后，通过解决反问题来产生显示切片的内部结构的横截面图像。受辐射剂量，投影角，产生的图像等某些因素的限制可能是嘈杂的或包含伪像的。受到《变形金刚在自然语言处理》中的成功的启发，这项初步研究的核心思想是将层析成像的投影视为单词令牌，而整个横截面（又称Sinogram）的整体扫描是在句子中作为句子。自然语言处理。然后，我们通过训练蒙版辛图模型（MSM）和微调MSM来探索基础模型的想法，以获取各种下游应用程序，包括数据集合限制（例如，光子预算）和数据驱动的解决方案，以近似于数据驱动的解决方案CT重建的逆问题。本研究中使用的模型和数据可在https://github.com/lzhengchun/tomotx上获得。

在电缆驱动的平行机器人（CDPR）中，单个电缆故障通常会导致整个机器人的完全故障。但是，通常可以通过重新配置框架上的电缆附件来恢复丢失的静态工作空间（由于故障）。通过将运动冗余以在实时冗余分辨率控制器中操纵的移动线性滑块的形式添加到机器人中，从而引入了此功能。提出的工作将该控制器与在线故障检测框架相结合，以开发自动任务恢复的完整失误耐受控制方案。该解决方案通过将最终效应器的姿势估计与仅依靠最终效应器信息的交互式多重模型（IMM）算法相结合，从而提供了鲁棒性。然后将故障和姿势估计方案绑定到冗余分辨率方法中，以产生无缝的自动任务（轨迹）恢复方法，以实现电缆故障。

自然语言的歧义并不能阻止我们使用它，而环境有助于跨越想法。尽管如此，它们还是对合格机器的开发构成了一个关键挑战，以理解自然语言并像人类一样使用它。情境性是量子力学中无与伦比的现象，在其中提出了不同的数学形式主义来理解和推理。在本文中，我们为表现出类似量子的上下文性的放置歧义构建了一个模式。我们使用最近开发的捆绑理论背景性标准，该标准适用于信号模型。然后，我们利用神经词嵌入引擎bert将模式实例化为自然语言示例，并为实例提取概率分布。结果，在Bert Corpora使用的自然语言中发现了大量的捆绑示例。我们的希望是，这些示例将为将来的研究铺平道路，并找到将量子计算应用程序扩展到自然语言处理的方法。