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不可知期估计
量子计量学的目的是通过利用量子资源来提高测量的敏感性。计量学家通常旨在最大化量子渔民信息，从而界定测量设置的灵敏度。在对计量学的基本限制的研究中，范式设置具有量子（旋转半旋转系统），但受到未知旋转的影响。如果旋转以最大化旋转诱导操作员的方差开始的状态，则获得有关旋转的最大量子Fisher信息。如果旋转轴未知，则无法制备最佳的单量传感器。受封闭时间曲线的模拟启发，我们规避了这一限制。无论旋转轴如何，我们都会获得有关旋转角度的最大量子渔民信息。为了实现此结果，我们最初将探针量子纠缠在一起。然后，我们以纠缠的基础测量对，获得的旋转角度的信息比任何单个Qubit传感器都能实现的更多信息。我们使用两个Quibent的超导量子处理器证明了这一计量学优势。我们的测量方法实现了量子优势，表现优于每个无纠缠策略。
不可知论课堂观察工具
• 提供的查找仅作说明之用，不作为核对清单。它们也不是详尽无遗的。请根据您的预期目的和工具用途自行使用评分量表。 • 虽然学校和学区可能有与其独特教学重点相符的其他查找，但该工具中提供的查找反映了通过包容性、文化和语言持续性实践进行深入学习的基本日常组成部分，这些实践支持所有学生获得学术知识和技能，理解和重视自己和他人，并与世界互动。 • 有关此观察工具的目的和使用的详细信息，请查看课堂观察工具指南。 • 该系列中的教学工具和资源将在 2024-25 学年试行。请通过此表格提供反馈。链接：tinyurl.com/ywy3ztn3
权重无关神经网络
并非所有神经网络架构都是一样的，有些架构在某些任务上的表现比其他架构好得多。但是，与神经网络架构相比，权重参数有多重要？在这项工作中，我们想知道，在没有学习任何权重参数的情况下，神经网络架构本身能在多大程度上为给定任务编码解决方案。我们提出了一种搜索方法，用于搜索无需任何明确权重训练就能执行任务的神经网络架构。为了评估这些网络，我们用从均匀随机分布中采样的单个共享权重参数填充连接，并测量预期性能。我们证明，我们的方法可以找到无需权重训练就能执行多项强化学习任务的最小神经网络架构。在监督学习领域，我们发现使用随机权重在 MNIST 上实现远高于偶然准确率的网络架构。本文的交互式版本位于 https://weightagnostic.github.io/
关于“制定化学不可知论标准... 的报告
本报告是在 NITI Aayog 成员（能源）V. K. Saraswat 博士的指导下编写的。Sh 下成立了一个技术小组。Rajnath Ram，NITI Aayog 顾问（能源），成员 Sh。M. A. K. P. Singh，CEA 成员（水电），Sh。Kuldeep Rana，科学家 E，MNRE，Sh。Neeraj Kushwaha，助理。BIS 主任，Dr. AS Prakash，Sr。CSIR-中央电化学研究所首席科学家，Karaikudi，Sh。Yogesh Sharma，印度理工学院鲁尔基分校能源存储实验室 (ESL) 教授，Raman Vedarajan 博士，国际粉末冶金和新材料高级研究中心 (ARCI) 高级科学家，印度海得拉巴。Abhijit Datta，Chakr Innovation 年度股东大会，Sushri Abhilasha Meena，Chakr Innovation，印度。P M Nanda，Greenko，G Ganesh Das 博士，TATA Power 合作与创新主管，印度。Bhupesh Verma，印度能源存储联盟经理，Deepanjan Majumdar 博士，NITI Aayog 成员 (能源) 办公室和印度。Manoj Kumar Upadhyay，NITI Aayog 能源副顾问，担任该小组的成员秘书。我们感谢所有其他利益相关者对“制定与化学无关的储能技术标准”报告的最终定稿做出的贡献。
关于“制定化学无关标准”的报告……
本报告是在 NITI Aayog 成员（能源）VK Saraswat 博士的指导下编写的。技术小组由 NITI Aayog 顾问（能源）Sh. Rajnath Ram 领导，成员包括 CEA 成员（水电）Sh. MAKP Singh、MNRE 科学家 E Sh. Kuldeep Rana、BIS 助理主任 Sh. Neeraj Kushwaha、CSIR-中央电化学研究所 (Karaikudi) 高级首席科学家 Dr. AS Prakash、IIT Roorkee 储能实验室 (ESL) 教授 Sh. Yogesh Sharma、国际粉末冶金和新材料高级研究中心 (ARCI) 海得拉巴高级科学家 Dr. Raman Vedarajan、Chakr Innovation 年度股东大会 Sh. Abhijit Datta、Chakr Innovation 的 Sushri Abhilasha Meena、总理 Nanda、Greenko、TATA Power 合作与创新部主任 G Ganesh Das 博士、印度能源存储联盟经理 Sh. Bhupesh Verma、NITI Aayog 成员（能源）办公室 Deepanjan Majumdar 博士和 NITI Aayog 副顾问（能源）Sh. Manoj Kumar Upadhyay 担任该小组的成员秘书。我们感谢所有其他利益相关者对“制定能源存储技术化学无关标准”报告的最终定稿做出的贡献。
肿瘤学中组织无关药物的开发
指导草案 本指导文件仅供评论之用。有关本草案的评论和建议应在《联邦公报》上公布指导草案发布通知后 60 天内提交。请将电子评论提交至 https://www.regulations.gov。请将书面评论提交至食品药品管理局卷宗管理人员（HFA-305），地址：5630 Fishers Lane, Rm. 1061, Rockville, MD 20852。所有评论均应注明《联邦公报》上公布的发布通知中所列的卷宗编号。如对本草案有任何疑问，请联系 (CDER) Steven Lemery 301-796-2276 或 (CBER) 沟通、推广和发展办公室，800-835-4709 或 240-402-8010。
应用程序 - 架构不可知效率优化...
使用国家科学基金会支持的变色龙测试床获得了此处介绍的结果。Argonne国家实验室的工作得到了美国能源部高级科学计算机研究办公室的支持，根据合同DE-AC02-06CH11357。这项研究得到了Exascale Computing项目（17-SC-20-SC）的支持，这是美国科学办公室和国家核安全管理局的合作努力。
SSD中的应用不可知论机学习引擎
安全攻击•通过限制资源来优化功率和性能•动态调整要收集和存储的信息以进行智能遥测•执行自我测试和校正•在不使用人类干预的情况下操作SSD期间，按照不同的需求进行扩展
面向主体不可知的情感识别
摘要 本文重点研究情感识别，旨在基于脑电信号在与主体无关的范式中实现。然而，脑电信号在与主体无关的情感脑机接口 (aBCI) 中表现出主体不稳定性，从而导致分布偏移问题。此外，该问题可以通过领域泛化和领域自适应等方法得到缓解。通常，基于领域自适应的方法比领域泛化方法产生更好的结果，但对于新主体，需要更多的计算资源。我们提出了一种新颖的框架，即基于元学习的增强领域自适应，用于与主体无关的 aBCI。我们的领域自适应方法通过元学习得到增强，它由一个循环神经网络、一个分类器和一个基于求和可分解函数的分布偏移控制器组成。此外，我们提出，解释求和可分解函数的神经网络可以有效地估计不同领域之间的差异。增强域自适应的网络设置遵循元学习和对抗学习，其中控制器通过测试阶段的几个自适应步骤迅速适应使用目标数据的新域。我们提出的方法在公共 aBICs 数据集上的实验中被证明是有效的，并且实现了与最先进的域自适应方法类似的性能，同时避免使用额外的计算资源。
不可知可解释的人工智能工具 - TUE 研究门户
与模型无关的可解释人工智能工具通过“局部”特征贡献来解释其预测。我们通过实证研究了两种优于当前方法的潜在改进。第一种方法是始终以用户认为对结果有积极贡献的形式来呈现特征贡献（“积极框架”）。第二种方法是添加“语义标签”，解释每个特征贡献的方向性（“该特征可使合格率提高 5％”），从而减少额外的认知处理步骤。在一项用户研究中，参与者评估了针对贷款申请和音乐推荐的不同框架和标签条件的解释的可理解性。我们发现，即使预测为负面，积极框架也能提高可理解性。此外，添加语义标签可以消除任何框架对可理解性的影响，积极标签的表现优于消极标签。我们在 ArgueView[11] 包中实现了我们的建议。