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研究声明
是一个障碍。我们已经开发了许多具有概率正确性保证的不确定性量化技术。典型的不确定性定量技术使I.I.D.假设训练和测试分布是相同的（或密切相关的交换性假设）；因此，我们还设计了用于检测和减轻分配转移影响的技术。最后，我们设计了受到离线增强学习技术启发的算法，该算法可以从大规模批处理数据中以安全的方式进行学习，而无需与环境进行潜在危险的互动。神经词系统的保形预测。共构预测是通过将基本模型改为输出标签而不是单个标签的统计量来量化预测不确定性的技术的集合[1]。这些算法具有覆盖范围的范围，尤其是在假设训练和测试分布相同的假设下，预测集可以保证包含具有很高概率的地面真相标签。用于建立值得信赖的神经符号程序，与更传统的不确定性量化技术相比，共形预测具有多个优势，这些技术预测了每个标签的概率（例如，校准预测）。首先，与概率相比，预测集往往更容易纳入存在的软件（例如，传统的机器人计划算法可以避免障碍的预测集，而在概率预测下的计划需要修改计划算法）。此外，覆盖范围保证通常直接转化为整个系统的安全保证（例如，可以保证机器人避免具有很高概率的障碍），而为预测概率提供的保证是易于解释的。我们最近的工作已经证明了如何使用学习理论的技术来设计可能带有近似正确（PAC）瓜素的共形算法[2]。我们的工作也是第一个证明了如何将保形预测应用于包括Resnet [3]在内的深神经网络，随后在结合形式预测和深度学习方面有很大一部分[4，5]。在后续工作中，我们已经证明了共形预测提供的覆盖范围保证是如何用于为更广泛的神经成像计划提供概率保证。例如，我们将其与模型预测性屏蔽结合在一起 - 我们在先前的工作中开发的安全强化学习算法[6，7，8]），以使从视觉观察结果获得安全的加强学习，其中强化学习代理使用DNN策略直接映射图像[9]。在另一项工作中，我们展示了如何为大型语言模型构建共形预测集，并构成它们以提供概率保证，以检索增强问题回答[10]。最后，在正在进行的工作中，我们通过使用抽象解释来通过程序传播预测集[11]，致力于将这些技术扩展到一般程序组成。分布偏移下的不确定性定量。如果可以区分它们，则不确定性量化的传统算法，包括共形和校准预测，在很大程度上取决于I.I.D.训练和测试分布是相同的（或稍弱的交换性假设）。 在许多现实世界中，这些假设分解了 - 例如，在不断变化的环境中运行的机器人或部署在患者人群不同的新医院中的机器学习模型。 因此，除了量化I.I.D.下的不确定性外 假设，我们需要检测该假设何时失败。 我们考虑了无监督的域适应设置（即，我们从移位的测试分布中使用了未标记的示例），这在许多设置中都存在，因为系统可以观察到所需的预测输出的输入。 然后，我们建议使用基于分类器的测试来检测协变量分布的变化[12]。 直观地，想法是训练DNN以区分培训和测试输入。训练和测试分布是相同的（或稍弱的交换性假设）。在许多现实世界中，这些假设分解了 - 例如，在不断变化的环境中运行的机器人或部署在患者人群不同的新医院中的机器学习模型。因此，除了量化I.I.D.下的不确定性外假设，我们需要检测该假设何时失败。我们考虑了无监督的域适应设置（即，我们从移位的测试分布中使用了未标记的示例），这在许多设置中都存在，因为系统可以观察到所需的预测输出的输入。然后，我们建议使用基于分类器的测试来检测协变量分布的变化[12]。直观地，想法是训练DNN以区分培训和测试输入。
概率的不确定性定量
机器学习应用于地球观察（EO）数据，以得出用于表征，理解和保护自然资源的数据集，从而促进了国际协定的进步。但是，派生的数据集包含固有的不确定性，需要可靠地量化以避免向下流后果。应对报告不确定性的需求的增加，我们将注意力集中在EO领域内的共形预测的希望。共形预测是一种不确定性定量（UQ）方法，该方法具有统计有效和信息性的预测区域，同时同时是计算高效，模型无关的，无分布的，并且可以在不需要访问下面的模型和训练数据集的情况下以HOC的方式应用。我们评估了EO-MAIG中不确定性定量的当前状态，发现只有21％的审查数据集融合了一定程度的不确定性信息，并且不可靠的方法普遍存在。接下来，我们介绍了Google Earth Engine本地模块，这些模块可以集成到现有的预测建模工作流中，并通过将它们应用于跨越大陆的数据集中到全球尺度，回归和分类任务，以传统学习和深度学习工作来证明这些工具的多功能性，效率和可扩展性。我们预计，易于使用的保形预测因子（例如这里提供的预测）的可用性会增加
3D Gross-...
在大N扩展中研究了显式奇偶校验破坏运算符的临界三维总螺旋模型和扭转模型的杂种。识别理论稳定的耦合常数的状态，并发现了该机制中固定点的标准。在一定范围的Chern-Simons水平上，我们发现稳定的电荷相位稳定，具有自发损坏的近似尺度不变性和参数较低的diLATON。Chern-Simons水平可以调整为稳定性边缘，从而产生了精确的尺度不变性，并伴有无质量的Dilaton。对于另一个狭窄的Chern-Simons级别，我们找到了一个保形窗口，该理论流向了Wilson-Fisher类似于Wilson-Fisher的固定点，并且是非对称非对称的非平均平价和时间差异和时间逆转三维的三维形式的连形理论的新颖（且罕见的）例子，具有标量，Spinor，Spinor，Spinor，Spinor和vector Fields和Vector Fields和Vector Fields和Vector Fields和Vector和Vector。
非本地schwinger模型-Indico Global
更改游戏的一种方法是添加缺陷或边界。这是坐在周围时空内部或附近的平坦的，一个或更大的空间。固定点仍然可以具有共形对称性，并且有一些可能的冷凝物应用。
AMSC N/A FSC 5935 MIL-DTL-55302/55G 带修正案 1 11 ...
备注：1.尺寸以英寸为单位。2.公制等效值仅供参考。3.除非另有规定，公差为 ± .005 (0.13 mm)。4.这些连接器与 MIL-DTL-55302/56 中规定的连接器配合使用。5.应在连接器的侧面标记表示每行中第一个和最后一个位置以及其间每四个接触位置的数字。作为上述选项，可在连接器侧面标记表示每四个腔体的数字，但必须标记第一个接触体。6..025 (0.64 毫米) 模块化网格上的端接布局。7.括号中为公制等效值。8.保形涂层间隙应至少为 .005 (0.13 毫米)（可选设计不需要）。9.可选设计保形涂层间隙。10.到母导向硬件的孔深最小为 .282 (7.16 毫米)。到母螺纹硬件的全螺纹深度最小为 .240 (6.1 毫米)。
融合航空解决方案（CAS）
用于航空通信技术的保形轻型天线结构 (CLAS-ACT) – 开发基于超轻薄气凝胶的保形微波天线，该天线可以贴合飞机轮廓，避免干扰，减少阻力、燃油消耗和排放。促进超高效、低排放航空动力 (FUELEAP) – 利用高效固体氧化物燃料电池 (SOFC)、高产燃料重整器和混合动力飞机架构的技术融合，开发紧密集成的电力系统，以两倍的燃烧效率利用碳氢化合物燃料发电。用于 NASA 电动飞机的锂氧电池 (LION) – 研究设计抗分解的超稳定电解质的可行性，以延长电池使用寿命，让电动飞机飞得更远。翼展自适应机翼 (SAW) – 通过使用形状记忆执行器铰接机翼外侧部分，允许在保持稳定性的同时减小方向舵的尺寸，从而提高飞机效率。