在未来几十年中部署的高级反应堆将面临放松管制的能源市场，并可能采用灵活的运营来提高盈利能力。为了帮助从基本负载到柔性操作范式的过渡，寻求自动操作。这项工作着重于自主操作的控制方面。具体而言，层次控制系统旨在支持常规操作瞬变期间的约束执法。在系统中，集成了数据驱动的建模，基于物理的状态观察和经典控制算法，以提供适应性和健壮的解决方案。 320 MW氟化物冷却的高温卵石床反应器是证明控制系统的设计基础。分层控制系统由监督层和低级层组成。监督层收到更改系统操作条件的请求，并根据已分配的约束接受或拒绝它们。发出限制条件以使工厂保持最佳操作区域。低级层与系统的执行器接口，以实现要求的更改，同时保持跟踪和调节职责。为了接受监督层的请求，采用了参考调查算法。为了建模反应器的动力学，使用了系统识别算法，动态模式分解。为了估计无法直接测量的过程变量的演变，采用了无味的卡尔曼滤波器，并结合了核动力学的非线性模型。这些算法的组成导致了40％功率降低瞬变期间约束执法的数值证明。通过修改约束值并在瞬态期间执行这些系统来证明所提出系统的适应性。在嘈杂的环境下执行约束也证明了鲁棒性。

The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

当植物天然产物与药物共容纳时，就会发生药代动力学天然产物 - 药物相互作用（NPDIS）。了解NPDI的机制是防止不良事件的关键。我们构建了一个知识图框架NP-KG，作为迈向药代动力学NPDIS的计算发现的一步。 NP-KG是一个具有生物医学本体论，链接数据和科学文献的全文，由表型知识翻译框架和语义关系提取系统，SEMREP和集成网络和动态推理组成的构建的科学文献的全文。通过路径搜索和元路径发现对药代动力学绿茶和kratom-prug相互作用的案例研究评估NP-KG，以确定与地面真实数据相比的一致性和矛盾信息。完全集成的NP-KG由745,512个节点和7,249,576个边缘组成。 NP-KG的评估导致了一致（绿茶的38.98％，kratom的50％），矛盾（绿茶的15.25％，21.43％，Kratom的21.43％），同等和矛盾的（15.25％）（21.43％，21.43％，21.43％ kratom）信息。几种声称的NPDI的潜在药代动力学机制，包括绿茶 - 茶氧化烯，绿茶 - 纳多洛尔，Kratom-Midazolam，Kratom-Quetiapine和Kratom-Venlafaxine相互作用，与已出版的文献一致。 NP-KG是第一个将生物医学本体论与专注于天然产品的科学文献的全文相结合的公斤。我们证明了NP-KG在鉴定涉及酶，转运蛋白和药物的药代动力学相互作用的应用。我们设想NP-KG将有助于改善人机合作，以指导研究人员将来对药代动力学NPDIS进行研究。 NP-KG框架可在https://doi.org/10.5281/zenodo.6814507和https://github.com/sanyabt/np-kg上公开获得。

通用数据模型解决了标准化电子健康记录（EHR）数据的许多挑战，但无法将其集成深度表型所需的资源。开放的生物学和生物医学本体论（OBO）铸造本体论提供了可用于生物学知识的语义计算表示，并能够整合多种生物医学数据。但是，将EHR数据映射到OBO Foundry本体论需要大量的手动策展和域专业知识。我们介绍了一个框架，用于将观察性医学成果合作伙伴关系（OMOP）标准词汇介绍给OBO铸造本体。使用此框架，我们制作了92,367条条件，8,615种药物成分和10,673个测量结果的映射。域专家验证了映射准确性，并且在24家医院进行检查时，映射覆盖了99％的条件和药物成分和68％的测量结果。最后，我们证明OMOP2OBO映射可以帮助系统地识别可能受益于基因检测的未诊断罕见病患者。

图形神经网络（GNN）已被广泛用于表示图数据的表示。但是，对图形数据实际上获得多少性能GNN的理解有限。本文介绍了上下文弹出的GNN框架，并提出了两个平滑度指标，以测量从图形数据获得的信息的数量和质量。然后，一种称为CS-GNN的新型GNN模型旨在根据图的平滑度值改善图形信息的使用。证明CS-GNN比不同类型的真实图中现有方法获得更好的性能。

尽管电子健康记录是生物医学研究的丰富数据来源，但这些系统并未在医疗环境中统一地实施，并且由于医疗保健碎片化和孤立的电子健康记录之间缺乏互操作性，可能缺少大量数据。考虑到缺少数据的案例的删除可能会在随后的分析中引起严重的偏见，因此，一些作者更喜欢采用多重插补策略来恢复缺失的信息。不幸的是，尽管几项文献作品已经通过使用现在可以自由研究的任何不同的多个归档算法记录了有希望的结果，但尚无共识，MI算法效果最好。除了选择MI策略之外，归纳算法及其应用程序设置的选择也至关重要且具有挑战性。在本文中，受鲁宾和范布伦的开创性作品的启发，我们提出了一个方法学框架，可以应用于评估和比较多种多个插补技术，旨在选择用于计算临床研究工作中最有效的推断。我们的框架已被应用于验证和扩展较大的队列，这是我们在先前的文献研究中提出的结果，我们在其中评估了关键患者的描述符和Covid-19的影响在2型糖尿病患者中的影响，其数据为2型糖尿病，其数据为2型糖尿病由国家共同队列合作飞地提供。

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。

数据增强是自然语言处理（NLP）模型的鲁棒性评估的重要组成部分，以及增强他们培训的数据的多样性。在本文中，我们呈现NL-Cogmenter，这是一种新的参与式Python的自然语言增强框架，它支持创建两个转换（对数据的修改）和过滤器（根据特定功能的数据拆分）。我们描述了框架和初始的117个变换和23个过滤器，用于各种自然语言任务。我们通过使用其几个转换来分析流行自然语言模型的鲁棒性来证明NL-Upmenter的功效。基础架构，Datacards和稳健性分析结果在NL-Augmenter存储库上公开可用（\ url {https://github.com/gem-benchmark/nl-augmenter}）。

脑转移性疾病的治疗决策依赖于主要器官位点的知识，目前用活组织检查和组织学进行。在这里，我们开发了一种具有全脑MRI数据的准确非侵入性数字组织学的新型深度学习方法。我们的IRB批准的单网回顾性研究由患者（n = 1,399）组成，提及MRI治疗规划和伽马刀放射牢房超过19年。对比增强的T1加权和T2加权流体减毒的反转恢复脑MRI考试（n = 1,582）被预处理，并输入肿瘤细分，模态转移和主要部位分类的建议深度学习工作流程为五个课程之一（肺，乳腺，黑色素瘤，肾等）。十倍的交叉验证产生的总体AUC为0.947（95％CI：0.938,0.955），肺类AUC，0.899（95％CI：0.884,0.915），乳房类AUC为0.990（95％CI：0.983,0.997） ，黑色素瘤ACAC为0.882（95％CI：0.858,0.906），肾类AUC为0.870（95％CI：0.823,0.918），以及0.885的其他AUC（95％CI：0.843,0.949）。这些数据确定全脑成像特征是判别的，以便准确诊断恶性肿瘤的主要器官位点。我们的端到端深度射出方法具有巨大的分类来自全脑MRI图像的转移性肿瘤类型。进一步的细化可以提供一种无价的临床工具，以加快对精密治疗和改进的结果的原发性癌症现场鉴定。

放射线学使用定量医学成像特征来预测临床结果。目前，在新的临床应用中，必须通过启发式试验和纠正过程手动完成各种可用选项的最佳放射组方法。在这项研究中，我们提出了一个框架，以自动优化每个应用程序的放射线工作流程的构建。为此，我们将放射线学作为模块化工作流程，并为每个组件包含大量的常见算法。为了优化每个应用程序的工作流程，我们使用随机搜索和结合使用自动化机器学习。我们在十二个不同的临床应用中评估我们的方法，从而在曲线下导致以下区域：1）脂肪肉瘤（0.83）； 2）脱粘型纤维瘤病（0.82）; 3）原发性肝肿瘤（0.80）; 4）胃肠道肿瘤（0.77）； 5）结直肠肝转移（0.61）; 6）黑色素瘤转移（0.45）; 7）肝细胞癌（0.75）; 8）肠系膜纤维化（0.80）; 9）前列腺癌（0.72）； 10）神经胶质瘤（0.71）; 11）阿尔茨海默氏病（0.87）;和12）头颈癌（0.84）。我们表明，我们的框架具有比较人类专家的竞争性能，优于放射线基线，并且表现相似或优于贝叶斯优化和更高级的合奏方法。最后，我们的方法完全自动优化了放射线工作流的构建，从而简化了在新应用程序中对放射线生物标志物的搜索。为了促进可重复性和未来的研究，我们公开发布了六个数据集，框架的软件实施以及重现这项研究的代码。