Data deprivation, or the lack of easily available and actionable information on the well-being of individuals, is a significant challenge for the developing world and an impediment to the design and operationalization of policies intended to alleviate poverty. In this paper we explore the suitability of data derived from OpenStreetMap to proxy for the location of two crucial public services: schools and health clinics. Thanks to the efforts of thousands of digital humanitarians, online mapping repositories such as OpenStreetMap contain millions of records on buildings and other structures, delineating both their location and often their use. Unfortunately much of this data is locked in complex, unstructured text rendering it seemingly unsuitable for classifying schools or clinics. We apply a scalable, unsupervised learning method to unlabeled OpenStreetMap building data to extract the location of schools and health clinics in ten countries in Africa. We find the topic modeling approach greatly improves performance versus reliance on structured keys alone. We validate our results by comparing schools and clinics identified by our OSM method versus those identified by the WHO, and describe OSM coverage gaps more broadly.

Realistic synthetic image data rendered from 3D models can be used to augment image sets and train image classification semantic segmentation models. In this work, we explore how high quality physically-based rendering and domain randomization can efficiently create a large synthetic dataset based on production 3D CAD models of a real vehicle. We use this dataset to quantify the effectiveness of synthetic augmentation using U-net and Double-U-net models. We found that, for this domain, synthetic images were an effective technique for augmenting limited sets of real training data. We observed that models trained on purely synthetic images had a very low mean prediction IoU on real validation images. We also observed that adding even very small amounts of real images to a synthetic dataset greatly improved accuracy, and that models trained on datasets augmented with synthetic images were more accurate than those trained on real images alone. Finally, we found that in use cases that benefit from incremental training or model specialization, pretraining a base model on synthetic images provided a sizeable reduction in the training cost of transfer learning, allowing up to 90\% of the model training to be front-loaded.

Governments, industry, and academia have undertaken efforts to identify and mitigate harms in ML-driven systems, with a particular focus on social and ethical risks of ML components in complex sociotechnical systems. However, existing approaches are largely disjointed, ad-hoc and of unknown effectiveness. Systems safety engineering is a well established discipline with a track record of identifying and managing risks in many complex sociotechnical domains. We adopt the natural hypothesis that tools from this domain could serve to enhance risk analyses of ML in its context of use. To test this hypothesis, we apply a "best of breed" systems safety analysis, Systems Theoretic Process Analysis (STPA), to a specific high-consequence system with an important ML-driven component, namely the Prescription Drug Monitoring Programs (PDMPs) operated by many US States, several of which rely on an ML-derived risk score. We focus in particular on how this analysis can extend to identifying social and ethical risks and developing concrete design-level controls to mitigate them.

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

本文介绍了一种在同时定位和映射（SLAM）框架中进行可靠测量的方法。现有方法在成对的基础上检查一致性或兼容性，但是在成对场景中，许多测量类型都没有足够的约束，以确定是否与其他测量不一致。本文介绍了组-K $一致性最大化（G $ K $ cm），该估计最大的测量值是内部组的一致性。可以为最大的组$ k $一致测量的求解作为广义图上最大集团问题的实例，并可以通过调整电流方法来解决。本文使用模拟数据评估了G $ K $ CM的性能，并将其与以前工作中介绍的成对一致性最大化（PCM）进行比较。

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。

近期目睹了机器学习算法系统的快速发展，尤其是加强学习，自然语言处理，计算机和机器人视觉，图像处理，语音和情感处理和理解。凭借机器学习模型，算法及其应用的越来越重要和相关性，并且随着更多创新使用的深度学习和人工智能的情况，目前的体积呈现出一些创新研究工作及其在现实世界中的应用，如股票交易，医疗和医疗保健系统和软件自动化。本书中的章节说明了如何设计，优化和部署机器学习和深度学习算法和模型。该体积对于高级毕业生和博士生，研究人员，大学教师，练习数据科学家和数据工程师，专业人士和顾问以及在机器学习，深度学习和人工智能的广泛领域。

放射造影通常用于探测动态系统中的复杂，不断发展的密度字段，以便在潜在的物理学中实现进入洞察力。该技术已用于许多领域，包括材料科学，休克物理，惯性监禁融合和其他国家安全应用。然而，在许多这些应用中，噪声，散射，复杂光束动力学等的并发症防止了密度的重建足以足以识别具有足够置信度的底层物理。因此，来自静态/动态射线照相的密度重建通常限于在许多这些应用中识别诸如裂缝和空隙的不连续特征。在这项工作中，我们提出了一种从基本上重建密度的基本上新的射线照片序列的密度。仅使用射线照相识别的稳健特征，我们将它们与使用机器学习方法的底层流体动力方程组合，即条件生成对冲网络（CGAN），以从射线照片的动态序列确定密度字段。接下来，我们寻求通过参数估计和投影的过程进一步提高ML的密度重建的流体动力学一致性，并进入流体动力歧管。在这种情况下，我们注意到，训练数据给出的流体动力歧管在被认为的参数空间中给出的测试数据是用于预测的稳定性的诊断，并用于增强培训数据库，期望后者将进一步降低未来的密度重建错误。最后，我们展示了这种方法优于传统的射线照相重建在捕获允许的流体动力学路径中的能力，即使存在相对少量的散射。

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。

投影技术经常用于可视化高维数据，使用户能够更好地理解在2D屏幕上的多维空间的总体结构。尽管存在着许多这样的方法，相当小的工作已经逆投影的普及方法来完成 - 绘制投影点，或者更一般的过程中，投影空间回到原来的高维空间。在本文中我们提出NNInv，用近似的任何突起或映射的逆的能力的深学习技术。 NNInv学会重建上的二维投影空间从任意点高维数据，给用户在视觉分析系统所学习的高维表示的能力进行交互。我们提供NNInv的参数空间的分析，并在选择这些参数提供指导。我们通过一系列定量和定性分析的延长NNInv的有效性验证。交互式实例中插值，分级协议，梯度可视化：然后，我们把它应用到三个可视化任务，验证了该方法的效用。