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幼儿中快速且强大的视觉对象识别
成年后，人类从稀疏的视觉显示中迅速识别物体，并在其外观上遇到重大干扰。实现强大的识别能力所需的最小条件是什么？这些能力何时会发展？要回答这些问题，我们研究了儿童对象识别能力的上限。我们发现，在稀疏且干扰的观看条件下，以100 ms（前向和向后掩盖的速度）成功地识别了3岁的儿童。相比之下，具有生物学知情属性或为视觉识别进行优化的范围计算模型未达到儿童级表现。模型只有与儿童能够体验更多的对象示例相匹配的。这些发现在没有丰富经验的情况下突出了人类视觉系统的鲁棒性，并确定了建造生物学上合理的机器的重要发育限制。
幼儿中快速且强大的视觉对象识别
成年后，人类从稀疏的视觉显示中迅速识别物体，并在其外观上遇到重大干扰。实现强大的识别能力所需的最小条件是什么？这些能力何时会发展？要回答这些问题，我们研究了儿童对象识别能力的上限。我们发现，在稀疏且干扰的观看条件下，以100 ms（前向和向后掩盖的速度）成功地识别了3岁的儿童。相比之下，具有生物学知情属性或为视觉识别进行优化的范围计算模型未达到儿童级表现。模型只有与儿童能够体验更多的对象示例相匹配的。这些发现在没有丰富经验的情况下突出了人类视觉系统的鲁棒性，并确定了建造生物学上合理的机器的重要发育限制。
通过树结构双重动态编程
动机：从多个组织样品的大量DNA测序中重建肿瘤的进化史仍然是一个具有挑战性的计算问题，需要同时对肿瘤组织的反卷积及其进化史的推论。最近，系统发育重建方法通过将重建问题分为两个部分，从而取得了重大进展：固定拓扑的回归问题和对树空间的搜索。尽管已经为后一种搜索问题开发了有效的技术，但由于缺乏快速，专业的算法，回归问题仍然是方法设计和实施的瓶颈。结果：在这里，我们介绍了FastPPM，这是一种快速工具，可以通过树结构的双动态编程来解决回归问题。FastPPM支持任意可分离的凸损耗函数，包括ℓ2，分段线性，二项式和β-二元损失，并为现有算法提供了ℓ2和分段线性损失的渐近改进。我们发现，FastPPM的表现优于专业和通用回归算法，获得了50-450×加速度，同时提供了与现有方法一样准确的解决方案。将FASTPPM纳入几种系统发育推理算法中，立即产生高达400倍的速度，仅需要对现有软件的程序代码进行少量更改。最后，FASTPPM可以在模拟数据和结直肠癌的患者衍生的小鼠模型中分析低覆盖量的大量DNA测序数据，从精度和运行时都优于最先进的系统发育推断算法。可用性：FastPPM在C ++中实现，并在github.com/elkebir-group/fastppm.git上作为命令行接口和Python库可用。
QFib：快速高效的脑纤维束压缩
摘要 扩散 MRI 纤维追踪数据集可以包含数百万条 3D 流线，它们的表示可能需要数十 GB 的内存。这些流线集称为纤维追踪图，通常用于临床操作或研究。它们的大小使得它们难以存储、可视化、处理或通过网络交换。我们利用通常的追踪算法获取流线的方式，提出了一种非常适合纤维追踪图的新压缩算法。我们的方法基于单位矢量量化方法与空间变换相结合，可实现较低的压缩和解压缩时间以及较高的压缩比。例如，11.5 GB 的纤维追踪图可以压缩为 1.02 GB 的文件，并在 11.3 秒内解压缩。此外，我们的方法允许压缩和解压缩单个流线，从而无需在处理繁重数据集时使用昂贵的核外算法。最后，我们开辟了一条实时压缩和解压缩的方法，用于处理更大的数据集，而无需大量 RAM（即核心处理）、更快的网络交换和更快的可视化或处理加载时间。
快速的傅里叶 - 切比雪夫方法kubo公式的真实空间模拟
Kubo公式是我们对近平衡转运现象的理解的基石。虽然从概念上优雅，但Kubo的S线性响应理论的应用在有趣的问题上的应用是由于需要准确且可扩展到一个超出一个空间维度的大晶格大小的算法。在这里，我们提出了一个一般框架来研究大型系统，该系统结合了Chebyshev扩展的光谱准确性与分隔和串扰方法的效率。我们使用混合算法来计算具有超过10个位点的2D晶格模型的两端电导和大量电导率张量。通过有效地对数十亿次Chebyshev矩中包含的微观信息进行采样，该算法能够在存在猝灭障碍的情况下准确地解决复杂系统的线性响应特性。我们的结果为未来对以前难以访问的政权进行运输现象的研究奠定了基础。
PR_EN_HEXANA 获得 2500 万欧元融资，加速部署钠快堆系统
Eren Groupe 致力于保护自然资源。继 EDF Energies Nouvelles 之后，Total Eren（于 2023 年 7 月出售）的发展创造了世界领先的可再生能源公司之一，在五大洲运营着超过 3.5 GW 的可再生能源资产。如今，Eren Groupe 正在开发各种项目和颠覆性技术，通过低碳能源生产和储存（电力、热能、沼气、氢气）以及减少建筑和工业的能源消耗（从而减少碳足迹）为全球能源转型做出贡献。在此范围内，该集团投资了多家初创公司，开发颠覆性的新一代核技术。最后，该集团长期致力于体育和音乐界。
FastEMD–CCA 算法用于无监督快速去除脑电图中的眨眼伪影
a 马来西亚霹雳州国油工艺大学健康与分析研究所 b 马来西亚霹雳州国油工艺大学自治系统研究所 c 马来西亚霹雳州国油工艺大学电气与电子工程系 d 马来西亚吉兰丹马来西亚理科大学神经科学系 e 法国勃艮第大学 ERL VIBOT CNRS 6000 电子、信息与图像实验室 (Le2i)
FireMaster FastWrap XLS
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使用紧凑型模型基于快速机器学习的预测
热模拟在集成电路（IC）设计中至关重要，尤其是在向3D体系结构的转移时。随着晶体管密度的增加，散热成为一个重大挑战，导致热点和热梯度可以降低芯片性能，可靠性和寿命。因此，芯片设计期间的热分析是必不可少的任务[1]。传统的热分析方法，例如有限元方法（FEM），具有很高的精度。但是，这些计算方法需要3D体系结构的大量记忆，时间，设计和细粒度模拟。紧凑的热模型（CTM）提供了更有效的替代方案。虽然CTMS显着降低了计算要求，但它们依赖于数值求解器。这使CTMS计算对于具有动态工作负载或经常更改设计的应用程序上的计算昂贵。机器学习的最新进展（ML）具有热模拟的替代方法。mL模型可以直接预测温度分布，与数值求解器相比，提供了很大的加速。但是，现有的ML方法受到关键限制。这些模型需要大型数据集进行培训，依靠复杂的体系结构，例如卷积神经网络（CNN）或图形神经网络（GNN），并且常常缺乏对新平面图或不重新训练的电源分布的适应性[2]。这项工作通过设计与CTMS集成的轻量级ML框架来解决这些限制。我们的方法利用热传导方程的线性性质，使用线性回归开发一个简单的，物理知情的模型。通过将问题的物理学直接嵌入ML框架中，我们最大程度地减少了对大型