在神经形态计算中，人工突触提供了一种基于来自神经元的输入来设置的多重导电状态，类似于大脑。可能需要超出多重权重的突触的附加属性，并且可以取决于应用程序，需要需要从相同材料生成不同的突触行为。这里，我们基于使用磁隧道结和磁畴壁的磁性材料测量人造突触。通过在单个磁隧道结下面的畴壁轨道中制造光刻槽口，我们实现了4-5个稳定的电阻状态，可以使用自旋轨道扭矩电气可重复控制。我们分析几何形状对突触行为的影响，表明梯形装置具有高可控性的不对称性重量，而直线装置具有较高的随机性，但具有稳定的电阻水平。设备数据被输入到神经形态计算模拟器中以显示特定于应用程序突触函数的有用性。实施应用于流式的时尚 - MNIST数据的人工神经网络，我们表明梯形磁突出可以用作高效在线学习的元塑功能。为CiFar-100图像识别实施卷积神经网络，我们表明直流突触由于其电阻水平的稳定性而达到近乎理想的推理精度。这项工作显示多重磁突触是神经形态计算的可行技术，并为新兴人工突触技术提供设计指南。
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我们探索使用大型预用语言模型作为少量语义解析器。语义解析中的目标是给定自然语言输入的结构化含义表示。但是，培训语言模型以生成自然语言。为了弥合差距，我们使用语言模型来解释进入一个类似于英语的受控的子宫内的输入，可以自动映射到目标含义表示表示。我们的结果表明，只有少量的数据和较少的代码转换为类似英语的代表，我们为快速启动语义解析器的蓝图导致了对多个社区任务的令人惊讶的有效性能，大大超过基线方法也在相同的限制上培训数据。
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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.
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气候，化学或天体物理学中的数值模拟在计算上对于高分辨率下的不确定性定量或参数探索而言太昂贵。减少或替代模型的多个数量级更快，但是传统的替代物是僵化或不准确和纯机器学习（ML）基于基于数据的替代物。我们提出了一个混合，灵活的替代模型，该模型利用已知的物理学来模拟大规模动力学，并将学习到难以模拟的项，该术语称为参数化或闭合，并捕获了细界面对大型动力学的影响。利用神经操作员，我们是第一个学习独立于网格的，非本地和灵活的参数化的人。我们的\ textit {多尺度神经操作员}是由多尺度建模的丰富文献进行的，具有准线性运行时复杂性，比最先进的参数化更准确或更灵活，并且在混乱方程的多尺度lorenz96上证明。
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超越地球轨道的人类空间勘探将涉及大量距离和持续时间的任务。为了有效减轻无数空间健康危害，数据和空间健康系统的范式转移是实现地球独立性的，而不是Earth-Reliance所必需的。有希望在生物学和健康的人工智能和机器学习领域的发展可以解决这些需求。我们提出了一个适当的自主和智能精密空间健康系统，可以监控，汇总和评估生物医学状态;分析和预测个性化不良健康结果;适应并响应新累积的数据;并提供对其船员医务人员的个人深度空间机组人员和迭代决策支持的预防性，可操作和及时的见解。在这里，我们介绍了美国国家航空航天局组织的研讨会的建议摘要，以便在太空生物学和健康中未来的人工智能应用。在未来十年，生物监测技术，生物标志科学，航天器硬件，智能软件和简化的数据管理必须成熟，并编织成精确的空间健康系统，以使人类在深空中茁壮成长。
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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。
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本文介绍了同时定位和基于映射的自主导航系统的开发。本研究的动机是寻找一个自主导航内部空间的解决方案。内部导航是挑战，因为它可以永远发展。解决这个问题是众多服务，如清洁，卫生行业和制造业。本文的重点是为此提出的自主系统开发的基于奴役的软件架构的描述。评估了该系统的潜在应用，以智能轮椅为导向。当前的内部导航解决方案需要某种引导线，就像地板上的黑线一样。通过这种提出的解决方案，内部不需要装修以适应该解决方案。此应用程序的源代码已成为开源，以便可以为类似的应用重新饰。此外，该开源项目被设想通过广泛的开源社区在其当前状态后得到改善。
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虽然我们注意临床自然语言处理（NLP）的最新进展，但我们可以注意到临床和翻译研究界的一些抵抗，因为透明度，可解释性和可用性有限，采用NLP模型。在这项研究中，我们提出了一种开放的自然语言处理开发框架。我们通过实施NLP算法为国家Covid队列协作（N3C）进行了评估。基于Covid-19相关临床笔记的信息提取的利益，我们的工作包括1）使用Covid-19标志和症状作为用例的开放数据注释过程，2）一个社区驱动的规则集合平台，3）合成文本数据生成工作流程，用于生成信息提取任务的文本而不涉及人为受试者。 Corpora来自来自三个不同机构的文本（Mayo Clinic，肯塔基州大学，明尼苏达大学）。用单个机构（Mayo）规则集进行了金标准注释。这导致了0.876,0.706和0.694的F-Scors分别用于Mayo，Minnesota和肯塔基测试数据集。作为N3C NLP子群体的联盟努力的研究表明，创建联邦NLP算法开发和基准测试平台的可行性，以增强多机构临床NLP研究和采用。虽然我们在这项工作中使用Covid-19作为用例，但我们的框架足以适用于临床NLP的其他兴趣领域。
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放射线学使用定量医学成像特征来预测临床结果。目前，在新的临床应用中，必须通过启发式试验和纠正过程手动完成各种可用选项的最佳放射组方法。在这项研究中，我们提出了一个框架，以自动优化每个应用程序的放射线工作流程的构建。为此，我们将放射线学作为模块化工作流程，并为每个组件包含大量的常见算法。为了优化每个应用程序的工作流程，我们使用随机搜索和结合使用自动化机器学习。我们在十二个不同的临床应用中评估我们的方法，从而在曲线下导致以下区域：1）脂肪肉瘤（0.83）； 2）脱粘型纤维瘤病（0.82）; 3）原发性肝肿瘤（0.80）; 4）胃肠道肿瘤（0.77）； 5）结直肠肝转移（0.61）; 6）黑色素瘤转移（0.45）; 7）肝细胞癌（0.75）; 8）肠系膜纤维化（0.80）; 9）前列腺癌（0.72）； 10）神经胶质瘤（0.71）; 11）阿尔茨海默氏病（0.87）;和12）头颈癌（0.84）。我们表明，我们的框架具有比较人类专家的竞争性能，优于放射线基线，并且表现相似或优于贝叶斯优化和更高级的合奏方法。最后，我们的方法完全自动优化了放射线工作流的构建，从而简化了在新应用程序中对放射线生物标志物的搜索。为了促进可重复性和未来的研究，我们公开发布了六个数据集，框架的软件实施以及重现这项研究的代码。
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空气污染是世界上死亡率最重要的原因之一。监测空气污染对于了解健康与污染物之间的联系并确定干预区域很有用。这种监视很昂贵，因此重要的是要尽可能有效地放置传感器。事实证明，贝叶斯优化对选择传感器位置有用，但通常依赖于忽略空气污染统计结构的内核功能，例如污染趋势沿盛行的风向传播。我们描述了两个新的风向内核，并研究了它们在使用贝叶斯优化的最大污染位置主动学习位置的任务中的优势。
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