XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System启用
科隆大学启用安全高效的 HPC 系统
“分析临床基因组数据以前并不是 HPC 系统的经典应用领域。RAMSES 改变了这一现状 — 在整个计算过程中采用端到端加密，并采用目前在德国独一无二的定制系统架构。NEC 在研究合作中设计并交付了针对该应用领域定制的系统架构和操作模型，我们很高兴能与 NEC 成为长期值得信赖的合作伙伴，提供高质量的硬件、软件和服务。”
启用用户对简短的建议系统的控制...
摘要在当代信息时代，在线平台通过推荐系统（RSS）（建议向其建议内容的算法）影响用户的行为。欧盟的《数字服务法》（DSA）是第一个超国家法规，该法规设定了RSS的特定透明度和设计要求，目的是增强用户的自主权：除了在术语和条件下解释其RSS的功能外，在线平台现在还需要提供一个功能，使用户可以在该建议方面修改参数，以依靠该建议。但是，尚未发布有关如何设计符合DSA的RSS的标准，这使监管基础开放了相互矛盾的解释。在这项工作中，我们引入了一个交互式，可控的简短视频推荐平台，该平台将用于进行用户研究，以阐明如何设计RSS中的用户控制功能，以便用户理解并愿意干预建议过程。我们的贡献提出了原始算法和界面设计功能，这些功能可以由主要的短视频平台采用，并略微改进以符合DSA。
用于开发人工智能（AI）启用医疗保健技术的算法的地平线扫描
在某些技术中，人工智能以特殊子集的形式（例如深度学习和机器学习）的形式纳入。此外，这些技术还利用了各种属于三个广泛类别的算法：监督学习，无监督的学习和强化学习。监督的学习算法是机器学习技术的一个子集，该模型从标记的培训数据中学习模式。无监督的学习算法也是机器学习的类别，但是该算法在没有明确的指导或标记结果的情况下从未标记的数据中学习模式。强化学习是机器学习的一个分支，代理商通过与环境进行互动来学习决策。（2）通过这些交互，代理以奖励或惩罚的形式收到反馈，旨在通过学习最佳策略或政策来最大程度地累积奖励。（2）一些技术还使用了监督和无监督的学习算法的组合，也称为半监督学习。
启用变革技术（EPSRC CDT）
每个大学内都有一个为毕业生提供的广泛支持框架。您的大学将从其高级成员中分配给您的大学顾问，通常是在同志主题中，他们会不时与您见面，并可以与谁联系，以获取有关学术和其他事项的其他建议和支持。在大学里，您也可以与毕业生和/或高级导师的辅导员联系。毕业生的导师是学院的院士，对研究生的利益和福利特别责任。在一些大学中，高级导师还将担任毕业生的老师。每所大学还将有其他可以提供个人建议的人。
一个大型策划的图像数据集，启用生物多样性的AI
我们介绍了Biotrove，这是旨在推进生物多样性应用程序的最大公共访问数据集。Biotrove从Intaturist平台策划，并审查仅包括研究级数据，包含16190万张图像，提供了三个主要王国的前所未有的规模和多样性：Animalia（“动物”），真菌（“ Fungi”），“ Fungi”）和parterae（“植物”），跨越了大约366.6k种。每个图像都用科学名称，分类层次结构和通用名称注释，可提供丰富的元数据，以支持各种物种和生态系统跨越准确的AI模型开发。我们通过释放一套使用4000万个字幕图像的子集（称为Biotrove-Train）训练的剪辑模型来证明Biotrove的价值。This subset focuses on seven categories within the dataset that are underrepresented in standard image recognition models, selected for their critical role in biodiversity and agriculture: Aves ("birds"), Arachnida ("spiders/ticks/mites"), Insecta ("insects"), Plantae ("plants"), Fungi ("fungi"), Mollusca ("snails"), and Reptilia （“蛇/蜥蜴”）。为了支持严格的评估，我们介绍了几个新的基准测试和报告模型的准确性，以跨生活阶段，稀有物种，混杂物种和多种分类学水平进行零拍学习。我们预计生物群将刺激AI模型的开发，这些模型支持用于害虫控制，作物监测，生物多样性评估和环境保护的数字工具。这些进步是确保粮食安全，保存生态系统并减轻气候变化影响的范围。Biotrove公开可用，易于访问，并准备立即使用。
启用语言模型的晶体材料的不变令牌化
我们考虑使用语言模型（LMS）生成水晶材料的问题。关键步骤是将3D晶体结构转换为1D序列，以通过LMS处理。先前的研究使用了晶体学信息框架（CIF）文件流，该文件无法确保SE（3）和周期性不变性，并且可能不会导致给定晶体结构的唯一序列表示。在这里，我们提出了一种新的方法，即Mat2Seq，以应对这一挑战。mat2Seq将3D晶体结构转换为1D序列，并确保以单个唯一的序列表示相同晶体的不同数学描述，从而可以实现SE（3）和周期性不变性。实验结果表明，与先前的方法相比，MAT2SEQ具有MAT2SEQ在晶体结构产生中的表现有希望的。
制造意识的生成模型体系结构在Petascale启用生物序列设计和合成
我们介绍了一种减少合成蛋白质成本和由生成模型设计的其他生物学的成本的方法。，我们使我们的生成模型制造模型可以使模型设计的序列可以在现实世界中有效合成，并具有极端的并行性。我们通过训练和合成样品来证明抗体，T细胞抗原和DNA聚合酶的生成模型。例如，我们对3亿观察到的人类抗体进行训练，并合成该模型的10 17生成的设计，以10 3美元的价格实现了与先进的蛋白质语言模型相当的样品质量。使用以前的方法，综合具有相同精度和大小的库将花费大约四亿（10 15）美元。
启用智商智商电池暴风雨预备指南技术简介
在电网中断期间一夜之间监视电池的充电水平很重要。如果电荷在晚上下降到电池关闭电平（默认设置为10％），则您的系统将停止为您的房屋供电，然后在早晨等待太阳能电力，以充电电池。太阳升起后，您的系统将开始为您的房屋供电。
启用智商智商电池暴风雨预备指南技术简介
在电网中断期间一夜之间监视电池的充电水平很重要。如果电荷在晚上下降到电池关闭电平（默认设置为10％），则您的系统将停止为您的房屋供电，然后在早晨等待太阳能电力，以充电电池。太阳升起后，您的系统将开始为您的房屋供电。
AIRADF：人工智能启用
医学图像分析在医疗保健中起着至关重要的作用，特别是在计算机视觉应用中。人工智能 (AI) 为解决医疗保健行业的各种问题做出了巨大贡献，包括疾病诊断和分类。类风湿性关节炎 (RA) 是一种导致严重健康问题的自身免疫性疾病。目前基于学习的 RA 诊断方法需要改进流水线和优化。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，称为人工智能 (AI) RA 诊断框架 (AIRADF)。该框架包括用于预处理和训练感兴趣区域 (ROI) 的功能，用于自动 RA 检测和分类。RA 检测过程利用称为 Faster RCNN 的深度学习模型，而 RA 分类由增强的 UNet 模型执行。我们引入了一种称为基于学习的类风湿性关节炎检测 (LbRAD) 的算法。我们使用 X 射线图像进行的经验研究表明，所提出的算法在 RA 检测和分类方面优于许多现有的深度学习模型，分别达到 92.81% 和 94.58% 的最高准确率。此外，我们的框架除了 RA 检测之外还能够进行多类分类，从而形成临床决策支持系统 (CDSS)，可帮助医疗专业人员进行 RA 预后。关键词 – 类风湿性关节炎、深度学习、人工智能、图像处理、类风湿