我们实施了两个不同的三维深度学习神经网络，并评估了它们在非对比度计算机断层扫描（CT）上看到的颅内出血（ICH）的能力。一种模型，称为“沿正交关注u-net沿正交级别的素隔离”（Viola-Unet），其体系结构元素可适应2022年实例的数据挑战。第二个比较模型是从No-New U-NET（NNU-NET）得出的。输入图像和地面真理分割图用于以监督方式分别训练两个网络。验证数据随后用于半监督培训。在5倍交叉验证期间比较了模型预测。中提琴 - UNET的表现优于四个性能指标中的两个（即NSD和RVD）的比较网络。将中提琴和NNU-NET网络组合的合奏模型在DSC和HD方面的性能最高。我们证明，与3D U-NET相关的ICH分割性能优势有效地合并了U-NET的解码分支期间的空间正交特征。 Viola-Unet AI工具的代码基础，预估计的权重和Docker图像将在https://github.com/samleoqh/viola-unet上公开获得。

简介白质超强度（WMHS）的自动分割是磁共振成像（MRI）神经影像分析的重要步骤。流体减弱的反转恢复（FLAIR加权）是MRI对比度，对于可视化和量化WMHS，这是脑小血管疾病和阿尔茨海默氏病（AD）特别有用的。临床MRI方案迁移到三维（3D）FLAIR加权的采集，以在所有三个体素维度中实现高空间分辨率。当前的研究详细介绍了深度学习工具的部署，以使自动化的WMH分割和表征从获得的3D Flair加权图像作为国家广告成像计划的一部分获得。 DDI研究中的642名参与者（283名男性，平均年龄：（65.18 +/- 9.33）年）中的材料和方法，在五个国家收集地点进行了培训和验证两个内部网络。在642名参与者的内部数据和一个外部数据集中，对三个模型进行了测试，其中包含来自国际合作者的29个情况。这些测试集进行了独立评估。使用了五个已建立的WMH性能指标与地面真理人体分割进行比较。测试的三个网络的结果，3D NNU-NET具有最佳性能，平均骰子相似性系数得分为0.78 +/- 0.10，其性能优于内部开发的2.5D模型和SOTA DEEP DEEP BAYESIAN网络。结论MRI协议中3D Flair加权图像的使用越来越多，我们的结果表明，WMH分割模型可以在3D数据上进行训练，并产生与无需更高的或更好的无需先进的WMH分割性能用于包括T1加权图像系列。

基于模型的经颅超声疗法的治疗计划通常涉及从头部的X射线计算机断层扫描（CT）图像中映射头骨的声学特性。在这里，将三种用于从磁共振（MR）图像中生成伪CT图像的方法作为CT的替代方法。在配对的MR-CT图像上训练了卷积神经网络（U-NET），以从T1加权或零回波时间（ZTE）MR图像（分别表示TCT和ZCT）生成伪CT图像。还实施了从中兴通讯到伪CT的直接映射（表示为CCT）。在比较测试集的伪CT和地面真相CT图像时，整个头部的平均绝对误差为133、83和145 Hounsfield单位（HU），以及398、222和336 HU的头骨内的颅骨内部的平均误差为133、83和145个。 TCT，ZCT和CCT图像。还使用生成的伪CT图像进行了超声模拟，并将其与基于CT的模拟进行了比较。使用环形阵列传感器针对视觉或运动皮层。基于TCT图像的模拟，模拟局灶性局灶性，焦点位置和焦距的平均差异为9.9％，1.5 mm和15.1％，ZCT的平均差异为5.7％，0.6 mm和5.7％，为6.7％，和5.7％ CCT为0.9毫米，为12.1％。映射的图像的改进结果突出了使用成像序列的优势，从而改善了颅骨的对比度。总体而言，这些结果表明，基于MR图像的声学仿真可以与基于CT的声学相比精度。

分子动力学（MD）模拟是各种科学领域的主力，但受到高计算成本的限制。基于学习的力场在加速AB-Initio MD模拟方面取得了重大进展，但对于许多需要长期MD仿真的现实世界应用程序仍然不够快。在本文中，我们采用了一种不同的机器学习方法，使用图形群集将物理系统粗糙化，并使用图形神经网络使用非常大的时间整合步骤对系统演变进行建模。一个新型的基于分数的GNN改进模块解决了长期模拟不稳定性的长期挑战。尽管仅接受了简短的MD轨迹数据训练，但我们学到的模拟器仍可以推广到看不见的新型系统，并比训练轨迹更长的时间。需要10-100 ns级的长时间动力学的属性可以在多个刻度级的速度上准确恢复，而不是经典的力场。我们证明了方法对两个现实的复杂系统的有效性：（1）隐式溶剂中的单链粗粒聚合物； （2）多组分锂离子聚合物电解质系统。

Recently developed methods for video analysis, especially models for pose estimation and behavior classification, are transforming behavioral quantification to be more precise, scalable, and reproducible in fields such as neuroscience and ethology. These tools overcome long-standing limitations of manual scoring of video frames and traditional "center of mass" tracking algorithms to enable video analysis at scale. The expansion of open-source tools for video acquisition and analysis has led to new experimental approaches to understand behavior. Here, we review currently available open-source tools for video analysis and discuss how to set up these methods for labs new to video recording. We also discuss best practices for developing and using video analysis methods, including community-wide standards and critical needs for the open sharing of datasets and code, more widespread comparisons of video analysis methods, and better documentation for these methods especially for new users. We encourage broader adoption and continued development of these tools, which have tremendous potential for accelerating scientific progress in understanding the brain and behavior.

在本文中，我们为Pavlovian信号传达的多方面的研究 - 一个过程中学到的一个过程，一个代理商通过另一个代理商通知决策的时间扩展预测。信令紧密连接到时间和时间。在生成和接收信号的服务中，已知人类和其他动物代表时间，确定自过去事件以来的时间，预测到未来刺激的时间，并且都识别和生成展开时间的模式。我们调查通过引入部分可观察到的决策域来对学习代理之间的影响和信令在我们称之为霜冻空心的情况下如何影响学习代理之间的影响和信令。在该域中，预测学习代理和加强学习代理被耦合到两部分决策系统，该系统可以在避免时间条件危险时获取稀疏奖励。我们评估了两个域变型：机器代理在七态线性步行中交互，以及虚拟现实环境中的人机交互。我们的结果展示了帕夫洛维亚信号传导的学习速度，对药剂 - 代理协调具有不同时间表示（并且不）的影响，以及颞次锯齿对药剂和人毒剂相互作用的影响方式不同。作为主要贡献，我们将Pavlovian信号传导为固定信号范例与两个代理之间完全自适应通信学习之间的天然桥梁。我们进一步展示了如何从固定的信令过程计算地构建该自适应信令处理，其特征在于，通过快速的连续预测学习和对接收信号的性质的最小限制。因此，我们的结果表明了加固学习代理之间的沟通学习的可行建设者的途径。

人工智能系统越来越涉及持续学习，以实现在系统培训期间不遇到的一般情况下的灵活性。与自治系统的人类互动广泛研究，但在系统积极学习的同时，研究发生了迄今为止发生的互动，并且可以在几分钟内明显改变其行为。在这项试验研究中，我们调查如何在代理商发展能力时如何发展人类和不断学习的预测代理人之间的互动。此外，我们可以比较两个不同的代理架构来评估代理设计中的代表性选择如何影响人工代理交互。我们开发虚拟现实环境和基于时间的预测任务，其中从增强学习（RL）算法增强人类预测中学到的预测。我们评估参与者在此任务中的性能和行为如何在代理类型中不同，使用定量和定性分析。我们的研究结果表明，系统的人类信任可能受到与代理人的早期互动的影响，并且反过来的信任会影响战略行为，但试点研究的限制排除了任何结论的声明。我们将信任作为互动的关键特征，以考虑基于RL的技术在考虑基于RL的技术时，并对这项研究进行了几项建议，以准备更大规模的调查。本文的视频摘要可以在https://youtu.be/ovyjdnbqtwq找到。

我们概述了新兴机会和挑战，以提高AI对科学发现的效用。AI为行业的独特目标与AI科学的目标创造了识别模式中的识别模式与来自数据的发现模式之间的紧张。如果我们解决了与域驱动的科学模型和数据驱动的AI学习机之间的“弥补差距”相关的根本挑战，那么我们预计这些AI模型可以改变假说发电，科学发现和科学过程本身。

诸如深度感知和语义分割的密集预测任务是计算机视觉中具有具体拓扑描述的重要应用，其在将图像划分到连接的组件或估计与图像中的对象相对应的少量局部极值的函数来估计函数。我们基于持续同源性的拓扑正常化形式，可用于具有这些拓扑描述的密集预测任务。实验结果表明，输出拓扑也可以出现在培训的神经网络的内部激活中，允许在训练期间新颖的拓扑正则化对神经网络的内部状态，降低正规化的计算成本。我们证明，内部激活的这种拓扑正规化导致了几个问题和架构的收敛性和测试基准。

We demonstrate a proof-of-concept of a large language model conducting corporate lobbying related activities. We use an autoregressive large language model (OpenAI's text-davinci-003) to determine if proposed U.S. Congressional bills are relevant to specific public companies and provide explanations and confidence levels. For the bills the model deems as relevant, the model drafts a letter to the sponsor of the bill in an attempt to persuade the congressperson to make changes to the proposed legislation. We use hundreds of ground-truth labels of the relevance of a bill to a company to benchmark the performance of the model, which outperforms the baseline of predicting the most common outcome of irrelevance. However, we test the ability to determine the relevance of a bill with the previous OpenAI GPT-3 model (text-davinci-002), which was state-of-the-art on many language tasks until text-davinci-003 was released on November 28, 2022. The performance of text-davinci-002 is worse than simply always predicting that a bill is irrelevant to a company. These results suggest that, as large language models continue to improve core natural language understanding capabilities, performance on corporate lobbying related tasks will continue to improve. We then discuss why this could be problematic for societal-AI alignment.