混合微生物群落通常由各种细菌和真菌物种组成，在从土壤到人类肠道和皮肤的众多环境中都是基础。它们的演变是相互交织的动态的一个范式例子，不仅物种之间的关系起作用，而且每个物种都向其他物种展示的机会（可能是可能的伤害）。这些机会实际上是\ textit {provryances}，可以通过可遗传的变化和选择来抓住。在本文中，从混合微生物群落的系统性角度开始，我们着重于提供在进化中的关键作用，并将其与程序和机器人的人工演变进行对比。我们坚持认为，这两个领域是整齐的分离，因为自然演变以完全开放的方式扩展了其可能性的空间，而后者本质上受到定义的算法框架的固有限制。这种差异也表征了一个设想的设置，在物理世界中，机器人在其中发展。我们提出了支持我们主张的论点，并提出了一个用于评估陈述的实验环境。这项贡献的目的不仅仅是讨论机器人工演变的局限性，而是强调生物圈进化的巨大潜力，以微生物社区的发展为精美。
translated by 谷歌翻译
我们将问题“意识是什么？”以一种新的方式，不是笛卡尔的“系统性怀疑”，而是有机体如何在世界中找到自己的方式。找到自己的方式涉及寻找可能有益或避免可能有害的特征的可能用途。 “ X可能用途来完成Y”是“负担”。 X的用途数量是无限的（或未知），不同的用途是无序的，不可列出，并且不能彼此推论。所有的生物适应性都可以通过可遗传的变化和选择来抓住的能力，或者，由其在世界上作用的生物体更快地找到了X的用途来完成Y。根据此，我们得出的结论相当令人惊讶：（1）基于人工通用情报。通用图灵机（UTM）是不可能的，因为UTM无法“找到”新颖的负担。 （2）大脑的态度不是纯粹的经典物理，没有古典物理系统可以是一个模拟计算机，其动力学行为可能是“可能的用途”的同构。 （3）必须通过在6.0 Sigma到7.3 Sigma的越来越多的证据来部分量子支持。 （4）基于海森伯格对量子状态的解释为“电位”，通过测量转换为“实际”，而这种解释不是一种物质二元论，一种自然的假设是，思维实现了实现的实现。这是5.2 Sigma支持的。然后，心灵对纠缠的大脑世界状态的实际实现是质量的，并允许“看到”或“感知” X实现Y的用途。我们可以并且可以做陪审团。计算机不能。 （5）除了熟悉的量子计算机之外，我们还讨论了跨性能系统的潜力。
translated by 谷歌翻译
知识图（kgs）已被证明是构建数据的可靠方法。他们可以提供有关文化遗产收藏的丰富情境信息。但是，文化遗产库库远非完整。他们通常会缺少重要的属性，例如地理位置，尤其是对于雕塑，移动或室内实体，例如绘画。在本文中，我们首先提出了一个框架，用于从各种数据源及其连接的多跳知识中汲取有关有形文化遗产实体的知识。其次，我们提出了一个多视图学习模型，用于估计给定的文化遗产实体之间的相对距离，该模型基于实体的地理和知识联系。
translated by 谷歌翻译
建模从场景辐照度到图像强度的映射对于许多计算机视觉任务至关重要。这样的映射称为相机响应。大多数数码相机都使用非线性函数来映射辐照度，该传感器测量到用于记录照片的图像强度。反应的建模对于非线性校准是必需的。在本文中，提出了一种使用单个潜在变量且完全连接的神经网络的新的高性能摄像头响应模型。该模型是使用无监督的学习与现实世界（示例）摄像头响应上的自动编码器一起生产的。然后，使用神经体系结构搜索来找到最佳的神经网络体系结构。引入了一种潜在的分布学习方法来限制潜在分布。所提出的模型在许多基准测试中实现了最新的CRF表示精度，但由于简单但有效的模型表示，在执行相机响应校准期间执行最大似然估计时，几乎是最佳当前模型的两倍。 。
translated by 谷歌翻译
机器学习（ML）算法在帮助不同学科和机构的科学社区解决大型和多样化的数据问题方面表现出了增长的趋势。但是，许多可用的ML工具在编程方面要求且计算成本高昂。 MlexChange项目旨在建立一个配备有能力工具的协作平台，该平台使科学家和设施使用者没有深刻的ML背景来使用ML和计算资源进行科学发现。在高水平上，我们针对完整的用户体验，在该体验中，可以通过Web应用程序可以轻松获得管理和交换ML算法，工作流和数据。到目前为止，我们已经构建了四个主要组件，即中央职位管理器，集中式内容注册表，用户门户和搜索引擎，并成功地将这些组件部署到了测试服务器上。由于每个组件都是一个独立的容器，因此可以轻松地在不同尺度的服务器上部署整个平台或其个人服务，从笔记本电脑（通常是单个用户）到高性能群集（HPC）（同时）通过许多用户。因此，MlexChange使用方案使灵活性变得灵活 - 用户可以从远程服务器访问服务和资源，也可以在其本地网络中运行整个平台或其个人服务。
translated by 谷歌翻译
我们提出了Theseus，这是一个有效的应用程序不合时宜的开源库，用于在Pytorch上构建的可区分非线性最小二乘（DNL）优化，为机器人技术和视觉中的端到端结构化学习提供了一个共同的框架。现有的DNLS实施是特定应用程序的，并且并不总是纳入许多对效率重要的成分。 Theseus是应用程序不可静止的，正如我们使用的几个示例应用程序所用的，这些应用程序是使用相同的基础可区分组件构建的，例如二阶优化器，标准成本功能和Lie组。为了提高效率，TheseUS纳入了对稀疏求解器，自动矢量化，批处理，GPU加速度和梯度计算的支持，并具有隐式分化和直接损耗最小化。我们在一组应用程序中进行了广泛的性能评估，显示出这些功能时显示出明显的效率提高和更好的可扩展性。项目页面：https：//sites.google.com/view/theseus-ai
translated by 谷歌翻译
由于难以匹配相邻零件，因此解决难题是一个组合挑战。取而代之的是，我们从所有碎片中推断出一个心理图像，然后可以将其与避免爆炸的组合相匹配。利用生成对抗方法的进步，我们学习如何重建图像给定一组无序的零件，从而使模型可以学习一个关节嵌入空间，以将每个零件的编码与生成器的裁剪层匹配。因此，我们将问题作为R@1检索任务将其构架，然后使用可区分的匈牙利注意力解决线性分配，从而使过程端到端。这样一来，我们的模型是拼图尺寸不可知论，与先前的深度学习方法相反。我们在两个新的大规模数据集上进行了评估，其中我们的模型与深度学习方法相当，同时将其推广到多个拼图大小。
translated by 谷歌翻译
创新是经济和社会发展的主要驱动力，有关多种创新的信息嵌入了专利和专利申请的半结构化数据中。尽管在专利数据中表达的创新的影响和新颖性很难通过传统手段来衡量，但ML提供了一套有希望的技术来评估新颖性，汇总贡献和嵌入语义。在本文中，我们介绍了Harvard USPTO专利数据集（HUPD），该数据集是2004年至2004年之间提交给美国专利商业办公室（USPTO）的大型，结构化和多用途的英语专利专利申请。 2018年。HUPD拥有超过450万张专利文件，是可比的Coldia的两到三倍。与以前在NLP中提出的专利数据集不同，HUPD包含了专利申请的发明人提交的版本（不是授予专利的最终版本），其中允许我们在第一次使用NLP方法进行申请时研究专利性。它在包含丰富的结构化元数据以及专利申请文本的同时也很新颖：通过提供每个应用程序的元数据及其所有文本字段，数据集使研究人员能够执行一组新的NLP任务，以利用结构性协变量的变异。作为有关HUPD的研究类型的案例研究，我们向NLP社区（即专利决策的二元分类）介绍了一项新任务。我们还显示数据集中提供的结构化元数据使我们能够对此任务进行概念转移的明确研究。最后，我们演示了如何将HUPD用于三个其他任务：专利主题领域的多类分类，语言建模和摘要。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
超越地球轨道的人类空间勘探将涉及大量距离和持续时间的任务。为了有效减轻无数空间健康危害，数据和空间健康系统的范式转移是实现地球独立性的，而不是Earth-Reliance所必需的。有希望在生物学和健康的人工智能和机器学习领域的发展可以解决这些需求。我们提出了一个适当的自主和智能精密空间健康系统，可以监控，汇总和评估生物医学状态;分析和预测个性化不良健康结果;适应并响应新累积的数据;并提供对其船员医务人员的个人深度空间机组人员和迭代决策支持的预防性，可操作和及时的见解。在这里，我们介绍了美国国家航空航天局组织的研讨会的建议摘要，以便在太空生物学和健康中未来的人工智能应用。在未来十年，生物监测技术，生物标志科学，航天器硬件，智能软件和简化的数据管理必须成熟，并编织成精确的空间健康系统，以使人类在深空中茁壮成长。
translated by 谷歌翻译