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。

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

Language models can be prompted to perform a wide variety of zero- and few-shot learning problems. However, performance varies significantly with the choice of prompt, and we do not yet understand why this happens or how to pick the best prompts. In this work, we analyze the factors that contribute to this variance and establish a new empirical hypothesis: the performance of a prompt is coupled with the extent to which the model is familiar with the language it contains. Over a wide range of tasks, we show that the lower the perplexity of the prompt is, the better the prompt is able to perform the task. As a result, we devise a method for creating prompts: (1) automatically extend a small seed set of manually written prompts by paraphrasing using GPT3 and backtranslation and (2) choose the lowest perplexity prompts to get significant gains in performance.

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.

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。

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。

社区问题应答（CQA）FORA，如堆栈溢出和雅虎！答案包含丰富的资源，对广泛的基于社区的问题答案。每个问题线程都可以通过不同的角度接收大量答案。答案摘要的一个目标是产生反映答案视角范围的摘要。抽象答案概述的主要障碍是没有数据集，可以提供监督制作这些摘要。最近的作品提出了创建此类数据的启发式，但这些是嘈杂的，并且不会涵盖答案中存在的所有观点。这项工作介绍了4,631个CQA线程的新型数据集，用于答案摘要，由专业语言学家策划。我们的管道收集了答案概述所涉及的所有子特设的注释，包括选择与问题相关的答案句子，根据透视图对这些句子进行分组，总结每个视角，并生成整体摘要。我们在这些子组织上分析和基准最先进的模型，并为多视角数据增强引入了一种新的无监督方法，这进一步提高了根据自动评估的整体摘要性能。最后，我们提出了加强学习奖励，以改善事实一致性和答案覆盖范围和分析改进领域。

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。

Our method performs local semantic editing on GAN output images, transferring the appearance of a specific object part from a reference image to a target image.