There are multiple scales of abstraction from which we can describe the same image, depending on whether we are focusing on fine-grained details or a more global attribute of the image. In brain mapping, learning to automatically parse images to build representations of both small-scale features (e.g., the presence of cells or blood vessels) and global properties of an image (e.g., which brain region the image comes from) is a crucial and open challenge. However, most existing datasets and benchmarks for neuroanatomy consider only a single downstream task at a time. To bridge this gap, we introduce a new dataset, annotations, and multiple downstream tasks that provide diverse ways to readout information about brain structure and architecture from the same image. Our multi-task neuroimaging benchmark (MTNeuro) is built on volumetric, micrometer-resolution X-ray microtomography images spanning a large thalamocortical section of mouse brain, encompassing multiple cortical and subcortical regions. We generated a number of different prediction challenges and evaluated several supervised and self-supervised models for brain-region prediction and pixel-level semantic segmentation of microstructures. Our experiments not only highlight the rich heterogeneity of this dataset, but also provide insights into how self-supervised approaches can be used to learn representations that capture multiple attributes of a single image and perform well on a variety of downstream tasks. Datasets, code, and pre-trained baseline models are provided at: https://mtneuro.github.io/ .

在不失去先前学习的情况下学习新任务和技能（即灾难性遗忘）是人为和生物神经网络的计算挑战，但是人工系统努力与其生物学类似物达成平等。哺乳动物的大脑采用众多神经手术来支持睡眠期间的持续学习。这些是人工适应的成熟。在这里，我们研究了建模哺乳动物睡眠的三个不同组成部分如何影响人工神经网络中的持续学习：（1）在非比型眼运动（NREM）睡眠期间观察到的垂直记忆重播过程； （2）链接到REM睡眠的生成记忆重播过程； （3）已提出的突触降压过程，以调整信噪比和支持神经保养。在评估持续学习CIFAR-100图像分类基准上的性能时，我们发现将所有三个睡眠组件的包含在内。在以后的任务期间，训练和灾难性遗忘在训练过程中提高了最高准确性。尽管某些灾难性遗忘在网络培训过程中持续存在，但更高水平的突触缩减水平会导致更好地保留早期任务，并进一步促进随后培训期间早期任务准确性的恢复。一个关键的要点是，在考虑使用突触缩小范围的水平时，手头有一个权衡 - 更具侵略性的缩减更好地保护早期任务，但较少的缩减可以增强学习新任务的能力。中级水平可以在训练过程中与最高的总体精度达到平衡。总体而言，我们的结果都提供了有关如何适应睡眠组件以增强人工连续学习系统的洞察力，并突出了未来神经科学睡眠研究的领域，以进一步进一步进行此类系统。

捕获一般的变形场景对于许多计算机图形和视觉应用至关重要，当只有单眼RGB视频可用时，这尤其具有挑战性。竞争方法假设密集的点轨道，3D模板，大规模训练数据集或仅捕获小规模的变形。与这些相反，我们的方法UB4D在挑战性的情况下超过了先前的艺术状态，而没有做出这些假设。我们的技术包括两个新的，在非刚性3D重建的背景下，组件，即1）1）针对非刚性场景的基于坐标的和隐性的神经表示，这使动态场景无偏重建，2）新颖的新颖。动态场景流量损失，可以重建较大的变形。我们的新数据集（将公开可用）的结果表明，就表面重建精度和对大变形的鲁棒性而言，对最新技术的明显改善。访问项目页面https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/ub4d/。

通过最大化示例的不同转换“视图”之间的相似性来构建自我监督学习（SSL）构建表示的最先进的方法。然而，在用于创建视图的转换中没有足够的多样性，难以克服数据中的滋扰变量并构建丰富的表示。这激励了数据集本身来查找类似但不同的样本，以彼此的视图。在本文中，我们介绍了我自己的观点（MISOW），一种新的自我监督学习方法，在数据集中定义预测的不同目标。我们的方法背后的想法是主动挖掘观点，发现在网络的表示空间中的邻居中的样本，然后从一个样本的潜在表示，附近样本的表示。在展示计算机愿景中使用的基准测试中，我们突出了在神经科学的新应用中突出了这个想法的力量，其中SSL尚未应用。在测试多单元神经记录时，我们发现Myow在所有示例中表现出其他自我监督的方法（在某些情况下超过10％），并且经常超越监督的基线。通过MOSO，我们表明可以利用数据的多样性来构建丰富的观点，并在增强的新域中利用自我监督，其中包括有限或未知。

In this paper, we propose a new approach to learned optimization. As common in the literature, we represent the computation of the update step of the optimizer with a neural network. The parameters of the optimizer are then learned on a set of training optimization tasks, in order to perform minimisation efficiently. Our main innovation is to propose a new neural network architecture for the learned optimizer inspired by the classic BFGS algorithm. As in BFGS, we estimate a preconditioning matrix as a sum of rank-one updates but use a transformer-based neural network to predict these updates jointly with the step length and direction. In contrast to several recent learned optimization approaches, our formulation allows for conditioning across different dimensions of the parameter space of the target problem while remaining applicable to optimization tasks of variable dimensionality without retraining. We demonstrate the advantages of our approach on a benchmark composed of objective functions traditionally used for evaluation of optimization algorithms, as well as on the real world-task of physics-based reconstruction of articulated 3D human motion.

基于连续的潜在空间（例如变异自动编码器）的概率模型可以理解为无数混合模型，其中组件连续取决于潜在代码。它们具有用于生成和概率建模的表达性工具，但与可牵引的概率推断不符，即计算代表概率分布的边际和条件。同时，可以将概率模型（例如概率电路（PC））理解为层次离散混合模型，从而使它们可以执行精确的推断，但是与连续的潜在空间模型相比，它们通常显示出低于标准的性能。在本文中，我们研究了一种混合方法，即具有较小潜在尺寸的可拖动模型的连续混合物。尽管这些模型在分析上是棘手的，但基于一组有限的集成点，它们非常适合数值集成方案。有足够数量的集成点，近似值变得精确。此外，使用一组有限的集成点，可以将近似方法编译成PC中，以“在近似模型中的精确推断”执行。在实验中，我们表明这种简单的方案被证明非常有效，因为PC在许多标准密度估计基准上以这种方式为可拖动模型设定了新的最新模型。

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。

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。

在本文中，我们研究了多语言句子嵌入的使用，以转移跨管辖区，法律制度（普通和民法），语言和域名的审判决策功能分割的预测模型（即语境）。利用原始环境之外的语言资源的机制在AI和法律中具有显着的潜在利益，因为法律制度，语言或传统之间的差异往往阻碍了更广泛的研究结果。我们使用跨语言可转换的门控复发单元（GRUS）分析使用语言无话句子表示的使用。调查不同背景之间的转移，我们开发了一种审判决策功能分割的注释方案。我们发现模特超出了他们接受培训的背景（例如，在美国的行政决定上培训的模型可以应用于意大利的刑法决定）。此外，我们发现在多种上下文上培训模型增加了鲁棒性并在评估先前看不见的上下文时提高整体性能。最后，我们发现，从所有上下文中汇集训练数据增强了模型的上下文性能。

K-MEDIAN和K-MEACE是聚类算法的两个最受欢迎的目标。尽管有密集的努力，但对这些目标的近似性很好地了解，特别是在$ \ ell_p $ -metrics中，仍然是一个重大的开放问题。在本文中，我们在$ \ ell_p $ -metrics中显着提高了文献中已知的近似因素的硬度。我们介绍了一个名为Johnson覆盖假说（JCH）的新假设，这大致断言设定系统上的良好的Max K-Coverage问题难以近似于1-1 / e，即使是成员图形设置系统是Johnson图的子图。然后，我们展示了Cohen-Addad和Karthik引入的嵌入技术的概括（Focs'19），JCH意味着K-MEDIAN和K-MERION在$ \ ell_p $ -metrics中的近似结果的近似值的硬度为近距离对于一般指标获得的人。特别地，假设JCH我们表明很难近似K-Meator目标：$ \ Bullet $离散情况：$ \ ell_1 $ 3.94 - $ \ ell_2中的1.73因素为1.73倍$$ - 这分别在UGC下获得了1.56和1.17的先前因子。 $ \ bullet $持续案例：$ \ ell_1 $ 2210 - $ \ ell_2 $的$ \ ell_1 $ 210。$ \ ell_2 $-metric;这在UGC下获得的$ \ ell_2 $的$ \ ell_2 $的先前因子提高了1.07。对于K-Median目标，我们还获得了类似的改进。此外，我们使用Dinure等人的工作证明了JCH的弱版本。 （Sicomp'05）在超图顶点封面上，恢复Cohen-Addad和Karthik（Focs'19 Focs'19）上面的所有结果（近）相同的不可识别因素，但现在在标准的NP $ \ NEQ $ P假设下（代替UGC）。