目录概UoT代码HuZ.,LiuC.,FengX.,ZhaoY.,NgS.,LuuA.T.,HeJ.,KohP.W.andHooiB.Uncertaintyofthoughts:Uncertainty-awareplanningenhancesinformationseekinginlargelanguagemodels.NeurIPS,2024.概通过判断问题所导致的不确定性降低程度来

首先查看一下两者的定义：1，时钟不确定性（ClockUncertainty）：是指在给定时间点上，某个时钟信号可能存在的不确定性范围。它通常是由于信号传播延迟、设备响应时间、时钟抖动等导致的。这种不确定性关注的是在做出时间测量时，设备时间值的准确性和可靠性。uncertainty=jitter+skew。2

一般数学表示方法概率数学表示方法\(\large\begin{array}{rl}\\\bm{X}:&符合某种概率分布的Random\Variable(随机变量)\\\bm{x}:&\bm{rnorm},随机变量X的一个实例,,…\\\bm{f}:&\bm{pdf},\bm{dnorm},\text{ProbabilityDistributionFunction}\of\\text

一般数学表示方法概率数学表示方法\(\large\begin{array}{rl}\\\bm{X}:&符合某种概率分布的Random\Variable(随机变量)\\\bm{x}:&\bm{rnorm},随机变量X的一个实例,,…\\\bm{f}:&\bm{pdf},\bm{dnorm},\text{ProbabilityDistributionFunction}\of\\text

TimeandUncertainty1TimeandUncertaintyStatesandObservations•discrete-timemodels:weviewtheworldasaseriesofsnapshotsortimeslices•thetimeinterval∆betweenslices,weassumetobethesameforeveryinterval•Xt:denotesthese

https://colab.research.google.com/github/PawaritL/BayesianLSTM/blob/master/Energy_Consumption_Predictions_with_Bayesian_LSTMs_in_PyTorch.ipynb#EnergyConsumptionPredictionswithBayesianLSTMsinPyTorchAuthor:PawaritLaosunthara内容：请点击上面的在Col

SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics-V-Statistics:QuantifingUncertaintyANOVA(ANalysisOfVAriance)方差分析原理方差分析的基本概念（AnalysisofVariance,ANOVA）方差分析（AnalysisofVariance,简称ANOVA）是一种统计方法，用于检验三个或更多组数据的均值是否存在显

看：A=11.531681447264651B=10.276344990825836C=0.11732116415316027D=10.7现在，尝试一下：A-B-C*D结果：6.661338147750939e-16为什么结果这么小？但是，让我们四舍五入：round(A,1)-round(B,1)-round(C,1)*round(D,1)结果：0.1

0首先，我们要学什么？outlook！1measurement2systemerror&randomerror3significantfigures4uncertaintyofdirectmeasurementandindirectmeasurement5dataprocessing1measurementImportantpointstoremember：1.Ameasurementwithoutunitismeaningless.2

52Things:Number9:WhatareShannon'sdefinitionsofentropyandinformation?52件事：数字9：香农对熵和信息的定义是什么？Thisisthelatestinaseriesofblogpoststoaddressthelistof'52ThingsEveryPhDStudentShouldKnowToDoCryptography':a

背景Mixup（混合）定义对于一个样本\((x_i,y_i)\)，将其与另一个样本\((x_j,y_j)\)混合：\[\begin{aligned}\tilde{x}_i&=\lambdax_i+(1-\lambda)x_j,\\\tilde{y}_i&=\lambday_i+(1-\lambda)y_j,\end{aligned}\tag{1}\]其中\(\lambda\)采样于Beta(α,α)，α>0

论文题目：PessimisticBootstrappingforUncertainty-DrivenOfflineReinforcementLearning，ICLR2022，6688spotlight。pdf版本：https://arxiv.org/abs/2202.11566html版本：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2202.11566openreview：https://openreview.net/forum?id=Y4c