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World File Search System似然
ML研究人员对OOD检测的虚假性
OOD代理中引入的大多数作品都使用“失败”或一些类似的词来描述Nalisnick等人报道的现象。[6]。他们根据背景统计，本地功能或数据复杂性提出了解决方案或补丁，以“解决问题”；所有人都有最终形式的可能性比率。根据Bishop [1]，正如我们在比较两个分布时所讨论的那样，基于密度的OOD检测是基于似然比率的OOD检测的一种特殊情况。因此，我们强调的是，似然比不是固定基于密度检测的黑客攻击，而是检测OOD的原则方法。
主题索引 - ASTM International
主曲线，11-12 应用于其他等级的钢材，48 商业应用，47-48 设计应用问题，48-49 示例应用，46 数据拟合，57-58 中位数与尺度参数，12-13 支持证据，13-14 测量单位，32 公差范围的使用，46-47 材料性能委员会，10 最大似然法数据审查使用，56-57 随机同质性，44-45 中位数，与尺度参数，12-13 Monte Carlo 模拟，15-16 多温度法，参考温度测定，36-37
自主意识的统计学习模型
自主感 (SoA) 是主观意识对控制自己行为的体验。人类天生倾向于生成环境预测模型，并根据环境变化调整模型。SoA 与预测模型的适应程度有关，例如，适应不足会导致可预测性低，并降低环境的 SoA。因此，确定与 SoA 相关的预测模型适应过程背后的机制对于理解 SoA 的生成过程至关重要。在当前研究的前半部分，我们构建了一个数学模型，其中 SoA 表示环境预测模型中给定观察值（感官反馈）的似然值，并且预测模型根据似然值进行更新。从我们的数学模型中，我们从理论上得出了一个可检验的假设，即预测模型根据贝叶斯规则或随机梯度进行更新。在研究的后半部分，我们专注于对这一假设的实验检验。在我们的实验中，人类受试者被反复要求观察计算机屏幕上移动的方块，并在“哔”声后按下按钮。按下按钮导致屏幕上移动的方块突然跳动。经历动作执行（按下按钮）和后续事件（方块跳动）之间的各种随机时间间隔导致受试者的 SoA 程度逐渐变化。通过将上述理论假设与实验结果进行比较，我们得出结论，基于 SoA 的预测模型的更新（适应）规则用贝叶斯更新比随机梯度下降更好地描述。
两个 I 类纠缠光子量子比特的熵和量子相干特性的测量
摘要 利用BBO非线性晶体中的I型SPDC过程，我们产生了接近于最大纠缠贝尔态的偏振纠缠态，对于HV（DA）基，其高可见度（高亮度）为98.50±1.33%（87.71±4.45%）。作为非局部现实主义测试，我们计算了CHSH版本的贝尔不等式，发现它强烈违反经典物理或任何隐变量理论，S = 2.71±0.10。通过测量SPDC过程中的符合计数率，我们获得单光子探测器的量子效率约为（25.5±3.4）%，这与制造商的测量结果一致。正如预期的那样，我们验证了CC率与输入CW激光的泵浦功率的线性依赖关系，这可能有助于找到有效的二阶磁化率晶体。利用量子比特测量理论，包括基于 16 个偏振测量的线性集合的量子态断层重建，以及基于数值优化的最大似然技术，我们计算了物理非负定密度矩阵，这意味着准备状态的不可分离性和纠缠。通过最大似然密度算子，我们精确计算了纠缠度量，例如并发、形成纠缠、纠缠、对数负性，以及不同的纠缠熵，例如线性熵、冯诺依曼熵和 Renyi 2 熵。最后，这种高亮度和低速率纠缠光子源可用于实验室中的短距离量子测量。
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可以使用称为Muscle的工具（按日志预期进行多个序列比较）进行比较。灰色区域表明与整体共识匹配，而彩色条/字母显示各个序列不同的地方。可以修剪多个序列比对，然后可以使系统发育树可视化无脊椎动物之间的关系。可用两种类型的系统发育树：邻居加入（NJ）和最大似然（ML）。两者都是外群（即数据集中的无脊椎动物物种与所研究的无脊椎动物物种）被选为确定树的根和分支放置在何处的参考点。
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
人们是否在认知上与人工智能互动？人工智能辅助对偶然学习的影响
当人们在做出艰难决定时得到建议时，他们通常会在当下做出更好的决定，同时也会在此过程中增加他们的知识。然而，这种偶然学习只有当人们在认知上参与他们所收到的信息并深思熟虑地处理这些信息时才会发生。人们如何处理他们从人工智能那里得到的信息和建议，他们是否深入参与其中以实现学习？为了回答这些问题，我们进行了三项实验，实验中要求个人做出营养决策，并收到模拟的人工智能建议和解释。在第一个实验中，我们发现，当人们在做出选择之前同时得到建议和解释时，他们会做出比没有得到这种帮助时更好的决定，但他们没有学习。在第二个实验中，参与者首先做出自己的选择，然后才看到人工智能的建议和解释；这种情况也导致决策得到改善，但没有学习。然而，在我们的第三个实验中，参与者只得到了人工智能的解释，但没有得到任何建议，必须自己做出决定。这种情况既带来了更准确的决策，也带来了学习收益。我们假设，在这种情况下，学习收益是由于更深入地参与了做出决策所需的解释。这项研究提供了迄今为止最直接的一些证据，表明将解释与人工智能生成的建议结合起来可能不足以确保人们谨慎地参与人工智能提供的信息。这项研究还提出了一种实现偶然学习的技术，从某种意义上说，它可以帮助人们更仔细地处理人工智能的建议和解释。
人们是否在认知上与人工智能互动？人工智能辅助对偶然学习的影响
当人们在做出艰难决定时得到建议时，他们通常会在当下做出更好的决定，同时也会在这个过程中增加他们的知识。然而，这种偶然的学习只有在人们认知地参与他们所收到的信息并深思熟虑地处理这些信息时才会发生。人们如何处理他们从人工智能那里得到的信息和建议，他们是否深入地参与其中以实现学习？为了回答这些问题，我们进行了三项实验，实验中要求个人做出营养决定，并收到模拟的人工智能建议和解释。在第一个实验中，我们发现，当人们在做出选择之前同时得到建议和解释时，他们会做出比没有得到这种帮助时更好的决定，但他们没有学习。在第二个实验中，参与者首先做出自己的选择，然后才看到人工智能的建议和解释；这种情况也导致决策得到改善，但没有学习。然而，在我们的第三个实验中，参与者只得到了人工智能的解释，但没有得到建议，他们必须自己做出决定。这种情况既带来了更准确的决策，也带来了学习收益。我们假设，在这种情况下，学习的进步是由于人们更深入地参与了做出决定所需的解释。这项研究提供了迄今为止最直接的证据，表明将解释与人工智能生成的建议结合起来可能不足以确保人们谨慎地参与人工智能提供的信息。这项研究还提出了一种实现偶然学习的技术，这意味着可以帮助人们更仔细地处理人工智能的建议和解释。