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郁金香 - 一种基于变压器的无监督语言模型，用于相互作用的肽和T细胞受体，它概括为看不见的表位
摘要 - 单个频率 - 量子（SFQ）数字电路主要基于依赖可靠的基础过程的单元，这些过程利用超导地面平面作为活动元件和微带线互连的参考。与二进制信息相关的磁性弹力H / 2 E的量子对应于需要在太空中定位的磁场能量密度，以限制相邻细胞之间的相互作用。换句话说，除非在设计阶段仔细考虑电路，否则相互电感会损害正确的行为。我们对约瑟夫森传输线（JTL）细胞进行了广泛的研究，并具有不同的地面平面和偏置垫的不同地理配置。我们发现使用电感的使用有时会遵循远离直觉告诉的路径，这可能导致非优化的设计。在本文中，我们强调由于存在外部或内部磁场而引起的局限性。然后，我们将获得的性能与具有优化几何形状的性能进行了比较，从设计阶段考虑了磁场的存在。
几乎没有学习者在AI生成的图像检测中概括
在深入了解这些局限性之后，我们基于几乎没有学习的学习来实现独特的方案，以使它们过度进行并设计一个综合模型，以验证解决方案的功效。我们首先指出当前的AI生成的图像检测是域的概括任务。先前的研究致力于找到对所有生成图像有效的复合指标。但是，他们忽略了来自不同领域的数据之间的显着区别。我们观察到，在许多现实世界中，实际上可以获得看不见的图像。基于这一事实，通过使用来自看不见的域中的相对几个样本，可以将复杂的任务转换为一个稍微简单的一个称为少量分类的任务。因此，我们可以从这些样品中提取丰富的域信息，并使用它来跨越看不见的数据进行概括。
朝向可概括的轨迹...
现有的车辆轨迹预测模型与普遍性，预测不确定和处理复杂相互作用的斗争。通常是由于针对特定数据集定制的复杂体系结构和效率低下的多模式处理的限制所致。我们使用Reg Ister查询（PerReg+）提出每个CEVER，这是一个新型的轨迹预测框架，引入了：（1）通过自我抗议（SD）和蒙版重建（MR），捕获全球上下文和细粒度细节的双重水平表示学习。此外，我们重建段级轨迹和泳道段的方法和查询下降的车道段，有效地利用上下文信息并改善了概括； （2）使用基于寄存器的查询和预处理增强了多模式，从而消除了对聚类和抑制的需求； （3）在微调过程中进行自适应及时调整，冻结主要体系结构并优化少量提示以进行有效的适应性。perreg+设置了Nuscenes [1]，Argoverse 2 [2]和Waymo Open Motion数据集（WOMD）[3]的新最新性能。引人注目的是，我们验证的模型在较小的数据集中将误差降低了6.8％，多数据集训练增强了概括。在跨域测试中，PERREG+与非预言变体相比，B-FDE降低了11.8％。
自适应预测合奏：改善运动预测的分布概括
摘要 - 自主驾驶的基于深度学习的轨迹预测模型通常会在概括到分布（OOD）方案的概括中遇到困难，有时表现比简单的基于规则的模型差。为了解决这一限制，我们提出了一个新颖的框架，自适应预测集合（APE），该集合整合了深度学习和基于规则的预测专家。学习的路由功能，与深度学习模型同时训练，根据输入方案动态选择最可靠的预测。我们在大规模数据集上进行的实验，包括Waymo Open Motion Datat（WOMD）和Argoverse，证明了整个数据集的零射击概括的改进。我们表明，我们的方法的表现优于单个预测模型和其他变体，尤其是在具有很高比例的OOD数据的长音预测和场景中。这项工作强调了混合方法在自主驾驶中进行鲁棒和可推广的运动预测的潜力。更多详细信息可以在项目页面上找到：https：//sites.google.com/view/ ape-generalization。
智力中广泛概括的途径
该立场论文通过提高培训数据超出培训数据的能力来探讨人工智能的进步，这是对抽象和推理语料库（ARC）任务的关键要求。受到历史算法挑战（例如邦加德问题）的启发，ARC任务需要模式进行综合和逻辑推理，从而将AI推向了更具灵活性，类似人类的智能。我们调查了Dreamcoder，一种神经符号系统，以及大型语言模式在ARC中的作用。我们强调了对人类试验和合成数据增强的启发的需求，并提出了使用数学启发的神经体系结构进行逻辑推理的管道。这项工作强调了ARC如何指导AI研究，弥合了机器学习与数学发现之间的差距。
生成模型通过歧管概括分析验证
摘要：单细胞转录组学越来越依赖于非线性模型来利用尺寸和不断增长的数据。但是，大多数模型验证都侧重于局部流动保真度（例如，平方误差和其他数据可能性指标），在对全球流形拓扑的关注很少，理想情况下应该是学习。为了解决这一问题，我们已经实施了一条强大的评分管道，旨在验证模型重现整个参考歧管的能力。Python库Cyto-Bench演示了这种方法，以及Jupyter笔记本电脑和示例数据集，以帮助用户开始工作流程。歧管概括分析可用于开发和评估模型，以了解完整的蜂窝动力网络，并在外部数据集中验证其性能。可用性：实施评分管道的Python库已通过PIP提供，可以在Github和一些Jupyter笔记本旁边检查显示其应用程序。联系人：nlazzaro@fbk.eu或toma.tebaldi@unitn.it
生成模型通过歧管概括分析验证
摘要：单细胞转录组学越来越依赖于非线性模型来利用维度和增长的数据。，大多数模型验证都侧重于局部流形的保真度（例如，平方误差和其他数据可能性指标），几乎不关注这些模型的全局歧管拓扑，理想情况下应该是学习。为了解决这一限制，我们实施了一个强大的评分管道，旨在验证模型重现整个参考歧管的能力。Python库Cytobench以及Jupyter笔记本电脑和示例数据集演示了这种方法，以帮助用户开始工作流。歧管概括分析可用于开发和评估旨在学习蜂窝动力学网络的模型，并在外部数据集上验证其性能。可用性：实施评分管道的Python库已通过PIP提供，可以在Github和一些Jupyter笔记本旁边检查显示其应用程序。联系人：nlazzaro@fbk.eu补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。