Because of their close relationship with humans, non-human apes (chimpanzees, bonobos, gorillas, orangutans, and gibbons, including siamangs) are of great scientific interest. The goal of understanding their complex behavior would be greatly advanced by the ability to perform video-based pose tracking. Tracking, however, requires high-quality annotated datasets of ape photographs. Here we present OpenApePose, a new public dataset of 71,868 photographs, annotated with 16 body landmarks, of six ape species in naturalistic contexts. We show that a standard deep net (HRNet-W48) trained on ape photos can reliably track out-of-sample ape photos better than networks trained on monkeys (specifically, the OpenMonkeyPose dataset) and on humans (COCO) can. This trained network can track apes almost as well as the other networks can track their respective taxa, and models trained without one of the six ape species can track the held out species better than the monkey and human models can. Ultimately, the results of our analyses highlight the importance of large specialized databases for animal tracking systems and confirm the utility of our new ape database.

Machine Translation (MT) system generally aims at automatic representation of source language into target language retaining the originality of context using various Natural Language Processing (NLP) techniques. Among various NLP methods, Statistical Machine Translation(SMT). SMT uses probabilistic and statistical techniques to analyze information and conversion. This paper canvasses about the development of bilingual SMT models for translating English to fifteen low-resource Indian Languages (ILs) and vice versa. At the outset, all 15 languages are briefed with a short description related to our experimental need. Further, a detailed analysis of Samanantar and OPUS dataset for model building, along with standard benchmark dataset (Flores-200) for fine-tuning and testing, is done as a part of our experiment. Different preprocessing approaches are proposed in this paper to handle the noise of the dataset. To create the system, MOSES open-source SMT toolkit is explored. Distance reordering is utilized with the aim to understand the rules of grammar and context-dependent adjustments through a phrase reordering categorization framework. In our experiment, the quality of the translation is evaluated using standard metrics such as BLEU, METEOR, and RIBES

This paper is a technical overview of DeepMind and Google's recent work on reinforcement learning for controlling commercial cooling systems. Building on expertise that began with cooling Google's data centers more efficiently, we recently conducted live experiments on two real-world facilities in partnership with Trane Technologies, a building management system provider. These live experiments had a variety of challenges in areas such as evaluation, learning from offline data, and constraint satisfaction. Our paper describes these challenges in the hope that awareness of them will benefit future applied RL work. We also describe the way we adapted our RL system to deal with these challenges, resulting in energy savings of approximately 9% and 13% respectively at the two live experiment sites.

机器翻译系统（MTS）是通过将文本或语音从一种语言转换为另一种语言的有效工具。在像印度这样的大型多语言环境中，对有效的翻译系统的需求变得显而易见，英语和一套印度语言（ILS）正式使用。与英语相反，由于语料库的不可用，IL仍然被视为低资源语言。为了解决不对称性质，多语言神经机器翻译（MNMT）系统会发展为在这个方向上的理想方法。在本文中，我们提出了一个MNMT系统，以解决与低资源语言翻译有关的问题。我们的模型包括两个MNMT系统，即用于英语印度（一对多），另一个用于指示英语（多一对多），其中包含15个语言对（30个翻译说明）的共享编码器码头。由于大多数IL对具有很少的平行语料库，因此不足以训练任何机器翻译模型。我们探索各种增强策略，以通过建议的模型提高整体翻译质量。最先进的变压器体系结构用于实现所提出的模型。大量数据的试验揭示了其优越性比常规模型的优势。此外，本文解决了语言关系的使用（在方言，脚本等方面），尤其是关于同一家族的高资源语言在提高低资源语言表现方面的作用。此外，实验结果还表明了ILS的倒退和域适应性的优势，以提高源和目标语言的翻译质量。使用所有这些关键方法，我们提出的模型在评估指标方面比基线模型更有效，即一组ILS的BLEU（双语评估研究）得分。

已经开发了增强学习（RL）技术来优化工业冷却系统，与传统的启发式政策相比，提供了可观的节能。工业控制中的一个主要挑战涉及由于机械限制而在现实世界中可行的学习行为。例如，某些操作只能每隔几个小时执行一次，而其他动作可以更频繁地采取。如果没有广泛的奖励工程和实验，RL代理可能无法学习机械的现实操作。为了解决这个问题，我们使用层次结构的增强学习与多种根据操作时间尺度控制动作子集的代理。我们的分层方法可以在现有基线上节省能源，同时在模拟的HVAC控制环境中保持在安全范围内的限制（例如操作冷却器）。

知识图（kg）以其大规模和知识推断能力而闻名，但也因与之相关的不完整而臭名昭著。由于关系长尾分布在公斤中的长尾分布，因此很少有人提出完成kg的完成，以减轻不完整和扩大kg的覆盖范围。它旨在对涉及新关系的三胞胎进行预测，当时仅提供少量培训三胞胎作为参考。以前的方法主要集中在设计本地邻居聚合器以学习实体级信息和/或在三胞胎级别实现顺序依赖性假设以学习元关系信息。但是，对于学习几乎没有射击关系的元表示，很大程度上忽略了宝贵的成对三重级交互和上下文级别的关系信息。在本文中，我们提出了一种分层的关系学习方法（雇用），以完成几次kg完成。通过共同捕获三个级别的关系信息（实体级别，三胞胎级别和上下文级别），雇用可以有效地学习和完善几乎没有射击关系的元表示，因此可以很好地推广到新的看不见的关系。在两个基准数据集上进行的广泛实验验证了雇用与其他最先进方法的优势。

我们提出了一个混合工业冷却系统模型，该模型将分析解决方案嵌入多物理模拟中。该模型设计用于增强学习（RL）应用程序，并平衡简单性与模拟保真度和解释性。该模型的忠诚度根据大规模冷却系统的现实世界数据进行了评估。接下来是一个案例研究，说明如何将模型用于RL研究。为此，我们开发了一个工业任务套件，该套件允许指定不同的问题设置和复杂性水平，并使用它来评估不同RL算法的性能。

Levenberg-Marquardt（LM）优化算法已广泛用于解决机器学习问题。文学评论表明，当网络中的权重数不超过几百个时，LM对中等函数近似问题的LM非常强大而有效。相比之下，在处理模式识别或分类问题时，LM似乎并不表现，并且当网络变大时效率低（例如，超过500重量）。在本文中，我们利用一些现实世界飞机数据集利用LM算法的真正力量。在这些数据集上，大多数其他常用的优化器无法检测到飞机发动机的变化条件引起的异常。数据集的具有挑战性是时间序列数据的突然变化。我们发现LM优化器具有更好的近似突然变化的能力，并检测除其他优化器的异常。我们比较LM和几个其他优化器的这种异常/更改检测问题的性能。我们基于一系列措施评估了相对性能，包括网络复杂性（即权重的数量），拟合精度，拟合，培训时间，GPU和内存要求等的使用等措施。我们还讨论了Matlab中强大的LM实现问题Tensorflow用于推广LM算法的更多流行使用以及LM优化器的潜在使用进行大规模问题。

非线性激活功能赋予神经网络，具有学习复杂的高维功能的能力。激活功能的选择是一个重要的超参数，确定深神经网络的性能。它显着影响梯度流动，训练速度，最终是神经网络的表示力。像Sigmoids这样的饱和活化功能遭受消失的梯度问题，不能用于深神经网络。通用近似定理保证，Sigmoids和Relu的多层网络可以学习任意复杂的连续功能，以任何准确性。尽管多层神经网络来学习任意复杂的激活功能，但传统神经网络中的每个神经元（使用SIGMOIDS和Relu类似的网络）具有单个超平面作为其决策边界，因此进行线性分类。因此，具有S形，Relu，Swish和Mish激活功能的单个神经元不能学习XOR函数。最近的研究已经发现了两层和三个人皮层中的生物神经元，具有摆动激活功能并且能够单独学习XOR功能。生物神经元中振荡激活功能的存在可能部分解释生物和人工神经网络之间的性能差距。本文提出了4个新的振荡激活功能，使单个神经元能够在没有手动功能工程的情况下学习XOR功能。本文探讨了使用振荡激活功能来解决较少神经元并减少培训时间的分类问题的可能性。

医疗AI通过支持基于证据的医学实践，个性化患者治疗，降低成本以及改善提供者和患者体验，推进医疗保健的巨大潜力。我们认为解锁此潜力需要一种系统的方法来衡量在大规模异构数据上的医疗AI模型的性能。为了满足这种需求，我们正在建立Medperf，这是一个开放的框架，用于在医疗领域的基准测试机器学习。 Medperf将使联合评估能够将模型安全地分配给不同的评估设施，从而赋予医疗组织在高效和人类监督过程中评估和验证AI模型的性能，同时优先考虑隐私。我们描述了当前的挑战医疗保健和AI社区面临，需要开放平台，Medperf的设计理念，其目前的实施状态和我们的路线图。我们呼吁研究人员和组织加入我们创建Medperf开放基准平台。