本文介绍了Deltaz机器人，这是一种厘米级，低成本，三角洲风格的机器人，可提供广泛的功能和鲁棒的功能。当前的技术使三角洲可以通过柔软和刚性材料进行3D印刷，从而易于组装和维护，并降低使用的障碍。机器人的功能源于其三个翻译自由度和一个封闭形式的运动解，这使操作问题与其他操纵器相比更加直观。此外，机器人的低成本为将操纵者民主化为研究环境提供了机会。我们还描述了如何将机器人用作增强学习基准。开源3D打印机设计和代码可向公众使用。
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In this paper, we extend previous self-supervised approaches for language identification by experimenting with Conformer based architecture in a multilingual pre-training paradigm. We find that pre-trained speech models optimally encode language discriminatory information in lower layers. Further, we demonstrate that the embeddings obtained from these layers are significantly robust to classify unseen languages and different acoustic environments without additional training. After fine-tuning a pre-trained Conformer model on the VoxLingua107 dataset, we achieve results similar to current state-of-the-art systems for language identification. More, our model accomplishes this with 5x less parameters. We open-source the model through the NVIDIA NeMo toolkit.
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培训生成模型捕获数据的丰富语义并解释由此类模型编码的潜在表示，这是无监督学习的非常重要的问题。在这项工作中，我们提供了一种简单的算法，该算法依赖于对预训练的生成自动编码器的潜在代码进行扰动实验，以发现生成模型暗示的因果图。我们利用预训练的属性分类器并执行扰动实验，以检查给定潜在变量对属性子集的影响。鉴于此，我们表明人们可以拟合有效的因果图，该图形在被视为外源变量的潜在代码和被视为观察到的变量的属性之间建模结构方程模型。一个有趣的方面是，单个潜在变量控制属性的多个重叠子集，与试图实现完全独立性的常规方法不同。使用在肽序列数据集上训练的基于RNN的预先训练的生成自动编码器，我们证明了从各种属性和潜在代码之间的算法中学习的因果图可用于预测看不见的序列的特定属性。我们比较了对所有可用属性训练的预测模型，或者仅在Markov毯子中仅培训的模型，并从经验上表明，在无监督和监督的制度中，通常使用依赖Markov blanket属性的预测变量，以确保更好的分布序列。 。
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可解释的人工智能（XAI）方法缺乏地面真理。代替方法，方法开发人员依靠公理来确定其解释行为的理想特性。对于需要解释性的机器学习的高利益使用，因此依靠公理作为实现或使用不足是不足以实现理想的。结果，对验证XAI方法的性能进行了积极的研究。在依赖XAI的域中，对验证的需求特别放大。一项消融研究，经常用于评估其效用并在某种程度上评估其效用的程序。通过在重要性等级顺序上扰动输入变量，目标是评估模型性能的敏感性。扰动重要变量应与模型能力度量的降低相关，而不是扰动不太重要的特征。尽管意图很明确，但实际实施细节尚未针对表格数据进行严格研究。使用五个数据集，三种XAI方法，四个基线和三个扰动，我们的目的是表明1）不同的扰动和添加简单的护栏如何有助于避免可能有缺陷的结论，2）分类变量的处理是如何在两个帖子中都重要的考虑因素。 - HOC解释性和消融研究，以及3）如何识别XAI方法的有用基准，以及用于消融研究的可行扰动。
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随着各种科学领域中数据的越来越多，生成模型在科学方法的每个步骤中都具有巨大的潜力来加速科学发现。他们最有价值的应用也许在于传统上提出假设最慢，最具挑战性的步骤。现在，正在从大量数据中学到强大的表示形式，以产生新的假设，这对从材料设计到药物发现的科学发现应用产生了重大影响。 GT4SD（https://github.com/gt4sd/gt4sd-core）是一个可扩展的开放源库，使科学家，开发人员和研究人员能够培训和使用科学发现中假设生成的最先进的生成模型。 GT4SD支持跨材料科学和药物发现的各种生成模型的用途，包括基于与目标蛋白，OMIC剖面，脚手架距离，结合能等性质的分子发现和设计。
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迄今为止，迄今为止，众所周知，对广泛的互补临床相关任务进行了全面比较了医学图像登记方法。这限制了采用研究进展，以防止竞争方法的公平基准。在过去五年内已经探讨了许多新的学习方法，但优化，建筑或度量战略的问题非常适合仍然是开放的。 Learn2reg涵盖了广泛的解剖学：脑，腹部和胸部，方式：超声波，CT，MRI，群体：患者内部和患者内部和监督水平。我们为3D注册的培训和验证建立了较低的入境障碍，这帮助我们从20多个独特的团队中汇编了65多个单独的方法提交的结果。我们的互补度量集，包括稳健性，准确性，合理性和速度，使得能够独特地位了解当前的医学图像登记现状。进一步分析监督问题的转移性，偏见和重要性，主要是基于深度学习的方法的优越性，并将新的研究方向开放到利用GPU加速的常规优化的混合方法。
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光酸产生剂（PAG）是在暴露于光线时释放酸（$ H ^ + $离子）的化合物。这些化合物是用于制造半导体逻辑和存储芯片的光刻工艺的关键组分。半导体需求的指数增加突出了发现新型光酸发生器的需求。虽然De Novo分子设计使用深度生成模型被广泛用于药物发现和材料设计，但其在创建新颖的光酸发电机的应用构成了几个独特的挑战，例如缺乏房地产标签。在本文中，我们突出了这些挑战，并提出了一种生成的建模方法，该方法利用预先训练的深度自动化器和循环技术的条件生成。在主题专家的帮助下评估了拟议方法的有效性，表明在创建新型光酸生成器之外的应用方法的承诺。
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反事实说明代表了对数据样本的最小变化，其改变其预测分类，通常是从不利的初始类到所需的目标类别。反事实可以帮助回答问题，例如“需要更改此申请以获得贷款的需要？”。一些最近提出的反事实的方法涉及“合理的”反事实和方法的不同定义。然而，许多这些方法是计算密集的，并提供不符合的解释。在这里，我们介绍了锐利的程序，这是一个用于通过创建分类为目标类的输入的投影版本来启动的二进制分类方法。然后在输入及其投影之间的插值线上的潜在空间中生成反事实候选者。然后，我们展示了我们的框架通过使用学习的陈述将样本的核心特征转化为其反事实。此外，我们表明Strappooter在表格和图像数据集上跨越普通质量指标具有竞争力，同时在现实主义测量中的两个可比方法和擅长的级别，使其适用于需要及时解释的高速机器学习应用。
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背景：12个引线ECG是心血管疾病的核心诊断工具。在这里，我们描述并分析了一个集成的深度神经网络架构，从12个引导eCG分类了24个心脏异常。方法：我们提出了挤压和激发reset，以自动学习来自12个引主ECG的深度特征，以识别24个心脏病。在最终完全连接的层中，随着年龄和性别特征增强了深度特征。使用约束网格搜索设置每个类的输出阈值。为了确定为什么该模型的预测不正确，两个专家诊所人员独立地解释了一组关于左轴偏差的一次无序的ECG。结果：采用定制加权精度度量，我们达到了0.684的5倍交叉验证得分，灵敏度和特异性分别为0.758和0.969。我们在完整的测试数据中得分0.520，并在官方挑战排名中排名第21中。在一系列被错误分类的心电图中，两个临床医生和训练标签之间的协议差（临床医生1：Kappa = -0.057，临床医生2：Kappa = -0.159）。相比之下，临床医生之间的协议非常高（Kappa = 0.92）。讨论：与在相同数据上培训的模型相比，所提出的预测模型很好地对验证和隐藏的测试数据进行了良好。我们还发现培训标签的相当不一致，这可能会阻碍更准确的模型的开发。
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在神经形态计算中，人工突触提供了一种基于来自神经元的输入来设置的多重导电状态，类似于大脑。可能需要超出多重权重的突触的附加属性，并且可以取决于应用程序，需要需要从相同材料生成不同的突触行为。这里，我们基于使用磁隧道结和磁畴壁的磁性材料测量人造突触。通过在单个磁隧道结下面的畴壁轨道中制造光刻槽口，我们实现了4-5个稳定的电阻状态，可以使用自旋轨道扭矩电气可重复控制。我们分析几何形状对突触行为的影响，表明梯形装置具有高可控性的不对称性重量，而直线装置具有较高的随机性，但具有稳定的电阻水平。设备数据被输入到神经形态计算模拟器中以显示特定于应用程序突触函数的有用性。实施应用于流式的时尚 - MNIST数据的人工神经网络，我们表明梯形磁突出可以用作高效在线学习的元塑功能。为CiFar-100图像识别实施卷积神经网络，我们表明直流突触由于其电阻水平的稳定性而达到近乎理想的推理精度。这项工作显示多重磁突触是神经形态计算的可行技术，并为新兴人工突触技术提供设计指南。
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