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使用 CentileBrain 对整个生命周期的大脑形态进行规范建模：算法基准测试和模型优化
Djavad Mowafaghian 脑健康中心，不列颠哥伦比亚省温哥华市，加拿大（R Ge PhD、Y Yu BSc、YX Qi BSc、Yn Fan BSc、S Chen BSc、C Gao BSc、Prof S Frangou MD）；美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院精神病学系（Prof S Frangou、SS Haas PhD、F New MA）；荷兰双胞胎登记处，荷兰阿姆斯特丹自由大学生物心理学系（Prof DI Boomsma PhD）；新南威尔士大学健康脑衰老中心，澳大利亚新南威尔士州悉尼市（Prof H Brodaty DSc）；荷兰阿姆斯特丹自由大学神经基因组学和认知研究中心复杂性状遗传学系（RM Brouwer PhD）；美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学脑科学中心（Prof R Buckner PhD）；英国威尔士卡迪夫大学神经精神遗传学和基因组学中心（X Caseras 博士）；法国波尔多大学神经功能图像小组—神经变性疾病研究所，CNRS UMR 5293（F Crivello 博士）；荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学伊拉斯姆斯社会与行为科学学院（EA Crone 教授博士）；德国柏林夏洛特医学院精神病学和心理治疗系心智与大脑研究分部（S Erk 医学博士、H Walter 教授博士）；荷兰奈梅亨马克斯普朗克心理语言学研究所语言与遗传学系（SE Fisher 教授博士）；荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心 Donders 大脑、认知和行为研究所人类遗传学、精神病学和认知神经科学系（B Franke 教授，博士）；美国马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院精神病学和行为科学系（DC Glahn 教授，博士）；德国明斯特大学精神病学和心理治疗系（U Dannlowski 医学博士、D Grotegerd 博士）；德国海德堡大学普通精神病学系实验精神病理学和神经影像学科（O Gruber 医学博士）；亥姆霍兹实验心理学系
基准测试全稳态电池电池性能的可重复性
Citation for published version (Harvard): Puls, S, Nazmutdinova, E, Kalyk, F, Woolley, HM, Thomsen, JF, Cheng, Z, Fauchier-Magnan, A, Gautam, A, Gockeln, M, Ham, S-Y, Hasan, MT, Jeong, M-G, Hiraoka, D, Kim, JS, Kutsch, T, Lelotte, B, Minnmann, P, Miß, V, Motohashi, K, Nelson, DL, Ooms, F, Piccolo, F, Plank, C, Rosner, M, Sandoval, SE, Schlautmann, E, Schuster, R, Spencer-Jolly, D, Sun, Y, Vishnugopi, BS, Zhang, R, Zheng, H, Adelhelm, P，Brezesinski，T，Bruce，PG，Danzer，M，El Kazzi，M，Gasteiger，H，Hatzell，H，Hatzell，KB，Hayashi，A，Hippauf，f，Jung，Jung，Jung，Jung，Jung，McDowell，McDowell，McDowell，Mt J，Sun，X，Villevieille，C，Wagemaker，M，Zeier，WG＆Vargas-Barbosa，NM 2024，“基准了全稳态的电池电池性能的可重复性”，《自然能源》，第1卷。9，不。10，pp。1310-1320。 https://doi.org/10.1038/s41560-024-01634-3链接到伯明翰门户网站的研究出版物
抗体设计的基准生成模型
在抗体序列和结构上训练的生成模型在推进机器学习辅助抗体工程和药物疾病方面具有巨大的潜力。当前的最新模型主要使用两类中的计算机指标：基于序列的指标，例如氨基酸恢复（AAR）和基于结构的指标，包括根均值 - 平方 - 平方偏差（RMSD），预贴紧的对齐误差（PAE）和界面预测模型模型（IPTM）。尽管已证明PAE和IPTM等指标是实验成功的有用过滤器，但没有证据表明它们适合排名，尤其是用于抗体序列设计。此外，尚未建立基于可靠的基于序列的度量。在这项工作中，使用来自七个不同数据集的现实世界实验数据，我们广泛基准了一系列生成模型，包括LLM式，基于扩散的基于扩散和基于图形的模型。我们表明，来自这些生成模型的对数可能与经验测量的结合亲和力很好地相关，这表明对数可能是对抗体序列设计进行排名的可靠度量。此外，我们通过在大型多样的合成数据集上训练基于扩散的模型之一，从而显着增强了其预测和评分结合亲和力的能力。我们的实施可用：https：//github.com/astrazeneca/diffabxl
CEM投资基准报告DB -2023
脚注1。CEM输入的成本已应用于以下经理基础费用：私募股权 - 多元化 - LP/VEALUD ADD 150 BP。有关不同形式的成本完成形式，请参阅附录A。2。总成本不包括房地产，基础设施，自然资源和私募股权的携带/绩效费。包括公共市场资产类别和对冲基金的绩效费用。3。不包括非投资费用，例如福利保险费和准备退休人员的支票。
大多伦多地区市政基准研究
Barrie 105,029 0.86 5 11.2 0.55 1 0.92 0.08 0.22 2 0.57 1 Oakville 109,126 0.89 7 14.1 0.69 3 0.88 0.12 0.33 5 0.66 2 Mississauga 108,597 0.89 6 25.0 1.23 13 0.96 0.04 0.11 1 0.76 3 Brampton 117,796 0.96 9 14.1 0.70 4 0.75 0.75 0.72 7 0.81 4马克汉姆152,390 1.24 1.24 14 22.6 1.11 9 0.92 0.92 0.08 0.22 2 0.90 5米尔顿96,441 0.79 3 23.3 23.3 1.15 7 Vaughan 166,904 1.36 16 18.1 0.89 6 0.81 0.19 0.55 6 0.98 8 Clarington 102,567 0.84 4 14.3 0.70 5 0.42 0.58 1.66 13 1.04 9 Innisfil 112,281 0.92 8 19.8 0.98 7 0.52 0.48 1.38 11 1.07 10 Whitby 128,349 1.05 11 12.4 0.61 2 0.38 0.62 1.77 14 1.13 11 BWG* 94,606 0.77 2 23.5 1.16 11 0.38 0.62 1.77 15 1.77 15 1.19 12 Caledon 143,493 1.17 12 26.9 1.33 1.33 1.33 1.33 1.33 14 0.46 1.33 10 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 13 0.27 1.27 1.27 1.0 1.0 1.0 1 1.0 1.0 oshawa 12.73 oshawa 125555555555,129 2.10 16 1.35 14里士满山164,149 1.34 15 33.6 1.65 15 0.44 0.44 0.56 1.61 12 1.51 15伯灵顿87,776 0.72 1---- 0.62 0.62 0.38 1.11 9--
对批判性推理的基准测试LLM
大语言模型（LLM）批评和完善推理的能力对于他们在评估，反馈提供和自我完善中的应用至关重要。本文介绍了C ritic B Ench，这是一个综合基准，旨在评估LLMS批评和纠正其跨各种任务的推理的能力。c ritic b ench包括五个推理领域：数学，commensense，象征性，编码和算法。它编译了15个数据集，并结合了来自三个LLM家族的重音。利用C ritic b ench，我们评估和剖析了17个LLM在生成，批评和校正推理中的表现，即GQC推理，并分析影响LLM批判性推理的关键因素。我们的发现揭示了：（1）GQC能力中的线性关系，以批判性的训练显着增强了表现； （2）依赖于任务和校正效率的任务变化，面向逻辑的任务更适合纠正； （3）随着模型大小增加而减小的GQC知识不一致； （4）一种有趣的模型间批判模式，在批评较弱的模型方面，更强大的模型更能更好，而较弱的模型可以超越其自我评价中的更强的模型。我们希望这些对LLM的细微批评的见解将进一步促进LLM批评和自我改善1。
量子计算的基准测试
由 Sophia Helmrich 博士和 Johann Schmidt 博士编辑，数字战略与发展（部），DLR-PT 贡献者 Hossam Ahmed、Mazen Ali、Abhishek Awasthi、Dimitris Badou nas、Valeria Bartsch、Colin Kai-Uwe Becker、Pallavi Bhardwaj、Tim Bittner、Martin Braun、Sebastian Bock、Lukas Burgholzer、邓小龙、克劳迪娅·埃里格、克里斯托夫·艾希哈默、多梅尼克·艾希霍恩、马文·埃尔德曼、克里斯蒂安·埃特勒、弗雷德·菲安德、桑多尔·费克特、泰勒·加诺夫斯基、亚历山大·耿、伊利-丹尼尔·格奥尔基-波普、克里斯蒂安·格罗泽亚、温德林·格罗斯、萨沙·豪克、多米尼克·赫尔德温、帕特里克·霍尔泽、迈克尔·霍尔茨基、路易吉亚皮奇诺、马泰奥·安东尼奥·伊纳耶托维奇、迈克尔·约翰宁、凯特琳·琼斯 / 约翰内斯·荣格 / 马蒂亚斯·卡贝尔 / 菲利普·凯尔登尼奇 / 多米尼克·克鲁普克 / 格奥尔格·克鲁斯 / 索菲亚·拉赫斯 / 珍妮特·米里亚姆·洛伦茨 / 阿西西奥·卡斯塔尼达·梅迪纳 / 阿里·莫吉塞 / 安德烈亚斯·穆勒 / 巴拉德瓦吉·乔达里·穆马内尼 / 菲利克斯·保罗 / 马尼拉曼·佩里亚萨米 / 塞巴斯蒂安·里奇 / 马可·罗斯 / Raja Seggoju、Sebastian Senge、Hendrik Siebeneich、Theeraphot Sriarunothai、Jonas Stein、Rainer Strater、Nikolay Tcholtchev、Matthias Traube、Christian Tutschku、Friedrich Wagner、Mareike Weule、Armin Wolf
量子基准测试计划 (QBI) 问题和......
答：严格来说，出版权是或将作为 DARPA 与每个签约执行者测试与评估的组织之间的合同的一部分进行协商。也就是说，测试与评估团队在未经执行者和 DARPA 明确许可的情况下，绝无权公开披露执行者的专有信息。通常，对于不包含执行者专有信息的 DARPA 生成的数据的发布有限制，但并未广泛禁止此类活动。每个案例都会单独考虑，以确保遵守所有法律、法规和合同要求。
伊利诺伊州AI基准测试结果
人工智能（AI）技术的快速发展给学校领导者带来了机会和挑战。AI中的创新是以前所未有的速度进行的，导致新工具和应用的不断出现，可以增强教育成果。但是，这种指数增长还意味着学校领导者必须不断适应新技术并将其集成到现有系统中。目前，有很少的支持可帮助他们在教育环境中导航AI的实施。这可能是压倒性的，因为它需要在培训和基础设施上进行持续的投资，并保持最新的研究和最佳实践。此外，AI开发的快节奏性质可能导致缺乏标准化的准则和法规，从而使学校领导者难以确保这些技术是安全，道德和有效实施的。