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World File Search System信心
主动学习信心 - 自由函数在机器人中 -
老龄化社会的需求提出了在日常情况下机器人支持人类的希望。对于这些辅助机器人，与用户自然通信的功能能力至关重要。但是，当前对话系统中使用的最先进技术远远不令人满意。对于使用这些技术的机器人选择适当的动作，例如朝橱柜移动或在听到命令“带给我杯子”时，这不是一件容易的事。房屋内部可以有许多候选杯子，并且需要将其移交给用户的特定杯子根据情况而不同。例如，它可能与准备一顿饭菜或被清除的一顿饭有关。出于实际原因，服务机器人采用的大多数对话管理机构是言语（用户的话语）和非语言（例如，视觉，运动和背景）的信息。使用这些机制，当机器人处理发音时，情况和以前的经历都没有考虑到，因此它可能会执行用户没有想象的动议。在这项研究中，当机器人由于识别误差而执行不良运动时，我们将“运动失败”定义为发生的。这项研究的目的是减少失败的风险。专注于语言理解与运动之间的关系，我们不处理成功识别用户命令的情况，但执行的运动最终导致了不良的结论。考虑一个机器人成功识别命令“选择对象”的情况，但是机器人在尝试捡起时未能掌握指定的对象。
caril：自主驾驶的模仿学习中的信心回归
摘要 - 基于端到端视力的模仿学习已直接从专家演示中学习控制命令来证明自主驾驶的有希望的结果。然而，传统方法依赖于基于回归的模型，这些模型提供了精确的控制，但缺乏一致性估计或基于分类的模型，这些模型提供了置信度得分，但由于分离而降低了精度。此限制使量化预测行动的可靠性并在必要时应用更正是一项挑战。在这项工作中，我们引入了双头神经网络体系结构，该架构既集成回归和分类负责人，以提高模仿学习中的决策可靠性。回归负责人预测了连续的驾驶动作，而分类头则估计了置信度，从而实现了一种调整机制，该校正机制可以调整低信心情景中的动作，从而增强了驾驶稳定性。我们在Carla模拟器内的闭环环境中评估了我们的方法，证明了其检测不确定的动作，估计信心并应用实时校正的能力。实验结果表明，我们的方法可降低车道偏差，并提高了传统精度高达50％，表现优于常规回归模型。这些发现突出了分类指导置信度估计的潜力，以增强基于视觉的模仿学习对自主驾驶的鲁棒性。源代码可在https：// github上找到。com/elahedlv/profester_aware_il。
混合方法评论探索GPS的信心
引言可靠地访问了英国武装部队（UKAF）人员的高质量PMP护理，这是对通过PMP服务的人员进行研究的普遍主题。1对UKAF的妇女进行了自我报告的PMP症状的调查发现，有54.4％的响应者认为她们的治疗可以得到改善。他们报告了与工作有关的压力和常见的心理健康障碍，而不是PMP，其中一些报道GP对PMP管理缺乏信心。在UKAF服役的潜在围绝经期妇女（40-60岁）的比例从11％上升到2024年的19％，2意味着需要获得高质量的PMP护理，并且可用于服务人员。在英国更广泛的人口中，50至64岁的妇女人数从2011年的510万增加到2021年的590万，3岁和更多的女性正在开处方激素替代疗法（HRT），以供PMP症状。4尽管如此，缺乏GP对PMP处方的HRT处方的信心，尤其是在年龄<45岁的妇女中，并且患有主要心理症状的女性。5,6在评估专业PMP服务的潜在需求的一项调查中，超过50％的NHS GPS报告称，每周> 4个PMP案例> 4个PMP案例，但仍然缺乏信心。7
菲律宾和马来西亚民众对 COVID-19 疫苗的犹豫和信心：社会人口因素和信息搜寻的横断面研究
10 1. 南安普顿大学医学院临床信息学研究组，英国南安普顿 12 2. 马来西亚沙亚南管理与科学大学国际医学院社区医学系，马来西亚沙亚南 40100 14 3. 亚洲大都会大学医学院社区医学系，马来西亚新山 81750 16 4. 马来西亚莫纳什大学谢富年医学与健康科学学院全球公共卫生系，马来西亚双威镇 47500 18 5. 马来西亚赛城大学医学院精神病学系，马来西亚赛城 63000 20 6. 系：刑事司法教育学院，机构：JH Cerilles 州立学院，菲律宾三宝颜德尔苏尔 7028，卡里达德 22 7. 东南亚社区观察站（SEACO），Jeffrey Cheah 莫纳什大学马来西亚医学与健康科学学院，马来西亚双威镇 47500，23 24 25
利用人类代理来提高人类机器互动的信心和可接受性
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
超越信心：自主系统感知的双阈值共形预测中的自适应弃权
摘要 - 安全至关重要的感知系统都需要可靠的不确定性量化和原则上的弃权机械，以在不同的操作条件下保持安全性。我们提出了一个新颖的双阈值共形框架，该框架可提供统计保证的不确定性估计，同时在高风险场景中实现选择性预测。我们的ap-proch唯一结合了共形阈值，以确保有效的预测集和通过ROC分析优化的弃用阈值，从而提供无分布的覆盖范围保证（≥1-α），同时识别不可靠的预测。通过对CIFAR-100，ImagEnet1k和ModelNet40数据集进行全面评估，我们在不同的环境扰动下展示了跨摄像头和激光痛的较高鲁棒性。该框架在严重的条件下达到了出色的检测性能（AUC：0.993→0.995），同时保持高覆盖率（> 90.0％），并实现适应性弃权（13.5％→63.4％±0.5），作为环境严重程度。对于基于激光雷达的感知，我们的方法表现出特别强大的表现，保持了强大的共识（> 84.5％），同时适当弃权不可靠的预测。值得注意的是，该框架在重扰动下显示出显着的稳定性，检测性能（AUC：0.995±0.001）在所有模式中的现有方法都显着超过现有方法。我们的统一方法弥合了理论保证和实际部署需求之间的差距，为在挑战性的现实世界中运行的安全至关重要的自主系统提供了强有力的解决方案。代码可在https://github.com/divake/conformal预测基于传感器的信任可达检测
伊拉克消费者信心指数 - 2024 年第四季度
企业和决策者可以监测指数的变化，以将数据纳入决策过程。一波又一波的下降趋势表明消费者对自己的消费能力持负面看法。因此，制造商可能希望消费者避免零售购买，尤其是需要融资的商品。同样，银行可以预期贷款活动、抵押贷款申请和信用卡使用量会减少。
解决数学焦虑，缺乏信心和负面态度jaesaçteh
摘要：背景：人口增长，车辆数量增加，计划外的城市化和城市迁移正在减少绿色空间，并加剧环境问题，例如空气，水和噪声污染。在这种情况下，大学校园是重要的小规模城市模型，在维持城市生态系统内的环境和社会福祉方面起着至关重要的作用。目标：评估Amasya UniversityHâkimiyet校园（AUHC）的树冠提供的调节生态系统服务，例如空气质量，能源节省和碳存储。方法：在这项研究中，使用I-Tree Canopy模型评估了AUHC的土地覆盖和生态系统服务。使用4000个随机点和生态系统服务（例如空间质量）评估了研究区域定义的研究区域（树/灌木，草/草植物，土壤/裸露的建筑，不透水的道路，不透水的道路，其他不透水的表面）。结果：覆盖AUHC的31.30％的树木和灌木冠层每年从空气中清除261.53千克的气体和颗粒状污染物，隔离36.57吨碳，并存储总计918.42吨的碳。这些生态系统服务的经济价值计算为758美元，用于清除空气污染，碳储存量为44420美元。校园的土地覆盖分配显示57.35％由不透水的表面（建筑物，道路）组成，而绿色空间为42.05％。结论：AUHC的树冠为生态系统服务做出了重大贡献，例如改善的空气质量，碳固存和储存，这些贡献和经济利益可以通过增加树木覆盖而进一步增强。
J.P.Morgan全球复合PMI HCOB法国建筑PMI HCOB德国服务PMI 在经济状况改善的迹象的迹象中，业务信心升高
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苏格兰消费者信心指数 2024 年第四季度 (...
综合指标 2024 年第四季度，综合消费者信心指数为 -4.9，与 2024 年第三季度相比下降了 4.7 点，表明本季度消费者信心有所减弱。涵盖当前和预期经济表现、家庭财务状况和支出态度的五个情绪分项指标在本季度均有所下降。本季度情绪下降的主要原因是对经济的情绪下降。对当前经济表现的情绪为 -1.1，而对经济的预期保持积极态度，为 6.9，这两个指标均比上一季度下降了 6.8 点。这表明，总体而言，受访者认为与一年前相比，经济表现不佳，但仍对未来一年经济状况将改善持乐观态度，尽管改善程度低于上一季度报告的程度。