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与生成对抗网络密度估计的收敛速率
在这项工作中，我们对香草生成对抗网络（GAN）的非反应性特性进行了详尽的研究。与先前已知的结果相比，我们证明了基础密度P ∗与GAN估计值之间的Jensen-Shannon（JS）差异的甲骨文不平等。我们界限的优势在应用于非参数密度估计的应用中变得明确。我们表明，GAN估计值和P ∗之间的JS差异与（log n/ n）2β/（2β + d）的速度快速衰减，其中n是样本大小，β决定了p ∗的平滑度。这种收敛速率与最佳的密度相吻合（至对数因素）与最佳的密度相一致。关键字：生成模型，甲骨文不平等，詹森 - 香农风险，最小值率，非参数密度估计。
采样的对抗性鲁棒性
随机抽样是现代算法，统计和Ma-Chine学习中的基本原始性，用作获取数据的较小但“代表性”子集的通用方法。在这项工作中，我们研究了在流式设置中对自适应对手攻击的鲁棒性：对手将宇宙U的一系列元素传递到采样算法（例如Bernoulli采样或储层采样），并以“构成非常无用的”效果'nesprestation's repressented'nesperate'nesprestanter''对手是完全自适应的，因为它知道沿流的任何给定点的样本的确切内容，并且可以以在线方式选择下一个相应地发送的元素。静态设置中的众所周知的结果表明，如果提前选择完整的流（非适应性），则大小ω（d /ε2）的随机样本是具有良好概率的完整数据的εApproximation，其中D是d是基础设置系统的VC-dimension（u，r）。此样本量屈服于适应性对手的鲁棒性？简单的答案是负面的：我们演示了一个设定的系统，其中恒定样本大小（对应于1个的VC维度为1）在静态设置中，但是自适应对手可以使用简单的和易于实现的攻击。但是，此攻击是“仅理论上的”，要求设定的系统大小至（本质上）在流长中指数。这几乎与攻击施加的约束相匹配。这不是一个巧合：我们表明，为了使采样算法与自适应对手进行鲁棒性，所需的修改仅是在样本大小中替换VC差异项D中的VC差异项D，并用基数期限log | r |替换。 。也就是说，具有样本尺寸ω（log | r | /ε2）的Bernoulli和储层采样算法，即使在存在自适应对手的情况下，也有良好的可能性输出流的代表性样本。
航空安全风险分析计划
• 风险建模： - 使用系统功能模型提供有关风险来源的知识。- 确定有关促进、预防、减轻或加剧危险的因素和条件的信息。- 识别组织压力源的影响。- 开发事故成因模型、危险描述和危险关键性。• 分析概念开发： - 调查和设计决策支持、风险指标和安全绩效衡量的概念。利用定性和定量方法来评估系统组件性能的充分性、危险的存在和严重性、系统组织防御的稳健性以及系统安全属性的质量。• 数据采集： - 开发数据收集方法、工作任务工具、样本大小计划并评估现有数据源。• 分析方法和决策支持系统 (DSS)： - 为最终用户开发 DSS 工具。
利用捕获离子实现量子非参数学习的协议
非参数学习能够通过从一组新输入数据与所有样本之间的相似性中提取信息来做出可靠的预测。这里我们指出了一种非参数学习的量子范式，它提供了样本大小的指数级加速。通过将数据编码到量子特征空间中，数据之间的相似性被定义为量子态的内积。引入量子训练态来叠加样本的所有数据，在其二分纠缠谱中编码用于学习的相关信息。我们证明了使用量子矩阵工具箱可以通过纠缠谱变换获得用于预测的训练状态。我们进一步制定了一个可行的协议来实现捕获离子的量子非参数学习，并展示了量子叠加对机器学习的强大作用。
推进与Genai的相似性搜索：检索增强生成方法
本文介绍了一种创新的检索增强生成方法，以进行相似性搜索。所提出的方法使用生成模型来捕获细微的语义信息并基于高级上下文理解检索相似性分数。该研究重点介绍了包含从生物医学领域提取的100对句子的生物群数据集，并引入了相似性搜索相关结果，这些结果优于先前在该数据集上获得的句子。通过对模型敏感性的深入分析，研究确定了最佳条件，导致最高相似性搜索准确性：结果揭示了较高的Pearson相关评分，在0.5的温度下达到0.905，并且提示中提供的20个示例的样本大小为20个示例。这些发现强调了生成模型进行语义信息检索的潜力，并强调了相似性搜索的有希望的研究方向。
硬质防弹衣测试标准化 - DOT&E
2007 年 6 月，根据国会指示，DOT&E 开始监督国防部对硬质防弹衣的测试。国防部监察长 (IG) 在 2009 年 1 月题为“国防部防弹衣测试要求”的报告中指出：“我们建议作战测试与评估 (DOT&E) 主任制定防弹衣弹道内衬的测试操作程序，并让各军种和 USSOCOM [美国特种作战司令部] 参与，以验证该程序是否在整个国防部范围内实施。”国防部监察长还就测试标准指出：“... 测试操作程序应至少包括样本大小、射击模式、测试类型和验收标准的要求，以验证测试的严谨性。”作为理由，国防部监察长表示，“防弹衣测试和验收的标准化将确保服役人员收到经过严格测试的防弹衣……”
利用人工智能解决业务问题的进步
高斯过程回归预测模型利用 GPR 通过灵活的核来表示复杂的非线性多元函数。GPR 的贝叶斯框架量化了预测的不确定性，有助于决策并指导主动学习过程。回归使用高斯过程 (GP) 量来找到一个特定的函数分布，以解释观察到的样本 [参考文献 7]。所用特定核的 GP 模型参数 θ 对 Matérn 5/2 核的长度尺度和方差以及白噪声核的噪声水平进行编码。对于每个 GP 模型，使用最大似然估计来调整参数 θ ，以最好地解释给定的数据集 D 。GPR 的计算复杂度是时间成本的立方缩放 O(n3)，样本大小 n 归因于 K-1（相当于 n×n 密集核矩阵的逆）。为了降低复杂性，使用了降维方法。
利用冲击波介导的核糖核蛋白递送对烟草 ADF 基因进行定向诱变，提高渗透胁迫耐受性
建立了工作流程后，我们随后使用脉冲激光诱导冲击波法将 RNP 直接递送到完整的烟草叶片细胞中，这比原生质体或受精卵更容易制备和处理。我们引入了一个预组装的 RNP，它包含 HiFi Cas9 蛋白、crispr RNA (crRNA) 和 ATTO-550 标记的反式激活 crispr RNA (tracrRNA)，靶向烟草 PDS 或 ADF 基因。荧光 tracrRNA 允许直接筛选转染细胞，因此不需要选择标记基因（图 2A'）。样本大小和实验设置与上面描述的 DsRed 转染相同（图 1A、B）。根据我们的观察，ATTO-550 荧光在激光处理后 24 小时开始变得可见，在转染后 48 小时达到最大值。根据制造商的说法，RNP 复合物的活性最长为 72 小时。
高能物理学中量子机学习的事件分类
摘要我们介绍了利用机器学习的量子算法的研究，以从背景事件中对感兴趣的事件进行分类，这是高能物理学中最具代表性的机器学习应用之一。我们着重于学习输入数据的属性的变分量子方法，并使用模拟器和量子计算设备评估事件分类的性能。基于增强的否定树和使用经典计算机的深神经网络的标准多变量分类技术的性能比较表明，量子算法在输入变量数量和训练样本大小的考虑范围内与标准技术具有可比性的性能。用量子计算机测试了变分量子算法，表明从背景中歧视有趣的事件是可行的。特征行为，以及当前性能在高能物理实验中的含义。
使用定量数据对...
学校检查是许多教育系统的共同特征。这些通常涉及一组经验丰富的教育专业人员，以评估学校的整体有效性。也可以通过可用的各种定量背景数据来告知它们。广泛认识到，将这种定量信息作为检查过程的一部分存在优缺点，尽管这些信息很少被简洁地列出。本文旨在通过提出和反对使用定量数据在告知学校检查中的论点来填补这一空白。我们认为，虽然定量数据提供了有关重要结果的客观信息，但其有用性受到一系列因素的限制，包括丢失的数据，小样本大小，创建不正当激励措施以及最容易获得的措施捕获学校质量以外的方面的事实。我们通过讨论Ofsted目前如何在这些利弊之间进行权衡的结论来总结，从而鼓励就这个重要问题进行进一步的辩论。