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在限制量子错误缓解的限制
量子误差缓解已被提出，作为通过经典的多个量子电路的经典后处理结果来应对近期量子计算中不必要和不可避免的错误的手段。它以一种不需要或几个其他量子资源的方式来做到这一点，而耐心的方案与大型开销相比。误差缓解导致量子计算小方案的降噪。在这项工作中，我们确定了强大的限制，可以对较大的系统大小有效地“撤消”量子噪声的程度。我们首先提出一个正式的框架，该框架严格封装了大量有意义且实际应用的方案，以减轻量子误差，包括虚拟蒸馏，cli€ord数据回归，零噪声外推和概率误差取消。有了框架，我们的技术贡献是构建对噪声高度敏感的随机电路家族，从某种意义上说，即使在对数log（n）深度下，超越恒定的晶须也可以超过量子噪声，可以超过昂贵地将其输出迅速拼凑到最大混合状态。我们的结果呈指数收紧文献中用于误差的论点，但它们超出了这一点，但它们超越了：通过修改，我们的论点可以应用于量子机器学习的内核估计，或者可以计算出贫瘠的高原出现的深度，这意味着由于噪声而造成的噪声较小，因此在较小的噪声中，比较较小的探索。有一些经典算法在复杂性方面表现出相同的缩放。最后，我们的结果还说，必须对嘈杂的设备进行指数级的次数（在可观察到的轻度孔中的门数）以估计可观察到的期望值。虽然量子硬件中的启用将降低噪声水平，但如果使用错误缓解，则与经典算法相比，这只能导致指数时间算法具有更好的指数，从而对在这种情况下的指数量子加速有很大的障碍。
气候错误信息的生成揭穿
对气候变化的错误信息会造成许多负面影响，因此需要构成反应。心理学研究提供了各种策略，以减少气候错误信息的影响，例如事实是现实的事实结构。但是，实际上在大规模上实施纠正措施是一个挑战。自动检测和纠正错误信息解决了错误信息问题。这项研究记录了接受气候神话的大型语言模型的发展，并通过将逆势索赔分类和谬误检测纳入LLM提示框架中，从而遵循事实发生的事实差异（“真相三明治”）结构。我们将开放式（Mix-Tral，Palm2）和专有（GPT-4）LLM与促使复杂性变化的策略相结合。实验表明，如果结合结构提示，则揭示了GPT-4和混音的有希望的性能。我们确定了揭穿生成和人类评估的具体挑战，并为未来的工作绘制了途径。我们租用了一个高质量真相 - 桑德威奇（Sandwich）揭穿，源代码和揭穿系统演示的数据集。1
“/argus”应用程序中的服务器错误。
[CryptographiceCeption：不良数据。 ]system.security.cryptography.cryptographicexception.throwcryptographicexception（int32 hr）+43 system.security.cryptography.utils._decryptdata（safekeyhandle hkey hkey hkey，byte，byte，byte，byte []数据paddingMode，boolean fdone）+0 system.security.cryptography.cryptoapitransform.transformfinalblock（byte [byte [] inputBuffer，int32 InputOffset，int32 InputCount，intputcount）+285 +285 Sytem.security.security.cryptosem.cryptograpent engrypteddata，对称性符号对称性）+327 engryption.decryptxml（字符串filepath）+374 proford_report.page_page_load（对象发送者，EventArgs E）+3335 Sytem.web.ui.control.onload（Eventrol.onload（Eventargs e） +90 system.web.ui.page.processrequestmain（boolean includestagesbeforeasyncpoint，boolean incluctages afterAsyncpoint）+1533
“/遗产”应用中的服务器错误。
[filenotfoundException：找不到文件'e：\ stites \ retireware.com \ secure \ heritage \ data \ edu-ne2exinq.xml'。]System.IO.__Error.WinIOError(Int32 errorCode, String maybeFullPath) +1404 System.IO.FileStream.Init(String path, FileMode mode, FileAccess access, Int32 rights, Boolean useRights, FileShare share, Int32 bufferSize, FileOptions options, SECURITY_ATTRIBUTES secAttrs, String msgPath, Boolean bFromProxy, Boolean useLongPath, Boolean checkHost) +1242 System.IO.FileStream..ctor(String path, FileMode mode, FileAccess access, FileShare share, Int32 bufferSize) +127 System.Xml.XmlDownloadManager.GetStream(Uri uri, ICredentials credentials, IWebProxy proxy, RequestCachePolicy cachePolicy) +125 System.xml.xmlurlresolver.getentity（uri absoluturei，字符串角色，objecttoreturn类型）+80 system.xml.xml.xmltextreaderimpl.openurldelegate（object object xmlresolver）代码，callupcode backoutcode，object userData）+0 system.threading.compressestack.run（compresseStack compresseStack，contextCallback callback，object state）+116 system.xml.xml.xmltextreaderimpl.openurl（） System.XML.XMLLOADER.LOAD（XMLDocument Doc，XMLReader Reader，Boolean PreserveWhitespace）+161 System.xml.xmldocument.Load.Load.load（XMLREADER READER）+136 SYSTEM.XML.XML.XMLDOCUMENT.XMLDOCUMENT.XMLDOCUMENT.11 5 profile_report.page_load（对象发送者，EventArgs E）+335 System.Web.ui.control.onload（EventArgs E）+108 System.Web.ui.control.Control.loadRecursive（） +1533
欺诈、错误和损失战略 2024-2027
控制报告——提供外部验证的审查，以评估现有信息技术 (IT) 一般控制的设计和运行效果，从而促进服务的完整性、稳定性和可靠性。该报告包括变更管理、逻辑安全、问题管理和性能/容量规划、物理安全和环境控制、计算机操作和工资单分发（服务至 2024 年夏季结束）。此外，还将评估与服务交付相关的关键行业标准——包括 ISO 9001（实施有效的质量管理体系）和 ISO 27001（实施有效的信息安全管理体系）。
人工智能为何会犯这个错误？ - Periscope
越来越复杂的学习方法（例如 boosting、bagging 和深度学习）使 ML 模型更加准确，但更难解释和说明，最终形成了黑盒机器学习模型。模型开发人员和用户通常都会在性能和可理解性之间做出权衡，尤其是在医学等高风险应用中。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于在给定特定实例的情况下为通用机器学习模型的预测生成解释。该方法名为 AraucanaXAI，基于替代的局部拟合分类和回归树，用于提供通用机器学习模型预测的事后解释。所提出的 XAI 方法的优势包括对原始模型的卓越保真度、处理非线性决策边界的能力以及对分类和回归问题的本机支持。我们提供了 AraucanaXAI 方法的打包开源实现，并在 AI 的医疗应用中常见的多种不同设置中评估了其行为。这些问题包括模型预测与医生专家意见之间可能存在的分歧以及由于数据稀缺导致的预测可靠性低。
错误、虚假和恶意信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。相反，本文的目的是加深对错误、虚假和恶意信息的信息环境的理解，了解它们是如何被监管的，以及它们如何与车队相交叉。社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细探讨。我会尽可能为感兴趣的读者提供更多细节，我会在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分探讨了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和恶意信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分探讨了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律规范使用或传播错误、虚假或恶意信息的用户和其他实体？这个问题是，例如，个人是否犯了罪或是否应因传播虚假信息而承担民事责任。这一分析的一个必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。第二部分探讨了监管的这一方面。第二，社交媒体提供商在解决错误、虚假和恶意信息方面有哪些法律和治理责任？第三部分探讨了这一问题，并分析了监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
使用 AI ML 跟踪错误
1,3,4,5,6 学生，2 副教授，1,2,3,4,5,6 Jain（视为大学）1 尼泊尔蓝毗尼，2,3,4,5,6 印度班加罗尔 摘要：BTS（用于提高软件可靠性的 Bug 跟踪）是一种系统方法，可以使任何公司的员工和管理员受益。使用 AI ML 的 Bug 跟踪系统允许主管将员工在各自工作中消耗的 Bug 路由。BTS 具有报告组功能，允许管理人员分析哪些员工的服务被使用，哪些没有被使用。这种技术可以帮助管理员估计每个应用程序中的错误数量。该工具可帮助团队提交 Bug 和分析。该程序旨在创建一个 Bug 跟踪系统。所有开发人员都可以使用这项技术。这是我们可以用来解决问题的重要因素之一，它还有助于创建数据库和激励目的。
人为错误分析 (HEA) 指南
由于 HEA 是作为系统开发过程的一部分进行的，因此它是一种投射方法，需要分析师识别、设想和预测人类行为可能导致灾难性后果的情景。所有任务阶段都需要 HEA，包括地面处理、发射准备和回收/处置操作，以及飞行操作。每组人员及其互动可能涉及不同类型的 HEA 问题。例如，地面处理可能涉及重点关注 1 g 下与硬件的互动，但也可能涉及软件准备和数据输入。飞行操作分析可能会强调 0 g 或微重力下与控件和显示器的互动。
人为错误：原因还是症状 - IChemE
人们认为，许多组织并不了解事故和其他可能造成损失的事件的真实成本（Sharrock 和 Hughes 2001）。更糟糕的是，这种造成损失的事件往往被简单地接受为在不完美世界中开展业务的必然结果。这些成本有时被视为监管机构的罚款或行动以及赔偿，或对保险费的连锁反应。在高危行业，生命损失的可能性也很明显。许多这些问题还造成了与生产和可用性下降、利润下降、商誉和声誉受损相关的其他损失。此外，法律费用、应急设备和用品成本、退货和其他质量问题、损坏设备的维修和更换也增加了底线。