我们希望在数据结构和算法的主题项目中解决的问题是破译某些图像，这些图像具有更具特异性的牛动物;其中有必要识别动物是否健康，也就是说，如果它在选择牛的过程中要考虑到良好的条件，或者如果它生病，以知道它是否被丢弃。通过这种压缩算法，这允许拍摄图像并将它们带到这些代码中的检查，并不总是结果将是百分之百精确，但允许此代码是什么允许的高效，它是它适用于机器学习，这意味着它需要的信息越多，结果就越精确，结果将越高，而不会带来一般的兴趣。所提出的算法是NN和双线性插值，其中在执行速度上获得了显着的结果。它的结论是，可以做得更好的工作，但随着交付的事情，据信这是工作的好结果。

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.

The choice of geometric space for knowledge graph (KG) embeddings can have significant effects on the performance of KG completion tasks. The hyperbolic geometry has been shown to capture the hierarchical patterns due to its tree-like metrics, which addressed the limitations of the Euclidean embedding models. Recent explorations of the complex hyperbolic geometry further improved the hyperbolic embeddings for capturing a variety of hierarchical structures. However, the performance of the hyperbolic KG embedding models for non-transitive relations is still unpromising, while the complex hyperbolic embeddings do not deal with multi-relations. This paper aims to utilize the representation capacity of the complex hyperbolic geometry in multi-relational KG embeddings. To apply the geometric transformations which account for different relations and the attention mechanism in the complex hyperbolic space, we propose to use the fast Fourier transform (FFT) as the conversion between the real and complex hyperbolic space. Constructing the attention-based transformations in the complex space is very challenging, while the proposed Fourier transform-based complex hyperbolic approaches provide a simple and effective solution. Experimental results show that our methods outperform the baselines, including the Euclidean and the real hyperbolic embedding models.

保护定律是理解，表征和建模非线性动力系统的关键理论和实用工具。但是，对于许多复杂的动态系统，难以识别相应的保守量，因此很难分析其动力学并建立高效，稳定的预测模型。当前发现保护定律的方法通常取决于详细的动态信息，例如运动方程或细粒度的时间测量，许多最新的建议还依赖于黑匣子参数深度学习方法。相反，我们将这项任务重新制定为一种多种学习问题，并提出了一种非参数方法，将最佳运输中的Wasserstein指标与扩散图相结合，以发现从动力学系统中采样的轨迹中变化的保守数量。我们在各种物理系统上测试了这种新方法$ \ unicode {x2014} $，包括保守的汉密尔顿系统，耗散系统和时空系统$ \ unicode {x2014} $保守数量并提取其价值。使用最佳运输理论和流形学习中的工具，我们提出的方法提供了一种直接的几何方法来识别既有坚固且可解释的保护定律，而无需明确的系统模型或准确的时间信息。

软机器人技术有可能改变机器人运动，特别是软机器人游泳者提供了一种微创和自适应的解决方案，以探索和保存我们的海洋。不幸的是，当前的软机器人游泳者非常劣于进化的生物游泳者，尤其是在可控性，效率，可操作性和寿命方面。此外，设计软机器人所需的乏味的迭代制造和经验测试阻碍了它们的优化。在这项工作中，我们通过为设计和制造配备静电驱动的软机器人游泳者提供高效且直接的管道来应对这一挑战。我们简化了允许快速增材制造的过程，并显示如何使用可区分的模拟将简化模型与机器人游泳器的真实变形匹配。我们通过改变游泳者的拮抗肌肉的电压和驱动频率来对制造的游泳者进行多个实验。我们展示了在液态油中移动时的电压和频率如何改变游泳者的运动速度，并在前进的游泳速度下观察到明显的最佳选择。我们提出的可区分模拟模型具有各种下游应用，例如游泳者的控制和形状优化；通过我们的SIM到现实匹配，可以将优化结果直接映射回真实机器人。

符号回归是一种机器学习技术，可以学习数据的管理公式，因此有可能改变科学发现。但是，符号回归仍然受到分析系统的复杂性和维度的限制。另一方面，深度学习改变了机器学习的能力，可以分析极其复杂和高维数据集。我们提出了一个神经网络体系结构，以将符号回归扩展到参数系统，其中某些系数可能会有所不同，但是基础管理方程的结构仍然恒定。我们演示了有关各种系数的各种分析表达式，ODE和PDE的方法，并表明它可以很好地推断出训练域之外。基于神经网络的体系结构还可以与其他深度学习体系结构集成，以便在端到端训练的同时分析高维数据。为此，我们将架构与卷积神经网络集成在一起，以分析不同弹簧系统的1D图像。

识别非线性动态系统的控制方程是理解系统物理特征的关键，并构建概括超出可用数据的动态的准确模型。我们提出了一种用于发现这些管理方程的机器学习框架，仅使用部分观察，将编码器与稀疏符号模型相结合。我们的测试表明，此方法可以成功地重建完整的系统状态，并确定各种颂歌和PDE系统的底层动态。

贝叶斯优化（BO）是用于全局优化昂贵的黑盒功能的流行范式，但是在许多域中，该函数并不完全是黑色框。数据可能具有一些已知的结构（例如对称性）和/或数据生成过程可能是一个复合过程，除优化目标的值外，还可以产生有用的中间或辅助信息。但是，传统上使用的代孕模型，例如高斯工艺（GPS），随数据集大小的规模较差，并且不容易适应已知的结构。取而代之的是，我们使用贝叶斯神经网络，这是具有感应偏见的一类可扩展和灵活的替代模型，将BO扩展到具有高维度的复杂，结构化问题。我们证明了BO在物理和化学方面的许多现实问题，包括使用卷积神经网络对光子晶体材料进行拓扑优化，以及使用图神经网络对分子进行化学性质优化。在这些复杂的任务上，我们表明，就抽样效率和计算成本而言，神经网络通常优于GP作为BO的替代模型。

机器人辅助手术现已在临床实践中成熟，已成为几种临床适应症的黄金标准临床治疗选择。有机器人辅助手术的领域预计将在未来十年内大幅增长，其中一系列新的机器人设备出现以解决不同专业的未满足临床需求。充满活力的手术机器人研究界是概念化这种新系统的关键，以及开发和培训工程师和科学家们将它们转化为实践。 Da Vinci研究套件（DVRK），学术界和行业合作努力重新登记达芬奇外科系统（直观的Surgical Inc，USA）作为用于外科机器人研究的研究平台，是解决A的关键倡议在外科机器人中进入新研究群体的障碍。在本文中，我们对过去十年来的DVRK促进的出版物进行了广泛的审查。我们将研究努力分类为不同的类别，并概述了机器人社区的一些主要挑战和需求，以维护这一倡议并建立在它上面。

New architecture GPUs like A100 are now equipped with multi-instance GPU (MIG) technology, which allows the GPU to be partitioned into multiple small, isolated instances. This technology provides more flexibility for users to support both deep learning training and inference workloads, but efficiently utilizing it can still be challenging. The vision of this paper is to provide a more comprehensive and practical benchmark study for MIG in order to eliminate the need for tedious manual benchmarking and tuning efforts. To achieve this vision, the paper presents MIGPerf, an open-source tool that streamlines the benchmark study for MIG. Using MIGPerf, the authors conduct a series of experiments, including deep learning training and inference characterization on MIG, GPU sharing characterization, and framework compatibility with MIG. The results of these experiments provide new insights and guidance for users to effectively employ MIG, and lay the foundation for further research on the orchestration of hybrid training and inference workloads on MIGs. The code and results are released on https://github.com/MLSysOps/MIGProfiler. This work is still in progress and more results will be published soon.