蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）对正常细胞功能至关重要，并且与许多疾病途径有关。然而，只有4％的PPI用PTMS在诸如完整的生物知识数据库中的PTM，主要通过手动策策进行，这既不是时间也不是成本效益。我们使用完整的PPI数据库创建具有交互蛋白对，它们相应的PTM类型和来自PubMed数据库的相关摘要注释的远程监督数据集。我们训练Biobert Models的一组合 - 配音PPI-Biobert-X10，以提高置信度校准。我们利用集合平均置信度方法的使用，置信范围抵消了类别不平衡提取高信任预测的影响。在测试集上评估的PPI-BIOBERT-X10模型导致适用的F1-MICRO 41.3（P = 5 8.1，R = 32.1）。然而，通过结合高信心和低变化来识别高质量的预测，调整精度预测，我们保留了100％精度的19％的测试预测。我们评估了1800万PubMed摘要的PPI-Biobert-X10，提取了160万（546507个独特的PTM-PPI三联网）PTM-PPI预测，并过滤〜5700（4584个独一无二）的高信心预测。在5700中，对于小型随机采样的子集进行人体评估表明，尽管置信度校准，精度降至33.7％，并突出了即使在置信度校准的情况下超出了测试集中的最长途的挑战。我们仅包括与多个论文相关的预测的问题来规避问题，从而将精确提高到58.8％。在这项工作中，我们突出了深入学习的文本挖掘在实践中的利益和挑战，并且需要增加对置信校准的强调，以促进人类策划努力。

动机：蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）对正常和患病细胞中蛋白质的功能至关重要，并且许多关键蛋白质功能通过相互作用介导。这些相互作用的性质是对网络建设来分析生物学的重要性数据。然而，在蛋白质相互作用数据库中仅捕获的小百分比PPI具有可用功能的注释，例如：只有4％的PPI在完整数据库中有功能注释。在这里，我们的目标是通过提取PubMed摘要中描述的关系来标记PPI的功能类型类型。方法：我们从完整的PPI数据库中创建一个弱监督数据集，其中包含具有带有注释功能的交互蛋白对和来自PubMed数据库的相关摘要。我们为生物医学自然语言处理任务，Biobert应用了最先进的深度学习技术，以构建模型 - 配音PPI-Biobert - 用于识别PPI的功能。为了大规模提取高质量的PPI功能，我们使用PPI-Biobert模型的集合来改善不确定性估计，并应用特定类型特定的阈值以抵消每个交互类型的训练样本数量的变化的影响。结果：我们扫描1800万PubMed摘要，自动鉴定3253个新的类型的PPI，包括磷酸化和乙酰化相互作用，基于人类审查的样品，整体精度为46％（乙酰化87％）。这项工作表明，PPI函数提取的生物医学摘要分析是一种可行的方法，可以基本上增加在在线数据库中捕获的功能的互动的互动次数。

The management of cattle over a huge area is still a challenging problem in the farming sector. With evolution in technology, Unmanned aerial vehicles (UAVs) with consumer level digital cameras are becoming a popular alternative to manual animal censuses for livestock estimation since they are less risky and expensive.This paper evaluated and compared the cutting-edge object detection algorithms, YOLOv7,RetinaNet with ResNet50 backbone, RetinaNet with EfficientNet and mask RCNN. It aims to improve the occlusion problem that is to detect hidden cattle from a huge dataset captured by drones using deep learning algorithms for accurate cattle detection. Experimental results showed YOLOv7 was superior with precision of 0.612 when compared to the other two algorithms. The proposed method proved superior to the usual competing algorithms for cow face detection, especially in very difficult cases.

Legal contracts, such as employment or lease agreements, are important documents as they govern the obligations and entitlements of the various contracting parties. However, these documents are typically long and written in legalese resulting in lots of manual hours spent in understanding them. In this paper, we address the task of summarizing legal contracts for each of the contracting parties, to enable faster reviewing and improved understanding of them. Specifically, we collect a dataset consisting of pairwise importance comparison annotations by legal experts for ~293K sentence pairs from lease agreements. We propose a novel extractive summarization system to automatically produce a summary consisting of the most important obligations, entitlements, and prohibitions in a contract. It consists of two modules: (1) a content categorize to identify sentences containing each of the categories (i.e., obligation, entitlement, and prohibition) for a party, and (2) an importance ranker to compare the importance among sentences of each category for a party to obtain a ranked list. The final summary is produced by selecting the most important sentences of a category for each of the parties. We demonstrate the effectiveness of our proposed system by comparing it against several text ranking baselines via automatic and human evaluation.

We present POTATO, the Portable text annotation tool, a free, fully open-sourced annotation system that 1) supports labeling many types of text and multimodal data; 2) offers easy-to-configure features to maximize the productivity of both deployers and annotators (convenient templates for common ML/NLP tasks, active learning, keypress shortcuts, keyword highlights, tooltips); and 3) supports a high degree of customization (editable UI, inserting pre-screening questions, attention and qualification tests). Experiments over two annotation tasks suggest that POTATO improves labeling speed through its specially-designed productivity features, especially for long documents and complex tasks. POTATO is available at https://github.com/davidjurgens/potato and will continue to be updated.

Athletes routinely undergo fitness evaluations to evaluate their training progress. Typically, these evaluations require a trained professional who utilizes specialized equipment like force plates. For the assessment, athletes perform drop and squat jumps, and key variables are measured, e.g. velocity, flight time, and time to stabilization, to name a few. However, amateur athletes may not have access to professionals or equipment that can provide these assessments. Here, we investigate the feasibility of estimating key variables using video recordings. We focus on jump velocity as a starting point because it is highly correlated with other key variables and is important for determining posture and lower-limb capacity. We find that velocity can be estimated with a high degree of precision across a range of athletes, with an average R-value of 0.71 (SD = 0.06).

分散的学习算法可以通过在不同设备和位置生成的大型分布式数据集对深度学习模型进行培训，而无需中央服务器。在实际情况下，分布式数据集可以在整个代理之间具有显着不同的数据分布。当前的最新分散算法主要假设数据分布是独立且分布相同的（IID）。本文的重点是用最小的计算和内存开销来改善非IID数据分布的分散学习。我们提出了邻居梯度聚类（NGC），这是一种新型的分散学习算法，使用自我和交叉梯度信息修改每个代理的局部梯度。特别是，所提出的方法用自级的加权平均值，模型变化的跨梯度（接收到的邻居模型参数相对于本地数据集的衍生物）和数据变化，将模型的局部梯度取代了模型变化的均值平均值交叉梯度（相对于其邻居数据集的本地模型的衍生物）。此外，我们提出了compngc，这是NGC的压缩版本，通过压缩交叉梯度将通信开销降低了$ 32 \ times $。我们证明了所提出的技术在各种模型体系结构和图形拓扑上采样的非IID数据分布上提出的技术的经验收敛性和效率。我们的实验表明，NGC和COMPNGC的表现优于现有的最先进的（SOTA）去中心化学习算法，而不是非IID数据的$ 1-5 \％$，其计算和内存需求明显降低。此外，我们还表明，所提出的NGC方法的表现优于$ 5-40 \％$，而没有其他交流。

非结构化数据，尤其是文本，在各个领域继续迅速增长。特别是，在金融领域，有大量累积的非结构化财务数据，例如公司定期向监管机构提交的文本披露文件，例如证券和交易委员会（SEC）。这些文档通常很长，并且倾向于包含有关公司绩效的宝贵信息。因此，从这些长文本文档中学习预测模型是非常兴趣的，尤其是用于预测数值关键绩效指标（KPI）。尽管在训练有素的语言模型（LMS）中取得了长足的进步，这些模型从大量的文本数据中学习，但他们仍然在有效的长期文档表示方面挣扎。我们的工作满足了这种批判性需求，即如何开发更好的模型来从长文本文档中提取有用的信息，并学习有效的功能，这些功能可以利用软件财务和风险信息来进行文本回归（预测）任务。在本文中，我们提出并实施了一个深度学习框架，该框架将长文档分为大块，并利用预先训练的LMS处理和将块汇总为矢量表示，然后进行自我关注以提取有价值的文档级特征。我们根据美国银行的10-K公共披露报告以及美国公司提交的另一个报告数据集评估了模型。总体而言，我们的框架优于文本建模的强大基线方法以及仅使用数值数据的基线回归模型。我们的工作提供了更好的见解，即如何利用预先训练的域特异性和微调的长输入LMS来表示长文档可以提高文本数据的表示质量，从而有助于改善预测分析。

Restless multi-armed bandits (RMABs) extend multi-armed bandits to allow for stateful arms, where the state of each arm evolves restlessly with different transitions depending on whether that arm is pulled. Solving RMABs requires information on transition dynamics, which are often unknown upfront. To plan in RMAB settings with unknown transitions, we propose the first online learning algorithm based on the Whittle index policy, using an upper confidence bound (UCB) approach to learn transition dynamics. Specifically, we estimate confidence bounds of the transition probabilities and formulate a bilinear program to compute optimistic Whittle indices using these estimates. Our algorithm, UCWhittle, achieves sublinear $O(H \sqrt{T \log T})$ frequentist regret to solve RMABs with unknown transitions in $T$ episodes with a constant horizon $H$. Empirically, we demonstrate that UCWhittle leverages the structure of RMABs and the Whittle index policy solution to achieve better performance than existing online learning baselines across three domains, including one constructed via sampling from a real-world maternal and childcare dataset.

每年有超过500万五岁以下的儿童死于大部分可预防或可治疗的医疗状况，而在疫苗接种率低的欠发达国家中，死亡人数大部分大部分发生。联合国可持续发展目标之一（SDG 3）旨在结束五岁以下的新生儿和儿童的可预防死亡。我们专注于尼日利亚，在尼日利亚，婴儿死亡率令人震惊。我们与尼日利亚的大型非营利组织Helpmum合作设计和优化了不确定性下的异质健康干预措施的分配，以增加疫苗接种的吸收，这是尼日利亚的首次此类合作。我们的框架，顾问：AI驱动的疫苗接种干预优化器基于整数线性程序，该计划旨在最大程度地提高成功疫苗接种的累积概率。我们的优化公式在实践中是棘手的。我们提出了一种启发式方法，使我们能够解决现实世界中用例的问题。我们还为启发式方法提出了理论界限。最后，我们表明，通过实验评估，所提出的方法在疫苗接种方面优于基线方法。 Helpmum目前正在计划基于我们在最大的尼日利亚城市部署的方法，这将是该国AI驱动的疫苗接种吸收计划的首次部署，并希望为其他数据驱动计划铺平道路改善尼日利亚的健康状况。