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OpenText业务概述
本演讲包含有关我们的计划，目标，策略，未来事件，未来财务绩效和积压信息以及其他不是历史的信息的前瞻性陈述。在此演示文稿中使用时，“估计”，“期望”，“预期”，“项目”，“计划”，“打算”，“相信”，“预测”或“未来”或有条件的动词，例如“意志”，“应该”，“应该”，“可以”，“可能”，“可能”或“可能”或类似的表达式或类似的表达方式，对这些表达式的表达方式是指定的。这样的陈述是基于我们当前的期望和各种假设，这些假设是真诚的，我们相信它们是合理的依据。但是，由于前瞻性陈述与未来有关，因此它们遭受固有的风险，不确定性和其他难以预测的因素，并且可能导致实际结果与本演讲中包含的前瞻性陈述有实质性差异。
预测自主系统中的无功能要求违反
自主系统通常用于环境和内部变化可能导致要求违反要求的应用中。主动适应这些变化，即在违规发生之前，比从可能由这种违规行为造成的失败中恢复过来更可取。但是，积极的适应需要方法，以及时，准确且可接受的开销进行预测违反需求。为了满足这种需求，我们提出了一种方法，允许自主系统预测违反性能，依赖能力和其他非功能性要求的行为，因此采取预防措施以避免或减轻它们。我们预测这些自主系统中断（PRESTO）的方法包括一个时间阶段和运行时间阶段。在设计时间时，我们使用参数模型检查获得代数表达式，这些代数表达式，以对内部兴趣的非功能性能（例如，可靠性，响应时间和能源使用）与系统及其环境的参数之间的关系。在运行时，我们通过将零件线性回归应用于通过监视获得的线性数据来预测这些参数的未来变化，并且我们使用代数表达式来预测这些变化对系统要求的影响。我们在两个不同领域的案例研究中通过模拟证明了Presto的应用。
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。
数学
任务标题：策划一场披萨派对 年级或内容领域：7 年级数学 工具包作者：Natalie Dillinger、Amanda Yankey 和 Stephanie Haynes 原始任务创建者：Illustrative Mathematics 学季：1 课程和相关任务的理由 7 年级学生正在策划一场披萨派对庆祝活动。学生必须确定派对需要什么、在哪里购买用品以及用品要花多少钱。他们还必须确定哪些数量是固定的，哪些是可变的，同时要保持在 75 美元的预算之内。这项任务要求 7 年级学生尝试使用表达式和方程式来模拟一种情况。学生将思考相关数量，它们是固定的还是可变的，以及它们彼此之间可能有何关系。学生使用数字和变量来表示数量和关系。这项任务还提请关注约束的概念以及如何表示它们。没有一组正确的表达式或方程式可以控制披萨派对上的潜在数量。重点是建模过程本身——确定相关数量、做出假设、创建模型和评估模型。内置讨论以营造协作和积极思考和倾听的环境。鼓励学生在此期间分享他们的想法和问题。课程和相关任务概述计划披萨派对准备*（点击这里）计划披萨派对课程*（点击这里）计划披萨派对练习*（点击这里）* 彻底复习所有组件。对于 7 年级学生，本课程和相关任务可作为表达式、方程式和不等式的介绍。本课程还可作为固定和可变数量的介绍，以及为现实世界情况创建约束。重要的是根据学生确定的约束，将学生为披萨派对选择的物品与表达式、方程式和不等式联系起来。本课程和相关任务计划在 3 个课时内完成。第 1 天
使用动态时间规整增强事件相关电位分析的平均值
在 [17] 中，作者考虑了一种扭曲方案，该方案采用基于最小二乘的时间位移和对齐底层模型。Gibbons 和 Stahl [20] 也考虑了 ERP 平均的响应时间校正：作者假设 ERP 分量（尤其是后期分量）的时间会有显著变化，因此他们建议使用多项式表达式来校正响应时间，该表达式基于先前确定的平均响应时间和线性插值。[21] 中介绍了不考虑噪声、抖动或新频率的出现而迭代使用平均 DTW。在 [22] 中，作者提出了一种成本矩阵的修改，该修改可以消除在对非线性对齐的信号周期进行平均时抑制噪声的不利结果。
针对非差分GPS/IMU集成导航的优化滤波器设计
首先，根据泰勒展开式对最近发展起来的非线性滤波方法——Cuature卡尔曼滤波器（CKF）的性能评估进行了分析。理论分析表明，非线性滤波方法CKF只有在非线性系统中实现时才显示出其优势。类似地，非线性方向余弦矩阵（DCM）表达式被纳入紧密耦合的导航系统中，以表示真实导航坐标系和估计导航坐标系之间的对准误差。仿真和实验结果表明，在不可观测的大指向误差下，以及在 GPS 故障且指向误差快速累积导致 psi 角的表达式失效的情况下，CKF 的性能优于扩展卡尔曼滤波器（EKF），从而表达一定程度的非线性。
1 AMS基金会考试B部分，计算生物学...
问题3。请注意，此问题有多个部分。3A：使用分子力学概括的BORN表面积（MM-GBSA）方法，绘制通常用于计算具有受体靶R的配体L之间结合的绝对自由能（D G结合）的热力学循环。清楚地标记了您数字的所有零件和条款。写下简单的表达式，该表达式将热力学循环的哪个腿用于计算估计结合d g结合的绝对自由能，如果计算确切的话，它将等于结合d g expt的绝对实验自由能。表示哪个腿最适合配体的绝对水合自由能，并提供了通常用于估计d g hyd的“通用”两项方程。
