包括补充文件:1. 该视频概述了斯坦福太空机器人设施的机器人自由飞行器的功能......(自由飞行器试验台概述和功能.mp4)2. 该视频详细展示了快速行进树 (FMT*) 运动规划算法如何安全地引导悬停机器人......(自由飞行器自主对接试验.mp4)
样品(包括替代物)在进行任何额外处理步骤之前添加到样品等分试样中。替代物标准的回收率用于监测异常基质效应、严重样品处理错误等。”(EPA 3500C - 4 修订版 3 有机萃取和样品制备,2007 年 2 月)
将涂抹器滑到动物的耳朵上,将金属切割器放置在距离耳朵边缘一英寸的位置,确保避开任何明显的静脉或脊线。挤压手柄以取样,然后松开以释放耳朵。尝试以快速、流畅的动作完成此操作。
美国海军开始在海军设施附近指定区域的水井中对饮用水进行取样。表 1 总结了迄今为止的饮用水取样结果。业主在收到初步结果后会收到通知,告知他们水中的 PFOS 和/或 PFOA 浓度是高于还是低于 70 ppt。如果业主饮用水中的 PFOS 和/或 PFOA 浓度超过 70 ppt,也会在初步结果电话通知业主后 24 小时内安排瓶装水配送。所有数据经过核实并确定最终结果后,最终实验室结果将邮寄给每位业主。出于隐私保证,下表仅提供计数。
美国海军开始在海军设施附近指定区域的水井中对饮用水进行取样。表 1 总结了迄今为止的饮用水取样结果。业主在收到初步结果后会收到通知,告知他们水中的 PFOS 和/或 PFOA 浓度是高于还是低于 70 ppt。如果业主饮用水中的 PFOS 和/或 PFOA 浓度超过 70 ppt,也会在初步结果电话通知业主后 24 小时内安排瓶装水配送。所有数据核实并最终确定后,最终实验室结果将邮寄给每位业主。出于隐私保证,下表仅提供计数。
随机抽样是现代算法,统计和Ma-Chine学习中的基本原始性,用作获取数据的较小但“代表性”子集的通用方法。在这项工作中,我们研究了在流式设置中对自适应对手攻击的鲁棒性:对手将宇宙U的一系列元素传递到采样算法(例如Bernoulli采样或储层采样),并以“构成非常无用的”效果'nesprestation's repressented'nesperate'nesprestanter''对手是完全自适应的,因为它知道沿流的任何给定点的样本的确切内容,并且可以以在线方式选择下一个相应地发送的元素。静态设置中的众所周知的结果表明,如果提前选择完整的流(非适应性),则大小ω(d /ε2)的随机样本是具有良好概率的完整数据的εApproximation,其中D是d是基础设置系统的VC-dimension(u,r)。此样本量屈服于适应性对手的鲁棒性?简单的答案是负面的:我们演示了一个设定的系统,其中恒定样本大小(对应于1个的VC维度为1)在静态设置中,但是自适应对手可以使用简单的和易于实现的攻击。但是,此攻击是“仅理论上的”,要求设定的系统大小至(本质上)在流长中指数。这几乎与攻击施加的约束相匹配。这不是一个巧合:我们表明,为了使采样算法与自适应对手进行鲁棒性,所需的修改仅是在样本大小中替换VC差异项D中的VC差异项D,并用基数期限log | r |替换。 。也就是说,具有样本尺寸ω(log | r | /ε2)的Bernoulli和储层采样算法,即使在存在自适应对手的情况下,也有良好的可能性输出流的代表性样本。
