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World File Search System条件概率
贝叶斯统计中的漏洞∗ 1. 概述 2. 概率......
每种哲学都有漏洞，指出这些问题是哲学支持者的责任。以下是贝叶斯数据分析中的几个漏洞：（1）通常的条件概率规则在量子领域失效，（2）平坦或弱先验会导致对我们关心的事物做出可怕的推断，（3）主观先验不一致，（4）贝叶斯因子在平坦或弱先验存在的情况下失效，（5）由于康托尔原因，我们需要检查我们的模型，但这会破坏贝叶斯推理的连贯性。贝叶斯统计的一些问题源于人们试图做他们不应该做的事情，但其他漏洞并不是那么容易修补的。特别是，避免平坦、弱或传统的先验可能是一个好主意，但如果遵循这样的建议，就会违背绝大多数贝叶斯实践，并要求我们面对贝叶斯推理的根本不连贯性。这并不意味着我们认为贝叶斯推理是个坏主意，而是意味着贝叶斯逻辑和贝叶斯工作流之间存在着一种紧张关系，我们认为只有将贝叶斯逻辑视为一种工具、一种揭示模型假设中不可避免的不一致性和不一致性的方式，而不是将其作为目的本身，才能解决这种紧张关系。
sUAS 安全风险的天气灾害风险量化......
随着小型无人（即遥控）飞机系统 (sUAS) 的应用数量不断增长，需要进行全面的安全风险评估研究以确保它们安全地融入国家空域系统。恶劣天气是 sUAS 的一个尚未得到广泛解决的危害源。本文提出了一个分析天气预报数据的框架，为 sUAS 操作员提供风险评估信息，供他们用于做出风险意识决策。sUAS 天气风险模型 (sWRM) 框架使用天气预报、人口密度、结构密度和 sUAS 数据来量化农村到城市环境中 sUAS 运行的天气危害风险。sWRM 是遵循美国联邦航空管理局的安全风险管理指南开发的。sWRM 的开发突出了一些航空航天和气象研究领域，在 sUAS 天气风险模型投入运行之前必须解决这些问题。这些研究领域中，最主要的是开发广泛可用的精细尺度（1 公里）天气预报，并开展广泛的 sUAS 飞行报告研究，以准确估计所提框架中使用的贝叶斯信念网络条件概率表的参数。作为概念验证，sWRM 已在科罗拉多州博尔德应用，使用高分辨率快速刷新天气产品。sWRM 的初步演示突出了考虑高分辨率天气和环境数据的详细风险评估模型的潜在有效性。
B.Tech Power电子和仪器
模块1：线性代数简介（8个讲座）向量，向量空间，线性独立性，碱基和维度，正交性，线性图和矩阵，矩阵的基本子空间，rank-nullity Theorem。模块2：光谱分解（6个讲座）特征值，不变子空间，内部产物，规范，正统碱基，光谱定理，等法，极值和奇异值分解，应用。模块3：矩阵（5个讲座）特殊矩阵，规范和决定因素的特性。模块4：概率简介（6个讲座）经典和公理概率，概率空间，条件概率和独立性，总概率，贝叶斯规则。模块5：随机变量（8个讲座）定义，常见示例，累积分布函数，概率质量函数，概率密度函数；随机变量的函数；期望 - 卑鄙，差异和时刻；特征和瞬间的功能；特殊的随机变量 - 二项式，泊松，统一，指数和高斯；共同时刻，有条件的期望；协方差和相关性 - 独立，不相关和正交随机变量；两个随机变量的函数；大量法律和中央限制定理的法律薄弱。模块6：随机过程简介（3个讲座）离散和连续时间过程；随机过程的概率结构；卑鄙，自相关和自相关功能；随机过程的示例：白噪声。文本/参考书：
基于控制器区域网络的生成分类器的异常检测系统
摘要 - 作为电子系统在现代车辆中变得越来越复杂且普遍存在，因此在板载网络上保护至关重要，特别是这些系统中的许多都是至关重要的。研究人员表明，现代车辆容易受到各种攻击的影响，从而使攻击者能够控制并损害安全 - 关键的电子系统。因此，文献中已经提出了几种入侵检测系统（IDS）来检测对车辆的这种网络攻击。本文介绍了一个基于新颖的生成分类器的入侵检测系统（IDS），该系统（IDS）专为汽车网络中的异常检测而设计，特别关注控制器区域网络（CAN）。利用变异贝叶斯，我们提出的ID使用深层可变模型来构造有条件概率的因果图。使用自动编码器体系结构来构建分类器以估算条件概率，这有助于通过贝叶斯推断的最终预测概率。对公共汽车挖掘数据集上针对最新IDS的比较评估突出了我们提出的分类器在提高检测准确性和F1分数方面的出色表现。提出的ID通过用有限的培训数据胜过现有模型来证明其功效，从而为汽车系统提供了增强的安全保证。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成相关文档标识的列表（DOCID），给定查询。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的上下文中已显示出侧面的方法是有效的，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是次优的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。从特定上讲，我们将排名copid列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们学习了一个参数的子集，这些参数最大化了the DocID的相应生成可能性，给定（前面的）顶部 - 1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
帕金森病的丘脑底核活动动态和肢体运动预测
虽然丘脑底核中β频带振荡同步的过度爆发与帕金森病的运动障碍有关，但一直缺乏将这两种现象联系起来的合理机制。在这里，我们检验了以下假设：β爆发所表示的同步增加可能会损害基底神经节网络中的信息编码能力。为此，我们记录了18名帕金森病患者在执行提示的上肢和下肢运动时丘脑底核中的局部场电位活动。我们使用每次试验中基于局部场电位对要移动的肢体进行分类的准确性作为系统所掌握的有关预期动作的信息的指标。使用朴素贝叶斯条件概率模型的机器学习用于分类。局部场电位动态可以在执行之前准确预测预期动作，当提前知道要求的动作时，在命令提示之前，受试者工作特征曲线下面积为 0.80 0.04。α 频段局部场电位活动爆发，尤其是 β 频段局部场电位活动爆发，严重影响了对要移动的肢体的预测。我们得出结论，低频爆发，尤其是 β 频段的爆发，限制了基底神经节系统编码有关预期动作的生理相关信息的能力。当前的发现也很重要，因为它们表明，除了恢复性脑机接口应用中的力量控制外，局部丘脑底活动可能被解码以实现效应器选择。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
sUAS 安全风险的天气灾害风险量化......
随着小型无人（即遥控）飞机系统 (sUAS) 的应用数量不断增长，需要进行全面的安全风险评估研究以确保它们安全地融入国家空域系统。恶劣天气是 sUAS 的一个尚未得到广泛解决的危害源。本文提出了一个分析天气预报数据的框架，为 sUAS 操作员提供风险评估信息，供他们用于做出风险意识决策。sUAS 天气风险模型 (sWRM) 框架使用天气预报、人口密度、结构密度和 sUAS 数据来量化农村到城市环境中 sUAS 运行的天气危害风险。sWRM 是遵循美国联邦航空管理局的安全风险管理指南开发的。sWRM 的开发突出了一些航空航天和气象研究领域，在 sUAS 天气风险模型投入运行之前必须解决这些问题。这些研究领域中，最主要的是开发广泛可用的精细尺度（1 公里）天气预报，并开展广泛的 sUAS 飞行报告研究，以准确估计所提框架中使用的贝叶斯信念网络条件概率表的参数。作为概念验证，sWRM 已在科罗拉多州博尔德应用，使用高分辨率快速刷新天气产品。sWRM 的初步演示突出了考虑高分辨率天气和环境数据的详细风险评估模型的潜在有效性。
语言模型中的自主工具利用
摘要在最近的研究中，在大型语言模型的工具学习中取得了重大进步。寻求未来的高级研究，完全自主工具利用的问题特别有趣：只有查询，语言模型可以自主决定是否使用工具，哪种特定工具选择以及如何使用这些工具，而无需上下文中的任何工具特定提示。为了实现这一目标，我们为微调语言模型引入了一个统一，高效且可扩展的框架。基于工具依赖性的程度，我们最初将查询分为三种不同类型。通过将整个过程通过条件概率分解将整个过程转换为顺序决策问题，我们的方法统一了三种类型，并自动重新加索会生成决策过程。同时，我们引入了专门为有效数据注释而设计的“指示，执行和重构”策略。通过在包含26种不同API的注释数据集上的端到端培训，该模型展示了一种自我意识，必要时自动寻求工具帮助。在多个评估指标上，它显着超过了原始的指令调整的开源语言模型和GPT-3.5/4。为了满足现实世界的可扩展性需求，我们通过动态的彩排策略来增强我们的框架，以持续学习，被证明需要最小的新注释才能表现出杰出的表现。