用户关于企业网站的信任值是检验企业网站优化和营销胜利与否的重要规范之一，企业网站传送给用户的信任值包括社会文化导向要素、用户个体要素和企业网站本身可信度三方面，社会文化导向和用户个体要素属于非企业可控要素...，因而需求从企业网站本身可信度方面来着手提升信任值。
第一部分：算力网络 第二部分：可信度评估 一、可信度评估 在整个算力网络处理任务的实施流程中，不同部分有不同可信度评估的方法，具体包括：用户可信度、任务可信度、算力资源调度、数据传输、任务计算以及数据存储...二、可信度评估方法 三、算力网络节点可信度评估模型 我们的算力网络节点可信度评估模型主要评价四个参数，其中任务可信度与用户评估可信度是主要工作，累计用户滥用可信度和算力反馈可信度可以用来调节前两个可信度...用户评估可信度：基于任务可信度，用户每提交一个任务都会更新用户评估可信度，由原先任务可信度乘上衰减因子 ，加上新的任务可信度乘上衰减因子 ， 由自己定义，考虑不同衰减方式，可以定义不同的衰减因子...累积用户滥用可信度：当用户提交一个任务之后，任务可信度与用户评价可信度的差大于一个 时，我们就会把它加入累积用户滥用可信度。...含义是，有时候用户以前的可信度比较高，进行恶意的操作行为会使它本次任务可信度与他之前的用户评价可信度发生较大差别，这个时候我们可以通过累计用户滥用可信度来累积用户的滥用行为，也是把它的恶意行为给记录下来
在之前的文章中，我们已经介绍了如何用 Milvus 向量数据库以及 LlamaIndex 搭建基础的聊天机器人《Chat Towards Data Science ｜如何用个人数据知识库构建 RAG 聊天机器人...本例中，我们用 Zilliz Cloud 及 Collection 实现数据持久化。...我们必须设置 3 个参数：Embedding 模型、Milvus向量数据库和 LlamaIndex 数据传入。 首先，设置我们的 Embedding 模型。...模块来加载这些数据。...总结 本文采用了引用和注释的方法来为机器人的回答增加可信度。可以说，引用和注释解决了 RAG 的两个常见问题，通过引用和注释，我们能够知道数据来源。同时，我们还能根据数据来源评估获得的回答有多准确。
从[3]里public出的指标来看，这项技术能够为Google减少15%的数据中心整体耗电量。...训练样本由18万条样本组成，每条样本对应于一个5分钟长度的时间窗口的聚合数据，数据的总时间跨度将近两年。...关于这个模型的具体应用场景，可以列举几个： 1.模型可以预测出PUE值与input feature的关系，而这些input feature又来源于物理设备采集的传感数据，其中有些数据是可以通过参数配置的...在[2]里给出了Google数据中心的历史PUE值，我结合[14]的数据做了一下人工validate，数据是能够对上的，下面提供的就是[14]里的数据: ?...毕竟，这个场景下的训练数据并不多，特征量也比较少，是否能够充分发挥神经网络模型的优势我是存在一定的疑问的。
我们都知道，神经网络善于从大型、复杂的数据中识别模式，以帮助人类决策，但是它进行识别的过程却是一个黑箱。 一些AI研究者就试图揭开这一秘密，找出神经网络可信度的答案。...简单来说，就是让神经网络自己对自己的结果可信度打个分，颠颠自己“几斤几两”！ 打个比方，在自动驾驶中，模型通过对各种传感器的数据进行分析，这就是“交叉路口一切正常”和“可能安全，要以防万一”的区别。...他们设计的网络具有多个输出，不仅可以输出一个预测，而且会产生一个新的概率分布，捕获支持该预测的可信度。 这些分布称为证据分布，直接捕获模型的可信度。...这包括基础输入数据中存在的任何不确定性，以及对模型的最终决策的影响。这种区别可以表明是否可以通过调整神经网络本身来减少不确定性，或者输入的数据是否只是噪声。...“任何有部署机器学习的领域最终都需要有可靠的可信度指标。”他说。
通过充分利用这些数据，RLAIF-V 12B 模型在生成任务和判别任务中都实现了超越 GPT-4V 的可信度。 RLAIF-V 学习范式与模型可信度对比 具备优秀泛用性的大规模高质量反馈数据。...在这种生成方式下，不同回复来自一个相同的分布，有效消除了样本对之间的文本风格差异等混淆因素，使训练过程专注于内容的可信度，从而提高数据效率。...分治反馈算法与直接反馈相比的模型可信度对比 3.RLAIF-V 数据能够与其他多模态反馈数据互补，进一步提升模型可信度。...从实验结果来看，应用 RLAIF-V 数据能够显著提高模型可信度，而进一步融合其他反馈数据时，模型可信度能够进一步提升。...这表明 RLAIF-V 方法所构造的偏好对齐数据能够让模型在诸如 OCR 等更广泛的能力上的可信度同步提高。 总结 将模型输出对齐人类偏好是构建实用化人工智能的关键环节。
然而，它们的能力缺乏细致且偏应用级的评测，可信度和因果推理能力的对比也尚存空白。...安全与可信度：GPT-4 相比于 Gemini Pro，以及 Llama-2 等其他开源模型，展现出显著优势。...图 1：通过四种模态对各 LLM/MLLM 在通用性、可信度和因果关系上的评测结果 实验性发现 1....在代码的可信度方面，Llama-2 和 GPT-4 明显优于 Gemini Pro。...然而，与仅在图像指令数据集上进行微调的开源 MLLM 如 LLaVA 相比，Gemini Pro 展现出了更强的视频理解能力，包括对时序的建模。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 先来看两张图表： 你感觉，哪张图表看起来可信度更高？ 其实，这两张图表展现的数据完全一样，但第二张“更漂亮”的图表看起来却更具说服力。...图表所属学科也非常多样，涉及地理、生物、健康、科学、运动等： 然后，研究人员找了数百名志愿者，给随机出现的图表进行打分： △出现的一些图表类型 志愿者们会从美观性（色彩搭配、行间距和字体）、易读性（可视化数据类型...、图形类型和图形设计）、可信度、感兴趣程度、超出认知程度等角度，评估图表： 统计结果显示，好看易懂的图表可信度普遍更高（其中横轴是美观性，纵轴是可信度）： 既然如此，漂亮的图片会更具有误导性吗？...误导性操作指在不影响结论的情况下，利用图标大小等视觉差，故意给读者造成错觉，引导得出与数据不符的结论： △图源：维基百科 研究人员亲自上手，对一系列图表进行PS，包括将图片改得更漂亮，例如提升分辨率...结果表明，人们更信任更漂亮的图片，平均比原图的“可信度”高出1分左右（满分7分）；但对于色彩不均匀等误导性操作，人们却表现得不敏感，可信度无明显变化。
基本概念 关联分析（association analysis）或者关联规则学习（association rule learning） 这是非监督学习的一个特定的目标：发现数据的关联（association...简单的说，就是那些数据（或者数据特征）会一起出现。 关联分析的目标包括两项：发现频繁项集和发现关联规则。首先需要找到频繁项集，然后才能获得关联规则。...以购买商品为例，每条数据是一个交易的商品清单。我们是否可以发现哪些商品组合更容易出现？ 客户可能购买1个商品，或者最多n个商品，如果商店一共有m个商品，那么共有种 组合方式。...假设数据集中只有4元素：1234 可能的关联规则根据结果项的项数分为4个level： 发现{4}是一个低支持度项集，则在Level 2中剪除含有{4}的项集，以此类推。...如果可信度大于最小可信度: 把[当前项集 - 目标项集, 目标项集, 可信度]加入关联规则； 把当前目标项集加入有效目标集。
最近，将因果学习技术融入GNNs激发了许多开创性的研究，因为大多数可信度问题可以通过捕捉数据的底层因果性而非表面相关性来缓解。在这篇综述中，我们提供了对受因果性启发的GNNs最新研究努力的全面回顾。...总体来说，因果学习可以从三个方面提高GNNs的可信度。在超出分布（OOD）泛化性方面，因果学习可以帮助GNNs提取与任务标签相关的因果特征，以实现跨不同数据分布的泛化[21]、[22]、[23]。...从图数据中指定感兴趣的因果变量，根据某些领域知识阐明这些变量之间的因果关系，并选择适当的因果学习方法来获取因果知识以提高下游应用中的可信度，这是具有挑战性的[21]、[24]、[26]。...在每个类别中，我们深入探讨了代表性方法及其对提高可信度的特定贡献，提供了这一新兴领域最先进情况的全面概述。 我们系统地编制了开源基准、数据合成策略、常用评估指标以及可用的开源代码概览。...然而，它们主要关注特定的可信度方面，并简要介绍了几种代表性的基于因果的方法，未能全面检视TGNNs的优势和共性，特别是从因果中心的角度。一些综述关注因果性与图数据的结合。
度量它们的方法有很多种，这里我们来简单的介绍下支持度和可信度。 支持度: 数据集中包含该项集的记录所占的比例。例如上图中，{豆奶} 的支持度为 4/5。{豆奶, 尿布} 的支持度为 3/5。...通过观察，我们可以知道，如果某条规则并不满足 最小可信度 要求，那么该规则的所有子集也不会满足 最小可信度 的要求。...如上图所示，假设 123 -> 3 并不满足最小可信度要求，那么就知道任何左部为 {0,1,2} 子集的规则也不会满足 最小可信度 的要求。...Returns: prunedH 记录 可信度大于阈值的集合 """ # 记录可信度大于最小可信度（minConf）的集合 prunedH = []...，还有数据大于最小可信度的话，那么继续递归调用，否则跳出递归 if (len(Hmp1) > 1): print '----------------------'
论文的实验脚本和生成的数据：https://github.com/kevinyaobytedance/llm_eval 当前执行 LLMs 对齐的标准流程的示意图如下所示： 第一步：有监督 Fine...给定一个在大规模文本数据集上训练的预训练过的（未对齐的）LLM，我们首先对 prompts 进行采样，并要求人类根据 prompts 编写相应的（好的）输出。...展示了如何构造一个数据集来自动化 LLMs 对齐度量的评估。作者观察到，做了更多对齐的 LLMs（基于公开声明的关于已执行对齐的信息）通常表现得更好。...必须承认，论文的分类法并不包括 LLMs 可信度的全部范围。我们鼓励社区参与迭代努力，以开发一个更细粒度和更全面的框架，更好地解决 LLMs 可信度的评估问题。...我们如何建立构建对齐数据的最佳实践？ 此外，打标签工作者的个人观点如何影响 LLMs 的对齐结果？ 对齐在多大程度上依赖于数据？
背景 工业数据中的相关性分析是开展工业数据分析的基础性分析，决定数据分析的优先级，通过支持度和可信度来定义发现数据之间存在的关系。...Apriori 算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集。...可信度 在上一节，我们使用最小支持度来量化频繁项集，对应的，采用可信度来量化关联规则。...，然后测试每条规则的可信度，结合可信度的最小要求， 得到关联规则。...结合 Apriori 原理，如果某条规则不满足最小可信度要求，那么 该规则的所有子集也就不满足最小可信度要求，据此我们可以减少需要测试的规则数目，简化问题。
2）可信度分级，用于在申请人中直接寻找正常、稳定的“好”用户。数美根据一个用户长期、多种的互联网行为，综合判断一个用户的可信程度，对于高可信度的用户，可以使用更加宽松的策略甚至直接通过审批。...2) 信贷风控云 贷款人提交申请后，信贷风控云将首先对其进行可信度分级，对于高可信度的用户，可以使用更宽松的策略甚至直接通过审核。...在可信度分级把部分“好”用户找出后，其他的用户会进一步通过一系列策略、模型识别欺诈风险与信用风险。可信度和所有的风险判断结果都会反馈给客户的风控专家团队。...4) 贷后预警 根据政法、逾期等实时名单、贷款人设备风险、贷款人常在地址变动、贷款人可信度分级变动等对贷款人进行阶段预警，并反馈给金融机构，以此降低坏账等资金风险损失。...从基础硬件的信息搜集，到数万特征的比对分析，再到汇总高级引擎，全方位智能决策让可信度分级、欺诈风险识别、信用风险评估更加精准。
上图中深色区域表示低可信度规则，如果012→3是一条低可信度规则，则所有其它3为后件的规则都是低可信度。...这需要从可信度的概念去理解，Confidence(012→3) = P(3|0,1,2)，Confidence(01→23)=P(2,3|0,1)，P(3|0,1,2) >= P(2,3|0,1)。...还是以上篇的超市交易数据为例，我们发现了如下的频繁项集： ? 对于寻找关联规则来说，频繁1项集L1没有用处，因为L1中的每个集合仅有一个数据项，至少有两个数据项才能生成A→B这样的关联规则。 ...假设有一个频繁4项集（这是杜撰的，文中的数据不能生成L4），其挖掘过程如下： ? ...发掘关联规则的代码如下： #生成关联规则 #L: 频繁项集列表 #supportData: 包含频繁项集支持数据的字典 #minConf 最小置信度 def generateRules(L, supportData
---- 新智元报道 来源：Python专栏（ID：xpchulit） 作者：上海小胖 【新智元导读】在MIT和哈佛大学合作的项目中，研究员们探索了神经网络的可信度问题，他们开发了一种可以处理数据的神经网络...我们都知道，神经网络善于从大型、复杂的数据中识别模式，以帮助人类决策，但是它进行识别的过程却是一个黑箱。 一些AI研究者就试图揭开这一秘密，找出神经网络可信度的答案。...简单来说，就是让神经网络自己对自己的结果可信度打个分，颠颠自己“几斤几两”！ 打个比方，在自动驾驶中，模型通过对各种传感器的数据进行分析，这就是“交叉路口一切正常”和“可能安全，要以防万一”的区别。...他们设计的网络具有多个输出，不仅可以输出一个预测，而且会产生一个新的概率分布，捕获支持该预测的可信度。 这些分布称为证据分布，直接捕获模型的可信度。...这包括基础输入数据中存在的任何不确定性，以及对模型的最终决策的影响。这种区别可以表明是否可以通过调整神经网络本身来减少不确定性，或者输入的数据是否只是噪声。
TPM密钥管理 TPM可以提供以下种密钥： 身份密钥(identity key):标示TPM和计算平台身份的密钥 绑定密钥(binding key):用于数据的加密和解密 签名密钥(signing key...):用于对用户选定的数据进行签名 存储密钥(storage key):用于保护其他密钥，或将数据封装于计算平台之上 遗留密钥(legacy key):同事兼具绑定和签名密钥的特性。...信任根 可信度量根：RTM：Root of Trust for Measurement 可信存储根：RTS 可信报告根：RTR 可信度量根分为静态和动态两种，分别是SRTM和DRTM。...SRTM:静态可信度量根 DRTM:动态可信度量根 CRTM:可信度量根的核心 DRTM有两种技术，分别是AMD和Intel的安全虚拟机(SVM)架构和TXT(Trusted Execution Technology
，这也是近些年数据挖掘领域的活跃研究话题； 目录： FP-Growth FP-Growth FP-Growth算法基于这篇论文，“FP”的意思就是频繁模式，提供一个处理后的数据集，FP-Growth第一步是计算项的频率...FP-Growth实现了以下超参数： minSupport：一个项集被定义为频繁的最小支持度，如果一个项在5次事务中出现3次，那么它的支持度就是3/5=0.6； minConfidence：生成关联规则的最小可信度...，可信度用于指示一个关联规则多久被发现为真，例如，如果项集X出现了4次，X和Y同时发生了2次，那么关联规则X=>Y的可信度就是2/4=0.5，这个参数不会影响频繁项集的挖掘，但是会影响从频繁项集中生成关联规则...； numPartitions：使用多少分区来分配任务，默认不设置该参数，使用输入数据集的分区数； FPGrowthModel提供如下属性： freqItemsets：DataFrame格式的频繁项集数据...； associationRules：生成的可信度大于minConfidence的关联规则，同样是DataFrame格式； transform； from pyspark.ml.fpm import FPGrowth
什么是SSL证书 SSL（Secure Sockets Layer）证书是一种数字证书，用于加密网站和用户之间的数据传输，确保数据的机密性和完整性。...这使得黑客难以窃取用户的数据，提高了数据传输的安全性。...2 网站的信誉和可信度 通过安装SSL证书，网站可以获得可信的身份验证，显示网站的安全锁定图标（如绿色的锁形图标），从而增加用户对网站的信任和可信度。这有助于建立良好的用户体验和品牌形象。...SSL证书提供了加密通道，确保数据传输过程中的安全性。 2 网站的信誉和可信度 安装SSL证书可以为网站增加可信的身份验证，向用户展示网站的安全性。这有助于建立用户信任，提高网站的声誉和可信度。...SSL证书可以保护用户数据的安全传输，提高网站的信誉和可信度，同时有助于提升搜索引擎排名。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，...在功能磁共振成像数据的单变量和多变量分析中，第一层（即first level）定义了两个有八个感兴趣的回归量(每个任务阶段两个)的GLMs，以便能够分别估计与可信度和价值编码相关的神经信号的beta参数...作者使用每次只对一个run的数据进行分类训练，其余四个run作为测试集的方法进行交叉验证，获得每一次分类训练的分类准确性和敏感性，共运行这个过程5次。...Neurosynth图像解码器允许定量估计任何基于任务的激活模式与特定领域相关的元分析激活模式之间的代表性相似度，这些激活模式是基于Neurosynth数据库中的大脑图像生成的。...特别地关注了在本研究中发现的可信度的神经特征与反向推理的元分析神经模式，这些神经模式是存储在Neurosynth数据库中的先前研究的神经图像，并与特定的心理学领域相关联。
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