我们为宇宙结构形成构建了一个场级模拟器，该模拟器在非线性方案中是准确的。我们的仿真器由两个卷积神经网络组成，这些神经网络训练有素，可根据其线性输入输出N体模拟粒子的非线性位移和速度。宇宙学的依赖性是在神经网络的每一层上以样式参数的形式编码的，从而使模拟器能够有效地插入了在广泛的背景问题范围内，不同扁平$ \ lambda $ cdm宇宙之间的结构形成结果。神经网络体系结构使模型可通过构造来区分，从而为快速场水平推断提供了强大的工具。我们通过考虑几个摘要统计数据，包括具有和不带红移空间扭曲的密度谱，位移功率谱，动量功率谱，密度双光谱，光晕丰度以及带有红移空间的光晕概况，并没有红移空间，我们可以测试方法的准确性。扭曲。我们将模拟器中的这些统计数据与完整的N体结果，可乐方法和没有宇宙学依赖性的基准神经网络进行了比较。我们发现我们的仿真器将准确的结果降至$ k \ sim 1 \ \ mathrm {mpc}^{ - 1} \，h $，代表对COLA和基金神经网络的可观改进。我们还证明，我们的模拟器很好地概括到包含原始非高斯性的初始条件，而无需任何其他样式参数或再培训。

我们训练一个神经网络模型，以预测宇宙N体模拟的全相空间演化。它的成功表明，神经网络模型正在准确地近似绿色的功能扩展，该功能将模拟的初始条件与其在深层非线性方向上的后期结合到结果。我们通过评估其在具有已知精确解决方案或充分理解扩展的简单情况下的良好理解的简单案例上的表现来测试这种近似值的准确性。这些场景包括球形构型，隔离平面波和两个相互作用的平面波：与用于训练的高斯随机场有很大不同的初始条件。我们发现我们的模型可以很好地推广到这些良好理解的方案，这表明网络已经推断了一般的物理原理，并从复杂的随机高斯训练数据中学习了非线性模式耦合。这些测试还为查找模型的优势和劣势以及确定改进模型的策略提供了有用的诊断。我们还测试了仅包含横向模式的初始条件，该模式的模式不仅在其相位上有所不同，而且还与训练集中使用的纵向生长模式相比。当网络遇到与训练集正交的这些初始条件时，该模型将完全失败。除了这些简单的配置外，我们还评估了模型对N体模拟的标准初始条件的密度，位移和动量功率谱的预测。我们将这些摘要统计数据与N体结果和称为COLA的近似快速模拟方法进行了比较。我们的模型在$ k \ sim 1 \ \ mathrm {mpc}^{ - 1} \，h $的非线性尺度上达到百分比精度，代表了对COLA的显着改进。

State estimation is important for a variety of tasks, from forecasting to substituting for unmeasured states in feedback controllers. Performing real-time state estimation for PDEs using provably and rapidly converging observers, such as those based on PDE backstepping, is computationally expensive and in many cases prohibitive. We propose a framework for accelerating PDE observer computations using learning-based approaches that are much faster while maintaining accuracy. In particular, we employ the recently-developed Fourier Neural Operator (FNO) to learn the functional mapping from the initial observer state and boundary measurements to the state estimate. By employing backstepping observer gains for previously-designed observers with particular convergence rate guarantees, we provide numerical experiments that evaluate the increased computational efficiency gained with FNO. We consider the state estimation for three benchmark PDE examples motivated by applications: first, for a reaction-diffusion (parabolic) PDE whose state is estimated with an exponential rate of convergence; second, for a parabolic PDE with exact prescribed-time estimation; and, third, for a pair of coupled first-order hyperbolic PDEs that modeling traffic flow density and velocity. The ML-accelerated observers trained on simulation data sets for these PDEs achieves up to three orders of magnitude improvement in computational speed compared to classical methods. This demonstrates the attractiveness of the ML-accelerated observers for real-time state estimation and control.

Chromosome analysis is essential for diagnosing genetic disorders. For hematologic malignancies, identification of somatic clonal aberrations by karyotype analysis remains the standard of care. However, karyotyping is costly and time-consuming because of the largely manual process and the expertise required in identifying and annotating aberrations. Efforts to automate karyotype analysis to date fell short in aberration detection. Using a training set of ~10k patient specimens and ~50k karyograms from over 5 years from the Fred Hutchinson Cancer Center, we created a labeled set of images representing individual chromosomes. These individual chromosomes were used to train and assess deep learning models for classifying the 24 human chromosomes and identifying chromosomal aberrations. The top-accuracy models utilized the recently introduced Topological Vision Transformers (TopViTs) with 2-level-block-Toeplitz masking, to incorporate structural inductive bias. TopViT outperformed CNN (Inception) models with >99.3% accuracy for chromosome identification, and exhibited accuracies >99% for aberration detection in most aberrations. Notably, we were able to show high-quality performance even in "few shot" learning scenarios. Incorporating the definition of clonality substantially improved both precision and recall (sensitivity). When applied to "zero shot" scenarios, the model captured aberrations without training, with perfect precision at >50% recall. Together these results show that modern deep learning models can approach expert-level performance for chromosome aberration detection. To our knowledge, this is the first study demonstrating the downstream effectiveness of TopViTs. These results open up exciting opportunities for not only expediting patient results but providing a scalable technology for early screening of low-abundance chromosomal lesions.

The many successes of deep neural networks (DNNs) over the past decade have largely been driven by computational scale rather than insights from biological intelligence. Here, we explore if these trends have also carried concomitant improvements in explaining the visual strategies humans rely on for object recognition. We do this by comparing two related but distinct properties of visual strategies in humans and DNNs: where they believe important visual features are in images and how they use those features to categorize objects. Across 84 different DNNs trained on ImageNet and three independent datasets measuring the where and the how of human visual strategies for object recognition on those images, we find a systematic trade-off between DNN categorization accuracy and alignment with human visual strategies for object recognition. State-of-the-art DNNs are progressively becoming less aligned with humans as their accuracy improves. We rectify this growing issue with our neural harmonizer: a general-purpose training routine that both aligns DNN and human visual strategies and improves categorization accuracy. Our work represents the first demonstration that the scaling laws that are guiding the design of DNNs today have also produced worse models of human vision. We release our code and data at https://serre-lab.github.io/Harmonization to help the field build more human-like DNNs.

2型糖尿病（T2DM）的早期诊断对于及时的治疗干预措施和生活方式改变至关重要。随着医学成像数据在许多患者群体中变得更广泛可用，我们试图研究是否可以在表格学习分类器模型中利用图像衍生的表型数据来预测T2DM的发病率，而无需使用侵入性血液实验室测量。我们表明，使用图像衍生表型的神经网络和决策树模型都可以预测患者T2DM状态的召回评分高达87.6％。我们还提出了与“ Syntha1c编码器”相同的结构的新颖使用，这些结构能够输出模仿血液血红蛋白A1C经验实验室测量值的可解释值。最后，我们证明了T2DM风险预测模型对输入矢量成分中小扰动的敏感性可用于预测从以前看不见的患者人群中取样的协变量的性能。

除了独奏游戏外，棋盘游戏至少需要其他玩家才能玩。因此，当对手失踪时，我们创建了人工智能（AI）代理商来对抗我们。这些AI代理是通过多种方式创建的，但是这些代理的一个挑战是，与我们相比，代理可以具有较高的能力。在这项工作中，我们描述了如何创建玩棋盘游戏的较弱的AI代理。我们使用Tic-Tac-toe，九名成员的莫里斯和曼卡拉，我们的技术使用了增强学习模型，代理商使用Q学习算法来学习这些游戏。我们展示了这些代理商如何学会完美地玩棋盘游戏，然后我们描述了制作这些代理商较弱版本的方法。最后，我们提供了比较AI代理的方法。

在恶性原发性脑肿瘤中，癌细胞浸润到周围的脑结构中，导致不可避免的复发。对周围区域的浸润性异质性（活检或切除可能是危险的区域）的定量评估对于临床决策很重要。以前关于表征周围区域浸润性异质性的工作使用了各种成像方式，但是已经探索了细胞外无水运动限制的信息。在这里，我们通过使用基于扩散的张量成像（DTI）的自由水量分数图来表征一组独特的人工智能（AI）标记，从而捕获肿瘤浸润的异质性，从而捕获肿瘤的异质性。首先通过利用胶质母细胞瘤和脑转移的广泛不同的水扩散性能作为在周围肿瘤组织中有和没有浸润的区域的区域，首先提取了一种新型的基于体素的深度学习周围微环境指数（PMI）。均匀高PMI值的局部枢纽的描述性特征被提取为基于AI的标记，以捕获渗透性异质性的不同方面。提出的标记物应用于两个临床用例，对275个成人型弥漫性神经胶质瘤的独立人群（4级）分析，分析异氯酸盐 - 脱水酶1（IDH1） - wildtypes之间的生存持续时间以及带有IDH1-杀剂的差异。我们的发现提供了一系列标记物作为浸润的替代物，可捕获有关周围微观结构异质性生物学潜在生物学的独特见解，使其成为与生存和分子分层有关的预后生物标志物，并具有潜在的适用性在临床决策中。

捕获和归因于代码变更引起的生产中的性能回归很难；事先预测它们，甚至更努力。关于自动学习预测软件中性能回归的入门，本文介绍了我们在Meta研究和部署基于ML的回归预测管道时获得的经验。在本文中，我们报告了一项比较研究，其复杂性增加了四个ML模型，从（1）代码 - opaque，（2）单词袋，（3）基于转换的变压器到（4）基于定制变压器的模型，创造的超大通信器。我们的调查表明，性能预测问题的固有难度，其特征是良性对回归变化的不平衡。我们的结果还质疑了基于变压器的架构在性能预测中的一般适用性：基于基础的代码伯特方法的性能令人惊讶。我们高度定制的超大号架构最初实现了预测性能，这与简单的单词模型相当，并且仅在下游用例中优于它们。超级人员将其转移到应用程序的这种能力很少有学习示例提供了在Meta实践中部署它的机会：它可以作为预滤波器来解决不太可能引入回归的更改，从而缩小更改空间的变化空间搜索回归高达43％，比随机基线提高45倍。为了进一步洞悉超大号公园，我们通过一系列计算反事实解释进行了探索。这些突出显示了代码的哪些部分更改模型认为重要的，从而验证了学习的黑框模型。

我们提出\ textbf {jaws}，这是一系列用于无分配的不确定性量化任务的包装方法，以协变量偏移为中心，以我们的核心方法\ textbf {jaw}为中心，\ textbf {ja} ckknife+ \ textbf {w}八 - 重量。下巴还包括使用高阶影响函数的JAW的计算有效\ TextBf {a} pproximations：\ textbf {jawa}。从理论上讲，我们表明JAW放宽了Jackknife+对数据交换性的假设，即使在协变量转移下，也可以实现相同的有限样本覆盖范围保证。 Jawa在轻度假设下进一步以样本量或影响函数顺序的限制接近JAW保证。此外，我们提出了一种通用方法，以重新利用任何无分配不确定性量化方法及其对风险评估的任务的保证：该任务产生了真正标签在用户指定间隔内的估计概率。然后，我们将\ textbf {Jaw-r}和\ textbf {Jawa-r}作为\ textbf {r} ISK评估的建议方法的重新定义版本。实际上，在各种有偏见的现实世界数据集中，下颌的最先进的预测推理基准都超出了间隔生成和风险评估审计任务的偏差。