XiaoMi-AI文件搜索系统
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分段通知 - 基因组 - 核苷酸 -
基础模型在几个领域取得了巨大的成功，例如自然语言处理，计算机视觉和最近的生物学。DNA粉底模型尤其是作为基因组学有前途的方法而出现的。然而，到目前为止，尚无模型在广泛的基因组和调节元素上提供颗粒状的核苷酸水平预测，从而限制了其实际实用性。在本文中，我们基于以前在核苷酸变压器（NT）上的工作，以开发一个分割模型，即分割，该模型在单核苷酸分辨率下处理输入DNA序列的输入DNA序列，以预测14个基因组学元素的14种基因组学元素。通过利用NT的预训练权重，分段超过了几种消融模型的性能，包括具有单热编码的核苷酸序列和从SCRATCH训练的模型的卷积网络。分段可以处理多个序列的多个序列长度，以零拍概括，以达到50kbp的序列。我们在整个基因组的剪接位点检测中显示出改善的性能，并表现出强核苷酸水平的精度。因为它同时评估了所有基因元素，因此分段可以预测序列变体对剪接位点变化的影响，而且还可以预测转录本同工型中外显子和内含子重排的影响。最后，我们表明，对人类基因组学元素进行训练的分段模型可以推广到不同物种的元素，并且训练有素的多种属性分段模型可以实现对不见物物种的所有基质元素的更强的一般性。总而言之，分段表明DNA粉底模型可以在单核苷酸分辨率下处理基因组学中复杂的颗粒状任务。分段很容易扩展到其他基因组学元素和物种，因此代表了我们分析和解释DNA的新范式。我们使我们的jax的github存储库中可在pytorch的jax和huggingface空间上提供分段-30kb的人类和多物种模型。
柯达的战略革新之旅
草稿 2022 年 6 月 1 日 致谢：我们感谢宾夕法尼亚大学的 Phebe Dickinson、Leah Glickman、Mia Wells 和 Lippincott 图书馆工作人员、罗彻斯特大学特藏部的 Andrea Reithmayer 和工作人员、哈佛大学贝克图书馆特藏部的 Melissa Murphy 和工作人员、伊士曼博物馆的 Todd Gustavson 和 Ken Fox、Scott Brownstein、Brad Hunt、Glenn Kennel、Robert LaPerle、Brad Paxton、Jim Patton 和 Steve Sasson 帮助查找本项目使用的文件，感谢 Jax Kirtley 孜孜不倦地将我们与麻省理工学院的校友联系起来。我们感谢 Catherine Schrand 和 Brian Bushee 帮助解读柯达的财务报表，感谢 Luis Rios 提供的专利数据，感谢 Dmitriy Vinokurov 提供的编程协助。1 作者贡献相同，按字母倒序排列。
模型预测路径积分方法具有触及 - 远程任务和控制障碍功能
摘要 - 机器人技术的快速进步需要用于在动态和不确定环境中开发和测试安全控制体系结构的Ro-Bust工具。确保机器人技术的安全性和可靠性，尤其是在关键安全应用中，至关重要，推动了实质性的工业和学术努力。在这种情况下，我们扩展了Python/ROS2工具箱CBF套件，该工具箱现在使用Ax-Avoid规范作为成本函数结合了计划者。与模型预测路径积分（MPPI）控制器的集成使工具箱能够满足复杂的任务，同时确保使用控制屏障功能（CBF）的各种不确定性来源的正式安全保证。CBF试剂盒针对使用JAX进行自动分化的速度和二次程序求解的JAXOPT进行了优化。该工具箱支持各种机器人应用，包括辅助导航，人类机器人相互作用和多机器人协调。该工具箱还提供了全面的计划者，控制器，传感器和估算器实现的库。通过一系列示例，我们证明了在不同机器人方案中CBF套件的增强功能。
pan -
{ Computer Science: Programming (Python, C++, C, Matlab, Verilog, Assembly, Perl, TCL, Julia, GO), Machine Learning (Pytorch, Tensorflow, JAX, Pytorch3d, Pytorch Geometric), Data Structures & Algorithms, Operating System, Natural Language Processing, Computer Vision, Convex Optimization, Meta Learning, Reinforcement Learning, Convex Optimization, Advanced ML Theories & Techniques, Others (Bash, Git, Linux) { Robotics: Dynamics & Simulation, Computer Vision (traditional geometric-based & learning-based), Locomotion, Linear & Nonlinear Control (PID, Feedback Linearization, LTI, Optimal Control, etc), Localization, Mapping, Motion Planning, Navigation, Manipulators, ROS, worked with KUKA, Franka manipulator武器，模拟器（Guazebo，Mujoco，V-Rep，Gym）{数学：微积分，线性代数，ODE，ODE，数值分析，概率和统计，一阶逻辑，拓扑，拓扑，物理和工程：控制系统，控制系统，动态，经典和量子和量子，电力和磁性，结构和材料，机构，型号，差异， drigus＆dift>
多代理增强学习的有效开放世界基准
在将AI代理部署到现实世界环境中之前，仍存在许多挑战。但是，这种环境的一种优点是它们本质上是多代理，并且包含经验丰富的专家（如人类），这些专家表现出有用的行为。这种行为可以帮助AI代理一般性化并应用于新的用例和方案。尽管这种社会学习能力可以改善概括和人类的互动，但由于缺乏开放式多机构环境，目前很难研究。在这项工作中，我们提出了一个环境，其中多个自私的代理可以追求复杂的独立目标。我们开发了Craftax基准的第一个多代理版本。基于JAX的Craftax-Classic环境，该扩展名支持有效的加速器多代理培训1。我们的实验表明，在NVIDIA T4 GPU上使用4 Agent LSTM模型可以在大约一小时内完成1亿个步骤。这种环境将使研究能够在开放式的多代理环境中提高AI代理的社会学习能力，从而通过观察其他代理来更好地概括并更快地学习。
solax：带有神经网络支持的费米子量子系统的Python求解器
费米子多体量子系统的数值建模介绍了各个研究领域的类似challenges，需要使用通用工具，包括现状的机器学习技术。在这里，我们介绍了Solax，这是一个python库，旨在使用第二个量化的形式主义来计算和分析费米子量子系统。Solax提供了一个模块化框架，用于构建和操纵基础集，量子状态和操作员，促进电子结构的模拟并确定有限尺寸的Hilbert空间中的多体量子状态。库集成了机器学习能力，以减轻大量子群中希尔伯特空间尺寸的指数增长。使用最近开发的Python库Jax实现了核心低级功能。通过将其应用于单个杂质Anderson模型的应用，为研究人员提供了一种灵活而强大的工具，可用于应对各种领域的多体量子系统的挑战，包括原子物理学，量子化学和凝结物理学。
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
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1主要功能3 1.1安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2入门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3强化学习技巧和技巧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.4强化学习资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.5 RL算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.6示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.7矢量化环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 1.8政策网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 1.9使用自定义环境。 。 。47 1.9使用自定义环境。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>56 1.10回调。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>584 1.11张板集成。 div>。 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1.15稳定的基线JAX（SBX）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。85 1.16模仿学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 1.17从稳定的生物线迁移。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。87 1.18与NAN和INF一起挖掘。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 90 1.19开发人员指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。87 1.18与NAN和INF一起挖掘。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。90 1.19开发人员指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 1.20节省和加载。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 1.21导出模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 1.22基础RL类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>100 1.23 A2C。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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机器学习研究人员（ARD）向
角色定义职称：机器学习研究人员（ARD）向：应用研究和开发负责人Applied Research + Development Team生产尖端技术，包括针对建筑环境的建筑，工程，建筑和操作（AECO）的建筑，工程，建筑和操作（AECO）。我们将这些技术通过创新生命周期的所有阶段，从R+D原型到强大的生产应用。我们正在寻找对空间，互动和生成性设计，计算机愿景和业务见解的兴趣的机器学习研究人员，以支持此使命并提供行业领先的解决方案。在此职位上，您将成为应用R+D团队的成员。您的参与将包括围绕开发，实施和评估新模型，代理和技术的战略研发，以及将标准模型和方法用于预测和自动化，包括构建相关软件以支持这些衍生应用程序的更广泛部署。使用标准框架（例如Pytorch and Jax），研究机器学习和实施概念概念的最新模型以及实施了问题的概念证明。一旦模型进行了全面测试，该角色将涉及部署以在场所或云上进行测试和生产。您将与数据科学家，前端和后端开发人员以及材料科学家和业务分析师等领域专家一起工作。您将为整个练习的应用程序做出贡献。职责该角色还涉及确定和利用ML研究的机会，用于建筑设计创新和运营业务应用程序，培训和基础图像和基于语言的ML模型以及通过AI代理调查工作流程自动化。
法国-美国
合作伙伴 本期内容：NASA p. 3/7/9/10/11/14/18/20/23/25/26/28/29/31/34/ 35，ESA 页。 9/20/24/25，NOAA p。 8/14/29，IRAP 天体物理和行星学研究所 p. 23/17，洛斯阿拉莫斯国家实验室（LANL）p. 23，空中客车防务与航天公司第页23，CNRS 页。 16/18/23，LATMOS 大气、环境和空间观测实验室 p。 10/26，JAX 第7/27，CSA 页。 16/24，JPL 页。 18/26，泰雷兹阿莱尼亚宇航公司第25，法国驻华盛顿特区大使馆第页30/34/35，法国商业投资第页18、ONERA国家航空航天研究中心p. 4/18，戈达德太空飞行中心第页10/18/35，SpaceX p. 7/9/24/36，CEA 页。 16/18，巴黎天文台第16，CLS 页34，中文页34，火箭实验室 p. 34，Exotrail p. 36，联邦通信委员会（FCC）第29/34，国防部第页7/14/29，蓝色起源 p. 7、Virgin Orbit 第页7、维珍银河 p.第 7 页，联合国8，外空委第页8、通过 CNES p 连接。 36，SCO 页。 8/9/14/20，LESIA 空间和天体物理仪器研究实验室 p。 10、LISA 大气系统研究大学间实验室 p. 10，LGPM 过程工程和材料实验室 p. 10，法国太空司令部（CDE）p. 11/29，美国太空军（USSF）p. 11/29，经济、财政和工业和数字主权部第 p. 28，高等教育、研究和创新部，第 p. 28，武装部队部第页28/32，国家空间委员会（NSpC）p. 28/13/15/28，法国国防采购局（DGA）p. 29，国家侦察局（NRO）第页29，国家地理空间情报局（NGA）p. 29，联邦航空管理局（FAA）第29，lFRI国际关系研究所p. 32，欧盟第32，北约页14/32，美国地质调查局（USGS）第14，白宫第页13/1