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气候变化对死亡率的影响：基于法国时间序列数据的温度效应推断
大多数当代死亡率模型都依赖于推断趋势或过去的事件。但是，气候变化将受到人口动态的影响，尤其是温度对死亡率的影响。 在本文中，我们引入了一种新型方法，以使用多人口死亡率模型对预计死亡率进行影响。 这种方法将随机死亡率模型与气候流行病学模型结合在一起，预测由于每日温度波动而导致的死亡率变化，无论是过度还是不足。 这种方法的重要性在于它通过利用气候模型的温度预测来破坏死亡率预测的能力，并评估这种未指定的危险因素对常规死亡率模型的影响。 我们使用性别分层的法国数据说明了这种提出的死亡率模型，重点是过去的温度和死亡率。 利用各种IPCC场景中的气候模型预测，我们研究了与温度有关的预期寿命的收益和损失以及极端热浪引起的额外死亡率，并通过在预测间隔中评估这一新的风险因素来量化它们。 此外，我们分析了法国大都会的地理差异。但是，气候变化将受到人口动态的影响，尤其是温度对死亡率的影响。在本文中，我们引入了一种新型方法，以使用多人口死亡率模型对预计死亡率进行影响。这种方法将随机死亡率模型与气候流行病学模型结合在一起，预测由于每日温度波动而导致的死亡率变化，无论是过度还是不足。这种方法的重要性在于它通过利用气候模型的温度预测来破坏死亡率预测的能力，并评估这种未指定的危险因素对常规死亡率模型的影响。我们使用性别分层的法国数据说明了这种提出的死亡率模型，重点是过去的温度和死亡率。利用各种IPCC场景中的气候模型预测，我们研究了与温度有关的预期寿命的收益和损失以及极端热浪引起的额外死亡率，并通过在预测间隔中评估这一新的风险因素来量化它们。此外，我们分析了法国大都会的地理差异。
质量证明：无信任的生成AI模型推断区块链
抽象生成的AI模型（例如GPT-4和稳定的扩散）在自然语言和图像任务中表现出强大而破坏性的功能。但是，将这些模型部署在分散环境中仍然具有挑战性。与传统的集中部署不同，从系统上保证了在完全分散的环境中AI模型服务的完整性，特别是在无信任的区块链上，既重要又困难。在本文中，我们提出了一种称为质量证明（POQ）的新推论范式，以使在区块链体系结构上的任意大型生成模型中部署。与基于验证推理程序（例如ZKML或OPML）的传统方法不同，我们的POQ范式着重于模型推理的结果质量。使用基于BERT的轻质跨编码器作为我们的基本质量评估模型，我们设计和实施PQML，这是对区块链现实世界中NLP生成模型推断的第一个实用协议，该模型针对流行的开源模型量身定制，例如Llama 3和Mixtral。我们的分析表明，我们的协议对生态系统中的对抗性但理性的参与者具有牢固的态度，在这种情况下，与行为良好的参与者相比，懒惰或不诚实的行为较少。验证质量评估的计算开销很小，即使仅使用CPU，也可以在几秒钟内完成质量检查。初步仿真结果表明，POQ共识以毫秒为单位生成，比任何现有方案都快1,000倍。
基于机器学习的推断作物种植成本
摘要。重要的是要理解诸如劳动，种子，灌溉，杀虫剂，肥料和肥料成本等运营费用之间的关系。种植农作物的精确成本可以为农业决策提供重要的信息。该研究的主要目标是比较机器学习（ML）技术，以衡量在生长季节开始之前使用农业部和印度政府农民福利提供的数据集在生长季节开始之前预测作物种植成本的关系。本文介绍了各种ML回归技术，比较了各种学习算法，并根据数据集，样本和属性来确定最有效的回归算法。用于预测1680个实例成本的数据集包括12年（2010- 2011年至2021 - 2022年）的14种不同作物的不同成本。考虑了十种不同的ML算法，并预测了农作物培养成本。评估结果表明，随机森林（RF），决策树（DT），扩展梯度提升（XR）和K-Neighbours（KN）回归在确定系数（R 2），均方根误差（RMSE）和训练时间时提供了更好的性能。这项研究还比较了不同的ML技术，并使用方差统计分析（ANOVA）检验显示出显着差异。关键字：机器学习，农作物种植成本，预测，ANOVA，GRIDSEARCHCV，RANCTAL SEARCHCV。使用GridSearchCV和随机搜索功能找到了ML模型的最佳超参数，从而提高了模型的泛化能力。
了解推断大语言模型的总成本
llms的发展可能是昂贵且复杂的，但是组织可以轻松增强，微调和自定义现有的开源LLMS以满足其需求。基于API的现成的服务（例如OpenAI GPT）提供了一个更简单的解决方案，但是推断（即查询）成本可以迅速增加，尤其是对于大型组织和更复杂的LLMS。另外，组织可以在功能强大的启用GPU的企业服务器或等效启用GPU的云实例和机器学习平台（例如NVIDIA的AI Enterprise）上构建和控制自己的LLM推断解决方案，并运行开放源llms。毫不奇怪，企业策略小组发现，组织开发和使用LLM支持的Genai的最受欢迎的战略是利用开源LLM并在内部开发Genai解决方案。2
非高斯SVAR模型的局部强大推断
当结构冲击是独立的并遵循非高斯分歧时，结构向量自回旋（SVAR）模型中的所有参数都是局部识别的。不幸的是，当识别数据的此类特征的标准推理方法无法在模型参数的结构函数的范围内获得正确的覆盖范围。对此词，我们提出了一种局部可靠的半参数方法，以进行假设检验并为SVAR模型中的结构功能构建信心集。该方法在存在时完全利用非高斯性，但可以使局部至高斯密度正确的大小/覆盖率。从经验上讲，我们重新访问了两项宏观conomic SVAR研究，在该研究中，我们记录了混合的结果。对于Kilian和Murphy的石油价格模型（2012），我们发现非高斯性可以坚定地识别合理的承认集，而对于Baumeister和Hamilton（2015）的劳动力供应 - 按需模型（2015）并非如此。此外，这些练习强调了使用弱识别稳健方法来评估估计不确定性的重要性，当时使用非高斯性进行识别。
对象识别的深神经网络模型中的生成感知推断会引起虚幻的轮廓和形状
虚幻的轮廓和塑造突出了自然和人造视力如何感知世界之间的巨大差距。在这项研究中，我们表明，模式识别模型体现了一个生成模型，该模型整合了pi脚先验和感官处理。我们介绍了一种新型的感知算法，生成感知推理（GPI），该算法通过在早期层中积累传播误差来迭代地更新激活。鉴于Kanizsa正方形作为针对可靠对象分类的深神经网络（DNN）的输入，我们的结果表明，运行GPI导致了感知到的“白色广场”区域中类似边缘模式的出现。此外，当GPI用鲁宾的花瓶图像作为输入应用于同一DNN时，它会创建类似花瓶的模式，而GPI在具有相同体系结构的DNN中，但对面部识别进行了优化，从而创建了类似面部的模式。因此，我们通过可捕获有关动物和人类幻觉的实验发现的可构成图像计算算法发现了自然图像事先与虚幻轮廓和形状感知之间的直接联系。更广泛地，这项工作将视觉皮层的视图既是统一框架中的模式识别和生成模型。
对人类3D视觉推断的算法和建筑约束
感知在多个时间尺度上展开。腹侧颞皮层（VTC）支持“一眼”可能的视觉推断（即<200ms），例如对象分类。其他视觉推断，例如推断陌生物体的3D形状，需要更多的时间。结合了心理物理学，电生理学和病变数据，我们在这里确定了这种能力构成的神经结构和算法。首先，我们将人类参与者的一线队列与猕猴VTC的电生理记录进行了比较。虽然VTC响应预测了“一目了然”的性能，但人类的观看时间增加了VTC。接下来，我们证明了VTC下游的神经系统，内侧颞皮层（MTC）在这些时间扩展的视觉推断中起因果作用。最后，通过一系列在实验室的眼影实验中，我们表明对象特征的顺序视觉采样既是在参与者之间可靠的，又是必要的。从这些数据中，我们建议MTC通过在视觉空间序列上整合，为人类感知的理论和模型提供算法和架构结构来进行视觉推断。
合作上下文敏感预测推断的细胞机制
逻辑在数学及其20世纪的分支计算机科学方面具有一定的地位。现代符号逻辑是在某种程度上开发的，是为数学提供正式框架的一种方式：Frege，Peano，White-Head和Russell，以及Hilbert开发了逻辑系统以实现数学的逻辑系统。这些系统的目的是作为自己的基础，或者至少是数学理由的数学原因的形式类似物，例如，在希尔伯特的一致性计划中。类似的努力仍在继续，但通过开发了使用证明和模型理论来研究此类系统属性的复杂方法的发展。与逻辑形式主义作为表达数学理论的工具（从广义上讲）的工具并行，在寻求机械化逻辑推导的机械化及其理论限制的调查中已经取得了很多进步，最近在与新的基础框架开发具有成熟的计算机 - 计算机 - 估算系统的新基础框架方面达到了最终形式。此外，事实证明，逻辑学家在数学和哲学上开发的逻辑犯罪事实在描述计算机科学家感兴趣的理论和感兴趣的系统非常有用，反之亦然。逻辑在计算机科学中影响的三个检查是自动推理，计算机验证和编程语言的类型系统。
使用极端梯度增强从变异模式推断藜麦种子颜色的基因组基础
摘要 藜麦是一种重要的农业作物，最初在南美洲中部的安第斯山脉种植。其最重要的表型特征之一是种子颜色。种子颜色的变化由甜菜红素的丰度对比决定，甜菜红素是一类强抗氧化剂和自由基清除色素，仅存在于石竹目植物中。然而，种子中这些色素的遗传基础仍有待确定。在这里，我们展示了机器学习（极端梯度提升）在识别可预测种子颜色的遗传变异中的应用。我们表明，极端梯度提升优于经典的全基因组关联方法。我们为 156 个南美藜麦种质提供了重新测序和表型数据，并确定了可能控制藜麦种子中甜菜红素含量的候选基因。已识别的基因包括新的细胞色素 P450 基因和已知的甜菜红素合成途径成员，以及注释为参与种子发育的基因。我们的工作展示了现代机器学习方法从大型测序数据集中提取具有生物学意义的信息的强大功能。