Introduction to Deep Evidential Regression for Uncertainty Quantification
机器学习模型可以充满信心，即使它们不应该如此。本文介绍了深度证据回归 (DER)，这是一种让神经网络快速表达它们不知道的内容的方法。不确定性量化的深度证据回归简介一文首先出现在《走向数据科学》上。
雑音のある通信－通信に雑音がある場合、通信容量はどのくらい減少するか
■概要 上次我们讨论了“无噪音通信”。我们已经看到，即使没有噪声，如果通信路径受到限制，通信容量也会下降，并且当高速条件受到限制时，这种影响尤其大。然而，在实际通信中，几乎不存在完全无噪声的环境。即使在日常与智能手机和电脑通信时，不必要的电磁波也可能混入信息信号中，从而降低通信质量。这种效应通常称为噪声。一般来说，考虑噪声来评估通信容量是很复杂的。在本文中，我们考虑假设有噪声通信的通信容量。 ■目录介绍 ○ 信息量和熵 ○ 什么是互信息？ ○ 有噪声的双向通信信道 ○ 输出概率 ○ 互信息 ○ 通信容量（有时间限制） ○ 结果 ○ 参考文献 上次我们讨论了“无噪声通信”。我们已经看到，即使没有
你采用一个物理上无意义的构造（对密集数量进行平均），对其进行系统误差未充分量化的修正，将这些误差隐藏在狭窄的 95% 范围内，然后将整个事物作为高度精确、无可争议的“全球温度”出售，据说可以描述气候。
Debt Limit: Prolonged Negotiations Increase Taxpayer Costs and Disrupt Financial Markets
GAO 发现债务限制所造成的僵局会带来可避免的成本。随着美国将无法履行所有财务义务的预计日期（X 日期）临近，投资者通常要求在该日期附近到期的新国债收益率更高，以补偿增加的风险。这增加了政府的借贷成本。 GAO 估计，在 2011 年至 2023 年市场对僵局严重担忧期间（GAO 分析时可获得完整数据的最新僵局）发行的国债导致直接借贷成本增加约 1.07 亿至 1.61 亿美元（以 2024 年美元计算），具体取决于用于估计市场担忧的衡量标准。僵局还会带来额外的、难以量化的成本，包括投资者对国债市场信心下降造成的长期成本。 与债务限额僵局相关的短期国债借款成本估计 注：对于每次僵局，政府问责局
