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World File Search System不精确的
不精确的可靠性：介绍性概述
意味着必须满足两个条件：1) 所有概率或概率分布都是已知的或完全可确定的；2) 系统组件是独立的，即描述组件可靠性行为的所有随机变量都是独立的，或者它们的依赖关系是精确已知的。如果满足这两个条件（这里假设系统结构是精确定义的，并且存在一个已知函数将系统故障时间 (TTF) 和组件的 TTF 或某些逻辑系统函数联系起来），那么总是可以（至少在理论上）计算出精确的系统可靠性度量。如果至少违反其中一个条件，则只能获得区间可靠性度量。实际上，很难期望第一个条件得到满足。如果我们掌握的有关组件和系统功能的信息是基于统计分析的，那么应该使用概率不确定性模型来数学表示和处理该信息。但是，用于描述系统和组件的可靠性评估可能来自各种来源。其中一些可能是基于相对频率或完善的统计模型的客观测量。部分可靠性评估可能由专家提供。如果系统是新的或仅作为项目存在，那么通常没有足够的统计数据来作为精确概率分布的基础。即使存在这样的数据，我们也并不总是从统计角度观察它们的稳定性。此外，可能无法准确观察到故障时间，甚至可能错过。有时，故障根本不发生或部分发生，导致对故障时间的观察被审查，而审查机制本身可能很复杂且不准确。因此，可能只有部分关于系统组件可靠性的信息可用，例如，平均故障时间 (MTTF) 或一次故障概率的界限。当然，人们总是可以假设 TTF 具有一定的概率分布，例如指数、威布尔和对数正态分布是流行的选择。但是，如果我们的假设仅基于我们的经验或专家的经验，我们应该如何信任可靠性分析的结果。有人可能会回答说，如果专家根据自己的经验为 MTTF 提供了一个间隔，那么我们为什么要拒绝他对 TTF 概率分布的假设呢？事实是，由于人类评估的精度有限，专家得出的判断通常不准确且不可靠。因此，任何关于某个概率分布的假设，加上专家判断的不准确性，都可能导致错误的结果，而这些结果往往无法验证
放置基于发展的发展：不精确的科学和可能的更新边界
这种反思借鉴了数十年来美国在美国和城市规模上的基于地点政策的经验。经过多年的审判可以通过几种具体的方式为未来的基于地点的政策提供信息。对于一个人来说，他们应该对基础条件和参与者敏感，这些条件和参与者既可以使大型空间计划的成功，尤其是国家（或地区）和地方政府的作用。他们还将比以往任何时候都需要保持课程：维持投资水平；适应链条冲击并使其具有弹性；适应和利用市场发展，例如技术变革；应对包括多样性在内的劳动力挑战；并认识到甚至威胁最精心设计的干预措施的商业限制。最重要的是，基于地点的计划将需要面对次国参与者吸收和使用国家资助能力有限的挑战，这与威胁我们福祉的挑战成正比，即气候变化和社会凝聚力的侵蚀。
Cloudflare无处不在安全解决方案简介
大多数IT架构太复杂或过时，无法在任何地方执行安全。安全团队被迫手动将孤立的工具缝合在一起，可见度有限，并且在环境之间进行不精确的控制，从而减慢了您的业务。
算法可重复性的最佳保证和...
算法可重复性衡量机器学习算法的输出偏差，而训练过程中发生了较小的变化。先前的工作表明，一阶方法需要权衡融合率（梯度复杂性）才能获得更好的可重复性。在这项工作中，我们挑战了这一看法，并证明在各种错误的甲骨文设置下，可以实现最佳的可重复性和近乎最佳的收敛保证。特别是，鉴于不精确的初始化Oracle，我们基于正则化的算法达到了两全其美的最佳 - 最佳的可重复性和近乎最佳的梯度复杂性 - 用于最小化和最小值优化。使用不精确的梯度甲骨文，近乎最佳的保证也可用于最小值优化。此外，在随机梯度甲骨文中，我们表明随机梯度下降在可重复性和梯度复杂性方面都是最佳的。我们认为，在凸优化的背景下，我们的结果有助于增强对可重复性连接权衡的理解。
模糊逻辑在人工智能中的位置
到目前为止，“模糊逻辑”一词通常指一种特定的控制工程方法，该方法利用常识控制规则的数值表示，以便通过插值合成控制律。这种方法与神经网络有许多共同特征。它现在主要关注数值函数的有效编码和近似，目前与知识表示问题的关系越来越少。然而，这是对模糊逻辑的非常狭隘的看法，与人工智能关系不大。扫描模糊集文献，人们意识到模糊逻辑也可能指另外两个与 M 相关的主题：多值逻辑和近似推理。虽然多值逻辑流非常以数学为导向，但 Zadeh 设想的近似推理概念与人工智能研究的主流程序更相关：他在 1979 年写道：“近似推理理论涉及从一组不精确的前提中推导出可能不精确的结论”。在下文中，我们将使用术语“模糊逻辑”来指代任何一种旨在用于推理机制的基于模糊集的方法。
认知作为对代理行为的敏感管理
4对于carnapian阐述的粉丝：我们可以考虑认知的挑剔概念（一种不精确的，旧的概念），以及科学的包容性认知（我的分析）的概念（我的分析）是一种陈旧的表达（一种新概念），是在理论上或陈述表达的概念）。模块化分析是阐明剂的非标准形式。一般而言，显式的扩展可以与其显式的扩展显着相差，但是SMH是现有
未校正的作者证明
摘要。在现实世界中，大多数组合优化问题都是多目标的，很难同时优化它们。在文献中，某些单独的算法（ACO，GA等）可用于解决此类离散的多目标优化问题（MOOPS），尤其是旅行推销员问题（TSP）。在这里开发了一种混合算法，将ACO和GA与多样性相结合以求解离散的多目标TSP并命名为Moacogad。通常在TSP中，由于路线长度保持不变，因此不认为行进路线。在现实生活中，可能有几条从一个目的地到另一个目的地的路线，这些路线的条件也可能不同，例如好，粗糙，坏等。在实际，旅行成本和旅行时间并未准确定义，并由模糊数据代表。当涉及模糊的旅行成本和模糊的旅行时间时，路线的长度和条件以及旅行的运输道类型变得很重要。在某些情况下，旅行风险也涉及。在本文中，由开发的Moacogad制定和解决了四维不精确的TSP，包括来源，目的地，输送和途径。该模型是数值说明的。由于特定情况三维和二维多目标不精确的TSP被得出和解决。
步行速度和2型糖尿病的风险
不精确 - 95％的顺式宽，未满足最佳信息大小，或者点估计不会超过最小重要的差异[8]。为了确定不精确的存在，我们考虑了最佳信息大小（审查中包含的案例数与传统样本量计算的数量相比，单个功能足够的试验的数量）。根据对照组的5％事件率和25％的相对风险降低，我们计算出可选的信息大小为400例[8]。我们认为，非致命结局等级工作组提出的绝对风险降低为2％[9]，是最小的差异阈值。我们根据最小的差异调整了最近发表的最低限度上下文化的方法，以进行不精确的速率[10，11]。因此，我们考虑了效应大小的点估计值是否大于或小于最小重要的差异，以及95％的置信区间是否重叠了该阈值。为了计算绝对效应，我们使用合并的相对风险估计了风险差异及其95％CI。我们计算了汇总的相对风险，然后使用基线风险将汇总的相对风险转换为风险差异[12]。基线风险是使用包括的队列研究的平均事件率估算的。
用不精确监督标记的数据生成
最近的高级深度学习技术显示了各种领域的有希望的结果，例如计算机视觉和自然语言处理。深度神经网络在监督学习中的成功在很大程度上依赖大量标记的数据。但是，由于标签和隐私问题的成本等各种原因，以目标标签获得标记的数据通常是具有挑战性的，这些原因挑战了现有的深层模型。尽管如此，使用不精确监督的数据相对容易，即具有与目标任务相关的标签/标签。例如，社交媒体平台上有数十亿个具有自定义标签的帖子和图像，这些帖子和图像不是目标分类任务的确切标签，但通常与目标标签有关。有望利用这些标签（不精确的监督）及其与目标类别的关系来生成标记的数据以促进下游分类任务。但是，对此的工作非常有限。因此，我们研究了一个新的问题，该问题是通过不精确监督标记的数据生成。我们提出了一个名为Addes的新颖生成框架，可以通过通过不精确的监督和不固有的监督和目标类别之间的关系从数据中学习，可以合成目标分类任务的高质量LA。图像和文本数据集的实验结果演示了提出的添加的有效性，以生成来自不精确监督的现实标记数据，以促进目标分类任务。