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World File Search System置信度
低血糖信心的有效性和可靠性...
抽象目标：本研究旨在评估土耳其降血糖自信量表的验证和可靠性，并调查其在低血糖恐惧调查之间的关系，该调查的福利指数，HBA1C，社会人口统计学特征和变量。方法：调查包括有关社会人口统计学状况，诊所状态变量以及由35个标准问题和46个量表问题形成的降血糖置信度量表的总共81个问题。结果：在这项研究中，通过内部一致性和测试方法来评估量表的可靠性，并且在第一个测试中，Cronbach Alpha内部一致性可靠性系数为0.814，在第二次测试中为0.885。可以观察到，在两个单独的次数上给出的降血糖置信度尺度的项目的响应彼此一致。量表的总体相关性（r = 0.927，p <0.0001）是正的且非常显着的（p <0001）。在HBA1C值和降血糖置信度量表总得分之间发现了显着，反向和中等的相关性（P <0,0001，r = -0,479）。同样，观察到较高的降血糖置信度评分与WHO福利指数评分和降低降血糖的恐惧相关。结论：这项研究表明，Polonsky等人创建的低血糖置信度量表。是可以在我国使用的有效且可靠的量表。1降血糖置信度量表可能对糖尿病患者的随访和实现糖尿病患者的治疗目标有益。关键字：低血糖，降血糖置信度量表，低血糖恐惧量表，福利指数h
感知决策中独立于主体和任务的神经相关性以及决策信心的预测
摘要 目的。在许多现实世界的决策任务中，决策者可获得的信息是不完整的。为了解释这种不确定性，我们为每个决策关联一定程度的置信度，表示该决策正确的可能性。在本研究中，我们分析了 68 名参与者进行八个不同感知决策实验的脑电图 (EEG) 数据。我们的目标是调查 (1) 是否存在与受试者和任务无关的决策信心神经相关性，以及 (2) 在多大程度上可以构建能够在逐次试验基础上估计信心的脑机接口。实验涵盖了广泛的感知任务，从而可以将与任务相关的决策特征与与任务无关的特征分开。方法。我们的系统训练人工神经网络，根据 EEG 数据和响应时间预测每个决策的信心度。我们将解码性能与三种训练方法进行了比较：(1) 单个受试者，训练数据和测试数据均来自同一个人； (2) 多主体，所有数据都属于同一任务，但训练和测试数据来自不同的用户；(3) 多任务，训练和测试数据来自不同的任务和主体。最后，我们使用另外两个实验的数据验证了我们的多任务方法，其中未报告置信度。主要结果。我们发现在刺激锁定和反应锁定时期，不同置信度水平的 EEG 数据存在显著差异。我们所有的方法都能够比相应的参考基线好 15% 到 35% 之间的置信度进行预测。意义。我们的结果表明，即使使用迁移学习方法，也可以从神经信号中重建对感知决策任务的置信度。这些置信度估计基于决策过程，而不仅仅是置信度报告过程。
Lukas Fischer、Lisa Ehrlinger、Verena Geist、Rudolf Ramler、Florian Sobieczky 等人。将人工智能应用于实践：关键挑战和经验教训。第四届机器学习和知识提取国际跨领域会议 (CD-MAKE)，2020 年 8 月，爱尔兰都柏林。第 451-471 页，�10.1007/978-3-030-57321-8_25�。�hal-03414730�
缺乏置信度度量：最先进的深度学习方法的另一个特点是缺乏置信度度量。与基于贝叶斯的机器学习方法相比，大多数深度学习模型不提供模型不确定性的合理置信度度量。例如，在分类模型中，顶层（主要是 softmax 输出）中获得的概率向量通常被解释为模型置信度，参见 [26] 或 [35]。然而，像 softmax 这样的函数可能会导致对远离训练数据的点进行不合理的高置信度外推，从而提供一种虚假的安全感 [39]。因此，尝试将贝叶斯方法也引入 DNN 模型似乎是很自然的。由此产生的不确定性度量（或同义的置信度度量）依赖于给定数据权重的后验分布的近似值。作为此背景下的一种有前途的方法，变分技术（例如基于 Monte Carlo dropout [27]）允许将这些贝叶斯概念转化为计算上可处理的算法。变分方法依赖于 Kullback-Leibler 散度来测量分布之间的差异。因此，所得的近似分布集中在单一模式周围，低估了该模式之外的不确定性。因此，对于给定实例的结果置信度度量仍然不令人满意，并且可能仍然存在误解高置信度的区域。
机载 LiDAR 衍生的数字高程模型...
摘要：地形机载 LiDAR 数据的使用已成为考古勘探的重要组成部分，并且对考古特定数据处理工作流程的需求是众所周知的。因此，令人惊讶的是，很少有人关注处理的关键要素：考古专用 DEM。因此，本文的目的是详细描述考古专用 DEM，提供其自动精度评估工具，并确定适当的网格分辨率。我们将考古专用 DEM 定义为 DEM 的子类型，它是从地面点、建筑物和四种形态类型的考古特征插值而来的。我们引入了一个置信度图（QGIS 插件），为每个网格单元分配一个置信度。这主要用于为每个考古特征附加一个置信度，这对于检测考古解释中的数据偏差很有用。置信度映射也是确定特定数据集最佳网格分辨率的有效工具。除了考古应用之外，置信度图还为分割提供了明确的标准，这是 DEM 插值中尚未解决的问题之一。所有这些都是朝着机载 LiDAR 在考古学中的一般方法成熟迈出的重要一步，这是我们的最终目标。
证据（杂项规定）1991
第4.4.3师性和家庭暴力犯罪程序 - 保护咨询通讯79个定义 - div 4.4.3 68 79a受保护信心的含义-DIV 4.4.3 71 79b何时适用Div 4.4.3？73 79C Immunity for protected confidences in preliminary criminal proceedings 73 79D General immunity for protected confidences 74 79E Application for leave to disclose protected confidence 74 79F Threshold test––legitimate forensic purpose 76 79G Preliminary examination of protected confidence evidence 76 79H Giving of leave to disclose protected confidence 78 79I Ancillary orders for protection of person who made受保护的信心79 79IA咨询人员可能会出现在诉讼中，如果寻求受保护的信心被披露80 79ib法院必须满足法院的咨询，将咨询人员告知Div Div 4.4.3.4.3 81 79J不放弃受保护的置信度免疫81 79K没有受保护的置信度的保护置信度81 79卢比置信度81 79卢比置于刑事方面的置信性8279。 82
BUILDER 数据信心仪表板可精确定位哪些 AF 设施具有良好的数据
现在，任何具有 VAULT 访问权限的人都可以在空军 VAULT 上的用户友好仪表板中查看此信息。（链接为 https://tableau.afdatalab.af.mil/#/site/AFIMSC/workbooks/1807/views 。）在那里，用户可以筛选“概览”页面的 35,000 个空军垂直设施列表，直至他们感兴趣的安装、类别代码或任务依赖指数 (MDI) 层。一旦他们确定了某个特定设施，他们就可以跳转到“深入研究”页面，查看驱动计算置信度的特定异常的详细分类。这些异常分为 13 种类型，由空军 BUILDER 专家确定，每种类型都有一个置信度评级。那么，BCI 的整体置信度是这 13 种异常类型中最严重的问题。
果蝇连接组的分层模块结构
图 2. 网络扰动的影响。A. 半脑中的每个突触都有一个置信度分数，表明自动识别它们的机器学习算法的置信度。我们通过排除置信度分数低于某个阈值的突触来扰动网络。扰动网络中每条边的权重都是其原始权重的一小部分；这里显示的是这些权重比的分布。这种扰动导致整体边缘变弱，更高的阈值也会切断更多边缘（在 0.0 的箱中计数）。B. 扰动网络中发现的社区数量与原始网络中的数量相比。灰线表示相等。在更高的分辨率尺度下，随着扰动图变得弱连接，相对于原始网络发现了更多的簇。
PMP-最大降水，可能
PMF的总置信度限制是一种综合措施，它解释了其计算中涉及的所有因素的合并不确定性。它代表了预期真正的PMF谎言的整体范围，考虑到风暴特征，分水岭反应，气候条件和液压路由的不确定性。Micovic等人（2015年）评估了不列颠哥伦比亚省大坝的这些因素的变化，发现PMP可能比单值PMP估计高40％以上。他们建议将PMP作为置信度限制的范围，而不是暗示a，也许是错误的确定性程度的单个值。
循环神经网络可以解释生物视觉中速度和准确性的灵活权衡
视觉的深度前馈神经网络模型在计算神经科学和工程领域都占据主导地位。相比之下，灵长类动物的视觉系统包含丰富的循环连接。循环信号流能够随着时间的推移回收有限的计算资源，因此可能会提高物理上有限的大脑或模型的性能。这里我们展示：（1）在自然图像的大规模视觉识别任务中，循环卷积神经网络模型的表现优于参数数量匹配的前馈卷积模型。（2）设置一个置信度阈值，在该阈值处，循环计算终止并做出决策，可以灵活地以速度换取准确性。在给定的置信度阈值下，该模型会在更难识别的图像上花费更多的时间和精力，而无需额外的参数进行更深入的计算。（3）与几个参数匹配和最先进的前馈模型相比，循环模型对图像的反应时间可以更好地预测人类对同一图像的反应时间。 (4) 在置信度阈值范围内，循环模型模拟了前馈控制模型的行为，因为它以大致相同的计算成本（浮点运算的平均次数）实现了相同的精度。但是，循环模型可以运行更长时间（更高的置信度阈值），然后胜过参数匹配的前馈比较模型。这些结果表明，作为生物视觉系统的标志，循环连接对于理解人类视觉识别的准确性、灵活性和动态性可能至关重要。
NTP 专著：氟化物暴露与神经发育和认知的科学现状：系统评价；2024 年 8 月
确定并评估了关于氟化物暴露与神经发育和认知的已发表的人类、实验动物和机制研究。截至 2019 年 4 月 1 日，对每个证据流的研究进行了全面评估。在早期的草稿中，很明显动物数据质量较差，而人类数据最具参考价值，将作为置信度结论的基础。因此，动物证据流的发现被确定为不充分，并从后续草稿中删除。动物研究的机制证据保留在附录 F 中。截至 2020 年 5 月 1 日，对当前专著的流行病学数据进行了更新和全面评估，并扫描了 2019 年 4 月 1 日至 2020 年 5 月 1 日期间确定的动物和机制文献，以寻找可能影响置信度结论的重大进展。这项工作没有发现显著证据表明对氟化物如何影响儿童认知神经发育的理解有所增加，也没有加强基于 2020 年可用的人类证据的置信度评估。