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World File Search System假设的
假设的人工智能仲裁员
人工智能 (AI) 已经渗透到流行文化中，最著名的是 20 世纪 90 年代的开创性大片系列《黑客帝国》。最近，Netflix 科幻剧集《黑镜》探索了人工智能主导的未来。人们与死去的亲人交流，死亡提供了数字来世的保证。1 这些对未来人工智能的描述是戏剧化的，虽然理论上是可能的，但在我们的有生之年不太可能实现。然而，人工智能如今正在社会更实际的领域迅速发展，比如制造业。2 由于人工智能，大量制造业工作将在未来二十年内消失。3 随着人工智能相关投资达到数十亿美元，交通、医疗保健、营销和金融等其他行业将在不久的将来看到与人工智能相关的变化。4 人工智能在从医学成像分析到自动驾驶汽车等领域都表现出色。在医学成像方面，人工智能表现出“令人印象深刻的准确性和灵敏度，可识别成像异常，并有望增强基于组织的检测和表征。” 5 但人工智能在本质上属于人类的仲裁过程是否占有一席之地？
对需求假设的探索...
图 1.1 – 导致 Standish Group 项目面临挑战的因素 ...................................... 2 图 1.2 – 假设作为沟通的一个要素 .............................................................. 7 图 1.3 – 影响需求工程的要素 .............................................................. 12 图 1.4 – 需求工程中的假设管理 .............................................................. 14 图 2.1 – FLEA 中使用的构造 ............................................................................. 24 图 3.1 – 工作流模型 ............................................................................................. 31 图 3.2 – 软件开发中的有效和无效假设 ............................................................. 35 图 3.3 – 基于假设的规划：假设分类树 ............................................................. 40 图 3.4 – 假设的分类 ............................................................................................. 43 图 3.5 – 需求中假设分类的框架 ............................................................. 48 图 3.6 – 需求工程中的假设分类 ............................................................. 49 图 4.1 – 软件工程中的研究方法 .............................................................. 57 图 4.2 – 设计实验的工作流模型 .............................................................. 60 图 4.3 – 矿井排水控制系统的示意图 ...................................................... 63 图 4.4 – 简单用例图的示例 .............................................................. 65 图 4.5 – 对学生项目的观察 ......................................................................
关于支出和收入的替代假设的预算结果
在本报告中，CBO分析并将2025年计划与2024年计划中的替代方案进行了比较，以及海军的广泛目标，即建立具有更多分布的火力的较大机队。海军希望将更多的进攻能力（主要是导弹和无人系统的系统）放在比目前更多的船舶上。这样做会为工作组提供更多的船只，并提供更多能够进攻行动的船只，并使对手更难摧毁车队的进攻能力。如果完全实施，该计划最终将导致车队比2001年以来的任何时候都大。但是，如果海军无法减少十多年来一直在经历的维护延误，则它将无法将其部署到达到其381-船舶目标的尽可能多的船只。
与...相关的数据和假设的分析
病例定义要求症状分两个阶段出现：第一阶段至少包括头部压力、定向障碍、恶心、头痛、前庭功能紊乱、听觉症状或视力变化之一，随后是第二阶段，包括前庭功能紊乱或认知缺陷，没有容易识别的替代症状
包装提供无假设的稳定性
用于在SGD中绘制随机批次。我们的符号还允许确定性算法，因为A可以自由忽略输入参数ξ而仅取决于数据。有很多方法可以定义学习算法的稳定性。如Shalev-Shwartz等人所述。 （2010），稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性，但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。 我们介绍了两个定义稳定性的主要结果，并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。 最强的可能性之一是，对于所有数据集和所有测试点，每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。 以下定义与统一的预测稳定性密切相关（例如，参见Dwork和Feldman，2018年）。如Shalev-Shwartz等人所述。（2010），稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性，但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。我们介绍了两个定义稳定性的主要结果，并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。最强的可能性之一是，对于所有数据集和所有测试点，每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。以下定义与统一的预测稳定性密切相关（例如，参见Dwork和Feldman，2018年）。
基于代码的假设的有损加密
在2005年推出的错误（LWE）假设[REG05]的学习已成为设计后量子加密术的Baiss。lwe及其结构化变体，例如ring-lwe [lpr10]或ntru [hps98]，是构建许多高级加密启示剂的核心GVW15]，非交互式零知识[PS19]，简洁的论证[CJJ22]以及经典的[GKW17，WZ17，GKW18，LMW23]和量子加密[BCM + 18，MAH18B]的许多其他进步。虽然LWE在产生高级原语方面具有令人惊讶的表现力，但其他量子后的假设，例如与噪音[BFKL94]，同基因[COU06，RS06，CLM + 18]和多变量四边形[HAR82]相近的疾病，以前的疾病是指定的，这使得直到直接的指示，这使得Inderiveive of to Inderiveive negripivessive to and Imply to negriptive for nightimivess，量子后密码学。这种状况高度令人满意，因为我们想在假设的假设中有一定的多样性，这意味着对冲针对意外的隐式分析突破。的确，最近的作品[CD23A，MMP + 23，ROB23]使Sidh在多项式时间中经典损坏的Quantum假设曾经是宽松的。这项工作旨在解决可能导致高级量化后加密术的技术和假设方面的停滞。在大多数情况下，这种假设缺乏多功能性可能归因于缺乏利用其他量词后假设的技术。这项工作的重点在于基于代码的加密假设，例如噪声（LPN）假设[BFKL94]及其变体的学习奇偶校验。与噪声的学习奇偶校验认为，被稀疏噪声扰动的随机线性方程（带有种植的秘密解决方案）出现了。即：
包装提供无假设的稳定性
算法稳定性 - 也就是说，训练数据如何影响学习模型，这是现代数据分析的基础。在学习理论中，某些形式的稳定性是必要的，足以泛化（Bousquet和Elisseeff，2002； Poggio等人。，2004年； Shalev-Shwartz等。，2010年）。在模型选择中，稳定性措施可以可靠地识别重要特征（Meinshausen和B.Uhlmann，2010年； Shah和Samworth，2013年； Ren等人。，2023）。在科学应用中，稳定的方法促进了可重复性，这是有意义的推论的先决条件（Yu，2013）。在无分配预测中，稳定性是折刀有效性的关键假设（也就是说，一对跨验证）的预测间隔（Barber等人，2021; Steinberger和Leeb，2023年）。预见稳定性的各种好处，Breiman（1996a，b）提议将行李作为合奏元算法，以稳定任何基础学习算法。袋装，缩写为bootstrap aggation，将基本算法转化为训练数据的许多扰动，并平均得出的预测。Breiman将行李作为现成的稳定器的愿景激发了我们的主要问题：在任意基础算法上行李如何稳定，对数据产生分布没有任何假设？在本文中，我们首先要为具有有限输出的基础算法的情况回答这个问题，然后向无限情况显示扩展。
Caiazza 对退休投入假设的评论
Caiazza 对退役输入假设的评论摘要 为了降低风能、太阳能和电池存储的公布成本，整合分析似乎故意假设这些技术的预期寿命是无限的。因此，假设设备在整个研究期间保持在线，并且不包括从现在到 2050 年的更换成本。然而，这是一个糟糕的假设，因为完全不合理地期望例如现有的陆地资源在 2050 年仍在运行。这些评论记录了整合分析和范围界定计划草案寿命假设的内容。对风能、太阳能和电池存储的预期寿命进行简短的文献检索的结果如下。然后，使用 IA-Tech 补充附件 2 排放关键驱动因素电子表格中的资源估计来估计无限寿命假设的影响。使用风能、太阳能和电池存储资源的无限期退役日期会低估 2050 年所需的总建设量。陆上风电中 3,814 MW 至 4,600 MW 未包括在内，海上风电中 6,200 MW 至 6,600 MW 未包括在内。未包括的太阳能量在 22,639 MW 至 19,983 MW 之间。最后，对于电池存储，需要开发 10,713 MW 至 12,207 MW 之间的额外资源才能达到 2050 年的预计值。看待这些资源被排除在外的另一种方式是，陆上风电开发成本可能比不包括合理退役日期的预测高出 45%，这仅仅是因为需要开发更多资源。与不包括合理退役日期的预测相比，海上风电成本可能高出 38%，太阳能成本可能高出 35%，电池存储成本可能高出 64%。我的结论是，气候行动委员会需要解决一些问题。为什么最终范围界定计划中不应包括合理的退役日期。如果包括退役，修订后的成本是多少？集成分析寿命假设电子表格 IA-Tech-Supplement-Annex-1-Input-Assumptions 有一个名为“退役”的选项卡，其中“包含按资源类别划分的预期寿命假设”。列出寿命的表格如下所示。
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。