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量子测量置信度的实验射击估计
测量结果将量子力学连接到“古典”世界。，除非测得的量子状态属于已知的正交集，否则不可能通过单次测量测量量子系统的状态。因此，在没有一些先验知识的情况下，不能完全确定国家。由于所有测量值的固有不确定性，因此只能提供有关观察到的量子系统的部分信息[1-3]。理解并实际上达到了可实现的准确性的基本限制是量子测量中的首要问题。已经表明，量子测量值可以显着通过经典测量值，在某些情况下，非正式地实现了准确性的基本限制，请参见例如[4-10]。通常，由于量子测量是概率的，因此这些努力描述了实验结果的概率，而不是每次测量中都会发生什么。在这里，我们首次实验了每个单个测量结果的置信度估计值，并验证每个单次估计是否正确预测了测量相应行为的准确性。从已知的一组状态中识别随机分布的量子状态是量子测量的重要应用[4,11-13]。由于不可能对非正交状态的完美识别，因此可以确定某个功绩，并相应地优化了测量[11,14 - 16]。还有其他功绩数字。理论上，这样的值得一提的是，在不学习哪种识别是正确且哪个是错误的情况下获得正确结果的可能性。可以优化量子测量，以便这种概率可以超过理想经典测量值的所谓射击限制，[5,6,9,17 - 28]。例如，可能需要知道没有错误的情况下识别出哪些状态。
医疗 AI 中可解释性的可信度被忽视
虽然已经提出了各种方法来解释人工智能模型，但对生成的解释的可信度却很少进行检验。本文表明，这种解释可能容易受到输入的细微扰动的影响，并产生误导性结果。在公共 CheXpert 数据集上，我们证明专门设计的对抗性扰动可以很容易地篡改显着性图以达到所需的解释，同时保留原始模型预测。医学领域的人工智能研究人员、从业者和权威机构在解释人工智能模型时应谨慎，因为这种解释可能不相关、误导，甚至在不改变模型输出的情况下被对抗性操纵。医学领域的人工智能研究人员、从业者和权威机构在解释人工智能模型时应谨慎，因为这种解释可能不相关、误导，甚至在不改变模型输出的情况下被对抗性操纵。
人工智能信任量表的制作及信度、效度检验
I II III 因素 1 (H1)：不信任他人的自我中心主义 (α=.79) 12. 人们可能会说好话，但最终他们最关心的是自己的幸福。 5.03 (1.12) .65 -.05 .00 16. 人们更有可能维护自己的权利，而不是承认他人的权利。 4.70 (1.06) .64 -.04 .00 2. 人们会做一些轻微的错事来获得自己的利益。 4.48 (1.11) .60 .08 .09 17. 人们撒谎是为了避免麻烦。 4.61 (1.08) .60 .01 .07 6. 人们撒谎是为了出人头地。 4.35 (1.21) .54 .13 .16因素 2 (H2)：相信人们的诚实 (α=.70) 5. 人们通常过着诚实正直的生活 4.16 (1.17) -.11 -.70 .14 8. 人们通常诚实地与他人打交道 4.55 (1.03) .13 -.65 -.15 1. 人们基本上是诚实的 4.36 (1.19) .08 -.61 -.15 14. 人们说到做到 4.00 (1.08) -.11 -.50 .16 因素 3 (H3)：不相信人们的谨慎 (α=.67) 4. 人们怀疑别人对自己很友善，因此很谨慎 3.90 (1.09) .05 -.07 .64 10. 人们认为不信任他人更安全4.03 (1.14) .13 .03 .54 13. 人们内心不愿意帮助别人 3.53 (1.10) .00 .11 .53 9. 人们很谨慎，因为他们认为有人会利用他们 4.38 (1.08) .20 -.15 .43 最大似然法，Promax 旋转 特征值 3.93 1.90 1.16 贡献率 30.3% 14.6% 8.9% 累积贡献率 30.3% 44.8% 53.7% 因子间相关性 I - 0.25 0.55 II - - 0.31
航空电子设备健康监测可信度评估...
本文提供了一种使用自动测试设备（ATE）评估下机航空电子系统健康监测可信度的方法。指标包括假阳性、假阴性、真阳性和真阴性的概率。我们首次考虑了刺激信号源（SSS）的不稳定性、测量通道误差的随机和系统分量以及系统本身的可靠性特性。我们考虑了永久性故障和间歇性故障的指数分布的具体情况，并推导出计算可信度指标的公式。数值计算说明了正确和错误决策的概率如何取决于精度参数。我们表明，当刺激信号的标准偏差增加时，假阳性和假阴性的概率增加得比真阳性和真阴性的概率下降得快得多。对于甚高频全向范围 (VOR) 接收器，我们证明即使刺激信号源产生的随机误差为零，假阳性和假阴性的概率也不同于零。
航空电子设备健康监测可信度评估
本文提供了一种使用自动测试设备 (ATE) 评估下机航空电子系统健康监测可信度的方法。指标包括假阳性、假阴性、真阳性和真阴性的概率。我们首次考虑了刺激信号源 (SSS) 的不稳定性、测量通道误差的随机和系统分量以及系统本身的可靠性特性。我们考虑了永久性故障和间歇性故障的指数分布的具体情况，并推导出计算可信度指标的公式。数值计算说明了正确和错误决策的概率如何取决于精度参数。我们表明，当刺激信号的标准差增加时，假阳性和假阴性的概率增加得比真阳性和真阴性的概率下降得快得多。对于甚高频全向测距 (VOR) 接收器，我们证明即使刺激信号源产生的随机误差为零，假阳性和假阴性的概率也不为零。
航空电子设备健康监测可信度评估
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covid-19疫苗置信度工具包
•疫苗置信原型 - 本节概述了在疫苗置信度范围内观察到的核心原型，并提供了可用于提高疫苗摄取的速度和水平的具体建议。•了解疫苗接种状态 - 本节概述了用于评估疫苗接种信心的数据和指数，并跟踪对特定信心增强计划的反应。•程序和策略 - 本节为每个关键信心推动者提供了一套建议的战术干预措施。疫苗管理团队可以使用这些资源来为各种教育和护理提供策略提供信息，具体取决于社区的特定需求和参与组织的能力。
通过数字化实现数据可靠性和可信度...
摘要。随着决策越来越多地由数据驱动，基础数据（例如，在知识图谱或 Web 上维护的数据）的可信度和可靠性是其在行业中可用性的基本要求。但是，无论是传统解决方案（例如基于纸质的数据管理流程）还是最先进的方法（例如分布式账本技术），都无法充分满足不断发展的工业数据的复杂要求和高吞吐量。受对数据可信度和可靠性有很高要求的实际用例的启发，我们认为对可数字验证的数据不变性的需求仍然是数据质量中一个尚未得到充分解决的维度。基于我们对相关工作中的缺点的讨论，我们因此提出了 ReShare，这是我们的具有双边签名的数字传输合同的新概念，以解决 RDF 知识图谱和 Web 上任意数据的这一未解决的问题。我们对 ReShare 性能和可扩展性的定量评估表明，其计算和通信开销仅为中等水平，与当今的方法相比，具有显著的成本降低潜力。通过巧妙地将数字传输合同与现有的基于 Web 的信息系统相结合，ReShare 为工业 4.0 及以后的数据共享和重用提供了良好的基础，通过易于采用的数字可验证数据不变性和不可否认性实现了数字问责制。