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用抹布能力评估大型语言模型
摘要在揭示了大语言模型（LLM）的显着性能之后，它们的功能迅速使用了诸如检索增强发电（RAG）之类的技术。鉴于它们的广泛适用性和快速发展，考虑它们对社会系统的影响至关重要。另一方面，由于其广泛的能力和社会系统的复杂本质，评估这些高级LLM会构成挑战。在这项研究中，我们关注社会系统中LLM与开放环境中类人动物机器人的相似性。我们列举了控制问题解决中类人动物所需的基本组件，这些组合有助于我们探索LLM的核心能力并评估这些组合中任何缺陷的影响。这种方法是合理的，因为人类系统的有效性已得到彻底证明和认可。为了确定解决问题的任务中类人动物所需的组件，我们创建了一个广泛的组件框架，以计划和控制开放环境中的类人动物机器人。然后评估LLM对每个组件的影响和风险，参考最新基准测试以评估其当前的优势和劣势。按照我们的框架指导的评估，我们确定了LLM所缺乏的能力以及对社会系统的关注。
量子屏障工程朝向辐射和稳定的钙钛矿光伏设备
有效的光伏设备必须是有效的光发射器，才能达到热力学效率极限。在这里，我们通过利用光子回收的显着益处来展示钙钛矿光伏作为明亮的发射器的前景，这实际上可以通过杀戮的界面淬灭来实现。我们通过设计具有长（〜3 nm）有机垫片的多量子井结构的辐射和稳定的钙钛矿光伏设备，并在钙钛矿顶部接口处具有烯烃分子。我们的L位点交换过程（L：屏障分子阳离子）可以形成稳定的界面结构，尽管屏障较厚，但仍具有中等构造的性能。与流行的短（约1 nm）LS相比，我们的方法通过光子回收的递归过程提高了辐射效率。这导致了具有高光伏效率的辐射性光伏的实现（LAB 26.0％，证明为25.2％）和电致发光量子效率（峰值为19.7％）（峰值为19.7％，17.8％，在1-拟合等效量）。此外，基于烯铵的量子井的稳定晶体能够使我们的设备具有高效的高效性，以超过1000 h的运行和> 2年的存储空间。
COVID-19的种族差异在加拿大疫苗接种
自我不平等代表了个人健康中的任何可衡量的差异。当这些差异是可以预防，不公正或不必要的时，它们被认为是健康不平等。1自Covid-19疫苗接种以来，2020年12月，在加拿大和其他国家，已经观察到疫苗接种的种族和种族差异。2–4的研究表明，在少数族裔群体比例较高的地区，疫苗的吸收较低：与其他人相比，接种疫苗的疫苗接种或急性较低，而不是其他人的疫苗。5–7种族化人群所面临的持续不平等已被大流行加剧和扩大。8感染，医院的入院和Covid-19造成的死亡对这些人群的影响不佳。 9因此，要通知所有人群中公平疫苗接种计划的靶向计划，通过测量和监测疫苗覆盖范围的可能的结构和系统差异，了解族裔和种族化群体中现有疫苗接种疫苗的现有障碍至关重要。 但是，很少有研究检查了加拿大种族群体的实际COVID-19-19。 全国代表性的证据证明了疫苗摄取中种族不平等的证据是有限的。 由于加拿大VAC8感染，医院的入院和Covid-19造成的死亡对这些人群的影响不佳。9因此，要通知所有人群中公平疫苗接种计划的靶向计划，通过测量和监测疫苗覆盖范围的可能的结构和系统差异，了解族裔和种族化群体中现有疫苗接种疫苗的现有障碍至关重要。但是，很少有研究检查了加拿大种族群体的实际COVID-19-19。全国代表性的证据证明了疫苗摄取中种族不平等的证据是有限的。由于加拿大VAC
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数据集和模型的系统审查
鉴于视网膜健康与神经退行性疾病之间的已知相关性，深度学习算法可能能够从视网膜图像中获得有关脑疾病的信息。15的确，越来越多的文献证明了神经退行性疾病的进展与医生观察的视网膜发现之间的相关性，例如视网膜小动脉和静脉口径，血管折磨，视网膜层厚度，视网膜层厚度和光盘椎间盘形态学。16未来的研究可能会集中于确定光学相干断层扫描（OCT），OCT血管造影（OCT-A）和彩色眼底图像中包含的信息。15此类研究还需要考虑无法从视网膜成像中获得哪些信息。10月，Act-a和底面成像允许对视网膜特征进行详细的定量和定性分析。OCT使用光的反射率来微图像视网膜和视盘的解剖结构。周围乳腺视网膜神经纤维层（PRNFL）和黄斑神经节细胞层和内丛状层（MGCIPL）特别涉及神经退行器态，而其他标记，例如黄斑体积和脉络膜厚度，也已研究。OCT-A通过在时间上比较视网膜层
通过粗粒分量并发提高地球系统模型的可伸缩性 - 与图标v2.6.5建模系统的案例研究
摘要。在Exascale计算时代，具有前所未有的计算能力的机器可用。使这些大规模平行的机器有效地使用了数百万个核心，提出了一个新的挑战。需要多级和多维并行性来满足这种挑战。粗粒分量并发性提供了一个差异的并行性维度，该维度通常使用了通常使用的并行化方法，例如域分解和循环级别的共享内存方法。虽然这些主教化方法是数据并行技术，并且它们分解了数据空间，但组件并发是一种函数并行技术，并且分解了算法MIC空间。并行性的额外维度使我们能够将可扩展性扩展到由已建立的并行化技术设置的限制之外。，当通过添加组件（例如生物地球化学或冰盖模型）增加模型复杂性时，它还提供了一种方法来提高性能（通过使用更多的计算功率）。此外，货币允许每个组件在不同的硬件上运行，从而利用异质硬件配置的使用。在这项工作中，我们研究了组件并发的特征，并在一般文本中分析其行为。分析表明，组件并发构成“并行工作负载”，从而在某些条件下提高了可扩展性。这些通用考虑是
概括和稳定性中的内在学习
内在学习（ICL）是一种提示，其中变压器模型以（输入，输出）示例的序列运行，并在当时进行分解。在这项工作中，我们将上下文学习形式化为一种算法学习问题，其中变压器模型在推理时间内隐含构建了假设函数。我们首先通过多任务学习的镜头探索了该抽象的统计方面：当输入提示为（1）I.I.D的顺序时，我们会对ICL进行概括。（输入，标签）对或（2）由动态系统产生的轨迹。我们的分析的症结是将多余的风险与变压器所影响的算法的稳定性有关。我们表征了当变压器/注意体系结构可证明遵守稳定性条件并提供示例验证时。对于对看不见的任务的概括，我们确定了一种归纳偏见现象，其中转移学习风险受任务复杂性和MTL任务的数量的控制。最后，我们提出了数值评估，即（1）证明了变形金刚确实可以在I.I.D的经典回归问题上实施近乎最佳的算法。和动态数据，（2）提供有关稳定性的见解，（3）验证我们的理论预测。
药物基因组学和精密医学
作为遗传像差引起的疾病，癌症已成为药物基因组学临床应用最快的领域之一。的确，在某些癌症中心和CER癌类型的癌症（例如肺癌，乳腺癌，黑色素瘤，科尔原癌）中，肿瘤分析（遗传测序）已成为护理标准。在考虑肿瘤学中的药物基因组学时，有两个不同的基因组在起作用：患者的基因组和肿瘤基因组。每个都为药物疗法的个性化提供了有价值的信息。患者的基因组（遗传遗传变异）提供了对重要药物 - 替代酶活性的见解，这可能会使患者使用某些化学疗法剂的标准剂量造成严重毒性或治疗衰竭的风险。了解患者基因组中的遗传变异也可能有助于优化各种支持护理剂的药物选择和给药。肿瘤基因组（获得的遗传变异）提供了引起不受控制细胞生长的突变的见解，如果采用适当的疗法，则可以减轻细胞生长。肿瘤基因组中的遗传突变也可以与预后有关，可能有助于决定最佳治疗
人工智能辅助疾病预测
人工智能（AI）是一种在经过编程以模仿人类行为的机器中模拟和扩展人类智能的新技术[1,2]。人工智能主要包括机器学习（ML）、机器人、图像识别、语言识别、神经网络（NN）、自然语言处理和专家系统[3]。人工智能的基本内容包括研究知识表示、机器感知、机器思维、机器行为和机器学习。其中，机器学习是人工智能的核心。机器学习主要研究如何使计算机获得类似于人的学习能力，使其能够通过学习自动获取知识[4]。目前，机器学习的常见算法包括：决策树[5]、朴素贝叶斯分类器（NBC）[6]、支持向量机算法（SVM）[7]、随机森林、多元线性回归（MLR）、人工神经网络（ANN）算法、boosting和bagging算法、逻辑回归（LR）、k最近邻（KNN）。图1显示了人工智能、机器学习和医学的领域和关系。机器学习的学习机制是模拟人类获取知识和技能的能力。ANN是一种信息处理工具，由多个感知器以一定的方式连接起来[8, 9]。与人脑中的神经元类似，神经元堆叠并连接
进化的最伟大胜利是否就是它最大的错误？
人类与他们的原始前辈相比有了很大的进步。由于拥有优越的大脑皮层，人类发展出了其他动物（包括灵长类动物和其他哺乳动物）所没有甚至无法想象的特征和能力。这些包括思想；语言（数百种语言），口头和书面，用于他们之间交流；创作音乐并创造了大量乐器来演奏；发明了数学、物理和化学；发展了农业来维持和养活大众；建造了带有供水和污水系统的房屋、宫殿和金字塔；创立了数百种宗教并建造了数千座礼拜堂；制造了交通工具（汽车、火车、轮船、飞机和航天飞机）；铺设了机场和无数英里的公路和铁路；建立了公司、大学、医院和研究实验室；建造了体育设施，例如奥运会和所有运动项目的体育场馆；创建了酒店、餐馆、咖啡馆、报纸和杂志；发现了神奇的 DNA 双螺旋结构及其基因组，其中包含 23,000 个编码基因，其中包含构建大脑和 200 种其他身体组织的指令；开发了外科手术并发明了治疗每年可能导致数百万人死亡的疾病的药物；并建立了纸币来取代金币和银币。人类建立了包括君主制、独裁制、民主制和伪民主制在内的政府；规定