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World File Search System相关任务
利用合成数据生成进行军事决策支持增强
合成数据生成已成为解决与数据稀缺，隐私问题和人工智能应用中资源优化相关的挑战的重要方法。本文研究了合成数据生成方法的最新进展，重点是生成学习，转移学习和建模技术。生成学习使用机器学习模型来复制现实世界中发现的统计模式。同时，转移学习允许跨相关任务进行知识转移，从而减少了数据稀缺的影响。建模技术（例如基于统计和机器学习方法）创建的合成数据与真实的数据分布相似。本文研究了各种方法和案例研究及其在不同的应用领域中的重要性，并着重于军队。此外，基准测试分析证明了生成对抗网络和变异自动编码器在合成数据生成任务中的有效性。考虑其优势/缺点和应用领域，对转移学习策略进行了评估。对建模技术进行评估以生成合成场景。本文通过讨论合成数据生成以增强军事领域的决策支持的重要性来结束。
FY25 太空部队军事人员。......
海外行动成本。本论证材料包括 2023 财年海外行动成本 (OOC) 实际金额、2024 财年估计金额和 2025 财年预算请求。OOC 资金包含在基本预算中。OOC 要求支持以下任务： 持久哨兵行动 (OES) - 使用超视距能力而不是国内军事存在来拒绝恐怖分子在阿富汗的避风港。 坚定决心行动 (OIR) - 支持紧急的作战准备和要求，以加速打击伊拉克和叙利亚伊斯兰国 (ISIS) 的行动。 欧洲威慑倡议 (EDI) - 支持对北约联盟的保证并加强合作伙伴的安全和能力。 持久战区要求和相关任务 - 包括安全合作、反恐和其他相关活动，以保护美国利益并允许灵活地实现美国的国家安全目标。在本论证材料中，2024 财年包括 19,177 美元的 OOC 估算。2025 财年包括 26,388 美元的 OOC 预算估算。
Jurafsky，马丁。语音和语言...
史丹利·库布里克（Stanley Kubrick）的电影《 2001年》中的推杆：太空漫游是20世纪电影中最知名的角色之一。hal是一种人工，能够像说话和理解英语一样具有良好的语言处理行为，在情节中的关键时刻，甚至阅读嘴唇。现在很明显，Hal的创作者Arthur C. Clarke在预测何时可用的人工药物（例如HAL）上有点乐观。但是他离他有多远？至少创建HAL的语言相关部分需要什么？我们将诸如HAL之类的程序称为与Humans通过自然语言对话代理或对话系统进行交谈。在本文中，我们对话代理对话系统研究了组成现代对话代理的各种组成部分，包括语言输入（自动语音识别和自然语言理解）和语言输出（自然语言和语音综合）。让我们转到另一个有用的语言相关任务，这是为非英语读者提供的，而不是讲英语的读者。或翻译英语的人，以其他语言（如中文）编写的数亿网页。机器翻译的目的是自动加工翻译
征求意向书
1. 任务范围：雇主已收到来自国际农业发展基金拨款的预算，并打算根据第三部分职权范围中规定的具体任务选择顾问。 2. 顾问的资格：潜在顾问应在其意向书中表明其符合所需的资格和经验，并完全有能力执行任务。咨询公司还将提交任务所需的首席专家的简历。 3. 利益冲突：顾问应将采购机构的利益放在首位，不考虑未来工作，并严格避免与其他任务或其自身公司利益发生冲突。为此，应适用采购规则和利益冲突条例的规定。 4. 不公平优势：如果顾问可能从提供与相关任务相关的咨询服务中获得不公平的竞争优势，采购机构应向所有顾问提供本 REoI 以及可能使该顾问相对于竞争顾问获得不公平竞争优势的所有信息。 5. 准备意向书：意向书应以英文打字或用不褪色墨水书写，并由顾问签字。顾问需要填写以下表格，包括证明公司资质和经验的证明文件：第一部分 - 顾问须知
推进DNA语言模型：GE
基于其他领域的成功，基因组学的语言模型（LMS）迅速发展。这一发展的关键是建立适当的基准和系统评估方法。到目前为止提出的基准标记集中在依赖短范围序列上下文的任务上，而缺乏对基因组学不可或缺的远程任务的模型的评估，例如基因表达和遗传变异预测。在这项工作中，我们提出了一个填补这一需求并介绍基因组学长期基准测试的基准测试，这是一种评估工具，旨在涵盖需要长期序列依赖性的任务，这对于DNA语言模型的基因组应用至关重要。除了将相关任务明确定义和组织相关的任务外，我们还提供了对拟议基准进行评估的几种突出和最近的DNA LMS的初步结果。最后，我们通过探索评估的DNA LMS之一核苷酸变压器的上下文长度扩展方法的效果来探测基准中的任务。通过提出这种基准测试，我们希望刺激DNA LM的持续发展，并为未来的发展提供富有成果的测试场，旨在捕获基因组学中的远程序列建模。
使用基于脑电图的神经反馈对创伤性脑损伤病例进行认知康复与传统方法的比较
严重创伤性脑损伤会留下认知障碍，严重影响生活质量。基于脑电图的神经反馈是一种成功用于创伤性脑损伤和中风以恢复认知和运动后遗症的技术。目前还没有对基于脑电图的神经反馈与传统神经心理康复的效果进行个体化比较的研究。我们介绍了一个创伤性脑损伤受试者的案例研究，该受试者接受了八次神经心理康复方案，针对注意力、执行功能和工作记忆，并与个性化的基于脑电图的神经反馈方案进行了比较，该方案的重点是与健康受试者不同的电极和波段（F3、F1、Fz、FC3、FC1 和 FCz），目标是在相同次数内抑制 theta 频带（3 Hz-7 Hz）。进行了定量脑电图和神经心理测试。基于脑电图的神经反馈在分散和持续注意力以及与视觉空间技能和运动相关任务的处理速度相关的几个方面具有明显优势。相关的定量脑电图变化证实了这些结果。基于脑电图的神经反馈可能是一种极好的补充技术，可以考虑用于增强传统的神经心理康复。
解释药物重新利用的图形神经网络预测
抽象图神经网络（GNNS）是用于图形相关任务的强大工具，在进步的图形结构化数据中表现出色，同时保持置换不变性。然而，他们的挑战在于新节点表示的晦涩，阻碍了解释性。本文通过解释GNN预测来介绍一个框架，该框架解决了这一限制。所提出的方法采用任何GNN预测，为此，它将简洁的子图作为解释。利用显着性图，这是一种基于归因梯度的技术，我们通过通过反向传播将重要性得分分配给具有知识图的实体来增强可解释性。在药物重新利用知识图上进行了评估，图表网络的命中率为@5分为0.451，命中@10分数为0.672。图显示了明显的结果，最高召回率为0.992。我们的框架强调了GNN功效和可解释性，这在诸如药物重新利用之类的复杂情况下至关重要。通过阿尔茨海默氏病案例研究进行了说明，我们的方法为GNN预测提供了有意义且可理解的解释。这项工作有助于提高GNN在现实世界应用中的透明度和实用性。
超级核武器的多任务学习
多任务学习体系结构通过在网络之间共享参数来利用共享知识并提高实现的能力来同时建模多个相关任务。设计多任务体系结构是由于参数效率和在所有网络层上灵活建模任务差异的能力之间的权衡而具有挑战性的。我们提出了多任务Hyper Nnetworks，这是一种新颖的多任务学习体系结构，绕过这种权衡，从而生成柔性任务网络，每个任务的参数数量最少。我们的方法使用超网络来从小任务特定的嵌入中为每个任务生成不同的网络权重，并在任务之间启用抽象知识转移。我们的方法从现有的多任务学习架构中脱颖而出，通过提供附加功能来利用任务级元数据来明确学习任务关系和任务功能。我们从经验上表明，多任务超级核武器的表现优于小型禁忌数据问题的许多最先进的多任务学习架构，并且比现有方法更有效地利用元数据。
埃克塞特学院牛津夏季计划线性代数，优化和深度学习课程描述：本课程将
埃克塞特学院牛津夏季计划线性代数，优化和深度学习课程描述：本课程将通过三个相关任务探索现代数值算法：大规模线性代数，对数据科学的优化和深度学习。前六个讲座将讨论如何使用线性代数课程中未涵盖的技术近似求解大规模的线性代数任务。示例包括如何改善估计的解决方案，以及为何要为特征值解决比您可能相信的要容易得多。第二六个讲座将讨论优化算法，重点是大型数据科学任务。数值优化是最有用的技能之一，因为从科学到业务的许多任务都可以作为优化问题。六个研讨会将集中在深度学习上，这是推动机器学习和人工智能的最新进展的关键算法进步。深度学习用线性代数进行数学描述，学习是通过数值优化进行的，例如我们将要探索的学习。数字线性代数和优化的讲座将以知识良好的数值算法为基础，我们可以详细研究，而深度学习研讨会将使我们有机会探索促进AI革命的兴奋。教学大纲概述：讲座
通过重复使用深神经网络特征的转移学习来进行神经影像学
摘要。将机器学习应用于神经图像的一个主要问题是MRI扫描仪的技术变异性和跨研究的受试者人群的差异。转移学习（TL）试图减轻这一问题。tl是指从相关任务中获取知识的一种方法，以改善感兴趣的任务中的概括。在这项工作中，我们在英国生物库MRI数据上进行了有关年龄和性别预测的深度神经网络，并研究了该网络对三个小型MRI数据集的预测。我们发现，神经网络可以在必要但充分的条件下从看不见的数据集中提取有意义的特征，以预测该网络以预测感兴趣的标签（例如如果年龄预测是感兴趣的任务，则对年龄预测进行了预先培训）。基于此，我们提出了一条转移学习管道，该管道依赖于在同一任务中重复使用深度神经网络功能。我们发现我们的方法的表现优于经典回归方法和从头开始训练网络。特别是我们改善了年龄和性别预测的最新结果。因此，我们的转移学习方法可以提供简单有效的管道，以在小型MRI数据集上实现高性能。