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FFCL：具有皮质环路的前向-前向网络，无需反向传播即可在边缘进行训练和推理
前向-前向学习 (FFL) 算法是最近提出的一种无需占用大量内存的反向传播即可训练神经网络的解决方案。在训练期间，标签会伴随输入数据，将其分类为正输入或负输入。每一层都会独立学习对这些输入的响应。在本研究中，我们通过以下贡献增强了 FFL：1) 我们通过在层之间分离标签和特征转发来优化标签处理，从而提高学习性能。2) 通过修改标签集成，我们增强了推理过程，降低了计算复杂性并提高了性能。3) 我们引入了类似于大脑皮层环路的反馈回路，信息在其中循环并返回到早期的神经元，使各层能够将来自前几层的复杂特征与低级特征相结合，从而提高学习效率。
CDTFA-324-Gen-Web;隐私通知 - 无需采取任何措施
您的帐户记录被保护您隐私的州法律所涵盖。《信息惯例法》（《民法》第1798.17条）要求加利福尼亚税务和费用管理部（CDTFA）每年通知您的隐私权。我们管理该州的许多税收和费用法律。当您申请许可证，证书，许可证或续签，救济请求，付款计划，妥协，和解或其他申请时，我们要求法律要求或用于我们的注册记录。我们将使用这些信息来确定您是要支付正确的税金和费用，还是收取您欠的任何金额。您必须提供所请求的所有信息，包括您的社会保险号（用于识别目的[请参阅第42条美国代码405（c）（2）（c）（i））。加利福尼亚收入和税收代码部分以及其他适用的代码部分授权我们维护您的程序的信息以进行我们的计划的管理。
选择双周 SM 抵押贷款付款计划，无需再邮寄支票。
● 全年每两周（双周）支付一次半额。这通常会导致一年内支付 26 次半额（而不是 24 次半额或 12 次全额），因此您每年支付的金额相当于每月额外支付一次。** 额外支付将在下一个月到期日计入您的本金余额。 ● 双周付款在计入您的每月到期付款之前的一个月收取。为了避免在您过渡到双周抵押贷款付款计划的付款结构时您的付款历史记录出现空白，在您注册的第一个月，您将支付您的常规月付款和双周半额付款。 ● 如果注册时无法进行这笔额外付款，Truist 提供了一个可以让您实现类似目标的计划：Truist 定期付款计划为您提供自动每月提款，并可选择将额外本金添加到您的付款中，使您能够提前还清抵押贷款或更快地积累资产，而无需预付款要求。有关 Truist 定期付款计划的更多信息，请访问 truist.com 或致电 800.634.7928（周一至周五上午 8 点至晚上 8 点以及周六上午 9 点至下午 3 点（美国东部时间））
无需天然气即可满足不断增长的电力需求
经过 15 年的停滞，工厂、数据中心和电动汽车带来的新电力需求正在推动公用事业行业再次增长。为了满足不断增长的电力需求并应对清理经济的挑战，公用事业有多种选择。在几个需求增长的“热点”地区，越来越多的公用事业公司将天然气厂作为应对意外增长的默认解决方案。但新的天然气厂伴随着相当大的风险——对弹性、燃料市场稳定性、人类健康、未来碳监管、公用事业净零目标和国家政策目标。在本文中，我们回顾了可行的近期解决方案，以应对需求增长挑战，而无需对化石燃料基础设施进行风险投资。我们讨论了公用事业在实施现代解决方案以满足不断增长的需求方面的作用和监管反应，并最后列出了监管机构在调查近期扩大天然气产能的替代方案时应提出的问题。
无需训练的量子架构搜索
变分量子算法（VQA）因其错误恢复能力强和对量子资源需求高度灵活而具有优势，广泛应用于嘈杂的中尺度量子时代。由于 VQA 的性能高度依赖于参数化量子电路的结构，因此值得提出量子架构搜索（QAS）算法来自动搜索高性能电路。然而，现有的 QAS 方法非常耗时，需要电路训练来评估电路性能。本研究首创了免训练 QAS，利用两个免训练代理对量子电路进行排序，代替传统 QAS 中昂贵的电路训练。考虑到基于路径和基于表达力的代理的精度和计算开销，我们设计了一个两阶段渐进式免训练 QAS（TF-QAS）。首先，使用有向无环图 (DAG) 表示电路，并设计基于 DAG 中路径数量的零成本代理来过滤掉大量没有前途的电路。随后，使用基于表达能力的代理来精细地反映电路性能，从剩余的候选电路中识别出高性能电路。这些代理无需电路训练即可评估电路性能，与当前基于训练的 QAS 方法相比，计算成本显著降低。在三个 VQE 任务上的模拟表明，与最先进的 QAS 相比，TF-QAS 实现了采样效率的大幅提高，提高了 5 到 57 倍，同时速度也提高了 6 到 17 倍。
通过选择性突触抑制实现快速机器去学习，无需再训练
机器反学习，即机器学习模型的遗忘能力，在遵守数据隐私法规以及删除有害、被操纵或过时信息方面变得越来越重要。关键挑战在于忘记特定信息，同时保护模型在剩余数据上的性能。虽然当前最先进的方法表现良好，但它们通常需要对保留的数据进行一定程度的再训练，以保护或恢复模型性能。这增加了计算开销，并要求训练数据保持可用和可访问，而这可能是不可行的。相比之下，其他方法采用无再训练范式，但这些方法的计算成本过高，且性能不如基于再训练的方法。我们提出了选择性突触抑制 (SSD)，这是一种新颖的两步、事后、无再训练的机器反学习方法，它速度快、性能好，并且不需要长期存储训练数据。首先，SSD 使用训练和遗忘数据的 Fisher 信息矩阵来选择对遗忘集不成比例的重要参数。其次，SSD 通过抑制这些参数来诱导遗忘，抑制程度与它们相对于更广泛的训练数据对遗忘集的相对重要性成正比。我们在一系列使用 ResNet18 和 Vision Transformer 的实验中将我们的方法与几种现有的反学习方法进行了比较。结果表明，SSD 的性能与基于再训练的事后方法相媲美，证明了无再训练事后反学习方法的可行性。
人类原型多能干细胞通过内源性BMP5/7诱导分化为滋养细胞干细胞，而无需通过幼稚的状态过渡
原代人滋养细胞（TSC）和来自人类多能干细胞（HPSC）的TSC可以在体外对胎盘过程进行模拟。然而，HPSC与TSC的分化涉及的多能状态和因素对TSC的分化知之甚少。In this study, we demonstrate that the primed pluripotent state can generate TSCs by activating pathways such as Epidermal Growth Factor (EGF) and Wingless-related integration site (WNT), and by suppressing tumor growth factor beta (TGFβ), histone deacetylases (HDAC), and Rho-associated protein kinase (ROCK) signaling pathways, all without the addition of exogenous骨形态发生蛋白4（BMP4） - 我们称为TS条件的条件。我们使用时间单细胞RNA测序表征了此过程，以将TS条件与单独使用BMP4激活或与Wnt抑制结合使用的分化方案进行比较。TS条件始终产生一种稳定的增殖细胞类型，该类型紧密模仿了头三年的胎盘细胞增多质细胞，以内源性逆转录病毒基因的激活和缺乏羊膜表达为标志。这是在多个细胞系中观察到的，包括各种引发诱导的多能干细胞（IPSC）和胚胎干细胞（ESC）系。启动衍生的TSC可以在30多个通道中增殖，并进一步指定为多核合胞素粒细胞和跨性滋养细胞细胞。我们的研究表明，在TS条件下，引发HPSC与TSC的分化触发了TMSB4X，BMP5/7，GATA3和TFAP2A的诱导，而无需通过幼稚的
开发和验证风险评分，预测成人心脏移植候选者而无需移植的死亡
结果总共列出了16个905个成人心脏移植候选者（平均[SD]年龄，53 [13]年；男性73％；白色58％）； 796例患者（4.7％）没有移植。最终的US-CRS包含时间变化的短期MC（心室辅助 - 肢体膜氧合或临时手术VAD），胆红素的对数，估计肾小球过滤率，B型Natriuretic Peptide肽，白蛋白，蛋白质，sodium，sodable左右辅助设备的B型NATRATION滤过率。在测试数据集中，AUC在US-CRS模型上市后6周内的AUC死亡为0.79（95％CI，0.75-0.83），用于法语-CRS模型为0.72（95％CI，0.67-0.76），而6 status模型为0.68（95％CI，0.68 CI，0.662，0.622-0.73）。US-CRS模型的总体C-指数为0.76（95％CI，0.73-0.80），法语CRS模型为0.69（95％CI，0.65-0.73），6-STATUS模型为0.67（95％CI，0.63-0.71）。将IABP和经皮VAD分类为短期MC，将效应大小降低了54％。
漏洞检测的大型语言模型逆增强学习而无需加强学习
逆增强学习（IRL）是一组模仿学习的技术，旨在学习合理的专家演示的奖励功能。不幸的是，传统的IRL方法患有计算弱点：他们需要反复解决艰苦的执行学习（RL）问题作为子例程。从降低的角度来看，这是反直觉的：我们减少了模仿学习的更简单问题，以反复解决RL的更困难问题。另一个工作线索证明，访问强大政策花费时间的状态分布的侧面信息可以大大减少解决RL问题的样本和计算复杂性。在这项工作中，我们首次证明了更明智的模仿学习减少，我们利用了前面的状态分布来减轻RL子例程的全球勘探部分，从而提供了指数的速度。实际上，我们发现我们能够在连续的控制任务上显着加快先前的艺术。
通过不完善的智能反射表面实现无需信道状态信息的大规模无线能量传输
摘要 — 智能反射面 (IRS) 利用低成本、无源反射元件来增强无源波束增益、提高无线能量传输 (WET) 效率，并使其能够部署到众多物联网 (IoT) 设备中。然而，IRS 元件数量的增加带来了相当大的信道估计挑战。这是由于 IRS 中缺少有源射频 (RF) 链，而导频开销变得难以忍受。为了解决这个问题，我们提出了一种无信道状态信息 (CSI) 的方案，该方案最大化特定方向的接收能量并通过相位波束旋转覆盖整个空间。此外，我们考虑了不完善的 IRS 的影响，并精心设计了有源预编码器和 IRS 反射相移以减轻其影响。我们提出的技术不会改变现有的 IRS 硬件架构，允许在当前系统中轻松实现，并且无需额外成本即可访问或移除任何能量接收器 (ER)。数值结果证明了我们的无 CSI 方案在促进大规模 IRS 方面非常有效，并且不会因过多的导频开销而影响性能。此外，在涉及大规模 ER 的场景中，我们的方案优于基于 CSI 的方案，使其成为物联网时代的一种有前途的解决方案。