AI生成摘要 深度学习框架Burn发布v0.11.0，引入自动内核融合功能，提升访存密集型操作性能。成立Tracel AI公司，提供高效AI基础设施。COSMIC Edit是System76开发的开源Linux桌面环境的文本编辑器，支持模态编辑和Vim键绑定模式。Arroy是Meilisearch发布的近似最近邻搜索项目，基于LMDB进行内存使用优化。

AI生成摘要 本研究使用机器学习预测有机材料属性，证明了药物类小分子和化学反应数据库可用于预训练 BERT 模型，展示了其在机器学习模型训练中的优越性能，加强了跨不同化学领域的迁移学习在有机材料的虚拟筛选中的可行性。

AI生成摘要 通过傅里叶卷积训练的深度学习方法能够重建历史气候场景，包括缺失数据区域和厄尔尼诺和拉尼娜事件。效果优于统计克里金方法和其他机器学习方法。模型适用于各种气候场景，并可填补未曾在模型训练中出现的遮罩区域。

AI生成摘要 AI工具GNoME发现了220万种新晶体，其中38万种可用于未来技术。GNoME是一个新的深度学习工具，可以显著提高材料发现的速度和效率。它可以用于预测新材料的稳定性。这些新材料可能用于超导体、超级计算机和电动汽车等领域。GNoME使用图网络来进行材料探索，通过两条管道发现低能量材料。这项技术可能带来突破性的进展，如下一代电子产品、革命性的储能、先进光伏电池、量子计算材料、高温超导体、医疗应用材料、环境和可持续发展进步、航空航天和国防创新、智能材料和纳米技术、先进光学材料等。这将重塑技术格局并开启新的可能性。

AI生成摘要 本文提出了一种利用标准频率回归模型通过网络架构、超参数和时间序列验证性能数据来预测部分训练模型配置的最终性能的方法，并证明该方法在视觉分类和语言建模领域中是有效的。同时，我们提出了一种早期停止方法，可用于超参数优化和元模建模，加速了模型配置的优化过程，该方法在强化学习 - based 架构选择算法和基于贝叶斯思想的搜索方法中均可无缝集成。

AI生成摘要 该文章介绍了深度学习效率问题和五个核心领域，包括建模技术、基础设施和硬件，并提供实验指南和代码，以支持模型培训和部署的优化。这是第一个详尽的调查，涵盖了从建模技术到硬件支持的模型效率领域，帮助实践者改进并进行进一步的研究和实验。

AI生成摘要 本文介绍了深度学习框架和一元线性回归的基本概念。深度学习框架如PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch等，其中Tensorflow和PyTorch是主流框架。一元线性回归是使用一条直线来描述数据趋势的方法，通过损失函数衡量预测值与实际值的差距，并使用梯度下降法求解最优参数。最后，使用PyTorch实现了一元线性回归模型。

AI生成摘要 该研究提出了一种基于深度学习模型的帕金森病诊断方法，利用静息状态脑电图信号，通过提取复杂的隐藏非线性特征并展示其在未见数据上的泛化能力。该模型由卷积神经网络、双向门控循环单元和注意力机制构成，并在三个公开数据集上进行评估。结果表明该模型在训练和测试数据集上均能准确诊断帕金森病，即使输入信息的部分缺失也能表现良好。该研究结果对患者治疗和帕金森病早期检测持有重要意义，该提出的模型有望成为一种非侵入性且可靠的利用静息状态脑电图进行帕金森病早期检测的技术。

AI生成摘要 研究设计了COVID-Net模型，用于COVID-19的放射学筛查。通过COVIDx数据集，提高放射学筛查效率和加速疾病的诊断与治疗。

AI生成摘要 该研究使用深度学习技术提出了一种新方法来减少水下图像中的浮游生物干扰。通过生成对抗网络模型合成浮游生物样本，并与自然水下图像相结合创建配对数据集，然后使用U-Net模型进行图像翻译任务来去除浮游生物干扰。实验结果表明，该方法能够高精度地去除合成和自然的浮游生物，并且胜过其他方法。该方法在MSRB数据集上的测试也展示了其鲁棒性。