摘要 - 安全至关重要的感知系统都需要可靠的不确定性量化和原则上的弃权机械,以在不同的操作条件下保持安全性。我们提出了一个新颖的双阈值共形框架,该框架可提供统计保证的不确定性估计,同时在高风险场景中实现选择性预测。我们的ap-proch唯一结合了共形阈值,以确保有效的预测集和通过ROC分析优化的弃用阈值,从而提供无分布的覆盖范围保证(≥1-α),同时识别不可靠的预测。通过对CIFAR-100,ImagEnet1k和ModelNet40数据集进行全面评估,我们在不同的环境扰动下展示了跨摄像头和激光痛的较高鲁棒性。该框架在严重的条件下达到了出色的检测性能(AUC:0.993→0.995),同时保持高覆盖率(> 90.0%),并实现适应性弃权(13.5%→63.4%±0.5),作为环境严重程度。对于基于激光雷达的感知,我们的方法表现出特别强大的表现,保持了强大的共识(> 84.5%),同时适当弃权不可靠的预测。值得注意的是,该框架在重扰动下显示出显着的稳定性,检测性能(AUC:0.995±0.001)在所有模式中的现有方法都显着超过现有方法。我们的统一方法弥合了理论保证和实际部署需求之间的差距,为在挑战性的现实世界中运行的安全至关重要的自主系统提供了强有力的解决方案。代码可在https://github.com/divake/conformal预测基于传感器的信任可达检测
Maria Eugenia Bartoloni * 摘要:《欧洲联盟条约》第 31(2) 条规定的建设性弃权已被视为适用于共同安全与安全政策法案的一项工具。由于《欧洲联盟运作条约》第 215 条建立了一个综合机制,其中共同安全与安全政策决定和欧盟运作条约条例相互依存,因此出现了一个问题,即建设性弃权的范围是否可以扩大到不仅涵盖共同安全与安全政策决定,还包括其实施条例。本篇见解认为,建设性弃权不仅适用于共同安全与安全政策法案,也应适用于该法案。反过来,这一结论呼吁反思限制措施背景下忠诚合作义务的范围和后果,以及更普遍地说,建设性弃权在这一领域的有效性。
并与 CSEA 董事会合作,确保成员了解参加大学课程时可享受的合同福利。当有补助金帮助分类员工成为教师时,请申请学区有资格获得的任何补助金。c. 持续表彰学校成就、项目发展,即加州金丝带、金钟、年度最佳员工和项目创新:Joe Walker STEALTH、Gregg Anderson Academy、Cottonwood 的 IDEA Academy、Westside Academy 和 Hillview 6ù Grade Academy d. 继续制定长期计划,为学区内所有职位提供与周边羚羊谷小学学区相媲美的总薪酬 e. 提供持续培训,确保所有员工都有安全的工作场所 f. 资金到位后,收入将存入单独账户,用于支付长期离职后福利