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World File Search System圣保
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
Nustar Energy 圣詹姆斯终端 圣詹姆斯 圣詹姆斯教区 洛杉矶
开幕会议 下午 1:55 左右，政府团队与 NuStar 代表 Roig 先生、Carnejo 先生和 Zerinque 先生举行了开幕会议。Helmich 先生解释说，合规评估将包括使用空气污染地理空间测量（“GMAP”）对设施进行移动空气监测调查，并概述了车辆和设备。Williams 先生解释说，他将使用 FLIR GF320 光学气体成像（“OGI”）摄像机和手持式光电离检测器（“PID”）来定位 GMAP 检测上风处的任何碳氢化合物排放源。Helmich 先生和 Williams 先生要求 NuStar 代表开始办理公司所需的任何热工作业许可证，以便使用所述设备完全进入设施。Williams 先生要求公司如果在 PCE 期间获得任何机密商业信息，请告知政府团队，以便保管人可以如此处理这些信息。 Carnejo 先生确认该设施运行正常，EFR 9 号储罐是目前唯一正在装载的储罐。下午 2:20 左右，开幕会议结束，政府团队准备车辆和设备进入储罐作业区。
圣克里斯托弗和圣玛格丽特玛丽教堂
福音默想 — 鼓励更深入地理解圣经 主显节 2025 年 1 月 5 日 你有没有想过，为什么贤士们有黄金、乳香和没药？马太福音告诉我们，“他们就打开宝盒，拿黄金、乳香、没药为礼物献给他”（马太福音 2:11）。为什么这些东西是他们的“宝藏”？一个可能的答案是，他们是魔术师和占星家，这三件物品是他们可疑交易的工具。在把它们献给基督时，他们表明他们将不再使用这些物品来预测或控制生活。他们把这个婴儿——以色列的国王、上帝，置于他们生活的中心，而不是他们自己的控制、操纵和预测手段。这不也是我们需要做的吗？例如，考虑一下金钱的神奇力量，它由贤士的黄金象征。似乎无论我们向金钱提出什么要求，它都能做到。它对世界拥有神一般的力量。它可以通过保证给我们更好的结果来预测未来——这就是为什么它是信奉上帝的一种诱人替代品。问题是，对金钱的绝对信任使我们成为经济力量的奴隶，正是这些经济力量让金钱如此强大。在用“黄金”（即什一税）向耶稣致敬时，我们参与了他对金钱魔力的权威（因此也摆脱了这种魔力）。你用生活中的什么东西来预测或控制你的未来？你生活中的什么东西似乎赋予了你控制世界的力量？那些是你的财富。你厌倦了被它们奴役的感觉吗？找到一种方法来打开它们并将它们交给基督，你就会更自由。——约翰·缪尔神父
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：
