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随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
在具有更长范围相互作用的量子模型的保形歧管上的拓扑过渡
试图显示具有更长范围相互作用的量子ISING模型的共形歧管上的拓扑转变。该模型哈密顿系统具有不同的间隙相位，具有不同的拓扑指数，并且根据横向场的存在和不存在，也具有不同的量子临界线。我们还提供了参数空间不同机制的中心电荷。在存在和不存在横向场的情况下，以及C的非宇宙特征，我们明确显示了关键，拓扑和中央电荷（C）的相互作用。我们显示了在存在横向场的情况下，在存在横向场的情况下，LIFSHITZ过渡是如何发生的。我们明确地表明了保形场理论（CFT）临界性和非CFT临界性的存在。我们提出了一个明确的计算，以找到多项式函数与Anderson-Pseudo自旋模型Hamiltonian之间的关系。我们的结果比非互动的许多人体系统的存在结果更丰富。这项工作不仅提供了保形场理论拓扑状态的新观点，而且还提供了低维量子系统的许多身体系统。
成为贝叶斯人在在线保形预测中的重要性
1一个示例是分类，其中得分函数通常是每个候选标签的SoftMax得分（r = 1）。它是积极的定向：较大意味着模型更确定候选标签是真实的标签。对于回归，更常见的是使用负面的分数函数，这意味着等式中的不平等。（1）被逆转。2这个扩展的摘要着重于边缘CP。更一般地，CP算法可以预测R t（X t，α）。
增材制造坚固合金上的保形涂层
开发具有以下特征的新型高温合金：（1）。高机械强度完整性；（2）。高抗氧化性；（3）。高抗渗碳性。所设计的合金有望应用于在高温（超过 750 ºC，例如 800 ºC）和高压（30 MPa）下在 sCO 2 中运行的热交换器。
关于保形预测集的预期大小
虽然共形预测因子在其频率上获得了严格的统计保证的好处，但其相应的预测集的大小对其实际利用而言至关重要。不幸的是，目前缺乏有限样本分析，并保证了其预测设置尺寸。为了解决这一短缺，我们从理论上量化了在分裂的共形预测框架下的预测集的预期大小。由于通常无法直接计算此精确的形式，我们进一步得出了可以在经验上计算的点估计和高概率间隔边界，从而提供了一种表征预期设置大小的实用方法。我们通过在现实世界数据集上实验回归和分类问题来证实结果的功效。
与保形不确定性传播的协作多对象跟踪
摘要 - 对象检测和多个对象跟踪（MOT）是自动驾驶系统的重要组成部分。准确的检测和不确定性量化对于诸如感知，预测和计划之类的车载模块至关重要，以提高自动驾驶汽车的安全性和鲁棒性。已提出协作对象检测（COD）来提高检测准确性并通过利用多种代理的观点来降低不确定性。但是，很少关注如何利用COD的不确定性量化来增强MOT性能。在这封信中，作为解决这一挑战的第一次尝试，我们设计了一个称为Mot-Cup的不确定性传播框架。我们的框架首先通过直接建模和共形预测来量化COD的不确定性，并将这些不确定性信息传播到运动预测和关联步骤中。MOT-CUP旨在与不同的协作对象检测器和基线MOT算法合作。我们在V2X-SIM上评估了MOT-CUP，这是一个全面的协作感知数据集，并证明了准确性和2的提高2％。67倍不确定性的降低，例如排序和字节式。在以高阻塞水平为特征的情况下，我们的Mot-Cup表现出4.01％的提高ininaccuracy.mot-cupdemonstheimportheimportsheimportal cod和Mot中不确定性量化的持续性，并提供了基于不确定的Mot的准确性和降低基于Mot的预定率的尝试，并提供了第一个尝试。
Joie 演示：基于 Joy 的脑机接口 (BCI)，带有可穿戴皮肤保形聚合物电极
我们设计了 Joie，一款基于快乐的脑电图 (EEG) 脑机接口 (BCI)。用户通过想象快乐的想法和图像来与 Joie 互动，这些想法和图像会改变他们的前额叶脑电图不对称。这些不对称控制着他们角色在无尽奔跑视频游戏中的运动，其中快乐的想法会导致左前额叶不对称，从而导致获得奖励。在此演示中，我们向 Joie 展示了可穿戴的干性皮肤适形聚合物电极脑电图头带。我们进行了一项试点评估（11 名参与者，每位参与者 3 次训练课程），以评估神经反馈功效和工作量。我们观察到，我们的参与者能够执行相对左激活，显著高于右激活，并且在单次课程中改善了静息基线不对称。我们还报告了感知到的用户需求、努力和表现。
碳化硅涂层的保形和超保形化学气相沉积
本期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到：http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-187711 注意：引用本作品时，请引用原始出版物。Huang, J., Militzer, C., Wijayawardhana, C., Forsberg, U., Pedersen, H., (2022)，碳化硅涂层的保形和超保形化学气相沉积，真空科学与技术杂志。A. 真空、表面和薄膜，40(5)，053402。https://doi.org/10.1116/6.0001909
带有嵌入式薄膜电极的新型保形皮肤贴
摘要：渗出是静脉内（IV）插管的并发症，其中囊泡药从静脉泄漏到周围的皮下组织。渗出的严重程度取决于积累在皮下组织中的药物的类型，浓度和体积。快速检测到渗出可以促进迅速的医疗干预，最大程度地减少组织损伤并防止不良事件。在这项研究中，我们提出了两个便携式传感器斑块，即黄金和碳的感应贴片，用于早期检测到渗出。在体内动物模型和人类临床试验中，基于黄金的传感器斑块检测到的量表低至2 ml的额外流体；该贴片的阻力变化为41％。对于2 mL的额外流体，碳基贴片表现出51％的电阻变化，而与基于金的感应贴片相比，该斑块的制造吞吐量和成本效益优越。
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