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World File Search System似然法
ML研究人员对OOD检测的虚假性
OOD代理中引入的大多数作品都使用“失败”或一些类似的词来描述Nalisnick等人报道的现象。[6]。他们根据背景统计，本地功能或数据复杂性提出了解决方案或补丁，以“解决问题”；所有人都有最终形式的可能性比率。根据Bishop [1]，正如我们在比较两个分布时所讨论的那样，基于密度的OOD检测是基于似然比率的OOD检测的一种特殊情况。因此，我们强调的是，似然比不是固定基于密度检测的黑客攻击，而是检测OOD的原则方法。
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冷泉港实验室DNA 学习中心（DNALC）是世界上第一个完全致力于遗传学教育的科学中心。超过 30,000 名学生参加过我们的科学营。在经验丰富的指导老师的带领下，升6 至12 年级的学生使用先进的 实验设备和计算机设备进行领先于同侪好几个年级的实验。
自主意识的统计学习模型
自主感 (SoA) 是主观意识对控制自己行为的体验。人类天生倾向于生成环境预测模型，并根据环境变化调整模型。SoA 与预测模型的适应程度有关，例如，适应不足会导致可预测性低，并降低环境的 SoA。因此，确定与 SoA 相关的预测模型适应过程背后的机制对于理解 SoA 的生成过程至关重要。在当前研究的前半部分，我们构建了一个数学模型，其中 SoA 表示环境预测模型中给定观察值（感官反馈）的似然值，并且预测模型根据似然值进行更新。从我们的数学模型中，我们从理论上得出了一个可检验的假设，即预测模型根据贝叶斯规则或随机梯度进行更新。在研究的后半部分，我们专注于对这一假设的实验检验。在我们的实验中，人类受试者被反复要求观察计算机屏幕上移动的方块，并在“哔”声后按下按钮。按下按钮导致屏幕上移动的方块突然跳动。经历动作执行（按下按钮）和后续事件（方块跳动）之间的各种随机时间间隔导致受试者的 SoA 程度逐渐变化。通过将上述理论假设与实验结果进行比较，我们得出结论，基于 SoA 的预测模型的更新（适应）规则用贝叶斯更新比随机梯度下降更好地描述。
两个 I 类纠缠光子量子比特的熵和量子相干特性的测量
摘要 利用BBO非线性晶体中的I型SPDC过程，我们产生了接近于最大纠缠贝尔态的偏振纠缠态，对于HV（DA）基，其高可见度（高亮度）为98.50±1.33%（87.71±4.45%）。作为非局部现实主义测试，我们计算了CHSH版本的贝尔不等式，发现它强烈违反经典物理或任何隐变量理论，S = 2.71±0.10。通过测量SPDC过程中的符合计数率，我们获得单光子探测器的量子效率约为（25.5±3.4）%，这与制造商的测量结果一致。正如预期的那样，我们验证了CC率与输入CW激光的泵浦功率的线性依赖关系，这可能有助于找到有效的二阶磁化率晶体。利用量子比特测量理论，包括基于 16 个偏振测量的线性集合的量子态断层重建，以及基于数值优化的最大似然技术，我们计算了物理非负定密度矩阵，这意味着准备状态的不可分离性和纠缠。通过最大似然密度算子，我们精确计算了纠缠度量，例如并发、形成纠缠、纠缠、对数负性，以及不同的纠缠熵，例如线性熵、冯诺依曼熵和 Renyi 2 熵。最后，这种高亮度和低速率纠缠光子源可用于实验室中的短距离量子测量。
公共记录法和公开会议法
包括根据 GS 143-318.11 举行的任何闭门会议。此类会议记录可以是书面形式，也可根据公共机构的选择，以声音或视频和录音的形式提供。当公共机构举行闭门会议时，应保留闭门会议的一般记录，以便未出席的人能够合理地了解所发生的事情。此类记录可以是书面叙述，也可以是视频或音频记录。此类会议记录和记录应为《公共记录法》（GS 132-1 及以下）所定义的公共记录；但是，根据 GS 143-318.11 举行的闭门会议的会议记录或记录可以不向公众开放，只要公众开放会妨碍闭门会议的目的。
IE 604-102：高级工程统计
实验课程的设计和分析是针对研究生的，也适用于以前介绍基本统计数据的老年人。它旨在帮助工程/商业学生以及工作从业人员 - 统计分析以及设计和分析实验，以提高工作系统/产品的质量，效率或性能。课程以项目示例开头，说明了实验设计作为用于产品设计和开发以及过程开发和改进的工程师和科学家的工具的重要性。后来，它证明了在开发对环境因素和其他可变性来源鲁棒的产品中使用实验设计。学生学习如何使用DOE，设计实验工具以大大降低开发时间和成本，从而导致在现场表现更好并具有比使用其他方法开发的产品更高的流程和产品。学生在使用当前的统计数据分析程序方面获得了良好的经验，并构建了自己的实验应用程序设计，准备在工作中使用。文本具有全面的覆盖范围，其中包括新的例子，练习和问题（例如生物化学和生物技术）；新主题，例如响应表面；嵌套和分裂图设计；以及残留的最大似然法。课程目标
伊斯兰法和国际人道主义法
伊斯兰法和国际人道主义法 /艾哈迈德·戴劳迪（Ahmed al-Dawoody）... [等] < / div>; [翻译semir delibasic]。 div>- 萨拉热窝：大学伊斯兰科学学院，2020年-95 p。 div>; 23厘米 div>
Aquincola agrisoli sp. nov.，从茄子根际土壤中分离，并通过计算机基因组挖掘预测生物合成基因簇
作者隶属关系：1 韩国京畿道安城市中央大学生物技术与自然资源学院食品与营养系，邮编 17546；2 孟加拉国贾肖尔科技大学遗传工程与生物技术系，邮编 7408；3 孟加拉国库什蒂亚-7003 伊斯兰大学生物科学学院生物技术与遗传工程系。 *通讯作者：Md. Amdadul Huq，amdadbge100@cau.ac.kr；amdadbge@gmail.com 关键词：Aquincola agrisoli；数字 DNA-DNA 杂交；基因组序列；计算机基因组挖掘；次级代谢产物。缩写：ANI，平均核苷酸同一性；BGC，生物合成基因簇；dDDH，数字 DNA-DNA 杂交；GBDP，基因组爆炸距离系统发育； ML，最大似然法；MLSA，多位点序列分析；MP，最大简约法；NJ，邻接法；RAST，使用子系统技术进行快速注释。菌株 MAHUQ-54 T 的 16S rRNA 基因和草图基因组序列的 NCBI GenBank 登录号分别为 MT514502 和 JAZIBG000000000。本文的在线版本提供了六个补充图和四个补充表。006355 © 2024 作者
