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World File Search System推断
行星因果推断：通过地球观测了解社会和经济
《行星因果推断》一书探讨了地球观测 (EO) 数据如何增强社会科学研究，加深我们对人类对环境、社会和经济影响的理解。虽然使用调查和国家统计数据的传统方法成本高昂且有限，但来自卫星的 EO 数据为以精细分辨率研究城市化、贫困、冲突和森林砍伐等现象提供了全球实时视角。本书介绍了以因果为导向的基于 EO 的机器学习 (ML)，其中分析图像中的空间数据以创建社会科学指标的代理并用于因果推断。这些行星因果推断方法可以为全球社会问题提供高分辨率洞察，为评估冲突、可持续发展和其他现象提供新方法。通过结合地理、历史和多尺度分析的见解，“行星因果推断”为研究人员提供了基础，以解决家庭、社区、区域和全球尺度的综合问题。本书的“成分”和“食谱”食谱式框架使社会科学家能够采用 EO-ML 方法，开发自己的研究方法，并解决全球范围内的紧迫问题。
hetegen：在资源约束设备上对大语言模型的异质平行推断
模型压缩（Dettmers等人，2022; Xiao等。，2022; Frantar等。，2022）压缩参数权重以减少参数存储器的位宽和低级操作，包括KV-CACHE管理（Kwon等人，2023年）和融合的注意内核（Dao等人，2022b）已提出通过系统选择来减少记忆使用量。但是，他们节省内存的能力仍然远非预期。零下载（Ren等人，2021; Aminabadi等。，2022b）提议将未使用的参数卸载到CPU内存和磁盘上，以大大降低内存成本，但它导致速度明显损失。flexgen（Sheng等人，2023）通过计算CPU中的注意力和计算重叠I/O中的注意力，改善了大批次推理的卸载吞吐量。但是，FlexGEN对CPU和I/O资源的利用仍然有限，并且不会有效地减少稀疏输入的延迟。
neujeans：私人神经网络推断，卷积和引导的联合优化
完全同构加密（FHE）是一种有前途的加密原始原始性，用于实现私人神经网络推理（PI）服务，通过允许客户端将推理任务完全卸载到云服务器，同时使客户端数据不符合服务器。这项工作提出了Neujeans，这是一种基于深层卷积神经网络（CNN）PI的解决方案。neujeans解决了CNN评估的巨大计算成本的关键问题。我们介绍了一种称为系数中插槽（CINS）编码的新型编码方法，该方法可以在一个HE乘法中进行多次插入而无需昂贵的插槽排列。我们进一步观察到编码是通过在常规插槽编码中的密文上进行离散傅立叶变换（DFT）的前几个步骤来获得的。此属性使我们能够保存CINS和插槽编码之间的转换，因为启动绑带密文始于DFT。利用这一点，我们为各种二维卷积（Conv2D）操作设计了优化的执行流，并将其应用于端到端CNN启动。neujeans与基于最新的FHE PI工作相比，高达5.68倍的Conv2D激活序列的性能加速了，并在仅几秒钟内就可以在Imagenet的规模上执行CNN的PI。
根据撞击对飞机结构造成的损伤推断撞击物的物理特性
本文提出了一种分析模型，该模型使用历史损伤尺寸数据来推断造成一定损伤的物理撞击物特性（尺寸和能量）。维护任务在操作中是由于撞击而发生的，但在大多数情况下，事件中造成的损伤来源仍然未知。因此，通过从损伤类型和严重程度相对于撞击物类型的分布中推断出造成某种损伤的原因，维护人员可以更好地了解给定撞击物源的预期结果。开发的模型在局部变形和整体板块挠度之间引入了一个新型过渡变形区域，可以快速准确地预测撞击事件。使用已知的铝结构特性和损伤尺寸，将损伤数据转换为撞击物数据。该模型应用于一个案例研究，使用了波音 777 机队的 120 个机身凹痕损伤尺寸（长度、宽度和深度）。结果表明，该模型可以推断出 94% 的考虑损伤的撞击器特性，撞击器能量和半径分别高达 240 J 和 110 mm。� 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
通过学习与车辆相关的测量数据来推断个性化驾驶员工作量
摘要 — 使车载系统（例如高级驾驶辅助系统和车载信息系统）适应个体驾驶员的工作量可以提高安全性和便利性。要实现这一点，必须推断驾驶员的工作量，以便适时以适当的方式为驾驶员提供自适应辅助。我们不是为所有驾驶员开发一个平均模型，而是通过易于获取的车辆相关测量数据（VRM），使用机器学习技术，开发一个考虑到个体驾驶员驾驶特征的个性化驾驶员工作量推断（PDWI）系统。所提出的 PDWI 系统包括两个阶段。在离线训练中，首先使用模糊 C 均值 (FCM) 聚类根据个体驾驶员的固有数据特征自动将其工作量分成不同的类别。然后，通过分类算法构建 VRM 和不同级别工作量之间的隐式映射。在线实施中，VRM 样本被分类到不同的簇中，从而可以成功推断驾驶员的工作负荷类型。最近从现实世界的自然驾驶实验中收集的数据集被用来验证所提出的 PDWI 系统。比较实验结果表明，所提出的集成 FCM 聚类和支持向量机分类器的框架在准确率、精确率、召回率、F 1 -sco 方面提供了良好的工作负荷识别性能
使用信号处理和机器学习高效直接地推断心率变异性
摘要 心率变异性 (HRV) 测量连续心跳之间时间的变化，是身心健康的主要指标。最近的研究表明，光电容积描记法 (PPG) 传感器可用于推断 HRV。然而，许多先前的研究具有较高的错误率，因为它们仅采用了信号处理或机器学习 (ML)，或者因为它们间接推断 HRV，或者因为缺乏大型训练数据集。许多先前的研究可能还需要大型 ML 模型。低准确度和大模型尺寸限制了它们在小型嵌入式设备和未来医疗保健领域的潜在应用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大型 PPG 信号和 HRV 基本事实数据集。利用该数据集，我们开发了结合信号处理和 ML 来直接推断 HRV 的 HRV 模型。评估结果表明，我们的方法的误差在 3.5% 到 25.7% 之间，并且优于仅使用信号处理和仅使用 ML 的方法。我们还探索了不同的 ML 模型，结果表明决策树和多层感知器的平均错误率分别为 13.0% 和 9.1%，模型最多为数百 KB，推理时间少于 1 毫秒。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能在未来实现基于 PPG 的 HRV 监测在医疗保健领域的应用。
使用多祖先长序列进行结构变异的推断...
长读测序技术的进步加速了大型结构变异 (SV) 的研究。我们通过对来自 1000 基因组计划的 888 个样本进行长读测序，创建了一个精选的、公开可用的多祖先 SV 归因面板。这个高质量的面板用于归因于大约 500,000 名英国生物库参与者的 SV。我们证明了在生物库规模上使用与呼吸、心脏代谢和肝脏疾病相关的 32 种疾病相关表型以及 1,463 个蛋白质水平进行全基因组 SV 关联研究的可行性。该分析确定了数千个全基因组显著的 SV 关联，包括数百个条件独立信号，从而实现了新的生物学见解。专注于肺功能的遗传关联研究
使用数据约束的复发神经网络模型推断大脑互动
4加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院 *通信：kanaka.rrajan@mssm.edu抽象行为来自许多解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动。现代的实验工具允许空前访问跨越许多相互作用区域的大型神经种群。然而，了解这样的大规模数据集需要两个可扩展的计算模型来提取区域通信的有意义的特征和原则性理论来解释这些特征。在这里，我们引入了基于电流的分解（CurbD），这是一种使用数据约束的复发性神经网络模型来推断大脑相互作用的方法，该模型直接重现实验性的神经数据。Curbd利用了此类模型推断出的功能相互作用，以揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明Curbd准确地隔离了具有已知动力学的模拟网络中的区域间电流。然后，我们将路缘应用于跑步过程中从小鼠获得的多区域神经记录，在帕夫洛维亚调节过程中的猕猴以及记忆回收期间的人类，以证明Curbd在各种神经数据集中脱离了Curbd对脑部互动的广泛适用性。在发育过程中引入，即使是小生物的神经系统也会组织成非常复杂的结构。大脑具有结构模块性（例如，脑区域，层状组织，细胞类型），具有系统发育跨模块的专业化。大脑区域具有惊人的专业化和独特的功能特征。但是，单个大脑区域也经常与整个大脑中的许多其他区域相互作用2。这些宏观电路通过直接投影，多节日回路和更广泛的间接效应（例如NeuroModulator版本3）反复连接。因此，在理论上，大脑甚至在简单的行为中都处于活跃状态，从理论上讲，只有一个较小的区域4-6介导的大脑。得出对行为神经基础的理解需要考虑大脑活动的分布性质。，尽管现代实验技术提供了大规模的多区域数据集，但研究人员仍缺乏一种全面的，统一的方法来推断全脑部相互作用和信息流。在这里，我们引入了基于电流的分解（CURBD），这是一个计算框架，利用多区域神经记录的复发性神经网络（RNN）模型来推断
用于预测编码和主动推断的大脑体系结构的演变
摘要本文考虑了用于预测处理的大脑体系结构的演变。我们认为，预测感知和作用的大脑机制并不是像我们这样的先进生物的晚期进化加成。相反，它们逐渐源自更简单的预测循环（例如自主和运动反射），这些循环是我们早期进化祖先的遗产，并且是解决其适应性调节基本问题的关键。，我们以生成模型的形式表征了更简单的复合大脑，这些模型包括增加层次宽度和深度的预测循环。这些可能从简单的稳态基序开始，并在进化过程中以四种主要方式进行详细说明：这些包括将预测性控制的多模式扩展到同类循环中；它复制以形成多个感官循环，以扩大动物的行为曲目；以及具有层次深度的生成模型的逐渐捐赠（处理以不同的空间尺度展开的世界各个方面）和时间深度（以未来面向的方式选择计划）。反过来，这些阐述为越来越复杂的动物所面临的生物调节问题提供了解决方案。我们的建议将神经科学理论（预测性处理）与不同动物物种中脑体系结构的进化和比较数据保持一致。关键字：预测处理；主动推断；大脑进化；脑建筑；模型选择；自然选择。
气候变化对死亡率的影响：基于法国时间序列数据的温度效应推断
大多数当代死亡率模型都依赖于推断趋势或过去的事件。但是，气候变化将受到人口动态的影响，尤其是温度对死亡率的影响。 在本文中，我们引入了一种新型方法，以使用多人口死亡率模型对预计死亡率进行影响。 这种方法将随机死亡率模型与气候流行病学模型结合在一起，预测由于每日温度波动而导致的死亡率变化，无论是过度还是不足。 这种方法的重要性在于它通过利用气候模型的温度预测来破坏死亡率预测的能力，并评估这种未指定的危险因素对常规死亡率模型的影响。 我们使用性别分层的法国数据说明了这种提出的死亡率模型，重点是过去的温度和死亡率。 利用各种IPCC场景中的气候模型预测，我们研究了与温度有关的预期寿命的收益和损失以及极端热浪引起的额外死亡率，并通过在预测间隔中评估这一新的风险因素来量化它们。 此外，我们分析了法国大都会的地理差异。但是，气候变化将受到人口动态的影响，尤其是温度对死亡率的影响。在本文中，我们引入了一种新型方法，以使用多人口死亡率模型对预计死亡率进行影响。这种方法将随机死亡率模型与气候流行病学模型结合在一起，预测由于每日温度波动而导致的死亡率变化，无论是过度还是不足。这种方法的重要性在于它通过利用气候模型的温度预测来破坏死亡率预测的能力，并评估这种未指定的危险因素对常规死亡率模型的影响。我们使用性别分层的法国数据说明了这种提出的死亡率模型，重点是过去的温度和死亡率。利用各种IPCC场景中的气候模型预测，我们研究了与温度有关的预期寿命的收益和损失以及极端热浪引起的额外死亡率，并通过在预测间隔中评估这一新的风险因素来量化它们。此外，我们分析了法国大都会的地理差异。