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增材制造 CoCrMo 金属的机械性能
有人提议通过重复同质单元细胞来开发超生物材料，用于骨科应用，以解决这些问题（Matassi 等人，2013 年；Van Hooreweder 等人，2017 年）。超生物材料凭借微架构设计结构的优势，展现出独特的机械和生物特性。这一特性使得突破性的患者专用承重植入物设计成为可能：（i）适合外科手术几何形状（Jun 等人，2010 年；Stoor 等人，2017 年），（ii）模仿天然骨的机械特性（Helguero 等人，2017 年；Zhang 等人，2018 年），以及（iii）为自然生物固定提供高表面（Long 等人，2012 年；Schouman 等人，2016 年）。可以合理设计孔隙形状、孔隙大小和孔隙率等单元特征，以实现承载能力（Montazerian 等人，2017 年；Torres Sanchez 等人，2018 年）。定制孔隙率可以降低刚度，以适应骨骼特性，从而增强植入物的功能（Jakus 等人，2018 年；X. Wang 等人，2016 年）。
通过元...
为了处理外部世界的信息，大脑依靠处理系统的层次结构，该系统在早期的新皮层区域启动并在海马上汇聚。该层次结构的组成部分具有明显不同的计算特性，海马支持更快的可塑性并采用更稀疏的表示。在这些系统的属性上进行了广泛的工作，但尚不清楚这些系统首先出现了如何以及为什么。我们使用元学习方法探讨了人工神经网络中处理系统的层次结构的出现。随着网络对一组任务进行优化，它们同时使用的元学习超级参数可以调节层的学习率和稀疏性。我们发现，这种元学习促进了较高的稀疏度。我们证明，互补学习系统的关键方面在网络中出现，并且跨层的稀疏性和学习率的大脑样分化。此外，当经过两种途径并接受了对单个项目识别和分类需求的任务进行训练时，模型捕获了海马内途径之间的不同特性。一起，这些结果表明，大脑中异质学习系统的组织可能是由于优化控制学习率和稀疏性的生物学变量而引起的。
兰德尔·巴莱斯特里罗 (Randall Balestriero) 博士– Meta/Facebook 人工智能研究
2014–2016 与 F. Bach 教授一起攻读硕士学位，研究方向为“通过可微分分区优化决策树”，应用数学，MVA，巴黎高等师范学院，法国，巴黎，皮埃尔和玛丽居里大学，应用数学，法国，巴黎 2011–2014 与 H. Glotin 教授一起攻读学士学位，研究方向为“可学习的音频和生物声学信号处理”，应用数学、经济学和计算机科学，土伦大学，拉加尔德，法国
认知负荷的 EEG 功率谱测量：元分析
摘要 认知工作量 (CWL) 是评估和监测人类执行认知任务时表现的基本概念。许多研究尝试使用神经成像技术客观、持续地测量 CWL。尽管脑电图 (EEG) 是一种广泛使用的技术，但 CWL 对大脑频率频谱功率的影响却显示出不一致的结果。本综述旨在综合文献结果并定量评估哪种大脑频率对 CWL 最敏感。按照 PRISMA 建议进行系统的文献检索，突出了用于测量 CWL 的三个主要频带：θ (4-8 Hz)、α (8-12 Hz) 和β (12-30 Hz)。进行了三项荟萃分析以定量检验 CWL 对这些频率的影响。共计算了来自 24 项研究（涉及 723 名参与者）的 45 个效应大小。 CWL 对 theta (g = 0.68, CI [0.41, 0.95])、alpha (g = −0.25, CI [−0.45, 0.04]) 和 beta (g = 0.50, CI [0.21, 0.79]) 功率有显著影响。我们的结果表明，theta，尤其是额叶 theta，是 CWL 的最佳指数。alpha 和 beta 功率也受到 CWL 的显著影响；然而，它们之间的关联似乎不那么直接。考虑到脑震荡方面的文献，对这些结果进行了批判性分析。最后，我们强调需要研究 CWL 与可能影响频谱功率的其他因素（例如情绪负荷）之间的相互作用，并将该测量方法与中枢和周围神经系统的其他分析方法（例如功能连接、心率）相结合。
深度学习 - 讲座10：元和流动学习
def __init__（self）：超级（Lenet，Self）。__init__（）self.conv1 = nn.conv2d（1，6，5，填充= 2）self.conv2 = nn.conv2d（6，6，16，5）self.fc1 = nn.linear（16 5 5，120）self.fc2 = nn.linear（fc2
通过以太网进行 RDMA，实现超大规模分布式 AI 训练
近年来，人工智能模型的计算密度和规模都快速增长，这推动了高效可靠的专用网络基础设施的建设。本文介绍了 Meta 用于分布式人工智能训练的融合以太网远程直接内存访问 (RoCE) 网络的设计、实现和运行。我们的设计原则涉及对工作负载的深入了解，并将这些见解转化为各种网络组件的设计：网络拓扑 - 为了支持一代又一代人工智能硬件平台的快速发展，我们将基于 GPU 的训练分离到其自己的“后端”网络中。路由 - 训练工作负载本质上会导致负载不平衡和突发性，因此我们部署了几次路由方案迭代以实现近乎最佳的流量分配。传输 - 我们概述了我们最初尝试使用 DCQCN 进行拥塞管理，但后来放弃 DCQCN 转而利用集体库本身来管理拥塞。运营 - 我们分享运营大型人工智能网络的经验，包括我们开发的工具和故障排除示例。
Meta 的美国可再生能源经济影响报告
为了充分了解 Meta 的可再生能源项目对就业和经济的影响，我们更新了 2021 年 5 月的研究，以估计支持我们美国数据中心的 86 个太阳能和风能项目的总体经济影响。所研究的项目总计 9,854 兆瓦（其中一些目前已投入运营，另一些将在未来两年内上线），预计初始资本投资为 142 亿美元。在建设期间，这些可再生能源项目已经或将支持全国超过 74,000 个就业岗位，并为美国国内生产总值 (GDP) 贡献超过 78 亿美元。我们的太阳能和风能投资组合
元素强化学习方法用于自适应资源优化
摘要 - 随着无线网络的增长，可以支持更复杂的应用程序，开放无线电访问网络（O-RAN）架构具有其智能RAN智能控制器（RIC）模块，成为实时网络数据集合，分析，分析以及包括无线电资源块和下降链接电源在内的网络数据收集，分析和动态管理的至关重要的解决方案。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），O-Ran解决了具有前所未有的效率和适应性的现代网络的可变需求。尽管在使用基于ML的策略进行网络优化方面取得了进展，但仍然存在挑战，尤其是在不可预测的环境中资源的动态分配中。本文提出了一种新型的元强化学习（Meta-DRL）策略，灵感来自模型 - 现象元学习（MAML），以推动O-RAN中的资源块和下行链路分配。我们的方法利用虚拟分布式单元（DUS）和元DRL策略来利用O-RAR的分类架构，从而实现了适应性和局部决策，从而大大提高了网络效率。通过集成元学习，我们的系统迅速适应了新的网络条件，实时优化了资源分配。这将导致19。与传统方法相比，网络管理性能的增长8％，推动了下一代无线网络的功能。I. I Trattuction通过开放无线访问网络（O-RAN）体系结构，尤其是其RAN Intelligent Controller（RIC）模块[1]，[2]大大增强了无线网络以支持多样化和苛刻应用程序的发展。这些模式通过智能资源管理和复杂的控制技术增强网络功能，对于通过实现实时数据收集和分析提供高级服务至关重要[1]。此外，将人工智能（AI）和机器学习（ML）整合到这些模块中，有助于动态资源分配，提高操作效率并适应快速变化的条件。这项创新的核心，RIC模块采用开放式和标准化的接口进行实时和非实时控制，从而使网络更加智能，完全虚拟化和可互操作[3]。ML的策略，尤其是对于自适应网络的形象，在无线网络的动态领域至关重要。RIC使用关键绩效指标（KPI）并执行实时服务分析的能力使NET工作能够适应动态的波动需求。尽管对基于ML的权力和资源分配进行了深入的研究，但在不可预测的条件下管理实时资源管理的复杂性
化学降低复合二氧化碳化学动力学
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外，我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值，分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP，x轴显示每个SNP所在的染色体，Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值（p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30）。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。