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swiftrl：迈向对内存系统实际处理的有效加强学习
增强学习（RL）是代理通过与经验数据集进行交互来学习最佳行为的过程，所有这些都旨在最大化奖励信号。rl算法通常在现实世界应用中面临性能挑战，尤其是在使用广泛而多样的数据集培训时。例如，诸如自动驾驶汽车之类的应用程序包括感官数据，Dy-Namic的交通信息（包括其他车辆和行人的运动），关键的风险评估以及各种代理行动。因此，由于对大量体验数据集进行了抽样，因此RL训练可能完全不适合硬件缓存，并且在内存和计算单元（例如CPU，GPU）之间所需的频繁数据传输，尤其是批量批次更新。这种瓶颈会产生大量的执行潜伏期，并影响整体培训时间。为了减轻最近提出的以内存为中心的计算范例（例如内存中的处理（PIM）），可以通过执行内存设备内的计算来解决与内存延迟相关的瓶颈。在本文中，我们介绍了Swiftrl，该文章探讨了现实世界中PIM体系结构加速流行的RL工作负载及其培训阶段的潜力。我们在Upmem Pim系统上调整了RL算法，即Tabular Q-Learning和SARSA，并首先使用两种不同的环境和三种采样策略观察他们的性能。此外，我们开发和评估了针对硬件优化的Q学习的多代理版本，并说明了如何使用多个代理来利用PIM进行算法缩放。然后，我们通过近似Q值更新功能（由于运行时库使用的运行时指令仿真而避免了高性能成本），并结合了基础算法所需的某些PIM特异性例程，从而实现了RL适应PIM期间的性能选择策略。我们使用Upmem硬件在OpenAI健身房环境上实验评估RL工作负载。我们的结果表明，当PIM核心数量增加16×（125至2000）时，性能的近线性缩放比例为15倍。我们还将我们的PIM实施与Intel（R）Xeon（R）Silver 4110 CPU和NVIDIA RTX 3090 GPU进行了比较，并在Upmem PIM系统上观察到具有不同实现的UPMEM PIM系统。
快速预测电池性能
摘要：在这项研究中，我们研究了人工神经网络作为一种潜在有效方法，以确定具有不同孔隙率的锂离子电池电极的速率能力。锂离子电池的性能在很大程度上取决于其电极的Mi-Crasstructure（即层厚度和孔隙率）。将微观结构定制到特定应用程序是电池开发的关键过程。然而，使用实验或模拟的微观结构和速率性能之间的复杂相关性是耗时且昂贵的。我们的方法提供了一种快速的方法，可以通过在电极横截面的微观结构图像上使用机器学习来预测电池电极的速率。我们训练多个模型，以根据Bateries的微观结构来预测特定能力，并通过使用可解释的人工智能（XAI）方法来研究微观结构的决定性部分。我们的研究表明，即使是相对小的神经网络架构也能够提供最新的预测结果。除此之外，我们的XAI研究表明，这些模型在忽略当前的人工制品的同时使用了易于理解的人类特征。
泰勒·斯威夫特和禁止人工智能欺诈法案
莫雷尔在该法案的新闻稿中表示：“自从成功扩大纽约州法律下的公开权以来，我一直在努力强调人工智能的危险，并确保我们正在采取措施保护个人的肖像权。”“现在显然我们必须立即采取行动，通过制定联邦法律赋予受害个人权力，制止人工智能技术的滥用，并终止人工智能欺诈。我感谢我的同事们支持这项两党合作，并期待我们共同努力阻止人工智能造假和伪造。”
引用宣传版本：Senft，Ra，Diaz-Rohrer，B，Colarusso，P，Swift，L，Jamali，Jamali，N，Jambor，Jambor，H，T，Brideau，C，C，Llopis，PM，Uhlmann，Uhlmann，v，v，
1成像平台，美国麻省理工学院和哈佛大学，美国马萨诸塞州剑桥大学，美国2个活细胞成像实验室，卡尔加里大学，卡尔加里大学，卡尔加里，加拿大艾伯塔省，加拿大艾伯塔省，3个国家肿瘤疾病中心，大学癌症中心，NCT-UCC，UCC，UCC，Univerita明尼苏达州明尼阿波利斯大学，明尼苏达州，美国，美国5微米核心，哈佛医学院，波士顿，美国马萨诸塞州，美国，美国核心研究所6，欧洲分子生物学实验室，欧洲基因组校园，欧洲基因组医学库，欧洲王国，欧洲王国和vital Imical Imical Imical Imical Image，美国，美国洛克菲勒大学8个哺乳动物细胞生物学与发展，纽约，纽约，美国，美国9，爱丁堡病理学，基因组和实验医学中心，CRUK苏格兰遗传学与癌症研究所，爱丁堡大学爱丁堡大学，爱丁堡大学，美国摩根王国，美国摩根师，玛德森，玛德，玛德斯，玛德，玛德，玛德，
对泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）的批评
摘要自2010年代初期引入以来，音乐流媒体转变为行业。流媒体既有粉丝又有批评家。最著名的批评家之一是超级巨星泰勒·斯威夫特（Taylor Swift），他质疑Streaming充分补偿参与音乐创作的人的能力。我的分析承认她的批评，并专门研究流媒体服务如何影响行业中的所有参与者。流媒体最初在整个音乐行业中降低了利润，但该行业已经调整并从这种新的音乐消费模式中获得了回报。流媒体服务通过减少盗版，增加音乐发现并吸引消费者进入音乐市场的其他领域，从而为音乐行业中的所有参与者带来好处。I.介绍从参加现场音乐表演到收听唱片，录音带，CD和数字文件，人们对音乐的消费已经发展。现在数字音乐和流媒体服务主导了市场。数字音乐的兴起是迄今为止该行业最重大的变化之一。数字音乐技术使消费者以一种低廉的价格访问数百万首歌，并以一种从未有可能的方式访问一个位置。流的采用已得到不同程度的接受程度。流行巨星泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）过去直言不讳地反对流媒体服务，批评他们支付的艺术家的低价。Swift认为，流媒体服务不会创建流媒体模型中音乐价格代表其价值的行业。流媒体在我探讨了Swift关于流媒体的理论，发现流媒体为市场上的所有参与者提供了好处。
引用Alabed，S.，Uthoff，J.，Zhou，S.，Garg，P.，Dwivedi，K.，Alandejani，F。，…Swift，A。J.（2022）。机器学习心脏MRI功能预测
从Aspire注册中心确定了723例连续治疗的PAH患者； 516包括在培训中，验证队列中有207个。多线性主成分分析（MPCA） - 基于机器学习方法用于在整个心脏周期中提取死亡率和生存特征。使用阈值和低风险死亡率词典值的阈值和聚类在原始成像上覆盖了这些特征。验证队列中的1年死亡率为10％。单变量的COX回归分析基于短轴和四腔MPCA的预测在统计学上是显着的（危险比：2.1，95％CI：1.3，3.4，C-Index = 0.70，p = 0.002）。MPCA特征提高了1年的死亡率预测，从c-指数= 0.71至0.76（p≤0.001）。末端局部介入隔膜和末期左心室的异常表明死亡率最高。
迅速而动态的策略，以扩大COVID-19的急诊室能力
急诊科（EDS）全球努力为2019年冠状病毒病（COVID-19）做准备，并同时保留足够的“常规”紧急护理能力。尽管许多医院都使用了昂贵的庇护所设施，但决定合并急性医疗部门（AMU）和ED。连接的AMU-ED被隔离为高风险和低风险区域，以维持紧急护理的连续性。这种策略允许无需外部帐篷设施就可以对ED容量进行可行，快速和动态的扩展。本报告详细介绍了技术执行，并讨论了这种扩展策略的珍珠和潜在陷阱。尽管可以通过局部因素（例如医院的规模，ED人口普查和原发性医疗保健功效）确定备灾，但连接的AMU-ED策略可能是其他EDS的潜在模型。
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