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World File Search System错误
算法分析的错误率
在2021年，澳大利亚政府同意向政府“ RobodeBT”计划的数十万受害者支付18亿美元。政府花了多年的时间在有缺陷的算法的基础上发出了福利欺诈指控（通常是破坏生命）。根据适用的法律，人们有权在每两周的低工资期间获得福利付款；该算法错误地认为薪金支付在更长的时间内均匀分布。参见，例如[65]和[79]有关损坏的简短摘要，以及[92]有关2023年发行的正式验尸。对缺陷算法的典型响应是要求分析算法。例如，[92，建议17.1]说：“应提供算法，以实现独立的专家审查”。O'Neil的2016年书《数学破坏武器》 [85]涵盖了许多决定的决定的例子O'Neil的2016年书《数学破坏武器》 [85]涵盖了许多决定
人机交互的 Web 编程 - 错误页面
• 您的姓名 • 您的部门 • 您正在处理的作业以及您遇到的步骤 • 您为解决问题所做的工作 • 如果问题与模拟器有关，请将整个项目压缩并通过电子邮件发送，清楚标明您需要帮助的作业，并附上简要说明。以下是简要说明的示例：“ Cherner 博士，我在处理作业 #2 的第 3 步时遇到了问题，它给出了错误。我已多次运行代码，并确保语法正确。我的文件已压缩到一个文件夹中并附加。谢谢。” • 请不要快速连续发送多封电子邮件。讲师可能会要求学生将几封电子邮件改写为一封电子邮件，只回答一个问题。 • 发送电子邮件后，请继续完成作业。发送电子邮件并不能成为学生停止继续的借口。完成其他作业，或继续完成您遇到问题的作业。如果您解决了问题，请发送电子邮件给讲师。 • 任何时候都要求遵守正确的网络礼仪和尊重他人的行为。
大哥观看公共当局的简报（欺诈，错误和恢复）在下议院进行第二次阅读的法案
帐户寻找与福利付款相关的人。拟议的措施迫使第三方组织拖拉所有客户的帐户，以“核实索赔人对福利的权利”。 7这项新的权力将修改1992年《社会保障管理法》（“ SSAA”），允许DWP通过要求第三方提供资格验证通知（EVN）（例如银行，建筑社会或信用合作社），以进行福利接受者的个人数据，以进行无疑的欺诈活动而进行大规模监测。发出后，EVN要求接收者向国务卿提供有关帐户持有人，帐户和“帐户如何符合资格标准”的“指定详细信息”（在新插入的sch。3b（1）（3））。在法案面前未指定此类个人细节的范围。为了进行这项高度复杂的监控并向DWP提供如此广泛的客户信息，银行将必须根据DWP提供的未知搜索标准处理所有银行帐户持有人的数据并运行自动监视扫描。在保守党政府失败的数据保护和数字信息（“ DPDI”）法案的第二次阅读辩论中，沃克斯勋爵警告说，几乎相同的大众银行间谍权力的提议“构成了对监视社会的令人担忧的蔓延水平”。8
通过随机编译来缓解串扰错误
我们开发并应用了随机编译（RC）方案的扩展，该协议包括对相邻Qubits的特殊处理，并大大降低了由于在IBMQ量子计算机（IBM_LAGOS和IBMQ_EHNINGEN）中使用错误门的超导QUBIT上的误解而引起的串扰效应。串扰错误，源于受控的（CNOT）两分门，是众多量子计算平台上的错误源。对于IBMQ机器，它们对给定量子计算的性能的影响通常被忽略。我们的RC协议由于串扰而变成一致的噪声变成一个去极化噪声通道，然后可以使用已建立的缓解误差方案（例如噪声估计电路）对其进行处理。我们将方法应用于Bardeen-Cooper-Schrieffer（BCS）Hamiltonian的非平衡动力学的量子模拟，以进行超导性，这是一个特别具有挑战性的模型，用于模拟量子硬件，因为Cooper Pairs的长距离相互作用。在135个cnot门的情况下，我们在一个与Trotterization或Qubit Decermence相反的串扰方面工作，主导了误差。我们对相邻量子位的旋转显示可显着改善噪声估计协议，而无需添加新的Qubits或电路，并允许对BCS模型进行定量模拟。
上诉人是佐治亚州亚特兰大联邦调查局特警队突袭错误住所的无辜受害者。寻求对侵犯他人权利的救济
授予仅限于以下问题：1）当联邦雇员的疏忽或不法行为与进一步的联邦政策有某种联系并且可以合理地被定性为遵守联邦法律的全部范围时，宪法的至上条款是否禁止根据《联邦侵权索赔法》提出索赔。2）自由裁量权例外是否绝对不适用于根据故意侵权例外的执法条款引起的索赔。加快简报。南卡罗来纳州查尔斯顿的克里斯托弗·米尔斯先生被邀请以法庭之友的身份对此案进行简要陈述和辩论，以支持下文关于批准调卷令请求的命令中确定的第一个问题的判决。
使用转移学习和注意力的高级种族分类：实时指标，错误分析和可视化的轻量级学习
背景和目标：深度学习技巧极大地推动了面部图像的种族分类进步。尽管取得了这些进步，但许多现有方法依赖于复杂的模型，这些模型需要大量的计算成本并表现出缓慢的处理速度。本研究旨在通过利用转移学习以及结合了基于注意力的学习的改进的有效网络模型来介绍一种有效，强大的种族分类方法。方法：在这项研究中，有效的网络被用作基本模型，应用转移学习和注意机制来增强其在种族分类任务中的功效。有效NET的分类器组件在战略上进行了修改，以最大程度地减少参数计数，从而在不损害分类精度的情况下提高处理速度。为了解决数据集不平衡，我们实施了广泛的数据增强和随机的过采样技术。修改模型经过严格培训和在全面的数据集上进行了评估，并通过准确性，精度，召回和F1得分指标进行了评估。结果：修改后的有效网络模型表现出显着的分类精度，同时显着降低了UTK-FACE数据集的计算需求。具体来说，该模型的准确度为88.19％，反映了基本模型的增强2％。此外，它证明记忆消耗和参数计数减少了9-14％。此外，提出的方法增强了培训样本少约50％的班级测试准确性约5％。实时评估显示，处理速度的速度比基本模型快14％，并且达到了最高的F1得分结果，这强调了其对实际应用的有效性。结论：本研究提出了一个基于改进的有效网络体系结构的高效种族分类模型，该模型利用转移学习和基于注意力的学习来实现最先进的表现。所提出的方法不仅持有高精度，还可以确保快速处理速度，使其非常适合实时应用。调查结果表明，这种轻巧的模型可以有效地与更复杂和计算密集的最新方法相抗衡，从而为实践种族分类提供了宝贵的资产。
基于自旋轨道扭矩的交叉阵列用于抗错误二进制卷积神经网络
摘要 — 卷积神经网络 (CNN) 是最重要的深度神经网络 (DNN) 类别之一，有助于解决许多与图像识别和计算机视觉相关的任务。它们使用传统 CMOS 技术和数字设计技术的传统实现仍然被认为非常耗能。浮点 CNN 主要依赖于 MAC（乘法和累加）运算。最近，基于 XNOR 和位计数运算的经济高效的 Bite-wise CNN 已被视为可能的硬件实现候选。然而，由于内存和计算核心之间密集的数据提取导致的冯诺依曼瓶颈限制了它们在硬件上的可扩展性。XNOR-BITCOUNT 操作可以通过在忆阻交叉开关阵列上执行的内存计算 (IMC) 范例轻松实现。在新兴的忆阻设备中，自旋轨道扭矩磁随机存取存储器 (SOT-MRAM) 提供了具有更高导通电阻的可能性，从而可以降低读取电流，因为所有交叉开关阵列都是并行读取的。这有助于进一步降低能耗，为更大的交叉开关设计铺平道路。本研究提出了一种基于 SOT-MRAM 的交叉开关架构，能耗极低；我们研究了工艺变异性对突触权重的影响，并对整个交叉开关阵列进行了蒙特卡罗模拟，以评估错误率。模拟结果表明，与其他忆阻解决方案相比，此实现的能耗较低，每次读取操作的能耗为 65.89 fJ。该设计对工艺变化也具有很强的鲁棒性，读取误差极低，最高可达 10%。
涉及感觉运动控制的多任务处理过程中的错误相关电位：脑机接口的 ERP 和离线解码研究
人类通过感知和应对错误来实现高效的行为。错误相关电位 (ErrP) 是在感知错误时发生的电生理反应。有人提出利用 ErrP 来提高脑机接口 (BCI) 的准确性，利用大脑的自然错误检测过程来提高系统性能。然而，外部和环境因素对 ErrP 可检测性的影响仍然不太清楚，特别是在涉及 BCI 操作和感觉运动控制的多任务场景中。在此，我们假设感觉运动控制的困难会导致多任务处理中的神经资源分散，从而导致 ErrP 特征的减少。为了检验这一点，我们进行了一项实验，其中指示参与者将球保持在板上的指定区域内，同时尝试通过运动想象控制显示屏上的光标。BCI 以 30% 的随机概率提供错误反馈。根据感觉运动控制的难度，我们采用了三种场景——无球（单任务）、轻量球（简单任务）和重量球（困难任务）——来描述 ErrP。此外，为了研究多任务对 ErrP-BCI 性能的影响，我们离线分析了单次试验分类准确度。与我们的假设相反，改变感觉运动控制的难度不会导致 ErrP 特征发生显著变化。然而，多任务会显著影响 ErrP 分类准确度。事后分析显示，在单任务 ErrP 上训练的分类器在困难任务场景下准确度降低。据我们所知，这项研究是首次在离线框架内研究在涉及感觉运动控制和 BCI 操作的多任务环境中 ErrP 是如何被调节的。尽管 ErrP 特征保持不变，但观察到的准确度变化表明，在实现基于 ErrP 的实时 BCI 之前，需要设计考虑任务负荷的分类器。
改进了基于IR的错误本地化，具有智能相关性反馈
摘要 - 软件错误在开发和维护过程中构成了巨大的挑战，从业者将近50％的时间用于处理错误。许多现有技术采用信息检索（IR），使用错误报告和源代码之间的文本和语义相关性来本地化报告的错误。但是，他们经常难以弥合需要深入上下文理解的错误报告和代码之间的关键差距，这超出了文本或语义相关性。在本文中，我们提出了一种用于错误本地化的新技术 - 大脑 - 通过评估与大语言模型（LLM）之间的相关性来解决上下文差距。然后，它利用LLM的反馈（又称智能相关性反馈）来重新调整查询并重新排除源文档，从而改善错误本地化。我们使用基准数据集–Bench4BL和三个完善指标评估大脑，并将其与文献的六个基线技术进行比较。我们的实验结果表明，MAP，MRR和HIT@K的大脑的表现分别超过了87.6％，89.5％和48.8％的利润率。此外，由于相应的错误报告质量较差，因此可以将≈52％的错误定位为无法通过基线技术定位的错误。通过解决上下文差距并引入智能相关性反馈，大脑不仅提高理论，而且可以改善基于IR的错误本地化。索引术语 - Bug本地化，查询重新印象，智能相关性反馈，信息检索，大语言模型，自然语言处理，软件工程