There is considerable interest in predicting the pathogenicity of protein variants in human genes. Due to the sparsity of high quality labels, recent approaches turn to \textit{unsupervised} learning, using Multiple Sequence Alignments (MSAs) to train generative models of natural sequence variation within each gene. These generative models then predict variant likelihood as a proxy to evolutionary fitness. In this work we instead combine this evolutionary principle with pretrained protein language models (LMs), which have already shown promising results in predicting protein structure and function. Instead of training separate models per-gene, we find that a single protein LM trained on broad sequence datasets can score pathogenicity for any gene variant zero-shot, without MSAs or finetuning. We call this unsupervised approach \textbf{VELM} (Variant Effect via Language Models), and show that it achieves scoring performance comparable to the state of the art when evaluated on clinically labeled variants of disease-related genes.

Point-of-Care Ultrasound (POCUS) refers to clinician-performed and interpreted ultrasonography at the patient's bedside. Interpreting these images requires a high level of expertise, which may not be available during emergencies. In this paper, we support POCUS by developing classifiers that can aid medical professionals by diagnosing whether or not a patient has pneumothorax. We decomposed the task into multiple steps, using YOLOv4 to extract relevant regions of the video and a 3D sparse coding model to represent video features. Given the difficulty in acquiring positive training videos, we trained a small-data classifier with a maximum of 15 positive and 32 negative examples. To counteract this limitation, we leveraged subject matter expert (SME) knowledge to limit the hypothesis space, thus reducing the cost of data collection. We present results using two lung ultrasound datasets and demonstrate that our model is capable of achieving performance on par with SMEs in pneumothorax identification. We then developed an iOS application that runs our full system in less than 4 seconds on an iPad Pro, and less than 8 seconds on an iPhone 13 Pro, labeling key regions in the lung sonogram to provide interpretable diagnoses.

在整个计算科学中，越来越需要利用原始计算马力的持续改进，通过对蛮力的尺度锻炼的尺度增加，以增加网状元素数量的增加。例如，如果不考虑分子水平的相互作用，就不可能对纳米多孔介质的转运进行定量预测，即从紧密的页岩地层提取至关重要的碳氢化合物。同样，惯性限制融合模拟依赖于数值扩散来模拟分子效应，例如非本地转运和混合，而无需真正考虑分子相互作用。考虑到这两个不同的应用程序，我们开发了一种新颖的功能，该功能使用主动学习方法来优化局部细尺度模拟的使用来告知粗尺度流体动力学。我们的方法解决了三个挑战：预测连续性粗尺度轨迹，以推测执行新的精细分子动力学计算，动态地更新细度计算中的粗尺度，并量化神经网络模型中的不确定性。

大气效应（例如湍流和背景热噪声）抑制了在开关键控自由空间光学通信中使用的相干光的传播。在这里，我们介绍并实验验证了卷积神经网络，以降低后处理中自由空间光学通信的位错误率，而自由空间光学通信的位比基于高级光学器件的现有解决方案明显简单，更便宜。我们的方法由两个神经网络组成，这是第一个确定在热噪声和湍流中存在相干位序列以及第二个解调相干位序列的存在。通过生成连贯的光线，将它们与热灯结合在一起，并通过湍流的水箱将其结合起来，通过生成开关的键入键流，可以通过实验获得我们网络的所有数据，从而获得了模拟的湍流，并将其传递给了最终的光线。高度准确性。我们的卷积神经网络提高了与阈值分类方案相比的检测准确性，并具有与当前解调和误差校正方案集成的能力。

倾斜的随机生存森林（RSF）是一种用于右翼结果的合奏监督学习方法。斜RSF中的树是使用预测变量的线性组合生长的，以创建分支，而在标准RSF中，使用单个预测变量。倾斜的RSF集合通常比标准RSF合奏具有更高的预测准确性。但是，评估预测变量的所有可能的线性组合会诱导大量的计算开销，从而将应用限制为大规模数据集。此外，几乎没有开发用于解释斜RSF合奏的方法，与基于轴的对应物相比，它们仍然难以解释。我们介绍了一种提高斜力RSF计算效率的方法，以及一种用斜RSF估计单个预测变量重要性的方法。我们减少计算开销的策略是利用牛顿 - 拉夫森评分（Newton-Raphson）评分，这是一种经典的优化技术，我们适用于决策树的每个非叶子节点内的COX部分似然函数。我们通过在线性组合中否定了用于给定预测指标的每个系数，然后计算出降低的降低准确性，从而估计单个预测因子对斜RSF的重要性。通常，在基准测试实验中，我们发现，与现有的斜RSF相比，与现有软件相比，我们对斜RSF的实现速度约为450倍，而较高的Brier得分则要高450倍。我们在模拟研究中发现，“否定重要性”比置换重要性，莎普利添加性解释和先前引入的技术更可靠地区分相关和无关的预测因子，以基于方差分析来衡量斜RSF的可变重要性。当前研究中引入的方法可在AORSF R软件包中获得。

使用Kellgren-Lawence分级系统在放射线照片中评估放射性骨关节炎的严重程度评估放射科医生的表现，是放射学家的表现。根据Kellgren-Lawence分级系统，开发一种自动化的基于深度学习的算法，该算法使用膝盖X光片的后侧（PA）和侧面（LAT）视图来评估膝关节骨关节炎的严重程度。我们使用了来自多中心骨关节炎研究的2802名患者的9739例检查的数据集（大多数）。该数据集分为2040名患者的训练集，259例患者的验证和503例患者的测试组。一种新型的基于深度学习的方法用于评估膝关节OA分为两个步骤：（1）图像中膝关节的定位，（2）根据KL分级系统进行分类。我们的方法同时使用PA和LAT视图作为模型的输入。将算法生成的分数与整个测试集的最多数据集中提供的等级以及我们机构中5位放射科医生提供的成绩进行了比较。与大多数数据集中提供的评分相比，该模型在整个测试集上获得了71.90％的多级准确性。该组的二次加权KAPPA系数为0.9066。我们机构的所有放射科医生对研究的平均二次加权Kappa为0.748。我们机构的算法和放射科医生之间的平均二次加权Kappa为0.769。所提出的模型表明，KL分类与MSK放射科医生的等效性，但显然可重复性。我们的模型还与我们机构的放射科医生同意与放射科医生相同的程度。该算法可用于提供膝关节炎严重程度的可重复评估。

作为量子优势的应用，对动态模拟和量子机学习（QML）的关注很大，而使用QML来增强动态模拟的可能性尚未得到彻底研究。在这里，我们开发了一个框架，用于使用QML方法模拟近期量子硬件上的量子动力学。我们使用概括范围，即机器学习模型在看不见的数据上遇到的错误，以严格分析此框架内算法的训练数据要求。这提供了一种保证，就量子和数据要求而言，我们的算法是资源有效的。我们的数字具有问题大小的有效缩放，我们模拟了IBMQ-Bogota上的Trotterization的20倍。

膝关节X射线上的膝盖骨关节炎（KOA）的评估是使用总膝关节置换术的中心标准。但是，该评估遭受了不精确的标准，并且读取器间的可变性非常高。对KOA严重性的算法，自动评估可以通过提高其使用的适当性来改善膝盖替代程序的总体结果。我们提出了一种基于深度学习的新型五步算法，以自动从X光片后验（PA）视图对KOA进行评级：（1）图像预处理（2）使用Yolo V3-tiny模型，图像在图像中定位膝关节， （3）使用基于卷积神经网络的分类器对骨关节炎的严重程度进行初步评估，（4）关节分割和关节空间狭窄（JSN）的计算（JSN）和（5），JSN和最初的结合评估确定最终的凯尔格伦法律（KL）得分。此外，通过显示用于进行评估的分割面具，我们的算法与典型的“黑匣子”深度学习分类器相比表现出更高的透明度。我们使用我们机构的两个公共数据集和一个数据集进行了全面的评估，并表明我们的算法达到了最先进的性能。此外，我们还从机构中的多个放射科医生那里收集了评分，并表明我们的算法在放射科医生级别进行。该软件已在https://github.com/maciejmazurowowski/osteoarthitis-classification上公开提供。

在安全关键系统的背景下将模拟缩小到现实差距的动机，我们考虑学习用于未知非线性动力系统的前列鲁棒稳定性证书。符合鲁棒控制的方法，我们考虑添加系统动态的添加剂和Lipschitz有界对手。我们表明，在基础系统上的增量稳定性的合适假设下，学习对抗稳定证明的统计成本相当于持续因素，以学习名义稳定证明。我们的结果铰接在新的导火颤机复杂性的新型界限，这可能是独立的兴趣。据我们所知，这是在对动态系统生成的数据进行对抗性学习时，对样本复杂性限制的第一次表征。我们还提供一种用于近似对抗训练算法的实用算法，并在阻尼摆锤示例上验证我们的发现。

解释在人类学习中发挥着相当大的作用，特别是在仍然在形成抽象的主要挑战，以及了解世界的关系和因果结构的地区。在这里，我们探索强化学习代理人是否同样可以从解释中受益。我们概述了一系列关系任务，涉及选择一个在一个集合中奇数一个的对象（即，沿许多可能的特征尺寸之一的唯一）。奇数一张任务要求代理在一组对象中的多维关系上推理。我们展示了代理商不会仅从奖励中学习这些任务，但是当它们也培训以生成语言解释对象属性或选择正确或不正确时，实现> 90％的性能。在进一步的实验中，我们展示了预测的解释如何使代理能够从模糊，因果困难的训练中适当地推广，甚至可以学习执行实验干预以识别因果结构。我们表明解释有助于克服代理人来解决简单特征的趋势，并探讨解释的哪些方面使它们成为最有益的。我们的结果表明，从解释中学习是一种强大的原则，可以为培训更强大和一般机器学习系统提供有希望的道路。