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一致性策略
摘要 - 由于空间，重量和功率限制，许多机器人系统（例如移动操纵器或四型）无法配备高端GPU。这些约束阻止这些系统利用需要高端GPU才能实现快速政策推断的视觉运动策略的最新发展。在本文中，我们提出了一致性策略，这是学习视觉运动机器人控制的扩散策略的更快且相似的替代方案。凭借其快速推理速度，一致性策略可以在资源受限的机器人设置中实现低延迟决策。通过沿扩散策略的学习轨迹执行自我一致性，从预验证的扩散政策中提炼了一致性政策。我们将一致性策略与6个仿真任务中的扩散策略和其他相关的加速方法进行了比较，以及三个现实世界中的任务，我们在其中演示了笔记本电脑GPU的推断。对于所有这些任务，与最快的替代方法相比，一致性策略会加快推理的速度，并保持竞争性的成功率。我们还表明，统一政策培训程序对预处理的扩散政策的质量是可靠的，这是一个有用的结果，可帮助执业者避免对预审预周化的模型进行广泛的测试。启用此性能的关键设计决策是一致性目标的选择，减少初始样本差异以及预设链条步骤的选择。
依赖性的依赖计算的一致性
没有可区分性（DCOI）的依赖性计算使用依赖性跟踪来识别类型转换期间的无关参数，并使用没有可区分的参数，以实现与相同统一机制的运行时间和编译时间无关。dCOI还通过使用由观察者级别索引的命题平等类型来内部化有关无法区分性的推理。作为DCOI是一种纯类型系统，先前的工作仅建立了其句法类型的安全性，证明其用作具有依赖类型的编程语言的基础。但是，尚不清楚该系统的任何实例是否适合用作定理的类型理论。在这里，我们确定了一个合适的实例DCOI 𝜔，该实例具有无限的谓词宇宙层次结构。我们表明DCOI 𝜔在逻辑上是一致的，正常的，并且该类型的转换是可决定的。我们使用COQ证明助手机械化了所有结果。
计划一致性和合理性语句
•当没有明确的理事董事会声明时：如果董事会考虑其土地使用计划，但未能批准一致性声明以及分区修正案，会发生什么？在第160D章之前，此遗漏可能使整个修正案的采用无效。请参阅G.S.153A-341（b）和160A-383（b）。现在，如果董事会会议的会议记录在分区修正案中采取了诉讼的会议表明，理事委员会实际上考虑了该计划，则该行动仍然有效。请参阅G.S.160d-605（a）。虽然明确的理事委员会批准书面计划一致性声明是优选的，并且在法律上最安全的行动方案，但对计划一致性的实际董事会讨论就足够了。重要的是要注意，会议记录必须反映出计划实质的实际讨论和审查 - 简单地批准员工报告或勾选清单不会保存董事会的行动。
统计一致性和计量学的比较...
2009 年 4 月 7 日星期四 统计一致性与计量一致性的比较 Raghu N Kacker 和 Ruediger Kessel 美国国家标准与技术研究所 美国马里兰州盖瑟斯堡 20899 电子邮件：raghu.kacker@nist.gog ruediger.kessel@nist.gov 摘要 对同一测量进行多次评估时，传统的一致性概念是统计性的。一致性的统计观点与测量不确定度的现代观点不符；特别是，它不适用于以具有标准不确定度的测量值表示的测量结果。因此，《国际计量词汇》第 3 版 (VIM3) 引入了对同一测量的多个测量结果的计量兼容性概念。我们更喜欢用计量一致性这个术语来表示 VIM3 的计量兼容性概念。本文讨论了两种一致性概念的区别。1.引言目前最广泛使用的评估同一被测量的多个测量值一致性的方法是物理学家Raymond T. Birge于1932年发表的Birge检验法[1]。Birge检验法基于统计误差分析。由此产生了同一被测量的多个测量值的统计一致性的概念。随着测量科学技术的进步，测量值统计误差分析观点的局限性成为科学技术测量交流的障碍，因此，世界领先的计量学家发展了现代测量不确定度概念。现代观点在《测量不确定度表示指南》（GUM）[2]中有所描述，并在《国际计量词汇》（VIM3）第三版[3]中得到扩展。根据 GUM 和 VIM3，测量结果由测量值及其相关的标准不确定度组成。测量值被视为预期值，标准不确定度被视为归因于被测量未知值的知识状态概率密度函数 (pdf) 的标准偏差。通常，归因于被测量的 pdf 是不完全确定的。一致性的统计观点与 GUM 的测量不确定度观点不符，它不适用于以具有标准不确定度的测量值表示的测量结果。因此，VIM3 引入了计量兼容性的概念
形态学中的熟悉，一致性和系统化
语言学习涉及暴露于不一致的系统 - 即存在多种模式或方法以标记某些含义的系统。不一致的系统通常会随着时间的流逝而变化更加规律 - 它们被系统化。然而，一些最近的研究报告说，学习者倾向于在输入中再现不一致，从而导致语言学习机制基本上是防腐剂的模型。我们使用一种新颖的范式进行了人工语言学习实验，以扩展我们对语言学习中系统化与保留机制的理解。参与者被教给两个数字标记系统，要么完全一致（系统的概率P为1.00）或不一致（一个系统的P = 0.875，另一个系统的p = 0.125，依此类推，依此类推，依此类推，依此类推，P = 0.75和P = 0.625）。一个标记系统是一个复数标记系统。另一个是一种类型的罕见的单态标记系统。在概括新项目时，参与者总体上产生的定期输出模式比较不一致的条件更一致，而对复数标记条件的输入状况要比单人标记的条件更多。对于单次标记条件，参与式的变化要比复数标记的变化要大得多。有些人系统地朝着更熟悉的模式系统化，有些是针对不太熟悉的模式系统化的，有些人与概率匹配没有显着差异。我们展示了一个具有两个免费参数的模型如何在任何给定情况下都可以在其系统化的倾向上有所不同。我们分析了与当前统计学习模型相关的变化，表明保存群岛学习模型以及所有具有单个自由参数的模型都无法捕获我们的结果。我们还讨论了对语言变化理论的影响。
向导 RNA 位点一致性的表征
本演示文稿包含《1995 年私人证券诉讼改革法案》所定义的“前瞻性陈述”，涉及重大风险和不确定性，包括有关公司计划（包括 VERVE-101）的潜在优势和治疗潜力的陈述。本演示文稿中包含的所有陈述（历史事实陈述除外），包括有关公司战略、未来运营、未来财务状况、前景、计划和管理目标的陈述，均为前瞻性陈述。“预期”、“相信”、“继续”、“可能”、“估计”、“预计”、“打算”、“可能”、“计划”、“潜在”、“预测”、“项目”、“应该”、“目标”、“将”、“会”和类似表达旨在识别前瞻性陈述，但并非所有前瞻性陈述都包含这些识别词。任何前瞻性陈述均基于管理层当前对未来事件的预期，并受多种风险和不确定因素的影响，这些风险和不确定因素可能导致实际结果与此类前瞻性陈述中所述或暗示的结果存在重大不利差异。这些风险和不确定性包括但不限于与公司有限的经营历史有关的风险；公司及时提交和获得其产品候选物的监管申请批准的能力；推进其产品候选物的临床试验；按照预期的时间表或完全启动、招募和完成其正在进行的和未来的临床试验；正确估计公司产品候选物的潜在患者群体和/或市场；在临床试验中复制在 VERVE-101、VERVE-102 和 VERVE- 201 的临床前研究和/或早期临床试验中发现的积极结果；在当前和未来临床试验中按照预期的时间表推进其产品候选物的开发；获得、维护或保护与其产品候选物相关的知识产权；管理费用；并筹集实现其业务目标所需的大量额外资本。有关其他风险和不确定性以及其他重要因素的讨论，其中任何因素都可能导致公司的实际结果与前瞻性陈述中的结果不同，请参阅“风险因素”部分，以及公司最近向美国证券交易委员会提交的文件和公司未来向美国证券交易委员会提交的其他文件中对潜在风险、不确定性和其他重要因素的讨论。此外，本演示文稿中包含的前瞻性陈述代表公司截至本新闻稿之日的观点，不应被视为代表公司截至本新闻稿之日之后任何日期的观点。公司预计后续事件和发展将导致公司的观点发生变化。然而，尽管公司可能会选择在未来某个时间点更新这些前瞻性陈述，但公司明确表示不承担任何此类义务。
卫星和机载数据的光谱一致性
我们提出了一种将航空磁力数据和卫星数据相结合的新方法，该方法应用了等效偶极子层和偶极子的球谐函数 (SH) 展开。该方法包括两个步骤：(1) 等效偶极子层的磁参数反演和 (2) 将磁参数转换为 SH 系数。使用这种方法，SH 分析可用于区域研究区域，例如，可以用卫星数据替换航空磁力数据的长波长范围。我们在澳大利亚磁异常图的第三版、第四版和第五版上测试了我们的方法，这些地图使用独立的航空磁力数据集进行了长波长校正。结果表明，在 SH 度 40 至 110 范围内（对应于半波长 180 至 500 公里），根据长距离控制线调整的磁异常图与 LCS-1 卫星模型具有良好的一致性，而澳大利亚磁异常图第三版在此光谱范围内对长波长的控制较差。我们的分析表明，即使是经过精心处理的第五版，如果用卫星数据替换长波长数据，也会受益匪浅。
气候行动计划一致性规定（“...
由 O-21528 NS 制定；自 2022 年 10 月 23 日起生效。）（2024 年 7 月 22 日由 O-21836 NS 更名为“气候行动计划一致性法规”；自 2024 年 10 月 5 日起生效。）[编者注：O-21836 NS 通过的修正案在加州海岸委员会将其认证为地方海岸计划修正案之前，不适用于海岸覆盖区。点击链接查看删除条例，其中突出显示了对先前语言的更改 http://docs.sandiego.gov/municode_strikeout_ord/O-21836-SO.pdf ] §143.1401 气候行动计划一致性法规的目的
计划NEPA从业人员的计划一致性-Net
要确保遵守1969年《国家环境政策法》（NEPA），必须在联邦高速公路管理局（FHWA）批准最终环境文件之前实现计划一致性。佛罗里达运输部通过最初于2016年12月14日签署的理解备忘录，承担了NEPA的责任，并于2022年5月26日续签。规划一致性需要授权联邦政府的支出，从而晋升为项目开发的未来阶段。此过程可确保将环境考虑整合到项目的所有阶段，从本地开始，并贯穿MPO，州和联邦计划，这些计划表明了联邦运输支出的最大限制和公共透明度。
Con4m：上下文感知一致性学习框架...
时间序列分类 (TSC) 包含两种设置：对整个序列进行分类或对分段子序列进行分类。分段 TSC 的原始时间序列通常包含多个类，每个类的持续时间各不相同 (MVD)。因此，MVD 的特性对分段 TSC 提出了独特的挑战，但在现有研究中却很大程度上被忽视了。具体而言，在 MVD 中要分类的连续实例 (段) 之间存在自然的时间依赖性。然而，主流 TSC 模型依赖于独立同分布 (iid) 的假设，专注于独立地对每个段进行建模。此外，具有不同专业知识的注释者可能会提供不一致的边界标签，导致无噪声 TSC 模型的性能不稳定。为了应对这些挑战，我们首先正式证明有价值的上下文信息可以增强分类实例的判别能力。利用 MVD 在数据和标签层面的上下文先验，我们提出了一种新颖的一致性学习框架 Con4m ，该框架有效地利用了更有利于区分分段 TSC 任务中连续片段的上下文信息，同时协调了不一致的边界标签以进行训练。在多个数据集上进行的大量实验验证了 Con4m 在处理 MVD 上的分段 TSC 任务方面的有效性。源代码可在 https://github.com/MrNobodyCali/Con4m 获得。