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biot5+：通过IUPAC整合和多任务调整
计算双学学的最新研究趋势越来越集中于整合文本和生物实体建模，尤其是在分子和蛋白质的背景下。，以前的努力（例如Biot5）在跨越各种任务的概括方面面临着挑战，并且缺乏对分子结构的细微理解，尤其是在其文本代表中（例如，IUPAC）。本文介绍了Biot5+，这是Biot5框架的扩展，该框架是为了增强生物学研究和药物发现而定制的。biot5+结合了几种新颖特征：IUPAC名称的集成，用于分子理解，包括Biorxiv和PubChem等来源的扩展生物文本和分子数据，用于跨任务的多任务中的多任务指定调整，以及用于数值的数字处理的数值数据。这些增强功能允许Biot5+弥合分子表示之间的差距及其文本描述，从而提供了对生物实体的更全面的理解，并在很大程度上改善了对生物质量和生物序列的基础推理。该模型经过预先训练和微调，并通过大量实验，包括3种类型的问题（分类，回归，一代），15种任务和21种基准数据集，在大多数情况下表现出了显着的性能和现状的结果。biot5+因其在生物学数据中捕获复杂的关系船的能力而脱颖而出，从而有助于生物信息学和计算生物学。我们的代码可从https：//github.com/qizhipei/biot5获得。
脱机多任务表示增强学习
离线增强学习的最新进展（RL）（Levine等人，2020年）使用预采用的数据集为现实世界中的培训政策开辟了可能的可能性（Kalashnikov等人。，2018年； Rafailov等。，2021; Kalashnikov等。，2021），自然语言处理（Jaques等人，2019年），教育（De Lima and Krohling，2021年），电力供应（Zhan等人，2022）和医疗保健（Guez等人，2008年； Shortreed等。，2011年； Wang等。，2018年；基利安等人。，2020）。虽然大多数离线RL研究都集中在单任务问题上，但是在许多实际情况下，多个任务是相关的，并且通过利用所有可用数据共同学习多个任务是有益的（Kalashnikov等人。，2018年； Yu等。，2021，2022; Xie and Finn，2022）。在这种情况下，一种流行的方法是多任务表示学习，该代理的目的是通过在相关任务之间提取共享的低维表示功能来解决问题，然后在此通用表示上使用简单功能（例如线性）来解决每个任务（Caruana，1997; Baxter，2000）。尽管多任务表示学习取得了经验成功，尤其是在增强学习在降低样品复杂性方面的功效方面的实现（Teh等人，2017年； Sodhani等。，2021; Arulkumaran等。，2022），对其的理论理解仍处于早期阶段（Brunskill和Li，2013年； Calandriello等人。，2014年； Arora等。，2020年； Eramo和Al。，2020年；胡和al。，2021; lu和al。，2021; Pacchiano的磨坊，2022年）。虽然
mh-60s 多任务直升机 n88-ntsp-a-50-9902a/p 六月...
MH-60S 多任务直升机（以前称为 CH-60S）是一款单主旋翼直升机，源自美国海军的 SH-60 海鹰系列和美国陆军的 UH-60 黑鹰系列直升机。MH-60S 正在取代 H-46D、UH-3H、MH-53E、HH-60H 和 HH-1N 直升机。MH-60S 的主要任务包括垂直补给、搜索和救援、垂直机载交付、空降作战、MH-60S 武装直升机和有机载水雷对抗 (OAMCM)。次要任务包括特种作战支援 (SWS)、医疗后送和非战斗人员后送行动。目前，MH-60S 处于国防采购系统的系统开发和演示阶段。基本型 MH-60S 的初始作战能力将于 2002 年 9 月实现；MH-60S OAMCM 版本的初始作战能力计划于 2005 财年实现。
MSS 7000 - 机载 ISR 多任务管理系统
所有传感器数据都关联、记录并叠加在数字地图上。新功能包括用于目标关联和过滤的集成船舶数据库以及用于方便分析和处理视频片段和相机快照的媒体中心。完整的任务数据集以数字方式记录，可以从机载任务系统检索，然后通过 MSS 7000 地面站或更全面的 MSS 7000 任务指挥中心在地面部分进一步分析和传播。地面部分还可以集成到现有 IT 环境中，为相关利益相关者提供对实时或存储的任务数据的安全网络访问。
纳米孔测序的多任务基准数据集
纳米孔测序是第三代测序技术，具有生成长阅读序列并直接测量DNA/RNA分子的修改，这使其非常适合生物学应用，例如人类端粒对象至tomemere（T2T）基因组组装，Ebola Virus Surveillance和Covid-19 Mrna vaccine vaccine vacine vaccine vacine vaccine vaccine vaccine vacine。但是，纳米孔测序数据分析的各种任务中计算方法的准确性远非令人满意。例如，纳米孔RNA测序的碱基调用精度约为90％，而目标的基础精度约为99.9％。这凸显了机器学习社区的迫切需要。一种阻止机器学习研究人员进入该领域的瓶颈缺乏大型集成基准数据集。为此，我们提出了纳米巴塞利布（Nanobaselib），这是一个综合的多任务台上数据集。它将16个公共数据集与纳米孔数据分析中的四个关键任务进行了超过3000万个读取。为了促进方法开发，我们已经使用统一的工作流进行了预处理所有原始数据，并以统一的格式存储了所有中级结果，分析了针对四个基准测试任务的各种基线方法分析的测试数据集，并开发了一个软件包来轻松访问这些结果。纳米巴斯利布可在https://nanobaselib.github.io上找到。
amago-2：打破元中的多任务屏障...
在不同数据集中训练的语言模型通过文本学习解锁概括。增强学习（RL）策略可以通过在序列模型的内存中获得元学习来实现相似的效果。但是，Meta-RL研究主要侧重于适应单个任务的微小变化。在不面对多任务优化挑战的情况下，很难扩展更一般的行为，而很少有解决方案与Meta-RL从大型未标记任务中学习的目标兼容。为了应对这一挑战，我们重新审视了一个想法，即多任务RL被跨不同任务的不平衡返回量表造成的不平衡训练损失所瓶颈。我们建立在基于变压器（内在）元RL的最新进步的基础上，并评估了一个简单但可扩展的解决方案，在该解决方案中，代理人的演员和评论家的目标都转换为分类术语，这些术语将从当前的回报量表中脱离优化。Meta-World ML45，多游戏Procgen，Multi-Task Popgym，Multi-Game Atari和Babyai中的大规模比较发现，这种设计在没有明确任务标签的情况下将在线多任务改编和记忆问题上取得了重大进展。
基于多任务学习的锂离子电池的多国家在线估计
摘要：基于深度学习的状态估计锂电池广泛用于电池配件系统（BMS）设计。但是，由于板载计算资源的限制，多个单州估计模型更难在实践中部署。因此，本文提出了一个多任务学习网络（MTL），将多层特征提取结构与分离的专家层相结合，用于联合估算液管电池的电荷状态（SOC）和能源状态（SOE）。MTL使用多层网络来提取功能，将任务共享与任务特定参数分开。基础LSTM最初提取时间序列特征。由任务特定和共享专家组成的分离的专家层提取了特定于多个任务的不同任务和共享功能的特征。不同专家提取的信息通过门结构融合。任务是根据特定和共享信息处理的。通过彼此共享学习知识，对多个任务进行了同时培训以提高性能。SOC和SOE在松下数据集上进行了估算，并在LG数据集上测试了该模型的泛化性能。这两个任务的平均绝对误差（MAE）值为1.01％和0.59％，均方根误差（RMSE）值分别为1.29％和0.77％。对于SOE估计任务，与单任务学习模型相比，MAE和RMSE值分别降低了0.096％和0.087％。结果显示了该方法的有效性和优势。与其他多任务学习模型相比，MAE和RMSE值的MTL模型分别降低了高达0.818％和0.938％。与单任务学习模型相比，对于SOC估计任务，MAE和RMSE值分别降低了0.051％和0.078％。MTL模型还胜过其他多任务学习模型，在MAE和RMSE值中分别达到高达0.398％和0.578％的降低。在模拟在线预测的过程中，MTL模型消耗了4.93毫秒，这比多个单任务学习模型的组合时间少，几乎与其他多任务学习模型相同。
多任务环境中的人为错误 - IEOM
多任务处理对人类行为和绩效有严重影响。如果执行得当，它可能有助于降低成本并提高整个组织的绩效 [4]。但是，如果一个人不能执行多任务处理，则可能会发生错误，这可能导致职业健康和安全风险、事故、基础设施损坏和绩效下降。近年来，人类的多任务处理受到了广泛关注 [5]。特别是，错误管理已成为多项研究工作的重点。不幸的是，作者并不知道最近对该领域发展的调查。本文旨在通过回顾最新研究并强调该领域的挑战来填补这一空白。首先，我们介绍人类的多任务处理并概述该领域的研究主题。然后，我们介绍多任务处理中的错误，并重点介绍因果分析。接下来，我们讨论错误建模、分析方法和测量技术。然后，我们重点介绍错误管理策略。最后，我们讨论现有的努力并强调未来的研究方向。
相机之间的多任务学习和联合改进...
抽象的视觉定位和对象检测在各种任务中都起着重要作用。在许多室内应用方案中，某些检测到的对象具有固定位置，这两种技术紧密合作。但是，很少有研究人员同时考虑这两个任务，因为缺乏数据集以及对这种环境的很少关注。在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。 为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。 数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？ 针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。 对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。 JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。 此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。 要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的
多任务学习：基于知识的归纳偏见来源1
本文表明，一次学习几个艰巨的任务可能比单独学习这些相同的任务更容易。实际上，训练信号提供的每个任务提供的信息都是针对其他任务的域特异性电感偏差。经常以相关任务学习。当不这样做时，创建其他任务是直接的。对于许多领域，通过收集额外的教学信号获得归纳偏见可能比从人类专业知识中获得的特定领域偏见的传统方法更实用。我们称这种方法称为多任务处理（MTL）。由于诱导学习者的大部分力量直接遵循其归纳偏见，因此多任务学习可能会产生更多的力量学习。提供了多任务连接主义学习的经验示例，其中通过同时培训一个网络来改进学习，同时培训一个网络。多任务决策树感应也概述了。