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World File Search System损失的
机器学习算法的概括误差的确切表征
摘要：最坏的数据生成（WCDG）概率度量是作为表征机器学习算法的概括功能的工具。这样的WCDG概率度量被证明是两个不同优化问题的独特解决方案：（a）在数据集中，预期损失的最大化是在数据集中的相对熵相对于参考度量的一组概率测量值的最大化； （b）相对于参考度量，通过相对熵的正则化对预期损失的最大化。这样的参考度量可以解释为数据集中的先验。WCDG累积物是有限的，并根据参考度量的累积量进行了界定。分析WCDG概率度量引起的预期经验风险的浓度，引入了模型的（ϵ，δ） - 固定性的概念。闭合形式表达式显示了固定模型的预期损失的灵敏度。这些结果导致了新的表达式，用于任意机器学习算法的概括误差。这些表达式可以大致分为两个类。第一个涉及WCDG概率度量，而第二个涉及Gibbs算法。此发现表明，对Gibbs算法的概括误差的探索促进了适用于任何机器学习算法的总体见解的推导。
建议减少铁损失软的指南...
其中w h与激发频率成正比，并且W e与激发频率3的平方成正比。在低于1 kHz的较低含量频率的应用中，例如运动核，磁滞损失对铁损失的影响大于涡流损失的影响。由于SMC核的磁滞损失高于电钢4），因此由于将SMC核应用于电动机而导致的运动效率降低是一个问题。在这种背景下，SMC核心的磁滞损失的减少对于扩大这种类型的核心的应用至关重要，并且已经进行了各种研究5-6）。但是，在大多数情况下，很难对磁滞损失进行定量讨论，因为在这些研究中影响了SMC核心的磁滞损失，并且很难定量地将这些因素分开。因此，为了进一步减少SMC核心的磁滞损失，定量分离影响Hystere SIS损失的因素并减少每个因素的影响很重要。因此，在这项研究中，进行了以下内容，以阐明减少SMC核心磁滞损失的指南。首先，安排了影响顽固性的微观结构因素的常规知识，与滞后丧失密切相关，并得出了磁滞损失和微结构因素的关系方程。然后，量化了微结构因子对SMC核心磁滞损失的影响，并且具有最大的因素
税收支出报告 - 2024 年 4 月
关键信息 本报告根据《利比里亚税收法典》修正案第 57 条编写，该条要求利比里亚税务局局长与财政和发展规划部长协商，报告年度税收支出或显示因优惠或投资激励措施产生税收影响而损失的收入的信息。报告介绍了 2018 年至 2021 年期间利比里亚企业所得税 (BIT)、商品及服务税 (GST) 和进口关税支出损失的收入估算。利比里亚政府为特定商品和服务或公司提供税收减免，从而减少相关税负。税负减少的程度构成税收支出。报告的主要发现包括：
