用于在SGD中绘制随机批次。我们的符号还允许确定性算法,因为A可以自由忽略输入参数ξ而仅取决于数据。有很多方法可以定义学习算法的稳定性。如Shalev-Shwartz等人所述。 (2010),稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性,但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。 我们介绍了两个定义稳定性的主要结果,并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。 最强的可能性之一是,对于所有数据集和所有测试点,每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。 以下定义与统一的预测稳定性密切相关(例如,参见Dwork和Feldman,2018年)。如Shalev-Shwartz等人所述。(2010),稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性,但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。我们介绍了两个定义稳定性的主要结果,并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。最强的可能性之一是,对于所有数据集和所有测试点,每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。以下定义与统一的预测稳定性密切相关(例如,参见Dwork和Feldman,2018年)。
Xbrane 正在积极开展 Xdivane™ 和 XB003 的对外授权流程,有多个感兴趣的潜在合作伙伴参与其中,并得到了一位知名生命科学顾问的支持。该公司已与 Xdivane™ 进入协议谈判阶段,并收到了关于 XB003 的首批非约束性提案。此外,Xbrane 通过与主要供应商商定的延长付款计划,将时间延长至 2024 年 11 月底,届时需要最终达成协议,通过预期的预付款来满足公司的营运资金需求。鉴于协议谈判已进入后期阶段,Xbrane 董事会和管理层对能够在 2024 年 11 月底之前与 Xdivane™ 达成合作伙伴关系持乐观态度。
算法稳定性 - 也就是说,训练数据如何影响学习模型,这是现代数据分析的基础。在学习理论中,某些形式的稳定性是必要的,足以泛化(Bousquet和Elisseeff,2002; Poggio等人。,2004年; Shalev-Shwartz等。,2010年)。在模型选择中,稳定性措施可以可靠地识别重要特征(Meinshausen和B.Uhlmann,2010年; Shah和Samworth,2013年; Ren等人。,2023)。在科学应用中,稳定的方法促进了可重复性,这是有意义的推论的先决条件(Yu,2013)。在无分配预测中,稳定性是折刀有效性的关键假设(也就是说,一对跨验证)的预测间隔(Barber等人,2021; Steinberger和Leeb,2023年)。预见稳定性的各种好处,Breiman(1996a,b)提议将行李作为合奏元算法,以稳定任何基础学习算法。袋装,缩写为bootstrap aggation,将基本算法转化为训练数据的许多扰动,并平均得出的预测。Breiman将行李作为现成的稳定器的愿景激发了我们的主要问题:在任意基础算法上行李如何稳定,对数据产生分布没有任何假设?在本文中,我们首先要为具有有限输出的基础算法的情况回答这个问题,然后向无限情况显示扩展。
MST-21 设计用于在很宽的电源电压范围内工作,可根据指令提供相干的接收器到发射器操作,并结合相干测距能力以实现精确导航。SpaceDev 指定 MST-21 与 NASA 的全球空间跟踪和数据网络 (STDN) 以及具有 STDN 功能的商业地面站提供商完全兼容,重量不到 1 公斤,尺寸仅为 17 x 11 x 5 厘米(约 7 x 4 x 2 英寸)。MST-21 配备高效的 30% 固态功率放大器 (SSPA),结合可指令的功率输出设置,确保其灵活适应变化的链路条件并支持各种地球轨道和近地任务。将进行测试以确保与各种运载火箭和空间热和辐射环境的兼容性。
请读者注意,本文中的所有信息(除历史事实陈述外)可能构成国家文书 51-102 - 持续披露义务和其他相关证券立法所赋予的前瞻性陈述和前瞻性信息(统称“前瞻性陈述”)。具体而言,前瞻性陈述包括但不限于以下方面的陈述:Eguana 关键客户的预期付款、与 BC Hydro 合作的影响、公用事业发货的预期时间、Eguana 关键客户的发票和现金收款的运行率、公司的现金流需求和流动性、任何预期的市场复苏、公用事业渠道的成功和发展、与公司高级贷款人的贷款状况、公司与现有贷款人协商融资和/或延期还款的能力、产品开发目标的成功、云功能的影响以及公司的业务运营、现金流限制、流动性影响、应收账款收款、人员和战略。前瞻性陈述并不能保证未来的业绩,并且涉及许多风险和不确定性。许多因素可能导致公司的实际结果、业绩或成就,或未来事件或发展与前瞻性信息表达或暗示的结果、业绩或成就存在重大差异。这些因素包括但不限于与以下方面相关的风险:公司未能改善现金流,这将对企业继续经营的可行性产生重大不利影响;及时收取应收账款;有效实施和部署 Eguana 解决方案以及建立更多合作伙伴关系和发展现有合作伙伴关系;一般经济、市场和商业条件;竞争因素;实现战略目标;裁员的意外影响;无法或延迟采购材料;公司进入和销售公用事业渠道和/或推进虚拟发电厂领域关系的能力;能源存储技术的采用速度比预期的要慢;无法与行业合作伙伴整合;产品开发和改进不成功;首席技术官离职和/或更换首席技术官的影响;公司未能改善流动性、与现有或新的贷款人达成融资协议并获得其高级贷款人的宽容;未能在需要时以合理的条件筹集股本;未能有效地合理化业务和战略或对公司进行资本重组和/或重组,以及公司管理层讨论与分析中“风险因素”部分列出的其他因素(截至 2024 年 9 月 30 日的三个月和九个月,2024 年 11 月 30 日)。2024 年和 2024 年 5 月 27 日的年度财务报表和管理层讨论与分析,可在其网站或 www.sedarplus.ca 上找到。请读者不要过分依赖前瞻性信息,该信息仅代表截至本文日期的信息。公司不承担任何义务公开发布对本文所含前瞻性陈述的任何修订,以反映本文日期后发生的事件或情况或反映意外事件的发生,除非适用证券法可能要求。
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大约一年前,我查阅了陆军条令参考出版物 (ADRP) 7-0《训练单位和培养领导者》,并了解到一些变化。新条令将作战流程应用于训练管理,修订了任务基本任务清单 (METL) 概念,并引入了关键集体任务 (KCT) 的概念。新训练条令还包括联合兵种训练策略 (CATS)。CATS 提供基于任务、事件驱动的训练策略,以协助指挥官规划和执行训练活动,从而建立和维持士兵、领导者和单位在 METL 方面的熟练程度。CATS 是数字训练管理系统 (DTMS) 的一部分,该系统是一种基于网络的工具,可帮助规划、资源和管理各级单位和个人训练。所有这些资源都可以在陆军训练网络 (ATN) 上找到,这是一个一站式培训产品和服务商店 — https://atn.army.mil。通过 ATN 的“询问培训师”功能,我询问了使用 CATS 规划工具进行 METL 开发的情况。 CATS 项目团队回答了我所有的问题,我于今年 1 月邀请他们前往第 72 步兵旅战斗队的训练中心。CATS 团队分析师就更新后的训练原则和自动化工具提供了指导。我们向分析师提供了更新部队 CATS 的反馈和建议。这次访问非常有价值,因此我们邀请 CATS 团队回来为整个旅的领导层(每位军官、指挥军士长 [CSM] 和作战 NCO)提供 CATS 指导,作为营级和连级 METL 开发的先行者。CATS 团队的协助可以帮助任何步兵部队改善训练、培养领导者并实施陆军训练原则。CATS 项目是陆军部 (DA) 项目,由位于堪萨斯州莱文沃思堡的联合兵种中心训练 (CAC-T) 管理。CATS 在 2007 年取代了陆军任务训练计划 (MTP),现在是部队训练指导的主要参考。 CAC-T 派遣机动训练队 (MTT) 到各单位训练、教育和协助士兵和领导使用 CATS、DTMS 和 ATN。这些团队还在陆军条令出版物 (ADP) 7-0 和 ADRP 7-0 中阐明了训练条令。在过去六个月中,CATS MTT 进行了大约 20 次单位访问,
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共谋和不诚实协助,或 Privinvest 的辩护,供应合同的有效性将不相关。同样,基于协议商业性的辩护与确定莫桑比克的索赔无关,只与量化任何遭受的损失有关。因此,莫桑比克的索赔不是第 9 条所指的“事项”,需要根据仲裁协议提交仲裁。有些人可能认为最高法院将判决中澄清的原则应用于案件事实,在某种程度上限制了仲裁协议中标准化措辞的范围;上诉法院裁定欺诈指控与供应合同有充分联系,因此属于仲裁协议的范围,这可以看作是一种更传统的、支持仲裁的解释。但在这里,索赔主要涉及附属担保。