图形神经网络（GNN）正在化学工程中出现，以基于分子图的物理化学特性端到端学习。 GNNS的一个关键要素是合并函数，将原子矢量结合到分子指纹中。大多数以前的作品都使用标准池功能来预测各种属性。但是，不合适的合并功能会导致概括不佳的非物理GNN。我们根据有关学习特性的物理知识比较并选择有意义的GNN合并方法。通过量子机械计算计算出的分子特性证明了物理池函数的影响。我们还将结果与最近的SET2Set合并方法进行了比较。我们建议使用总和池来预测取决于分子大小的性能并比较分子大小无关的属性的池函数。总体而言，我们表明物理池功能的使用显着增强了概括。

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.

语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。

深度学习（DL）模型为各种医学成像基准挑战提供了最先进的性能，包括脑肿瘤细分（BRATS）挑战。然而，局灶性病理多隔室分割（例如，肿瘤和病变子区）的任务特别具有挑战性，并且潜在的错误阻碍DL模型转化为临床工作流程。量化不确定形式的DL模型预测的可靠性，可以实现最不确定的地区的临床审查，从而建立信任并铺平临床翻译。最近，已经引入了许多不确定性估计方法，用于DL医学图像分割任务。开发指标评估和比较不确定性措施的表现将有助于最终用户制定更明智的决策。在本研究中，我们探索并评估在Brats 2019-2020任务期间开发的公制，以对不确定量化量化（Qu-Brats），并旨在评估和排列脑肿瘤多隔室分割的不确定性估计。该公制（1）奖励不确定性估计，对正确断言产生高置信度，以及在不正确的断言处分配低置信水平的估计数，（2）惩罚导致更高百分比的无关正确断言百分比的不确定性措施。我们进一步基准测试由14个独立参与的Qu-Brats 2020的分割不确定性，所有这些都参与了主要的Brats细分任务。总体而言，我们的研究结果证实了不确定性估计提供了分割算法的重要性和互补价值，因此突出了医学图像分析中不确定性量化的需求。我们的评估代码在HTTPS://github.com/ragmeh11/qu-brats公开提供。

随着空间的尺寸增加，在真实数据中分类高维形状的问题在复杂性中增长。对于识别不同几何形状的凸形形状的情况，最近提出了一种新的分类框架，其中使用一种称为射线的一组一维表示的交叉点，其中具有形状的边界来识别特定几何形状。基于射线的分类（RBC）已经使用两维和三维形状的合成数据集进行了经验验证的（Zwolak等人。在第三讲习班关于机器学习和物理科学（Neurips 2020），温哥华，加拿大的第三次研讨会的程序中[ arxiv：2010年12月11日，2010年12月11日，最近也已经通过实验验证（Zwolak等，Prx量子2：020335,2021）。在这里，我们建立了由关键角度度量定义的形状分类所需的光线数量的绑定，用于任意凸形形状。对于两个维度，我们在形状的长度，直径和外部角度方面导出了射线数量的下限。对于$ \ mathbb {r} ^ n $的凸多台，我们将此结果概括为与二向角度的函数和多边形面的几何参数给出的类似绑定。该结果使得能够使用比体积或基于表面的方法基本更少的数据元素估计高维形状的不同方法。

在本文中，我们介绍了四种突出的恶意软件检测工具的科学评估，以帮助组织提出两个主要问题：基于ML的工具在多大程度上对以前和从未见过的文件进行了准确的分类？是否值得购买网络级恶意软件检测器？为了识别弱点，我们针对各种文件类型的总计3,536个文件（2,554或72 \％恶意，982或28 \％良性）测试了每个工具，包括数百个恶意零日，polyglots和apt-style-style style文件，在多个协议上交付。我们介绍了有关检测时间和准确性的统计结果，请考虑互补分析（一起使用多个工具），并提供了近期成本效益评估程序的两种新颖应用。尽管基于ML的工具在检测零日文件和可执行文件方面更有效，但基于签名的工具仍然是总体上更好的选择。两种基于网络的工具都与任何一种主机工具配对时都可以进行大量（模拟）节省，但两者在HTTP或SMTP以外的协议上都显示出较差的检测率。我们的结果表明，所有四个工具都具有几乎完美的精度但令人震惊的召回率，尤其是在可执行文件和Office文件以外的文件类型上 - 未检测到37％的恶意软件，包括所有Polyglot文件。给出了研究人员的优先事项，并给出了最终用户的外卖。

The Common Voice corpus is a massively-multilingual collection of transcribed speech intended for speech technology research and development. Common Voice is designed for Automatic Speech Recognition purposes but can be useful in other domains (e.g. language identification). To achieve scale and sustainability, the Common Voice project employs crowdsourcing for both data collection and data validation. The most recent release includes 29 languages, and as of November 2019 there are a total of 38 languages collecting data. Over 50,000 individuals have participated so far, resulting in 2,500 hours of collected audio. To our knowledge this is the largest audio corpus in the public domain for speech recognition, both in terms of number of hours and number of languages. As an example use case for Common Voice, we present speech recognition experiments using Mozilla's DeepSpeech Speech-to-Text toolkit. By applying transfer learning from a source English model, we find an average Character Error Rate improvement of 5.99 ± 5.48 for twelve target languages (German, French, Italian, Turkish, Catalan, Slovenian, Welsh, Irish, Breton, Tatar, Chuvash, and Kabyle). For most of these languages, these are the first ever published results on end-to-end Automatic Speech Recognition.

Pennylane是用于量子计算机可区分编程的Python 3软件框架。该库为近期量子计算设备提供了统一的体系结构，支持量子和连续变化的范例。 Pennylane的核心特征是能够以与经典技术（例如反向传播）兼容的方式来计算变异量子电路的梯度。因此，Pennylane扩展了在优化和机器学习中常见的自动分化算法，以包括量子和混合计算。插件系统使该框架与任何基于门的量子模拟器或硬件兼容。我们为硬件提供商提供插件，包括Xanadu Cloud，Amazon Braket和IBM Quantum，允许Pennylane优化在公开访问的量子设备上运行。在古典方面，Pennylane与加速的机器学习库（例如Tensorflow，Pytorch，Jax和Autograd）接口。 Pennylane可用于优化变分的量子本素体，量子近似优化，量子机学习模型和许多其他应用。

We present a framework for efficient inference in structured image models that explicitly reason about objects. We achieve this by performing probabilistic inference using a recurrent neural network that attends to scene elements and processes them one at a time. Crucially, the model itself learns to choose the appropriate number of inference steps. We use this scheme to learn to perform inference in partially specified 2D models (variable-sized variational auto-encoders) and fully specified 3D models (probabilistic renderers). We show that such models learn to identify multiple objects -counting, locating and classifying the elements of a scenewithout any supervision, e.g., decomposing 3D images with various numbers of objects in a single forward pass of a neural network at unprecedented speed. We further show that the networks produce accurate inferences when compared to supervised counterparts, and that their structure leads to improved generalization.

The recent increase in public and academic interest in preserving biodiversity has led to the growth of the field of conservation technology. This field involves designing and constructing tools that utilize technology to aid in the conservation of wildlife. In this article, we will use case studies to demonstrate the importance of designing conservation tools with human-wildlife interaction in mind and provide a framework for creating successful tools. These case studies include a range of complexities, from simple cat collars to machine learning and game theory methodologies. Our goal is to introduce and inform current and future researchers in the field of conservation technology and provide references for educating the next generation of conservation technologists. Conservation technology not only has the potential to benefit biodiversity but also has broader impacts on fields such as sustainability and environmental protection. By using innovative technologies to address conservation challenges, we can find more effective and efficient solutions to protect and preserve our planet's resources.