新催化剂的发现是计算化学的重要主题之一，因为它有可能加速采用可再生能源。最近开发的深度学习方法，例如图形神经网络（GNNS）开放的新机会，以显着扩大新型高性能催化剂的范围。然而，由于模棱两可的连接方案和节点和边缘的众多嵌入，特定晶体结构的图表并不是一项简单的任务。在这里，我们提出了GNN的嵌入改进，该改进已通过Voronoi Tesselation修改，并能够预测开放催化剂项目数据集中催化系统的能量。通过Voronoi镶嵌计算图的富集，并将相应的触点固体角度和类型（直接或间接）视为边缘的特征，而Voronoi体积用作节点特征。辅助方法是通过内在的原子特性（电负性，周期和组位置）富集节点表示。提出的修改使我们能够改善原始模型的平均绝对误差，最终误差等于“开放催化剂项目数据集”上每个原子的651 MeV，并且在金属中数据集上的每个原子6 MeV。同样，通过考虑其他数据集，我们表明，明智的数据选择可以将误差降低到高于每个原子阈值20 MEV的值的值。
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Machine Learning models capable of handling the large datasets collected in the financial world can often become black boxes expensive to run. The quantum computing paradigm suggests new optimization techniques, that combined with classical algorithms, may deliver competitive, faster and more interpretable models. In this work we propose a quantum-enhanced machine learning solution for the prediction of credit rating downgrades, also known as fallen-angels forecasting in the financial risk management field. We implement this solution on a neutral atom Quantum Processing Unit with up to 60 qubits on a real-life dataset. We report competitive performances against the state-of-the-art Random Forest benchmark whilst our model achieves better interpretability and comparable training times. We examine how to improve performance in the near-term validating our ideas with Tensor Networks-based numerical simulations.
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Many problems can be viewed as forms of geospatial search aided by aerial imagery, with examples ranging from detecting poaching activity to human trafficking. We model this class of problems in a visual active search (VAS) framework, which takes as input an image of a broad area, and aims to identify as many examples of a target object as possible. It does this through a limited sequence of queries, each of which verifies whether an example is present in a given region. We propose a reinforcement learning approach for VAS that leverages a collection of fully annotated search tasks as training data to learn a search policy, and combines features of the input image with a natural representation of active search state. Additionally, we propose domain adaptation techniques to improve the policy at decision time when training data is not fully reflective of the test-time distribution of VAS tasks. Through extensive experiments on several satellite imagery datasets, we show that the proposed approach significantly outperforms several strong baselines. Code and data will be made public.
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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.
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自然语言处理（NLP）已越来越多地用于提供教育应用的适应性。但是，最近的研究突出了预训练的语言模型中的各种偏见。尽管现有研究调查了不同领域的偏见，但它们在解决有关教育和多语言语料库的细粒度分析方面受到限制。在这项工作中，我们通过在五年内从大学生收集的9,165个德国同行评审的语料库中分析了跨文本和多个架构的偏见。值得注意的是，我们的语料库包括来自同行评审接收者以及人口统计属性的帮助，质量和关键方面等级等标签。我们对（1）与聚类标签有关的（2）最常见的预训练的德语模型（T5，BERT和GPT-2）和Glove Embeddings进行了单词嵌入关联测试（WEAT）测试（WEAT）分析（1）我们收集的语料库，以及（3）对我们收集的数据集进行微调后的语言模型。与我们的最初期望相反，我们发现我们收集的语料库在共同出现分析或手套嵌入中没有揭示许多偏见。但是，预先训练的德语模型发现了实质性的概念，种族和性别偏见，并且在同行评审数据的微调过程中，概念和种族轴之间的偏见发生了重大变化。通过我们的研究，我们的目标是通过新颖的数据集，对自然语言教育数据的偏见的理解以及不抵消语言模型中的教育任务偏见的潜在危害，为第四联合国的可持续发展目标（质量教育）做出贡献。
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Visual Analytics社区已提出了几种用户建模算法，以捕获和分析用户的交互行为，以帮助用户进行数据探索和洞察力生成。例如，有些人可以检测勘探偏见，而另一些人可以预测用户在进行交互之前将与用户进行交互的数据点。研究人员认为，这种算法收集可以帮助创建更智能的视觉分析工具。但是，社区缺乏对这些现有技术的严格评估和比较。结果，关于使用哪种方法以及何时使用的指导有限。我们的论文旨在通过比较和对八种用户建模算法进行比较并根据其在四个用户研究数据集的多样化的性能进行比较和排名的差距来填补这一缺失的空白。我们分析了探索偏差检测，数据相互作用预测和算法复杂性等措施。根据我们的发现，我们重点介绍了分析用户互动和可视化出处的新方向。
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目前，Covid-19的发展使研究人员可以收集2年内积累的数据集并将其用于预测分析。反过来，这可以评估更复杂的预测模型的效率潜力，包括具有不同预测范围的神经网络。在本文中，我们介绍了基于两个国家的区域数据：美国和俄罗斯的区域数据，对不同类型的方法进行了一致的比较研究结果。我们使用了众所周知的统计方法（例如，指数平滑），一种“明天”方法，以及一套经过来自各个地区数据的经典机器学习模型。与他们一起，考虑了基于长期记忆（LSTM）层的神经网络模型，这些培训样本的培训样本汇总了来自两个国家 /地区的所有地区：美国和俄罗斯。根据MAPE度量，使用交叉验证进行效率评估。结果表明，对于以确认的每日案例数量大幅增加的复杂时期，最佳结果是由在两国所有地区训练的LSTM模型显示的，显示平均平均绝对百分比误差（MAPE）为18％在俄罗斯为30％，37％，31％，41％，50％的预测范围为14、28和42天。
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至少达到一定程度的解释性需要对许多机器学习系统（例如共同的黑盒模型）进行复杂的分析。我们最近提出了一个新的基于规则的学习系统SuprB，通过利用单独的优化器来构建紧凑，可解释和透明的模型，用于模型选择任务，涉及规则发现和规则集合的组合。这允许用户专门定制其模型结构以实现其模型结构 - 提出具体的解释性要求。从优化的角度来看，这使我们能够定义更清晰的目标，并且我们发现与许多最先进的系统相比，这使我们能够使规则适应不独立。在本文中，我们在一组回归问题上彻底研究了该系统的性能，并将其与XCSF进行比较，XCSF是一个基于规则的学习系统。我们发现SuprB评估的总体结果与XCSF相当，同时允许更容易控制模型结构，并显示出对随机种子和数据分裂的敏感性较小。这种增加的控制可以有助于随后为模型的训练和最终结构提供解释。
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抗微生物抗性（AMR）是日益增长的公共卫生威胁，估计每年造成超过1000万人死亡，在现状预测下，到2050年，全球经济损失了100万亿美元。这些损失主要是由于治疗失败的发病率和死亡率增加，医疗程序中的AMR感染以及归因于AMR的生活质量损失所致。已经提出了许多干预措施来控制AMR的发展并减轻其传播带来的风险。本文回顾了细菌AMR管理和控制的关键方面，这些方面可以利用人工智能，机器学习以及数学和统计建模等数据技术，这些领域在本世纪已经快速发展。尽管数据技术已成为生物医学研究的组成部分，但它们对AMR管理的影响仍然很小。我们概述了使用数据技术来打击AMR，详细介绍了四个互补类别的最新进展：监视，预防，诊断和治疗。我们在生物医学研究，临床实践和“一个健康”背景下使用数据技术提供了有关当前AMR控制方法的概述。我们讨论了数据技术的潜在影响和挑战在高收入和中等收入国家中面临的实施，并建议将这些技术更容易地整合到医疗保健和公共卫生中所需的具体行动，并建议使用具体的行动部门。
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复制检测模式（CDP）是一项有吸引力的技术，可让制造商捍卫其产品免受伪造。CDP保护机制背后的主要假设是，由于数据处理不平等，无法复制或克隆工业打印机上的最小符号大小（1x1）的代码。但是，以前的作品表明，基于机器的攻击可以产生高质量的假货，从而基于传统的基于功能的身份验证系统的身份验证准确性降低。虽然深度学习（DL）可以用作身份验证系统的一部分，但据我们所知，以前的作品都没有研究基于DL的身份验证系统，反对基于ML的攻击具有1x1符号的CDP攻击尺寸。在这项工作中，我们研究了假设有监督学习（SL）设置的表现。
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