XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System保迹
保融机器翻译评估
最近已经提出了几种不确定性估计方法，以用于机器翻译评估。尽管这些方法可以提供不信任模型预测的有用指示，但我们在本文中表明，大多数人倾向于低估模型的不确定性，因此，它们通常会产生不涵盖地面真理的误导性置信区间。我们建议使用保形预测，这是一种无分布的方法，可以在覆盖范围内获得具有理论上确定的固定性的置信区间。首先，我们证明了拆分的保形预测可以“正确”以前方法的置信区间，以产生所需的覆盖水平，并且我们在多个机器翻译评估指标和不确定性量化方法中揭示了这些发现。此外，我们以估计的置信区间重点介绍了偏见，并以不同属性（例如语言和翻译质量）的不平衡覆盖范围重新介绍了偏见。我们通过应用条件保形预测技术来解决每个数据子组的校准子集，从而导致均等覆盖范围。总体而言，我们表明，提供了对校准集的访问，共形预测可以帮助识别最合适的不确定性量化方法并调整预测的置信区间，以确保与不同属性有关。1
通过使用辅助电线（安全颠簸和对峙针迹）
需求是由于粘合材料不良，非平板粘合表面，奇数包装情况还是仅仅是由于对高可靠性的需求；通过正确使用辅助电线，通常可以大大提高线键互连的完整性。辅助电线定义为安全线，安全凸起或隔离针迹（又称凸起的针迹）。旧的待命安全线已经成为一项资产已有几十年了，但是，这被安全颠簸所取代，安全性需要较小的第二键终止区域。此外，僵持针迹（SOS）具有更多的应用程序，并且还具有许多侧面好处，可以将其纳入电路设计中，以获得更好的电线强度性能，更少的互连（死于死亡结合）和较低的环路。隔离针键键合涉及将球碰撞放置在电线互连的一端，然后将电线与另一个球放在互连的另一端，并在先前放置的球碰撞上缝线。这会导致几乎均匀的针键键互连到颠簸，并具有固有的针键键拉力强度的改善。SOS的另一种用途是反向键（在模具键垫上的颠簸上的针键键），通常会导致比标准前向线环的较低的环轮廓，并且环路更强，因为电线尚未在球上方退火（在热影响的区域）。实施SOS的主要障碍是视觉检查员的重新培训和质量部门的批准。
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
东芝的 AI 质量保证方法
*1 通过对商用制冷和空调设备进行持续监测的氟碳泄漏检测系统指南 *2 截至 2021 年 12 月。适用于风冷热泵型热源设备（风冷冷水机组）。东芝开利株式会社的研究 [参考] 东芝开利株式会社新闻稿 https://www.toshiba-carrier.co.jp/news/press/220126/ [参考] 东芝 SPINEX 市场 https://www.spinex-marketplace.toshiba/ja/services/tccr-net