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保融机器翻译评估
最近已经提出了几种不确定性估计方法，以用于机器翻译评估。尽管这些方法可以提供不信任模型预测的有用指示，但我们在本文中表明，大多数人倾向于低估模型的不确定性，因此，它们通常会产生不涵盖地面真理的误导性置信区间。我们建议使用保形预测，这是一种无分布的方法，可以在覆盖范围内获得具有理论上确定的固定性的置信区间。首先，我们证明了拆分的保形预测可以“正确”以前方法的置信区间，以产生所需的覆盖水平，并且我们在多个机器翻译评估指标和不确定性量化方法中揭示了这些发现。此外，我们以估计的置信区间重点介绍了偏见，并以不同属性（例如语言和翻译质量）的不平衡覆盖范围重新介绍了偏见。我们通过应用条件保形预测技术来解决每个数据子组的校准子集，从而导致均等覆盖范围。总体而言，我们表明，提供了对校准集的访问，共形预测可以帮助识别最合适的不确定性量化方法并调整预测的置信区间，以确保与不同属性有关。1
日本理化学研究所一览
我认为我们正处于人类历史的关键时刻。在过去的 10,000 年左右——自上一个冰河时代结束以来——我们有幸生活在异常温暖和稳定的气候中。在这种稳定的基础上，文明从狩猎/采集社会发展到农业、工业和信息社会。然而，我们现在面临着一个重大转折点，因为我们面临着威胁我们日常生活和未来的全球挑战，包括 COVID-19 大流行、全球变暖引起的气候变化以及悲惨的军事入侵。这些挑战的共同点是，它们从根本上与人类活动因科学技术而对世界产生的影响的放大有关。全球范围内的跨境合作对于解决这些问题至关重要。然而，通往有效国际合作的道路有时是艰难而曲折的，解决这些挑战并不容易。
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。通常，显式的扩展可以与其显式的扩展显着相关，但是SMH的确是对现有但非正式的显式的精确表征，因此，为了充分说明它必须描述现存的，有争议的“认知用法”，具有包容性的意义。
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
麦格理会议演讲
(1) 摩根士丹利分析师 Rob Koh（《澳大利亚金融评论报》2020 年 4 月 27 日 - https://www.afr.com/companies/energy/nsw-coal-power-lowest-for-five-years-20200426-p54nai） (2) https://www.energynetworks.com.au/miscellaneous/covid-19-electricity-and-gas-network-relief-package/。 (3) 小型企业客户，年用电量低于 40 兆瓦时（基于 2019 年），且使用量低于该期间历史平均用电量的 25%。未拖欠或未接受政府补贴的住宅客户
数字信号处理：从理论到实用...
电子邮件：rajeshupadhyay1@gmail.com摘要：数字信号处理（DSP）是一项至关重要的技术，它弥合了数字时代的理论原理和实际应用之间的差距。本文探讨了DSP的核心组成部分，并根据数学概念（例如傅立叶分析，离散时间信号和Nyquist定理）强调其理论基础。它进一步研究了DSP的实际应用，展示了其在音频处理，图像操纵，电信，生物医学诊断等中的广泛使用。本文还概述了DSP的挑战和未来方向，包括它与机器学习，量子信号处理以及有效硬件解决方案的开发。dsp在生物信号处理，数据隐私和可持续性等新兴领域的潜力，反映了这项技术的不断发展的性质。总而言之，DSP不仅是一种技术，而且是一种动态力量，它通过提高生活质量，推进科学并应对全球挑战而不断重塑我们的世界。关键字：数字信号处理，傅立叶分析，实际应用，挑战，未来方向