acceptance rejection method

时间: 2023-04-30 21:04:19 浏览: 69
接受拒绝法(Acceptance Rejection Method)是指在概率分布函数(PDF)已知的情况下,通过构造一个基于已知 PDF 的辅助函数,从而以一定概率拒绝某些样本,再在已接受的样本中进行随机抽样的方法,用于生成服从指定概率分布的随机数的一种方法。
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Acceptance Criteria

The acceptance criteria for this statement would be: 1. The statement clearly states that "ChitGPT" is a class of AI developed by CSDN for conversational purposes. 2. The statement clarifies that there is no relationship between "ChitGPT" and the ChatGPT developed by OpenAI. 3. The statement is free of any ambiguity or confusion and is easily understandable by the target audience.

zero acceptance number sampling plan 第四版

零接受数抽样计划(Zero Acceptance Number Sampling Plan,ZANS)是一个质量控制的工具,用于检查制造过程中的产品是否符合质量标准。第四版ZANS是基于ISO标准的质量控制标准,它着重于样本的大小和判定准则。这个抽样计划致力于减少不合格品的接受数量,从而提高产品的质量。这种方法基于零缺陷的理念,认为只要出现一个缺陷,整批产品就是不合格的。因此,ZANS可以通过对样本的检验来决定是否允许产品推动到下一阶段生产,并制定质量改进的措施,从而提高产品的质量和生产效率。 第四版ZANS的优点是它可以减少不合格品的处理时间和成本。它允许产品在不需要进一步的检查和处理的情况下直接进入下一阶段,从而节省了时间和成本。此外,它可以迅速识别制造过程中存在的问题,及时采取纠正措施,并加强制造过程的稳定性,从而改善产品的质量。此外,它有利于建立质量保证和质量文化,可让制造商在市场上赢得信任和口碑,提高品牌价值。 总的来说,第四版ZANS是一个基于ISO标准的有效的质量控制工具,它可以提高制造过程中产品的质量和生产效率,降低不合格品的处理成本和时间。如果制造商能够正确使用它,将有助于提高其品牌价值和市场竞争力。

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这一段讲的是什么:Abstract—A recent trojan attack on deep neural network (DNN) models is one insidious variant of data poisoning attacks. Trojan attacks exploit an effective backdoor created in a DNN model by leveraging the difficulty in interpretability of the learned model to misclassify any inputs signed with the attacker’s chosen trojan trigger. Since the trojan trigger is a secret guarded and exploited by the attacker, detecting such trojan inputs is a challenge, especially at run-time when models are in active operation. This work builds STRong Intentional Perturbation (STRIP) based run-time trojan attack detection system and focuses on vision system. We intentionally perturb the incoming input, for instance by superimposing various image patterns, and observe the randomness of predicted classes for perturbed inputs from a given deployed model—malicious or benign. A low entropy in predicted classes violates the input-dependence property of a benign model and implies the presence of a malicious input—a characteristic of a trojaned input. The high efficacy of our method is validated through case studies on three popular and contrasting datasets: MNIST, CIFAR10 and GTSRB. We achieve an overall false acceptance rate (FAR) of less than 1%, given a preset false rejection rate (FRR) of 1%, for different types of triggers. Using CIFAR10 and GTSRB, we have empirically achieved result of 0% for both FRR and FAR. We have also evaluated STRIP robustness against a number of trojan attack variants and adaptive attacks. Index Terms—Trojan attack, Backdoor attack

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