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World File Search System拧紧的
使用神经网络进行定量验证
我们提出了一种数据驱动的方法，用于概率程序和随机动力学模型的定量验证。我们的方法利用神经网络计算紧密和声音的边界，以使随机过程在有限的时间内达到目标状况的可能性。此问题涵盖了各种定量验证问题，从离散时间随机动力学模型的可及性和安全性分析到对概率计划的断言和末端分析的研究。我们依靠神经网络代表产生这种概率界限的超级智能证书，我们使用反例引导的电感综合循环对其进行计算：我们在使用随机优化的状态限制的概率上训练神经证书，然后使用随机优化的状态进行拧紧的概率，然后我们正式使用所有可能的状态，使用所有可能的状态使用满足性模量，以实现证书的有效性；如果我们收到反例，我们将其添加到我们的样本集中，然后重复循环，直到确认有效性。我们在各种基准基准上证明，由于神经网络的表达能力，我们的方法比现有的符号方法在所有情况下都产生的概率范围更小或可比，并且我们的方法在模型上完全取得了成功，这些模型完全超出了此类替代技术的范围。
美国国会
美国在其国防战略中面临关键时刻。从乌克兰到南中国海的现代高强度冲突，强调了迫切需要可扩展，吸引力和技术先进的未蛋白系统。为了确保民主并阻止侵略性，我们必须开发一个能够应对21世纪威胁的未经骚扰的阿森纳。为什么我们需要像中国这样的未蛋的阿森纳战略竞争对手以使美国及其盟友处于严重劣势的速度上建立军事资产。多个未分类的战争游戏和现实世界的冲突表明，现代战争迅速消耗了弹药，无人机和其他平台。没有足够的生产能力，供应链或收购改革，美国的风险被超越和没有准备。从美国第二次世界大战的“民主阿森纳”中汲取灵感，我们必须复制相同的工业动员以应对当今的挑战。飞机，坦克和弹药的迅速生产证明，政府与工业之间的合作可以果断地改变历史的进程。今天，重点必须放在未拧紧的系统上：未拧干的飞机系统（UAS或无人机），未拔水的水下车辆（UUV），未拧干的地面车辆（USV）和未拧干的地面车辆（UGVS）。我们如何到达那里：关键建议
使用神经网络的定量验证 - 滴
我们提出了一种数据驱动的方法，用于概率程序和随机动力学模型的定量验证。我们的方法利用神经网络计算紧密和声音的边界，以使随机过程在有限的时间内达到目标状况的可能性。此问题涵盖了各种定量验证问题，从离散时间随机动力学模型的可及性和安全性分析到对概率计划的断言和末端分析的研究。我们依靠神经网络代表产生这种概率界限的超级智能证书，我们使用反例引导的电感综合循环对其进行计算：我们在使用随机优化的状态限制的概率上训练神经证书，然后使用随机优化的状态进行拧紧的概率，然后我们正式使用所有可能的状态，使用所有可能的状态使用满足性模量，以实现证书的有效性；如果我们收到反例，我们将其添加到我们的样本集中，然后重复循环，直到确认有效性。我们在各种基准基准上证明，由于神经网络的表达能力，我们的方法比现有的符号方法在所有情况下都产生的概率范围更小或可比，并且我们的方法在模型上完全取得了成功，这些模型完全超出了此类替代技术的范围。
评估全球海洋PCO2机器的改进...
摘要。南洋在大气和海洋之间的碳交换中起着重要作用，并且是海洋吸收人为CO 2的关键区域。然而，由于数据覆盖率有限，南大洋航空CO 2频率的估计值高度不确定。在冬季和整个南洋的子午梯度中进行的采样可改善全球表面海洋P CO 2的机器学习（ML）重建。在这里，我们使用地球系统模型的大集合测试床（LET）和“ P CO 2-分离”重建方法来评估P CO 2重建效果的改进，可以通过添加到现有的Surface Surface Ocean Co 2 Atlas（So-Cat）的Surean Surean Surean Surean中的额外自主采样来实现，这些方法可以实现。让LET允许通过与“模型真实”进行比较，对P CO 2重建的技能进行强有力的评估。只有SOCAT采样，南大洋和全球P CO 2被高估了，因此海洋碳汇被低估了。纳入未拧紧的表面车辆（USV）采样，刺激了南大洋内观测的空间和季节性覆盖范围，从而减少了P CO 2的过度估计。与单独的采样相比，南半球冬季和整个南大洋的子午梯度的额外观察结果分别导致重建偏见和根平方方误差（RMSE）的改善分别为86％和16％。最后，通过仅社会采样显示的空气–EA CO 2频道的大型衰老变化可能部分归因于南方海洋的不足采样。