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不考虑 IID 假设的量子态学习特性
我们开发了一个框架，用于学习量子态的特性，超越了独立同分布 (iid) 输入状态的假设。我们证明，给定任何学习问题（在合理的假设下），为 iid 输入状态设计的算法可以适应处理任何性质的输入状态，尽管代价是训练数据大小（又称样本复杂度）的多项式增加。重要的是，如果所讨论的学习算法只需要非自适应的单拷贝测量，那么样本复杂度的这种多项式增加可以显着改善为多对数。除其他应用外，这使我们能够将经典阴影框架推广到非 iid 设置，同时仅导致样本效率的相对较小的损失。我们利用置换不变性和随机单拷贝测量来推导出一个新的量子德菲内蒂定理，该定理主要解决测量结果统计问题，反过来，在希尔伯特空间维度上具有更有利的扩展性。
对小型非IID批次的无连续学习
机器人视觉是一个领域，不断学习可以发挥重要作用。需要在复杂环境中运行的一种体现的代理，需要经常进行频繁且无法预测的更改才能连续学习和适应。在对象识别的上下文中，例如，机器人应该能够学习（而不忘记）从未见过的类别的对象，并在发现已经知道的班级的新知名度中提高其识别能力。理想情况下，应通过单个对象的简短视频的可用性来触发持续学习，并在线硬件上使用细粒度更新。在本文中，我们引入了一种基于Core50基准的新型持续学习方案，并提出了两种无彩排的连续学习技术CWR*和AR1*，即使在近400个小型非i.i.i.i.i.i.i.i.d的挑战性案例中，也可以有效地学习。增量批处理。尤其是我们的经验表明，在某些情况下，AR1*可以超过15％的精度，均超过15％，在某些情况下，跨培训批次的精确度和恒定的计算和内存开销。
IID 列出的局部给药成分
本文所含信息被认为是可靠的，但不对其准确性、对特定应用的适用性或所获得的结果作出任何形式的陈述、保证或担保。这些信息通常基于使用小型设备的实验室工作，并不一定表明最终产品的性能或可重复性。所提供的配方可能尚未经过稳定性测试，应仅作为建议的起点使用。由于商业上用于加工这些材料的方法、条件和设备各不相同，因此不保证或担保产品是否适用于所披露的应用。全面测试和最终产品性能是用户的责任。对于使用或处理任何超出 Lubrizol Advanced Materials, Inc. 直接控制范围的材料，Lubrizol Advanced Materials, Inc. 不承担任何责任，客户承担所有风险和责任。卖方不作任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性和特定用途适用性的暗示保证。本文所含内容不应被视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱因。Lubrizol Advanced Materials, Inc. 是 Lubrizol Corporation 的全资子公司。
AB 2172（瓦利斯） - 议会法案政策委员会分析
地区法律2，并于1936年与全美运河的建造一起进入了电力业务。3 IID预计，全美运河上五次下降的水滴产生的水力发电将使他们能够将电力速率设置为当时的竞争。这是国会授权建造全美运河向Coachella Valley建造的结果。4然而，在与美国进行还款合同时，有必要确定IID和Coachella Valley Water District的水和权力。根据1934年帝国和科切拉之间的一项协议的条款，IID获得了通过全美运河提供的水权，并获得了Coachella对运河的任何权力权利的99年租赁。5作为权利租金，IID同意向Coachella Valley Water District支付其电力系统净收益的比例，而Coachella则又授权IID向Coachella Valley提供电力服务。 目前，IID的地区边界涵盖了帝国县的整个地区。 IID还为圣地亚哥县的部分地区以及位于河滨县的Coachella Valley的Indio，Coachella，Desert Mirage和La Quinta提供电气服务。 6因此，IID负责年度运营预算约5.2亿美元，管理和运营1.2吉瓦的能源发电设施和电力购买，20兆瓦的储能设施和1,800英里的能源传输线。 75作为权利租金，IID同意向Coachella Valley Water District支付其电力系统净收益的比例，而Coachella则又授权IID向Coachella Valley提供电力服务。目前，IID的地区边界涵盖了帝国县的整个地区。IID还为圣地亚哥县的部分地区以及位于河滨县的Coachella Valley的Indio，Coachella，Desert Mirage和La Quinta提供电气服务。6因此，IID负责年度运营预算约5.2亿美元，管理和运营1.2吉瓦的能源发电设施和电力购买，20兆瓦的储能设施和1,800英里的能源传输线。7
帝国灌溉区的评论
帝国灌溉区 (“IID”) 很高兴有机会向加州独立系统运营商公司 (“CAISO”) 于 2011 年 5 月 5 日提出的关于互连资源充足性容量可交付性的最终提案草案 (“最终提案草案”) 提供这些意见。最终提案草案旨在解决当前 CAISO 方法的一个缺陷，该方法不必要地限制了可用于满足 CAISO 平衡授权区域 (“BAA”) 内负荷服务实体 (“LSE”) 的资源充足性 (“RA”) 容量进口要求的最大互连容量 (“MIC”)。正如 IID 在本倡议的早期评论中指出的那样，IID BAA 和 CAISO BAA 之间互连的 MIC 限制对寻求与 IID 输电网互连的帝国谷可再生资源开发商施加了过度的经济限制。因此，IID 总体上支持 CAISO 为纠正《最终提案草案》中概述的 MIC 方法缺陷所做的努力，但仍担心在 CAISO 提议的新方法实施期间 MIC 限制的影响。II. 背景
帝国谷可再生资源工作组的评论
帝国灌溉区 (“IID”) 很高兴有机会向加州独立系统运营商公司 (“CAISO”) 于 2011 年 4 月 6 日提出的关于互连资源充足性容量可交付性的草稿提案 (“草稿提案”) 提供这些意见。草稿提案旨在解决当前 CAISO 方法的一个缺陷，该方法不必要地限制了可用于满足 CAISO 平衡授权区域 (“BAA”) 内负载服务实体 (“LSE”) 的资源充足性 (“RA”) 容量进口要求的最大互连容量 (“MIC”)。IID BAA 和 CAISO BAA 之间互连的 MIC 限制对寻求与 IID 输电网互连的帝国谷可再生资源开发商施加了过度的经济限制。因此，IID 总体上支持 CAISO 努力纠正草稿提案中概述的 MIC 方法的缺陷，并寻求澄清草稿提案的短期应用。二、背景
远距离意识的非IID联合学习用于医学成像分段中的概括和个性化
医疗保健中的联邦学习（FL）患有非相同分布的（非IID）数据，从而影响模型收敛和性能。虽然现有的非IID问题解决方案通常不会量化联邦客户之间的非IID性质程度，但评估它可以改善培训经验和成果，尤其是在不熟悉数据集的现实世界中。本文提出了一种实用的非IID评估方法，用于医疗分割问题，强调了其在佛罗里达州的重要性。我们提出了一种简单而有效的解决方案，该解决方案利用了医疗图像的嵌入空间和对其元数据计算的统计测量结果。我们的方法是为医学成像而设计的，并集成到联邦平均值中，通过降低最遥远的客户的贡献，将其视为离群值，从而改善了模型的概括。此外，它通过引入客户的基于距离的聚类来增强模型个性化。据我们所知，这种方法是第一个使用基于距离的技术来为医学成像域内非IID问题提供实际解决方案的方法。此外，我们验证了三个公共FL成像放射学数据集的方法（Fets（Pati等人，2021），前列腺（Liu等人，2020b），（Liu等人，2020a）和Fed-Kits2019（Terrail等人，2022）））在各种放射学成像方案中证明其有效性。关键字：联合学习，非IID数据，个性化，概括，医学细分，医学成像。
通过同时解码量子网络信息理论
用于证明经典网络信息理论中内界的重要技术工具是所谓的典型典型性引理[1，2]。同样重要的是，但通常不强调的是内部绑定证明中使用的隐式联合和交叉参数。对于量子通道，证明可以承受联合和相交参数的联合典型引理是一个很大的瓶颈。由于这种瓶颈，经典网络信息理论中的许多内部界限迄今无法扩展到量子设置。信息理论中最内在的界限首先是在许多独立和相同分布（IID）的传统环境中证明的。最近，注意力已转移到仅一次仅使用一次经典或量子通道的单发环境中证明内在界限。这是最通用的设置。的目的是证明良好的单发内边界，当局限于渐近IID和渐近非IID（信息频谱）设置时，理想地产生了最著名的内部边界。在一次性环境中，联合和交叉参数的重要性增加，通常需要明确。这是因为在渐近IID设置中经常使用的时间共享技术不适用于一次性设置。换句话说，单次设置迫使我们为多发通道寻找所谓的同时解码器。同时解码器的内部结合分析通常使用联合和相互参数。
稀疏量：通过非IID数据集对定向和时间变化的图表进行交流和节能分散的分布式学习
当前的深度学习（DL）系统依赖于集中的计算范式，该计算范式限制了可用培训数据的数量，增加了系统延迟并增加了隐私和安全性。通过分散的DL模型对DL模型对点对点连接的边缘设备进行的分散和分布式培训启用的设备学习，不仅可以减轻上述限制，而且还可以启用需要DL模型的下一代应用程序，以连续进行交互并从他们的环境中学习。然而，这需要开发新型培训算法，这些新型培训算法会通过随着时间变化和定向的对等图结构进行训练DL模型，同时最大程度地减少设备之间的连接数量，并且对非IID数据分布也有弹性。在这项工作中，我们提出了稀疏的畅通，这是一种交流效率分散的分布式培训算法，该培训算法支持对点对点，指导和时间变化的图形拓扑。所提出的算法可以减少466倍的交流，而在训练各种DL模型（例如Resnet-20和VGG11）上的CIFAR-10数据集时，性能仅降解了1％。此外，我们证明了如何导致非IID数据集的频率降解的显着性能降解，并提出了偏斜补偿的稀疏推动算法，从而恢复了这种性能下降，同时保持相似的通信压缩水平。