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AddergebroedAbsinthe——精致酒瓶设计圈子AddergebroedAbsintheCGI——精致酒瓶，看到酒瓶就知道喝不起在野外改进基准线我们分享了我们在最近发布的WILDS基准方面的经验，该基准收集了10个数据集，专门用于开发对领域变化具有鲁棒性的模型和训练策略。一些实验产生了一些关键的观察结果，我们认为这些观察结果对任何关于WILDS的未来工作都具有普遍意义。我们的研究集中在两个数据集上：iWildCam和FMoW。我们表明：（1）对每个评估指标进行单独的交叉验证对这两个数据集都是至关重要的；（2）验证和测试性能之间的弱相关性可能会使iWildCam的模型开发变得困难；（3）超参数训练中的微小变化会以相对较大的幅度改善基线（主要在FMoW上）；（4）某些领域和某些目标标签之间存在着强烈的相关性（主要在iWildCam）。据我们所知，尽管这些数据集的重要性显而易见，但之前没有任何关于这些观察的工作报告。我们的代码是公开的。《ImprovingBaselinesintheWild》论文地址:网页链接在有限的标记数据和不可见的类检测下，在不断发展的图中进行终身学习现实世界中的大规模图数据往往是动态的，而不是静态的。随着时间的推移，数据在不断变化，出现了新的节点、边，甚至是类，如引文网络和研发合作网络。图形神经网络（GNNs）已经成为图结构数据上众多任务的标准方法。在这项工作中，我们采用了一个两步程序来探索GNNs如何逐步适应新的未见过的图数据。首先，我们分析了标准基准数据集上的归纳学习和归纳学习之间的差距。在归纳预训练后，我们将未标记的数据添加到图中，并表明模型是稳定的。然后，我们探讨了不断添加越来越多的标记数据的情况，同时考虑到并非所有过去的实例都有类别标记的情况。此外，我们在图的演化过程中引入了新的类，并探索了自动检测以前未见过的类的实例的方法。为了以一种原则性的方式处理不断发展的图，我们提出了图数据的终身学习框架以及一个评估协议。我们观察到，当显性知识，即过去任务的数据有限时，模型参数中的隐性知识变得更加重要。我们发现，在开放世界的节点分类中，来自过去少数任务的数据就足以达到记忆所有过去任务的数据所达到的性能。在具有挑战性的未见类检测任务中，我们发现使用加权的交叉熵损失对稳定性很重要。《LifelongLearninginEvolvingGraphswithLimitedLabeledDataandUnseenClassDetection》论文地址:网页链接人工智能发酵研究新成果10月31日，江南大学毛健、刘双平课题组联合泸州老窖张宿义等在国际食品TOP期刊CriticalReviewsinFoodScienceandNutrition发表题为“基于人工智能的传统发酵酒精饮料开发方法：回顾与展望”的综述性论文。本综述描述了大数据时代传统发酵酒精饮料（TFAB）的发展趋势和挑战，总结了基于AI的方法在TFABs中的应用。最后，该文对人工智能方法在TFAB供应链中的应用新前沿的潜在研究方向提出了展望。#酒业新鲜事#华中科技大学【综述】仿生润湿阵列微芯片开发和生物医学应用近日，华中科技大学生命科学与技术学院李一伟教授、刘笔锋教授、哈佛大学／麻省理工张兴才研究员应邀在国际著名期刊MaterialsToday发表了题为“Wettability-patternedmicrochipforemergingbiomedicalmaterialsandtechnologies”的综述性文章。华中科技大学生命学院李一伟教授为该论文的第一作者和共同通讯作者，生命学院刘笔锋教授和哈佛／MIT张兴才研究员为共同通讯作者，生命学院为该论文第一作者单位。该研究得到国家自然科学基金（32171248,12102142,22074047,21775049,31700746），中央高校基本科研业务专项资金（2021GCRC056）的资助。生物芯片的每一次跨越式发展都将带来生命科学、生物信息学和生物医学的革命性改变。在后疫情时代，高通量筛选、个体化医疗和生物大数据等领域迎来了巨大的机遇和挑战。1980年代，微阵列芯片的开发实现了空间上的核酸、蛋白、细胞高通量的平行鉴定，带来了遗传学、基因组学、蛋白组学、生物医学检测等领域的巨大发展。1990年以来，基于微机电系统和软光刻技术的微流控芯片系统实现了细胞、分子尺度的时序高通量控制和分析，给复杂分子诊断、单细胞测序、高通量药物筛选等领域带来重大突破、并实现了部分产业转化。生命学院李一伟教授、刘笔锋教授自2016年，基于生物启发的亲疏水图案化界面，研发仿生阵列微芯片，该芯片系统结合了微阵列芯片和微流控芯片的优势，将复杂的时序高通量操作阵列化，在空间和时间上实现并行且异质的生物操作和生物分析，为生物医学检测、微组织／类器官的构建、高通量药物筛选与开发提供了新的机遇。近5年间，李一伟教授和刘笔锋教授团队将该仿生润湿性阵列微芯片，用于高通量构建异质微组织、培养类器官（AdvancedMaterials,2016;LabChip2021; ）,生物电子医疗柔性设备及软体机器人（AdvancedFunctionalMaterials,2017;NatureCommunications2019;NanoEnergy,2021;SensorsandActuatorsB:Chemical,2021）和环境微生物研究（EnvironmentalMicrobiology,2021;EnvironmentalScience:Nano,2020;SoilBiologyandBiochemistry,2017）。生命学院李一伟教授2020年底从麻省理工学院回国加入到本院任教，团队关注类器官／干细胞中的生物物理／力学问题，并研发服务于该研究的高通量的单细胞力学、组学分析技术。近2年来陆续揭示细胞内分子拥挤介导的力学调控干细胞／类器官命运转变（脂肪干细胞重编程、肌肉组织分化、小肠类器官重编程），力学调控信号通路（Wnt/β-cateninsignaling），力学调控信号体相分离（LRP6-AXINsignalosome）和力学调控基因统计学表达造成的肿瘤异质性（CellStemCell,2021;PNAS,2021;Matter,2021;ScienceAdvances,2020;PNAS,2019）。来源：华中科技大学论文链接网页链接不管是float类型还是double类型的浮点数，在计算机存储时，都是不准确的。这是因为计算机不可能提供无限的空间让程序去存储这些二进制小数。而跟采用C、JAVA、PHP、JS、GO、LUA等哪一种编程数据无法。比如在JS中，运行8.54/2.5/0.4，得到的结果是8.539999999999997。运行parseFloat(6.99*0.1)，得到的结果是0.6990000000000001。因此，在对浮点数类型的数据a和b进行相等比较时，我们不能通过"="号来比较。而应该对两个数据的差值的绝对值小于一个比较小的数据来判断是否相等。比如：if(abs(a-b)<1e-6)。虽然这是每一个程序员都应该知道的常识，但是即使是我们公司的经验丰富的程序员在设计控制器的网页时，也因为疏忽了浮点数的这一特性，而走了一些弯路。代码如下：varft=st_fa[ind].name;varsetv=st_fa[ind].setval/Math.pow(10,st_fa[ind].digs);varinp=prompt("设置"+ft+"的开度,单位为:"+st_fa[ind].sunit,setv);if(inp==null){return;}try{varva=st_fa[ind].setvar;varvv=parseFloat(inp);vv=vv*Math.pow(10,st_fa[ind].digs);if((vv>=st_fa[ind].minval)&&(vv<=st_fa[ind].maxval)){this.savevar(va,vv);}else{alert("数值错误");}}catch(e){alert("数值错误");}由于在通过ajax技术向控制器写入数据时，没有对传入的浮点型数据vv强制转成整型。控制器收到之后，仍然按整型进行解析，使得存入的数据远超过最大值。之后，进行了一次改动，如附图，通过parseInt函数将浮点型的数据强制转成整型。另一个问题冒了出来，明明输入了69.99，存入控制器才读出来确成了69.98。所有输入为xx.99的数据，存入再读出都成了xx.98。->用户在弹出框中输入69.99之后，程序通过vv=parseFloat(inp)将vv赋值为69.989999999999。->在将浮点数存成二进制数时造成了精度的变化。->根据两位小数点转成整型时，即vv=vv*Math.pow(10,st_fa[ind].digs);->得到了：6998.999999999999。->通过parseInt函数转成整数，得到了6998。问题在于，因为浮点数存储的不准确性，我们不应该通过parseInt取值，而应该用四舍五入函数Math.round来取整，使得精度损失最小。所以，我们最终改成了附图3的代码。少量的参数有效微调比上下文学习更好更省钱Few-shotin-contextlearning(ICL)通过提供少量训练示例作为输入的一部分，使预训练的语言模型能够在没有任何基于梯度的训练的情况下执行以前未见过的任务。ICL会产生大量的计算、内存和存储成本，因为它涉及在每次进行预测时处理所有训练示例。参数有效的微调（例如适配器模块、快速调优、稀疏更新方法等）提供了一种替代范式，其中训练一小组参数以使模型能够执行新任务。在本文中，我们严格比较了少样本ICL和参数有效的微调，并证明后者提供了更好的精度以及显着降低的计算成本。在此过程中，我们引入了一种称为(IA)$^3$的新的参数高效微调方法，它通过学习向量来缩放激活，在仅引入相对少量的新参数的同时获得更强的性能。我们还提出了一个基于T0模型的简单配方，称为T-Few，无需特定任务的调整或修改即可应用于新任务。我们通过将T-Fewon应用到RAFT基准测试中验证了完全看不见的任务的有效性，首次实现了超人的表现，并且绝对优于最先进的6%。我们实验中使用的所有代码都是公开的。《Few-ShotParameter-EfficientFine-TuningisBetterandCheaperthanIn-ContextLearning》论文地址:网页链接LoCI：集成硅光子神经网络中光损耗和串扰噪声的影响分析与电子加速器相比，集成硅光子神经网络（SP-NNs）有望为新兴的人工智能应用提供更高的速度和能源效率。然而，SP-NNs中一个迄今为止被忽视的问题是，底层的硅光子器件受到内在光损耗和串扰噪声的影响，其影响随着网络规模的扩大而不断累积。利用精确的器件级模型，本文提出了第一个全面和系统的SP-NNs光损耗和串扰建模框架。对于一个具有两个隐藏层和1380个可调整参数的SP-NN案例研究，我们表明由于光损耗和串扰噪声，推断精度灾难性地下降了84%。《LoCI:AnAnalysisoftheImpactofOpticalLossandCrosstalkNoiseinIntegratedSilicon-PhotonicNeuralNetworks》论文地址:网页链接生物和人工大脑中的贝叶斯时间感对生物大脑的基本机制和突发属性的探究在理论假设和实验发现方面有很长的历史。今天，科学界倾向于趋向于对大脑认知基础的单一解释--它是一个贝叶斯推理机。这一当代观点自然成为围绕计算和认知神经科学的近期发展的强大驱动力。特别令人感兴趣的是大脑处理时间流逝的能力--我们经验的基本维度之一。我们如何利用贝叶斯大脑假说来解释人类时间感知的经验数据？我们能用贝叶斯模型复制人类的估计偏差吗？基于代理的机器学习模型能为这一主题的研究提供什么见解？在本章中，我们回顾了时间感知领域的一些最新进展，并讨论了贝叶斯处理在时间模型构建中的作用。《Bayesiansenseoftimeinbiologicalandartificialbrains》论文地址:网页链接虹膜生物识别技术中的演示攻击检测及最新进展介绍在过去的几十年里，虹膜识别技术引起了人们越来越大的兴趣，我们见证了它从研究实验室向现实世界的应用迁移。这种技术的部署提出了与这些系统有关的主要漏洞和安全威胁的问题。在这些威胁中，表现形式的攻击是最相关的，也是最值得研究的。呈现攻击可以被定义为直接向生物识别系统的采集设备呈现人类特征或人工制品，试图干扰其正常运行。就虹膜而言，这些攻击包括使用真实的虹膜，以及具有不同复杂程度的人工制品，如照片或视频。本章介绍了虹膜呈现攻击检测（PAD）方法，这些方法是为了减少呈现攻击所带来的风险而开发的。首先，我们总结了最流行的攻击类型，包括要解决的主要挑战。其次，我们介绍了演示攻击检测方法的分类，作为对这个非常活跃的研究领域的简要介绍。最后，我们根据实际应用中最重要的场景，讨论将这些方法整合到虹膜识别系统中。《IntroductiontoPresentationAttackDetectioninIrisBiometricsandRecentAdvances》论文地址:网页链接【澳洲技术人才抢手，年薪高达百万元，仍难招人！】据《DailyMail》报道，疫情后，数字化和居家办公的普及，改变了澳洲就业市场对人才的需求。在技术类领域，不仅人才抢手，年薪也十分可观。在线服务商LinkedIn最新发布的报告显示，截至2021年7月，澳洲企业对技术及人力资源人才的需求呈上升趋势。其中，人力资源（HR）岗位名列前茅，首席人力资源官的年薪高达24万澳元（约合116万元）。排名第二位的是专门从事人工智能信息技术工作的机器学习工程师，根据工作经验，其年薪在5万澳元至22.9万澳元之间（约合24万元至110万元之间）。其他炙手可热的岗位包括电力系统工程师和数据工程师等，年薪可达17.6万澳元（约合85万元）。LinkedIn职业专家CaylaDengate表示，“我们看到人力资源和技术职位出现巨大变化，特别是工程类职位在过去五年增长最快。”据澳洲统计局（ABS）上周公布的数据显示，去年11月份，澳洲的职位空缺达到创纪录的近40万个。后疫情时代，正是澳洲对技术型人才需求最旺盛的时候，未来增加移民人数引进技术人才，澳洲的经济、科技还将有更长足的发展。深度影像。一种用于物联网环境中在线恶意软件检测的珍贵的基于图像的深度学习方法物联网设备中的恶意软件数量和攻击数量每天都在增加，这促使安全专家不断加强他们的恶意软件分析工具。网络安全领域的研究人员已经广泛地探讨了复杂的分析方法的使用和恶意软件检测的效率。随着新的恶意软件种类和攻击路径的引入，安全专家在开发高效的恶意软件检测和分析解决方案方面面临着相当大的挑战。本文考虑了恶意软件分析的不同观点，计算了每个样本特征的风险等级，并在此基础上计算了该样本的风险等级。通过这种方式，引入了一个标准，与准确度和FPR标准一起用于物联网环境下的恶意软件分析。本文提出了三种基于可视化技术的恶意软件检测方法，即聚类法、概率法和深度学习法。然后，除了通常的机器学习标准（即准确率和FPR）外，还使用了一个基于样本风险的拟议标准进行比较，结果显示，深度学习方法在检测恶意软件方面表现更好《DeepImage:ApreciousimagebaseddeeplearningmethodforonlinemalwaredetectioninIoTEnvironment》论文地址:网页链接