Semiotik 
Semiotik (auch semiotische Studien genannt) ist die Untersuchung des Zeichenprozesses (Semiose), bei dem es sich um jede Kind von Aktivität, Verhalten oder jeden Prozess handelt, der Zeichen beinhaltet, einschließlich der Erzeugung von Bedeutung. Ein Zeichen ist alles, was dem Interpreten des Zeichens eine Bedeutung mitteilt, die nicht das Zeichen selbst ist. Die Bedeutung kann beabsichtigt sein, beispielsweise wenn ein Wort mit einer bestimmten Bedeutung ausgesprochen wird, oder unbeabsichtigt sein, beispielsweise wenn ein Symptom ein Zeichen für eine bestimmte Erkrankung ist. Zeichen können über alle Sinne kommunizieren: visuell, akustisch, taktil, olfaktorisch oder geschmacklich. Die semiotische Custom erforscht das Studium von Zeichen und Symbolen als wesentlichen Bestandteil der Kommunikation. Im Gegensatz zur Linguistik untersucht die Semiotik auch nichtsprachliche Zeichensysteme. Die Semiotik umfasst das Studium von Zeichen und Zeichenprozessen, Hinweisen, Bezeichnungen, Ähnlichkeiten, Analogien, Allegorien, Metonymien, Metaphern, Symbolik, Bedeutung und Kommunikation. Der Semiotik werden häufig wichtige anthropologische und soziologische Dimensionen zugeschrieben; Beispielsweise schlug der italienische Semiotiker und Romancier Umberto Eco vor, dass jedes kulturelle Phänomen als Kommunikation untersucht werden könne. Einige Semiotiker konzentrieren sich jedoch auf die logischen Dimensionen der Wissenschaft. Sie untersuchen Bereiche, die auch zu den Lebenswissenschaften gehören – beispielsweise wie Organismen Vorhersagen über ihre semiotische Nische in der Welt treffen und sich an diese anpassen (siehe Semiose). Im Allgemeinen beschäftigen sich semiotische Theorien mit Zeichen oder Zeichensystemen: Die Kommunikation von Informationen in lebenden Organismen wird in der Biosemiotik (einschließlich Zoosemiotik und Phytosemiotik) behandelt. Die Semiotik ist nicht mit der Saussureschen Custom namens Semiologie zu verwechseln, die eine Teilmenge der Semiotik darstellt. …
Complier Common Causal Results (CACE)
Typischerweise analysieren Studien Daten auf der Grundlage der Behandlungszuweisung und nicht der erhaltenen Behandlung. Dieser Fokus auf die Zuweisung wird als Intention-to-Deal with-Analyse (ITT) bezeichnet. In einem politischen Umfeld kann die ITT sehr sinnvoll sein; Wir beantworten diese spezielle Frage: „Was ist der Gesamteffekt in der realen Welt, in der die Intervention verfügbar gemacht wird, einige Menschen sie jedoch nutzen, andere jedoch nicht?“ Alternativ könnten Forscher an einer anderen Frage interessiert sein: „Welche ursächliche Wirkung hat die tatsächliche Behandlung?“ Um nun die zweite Frage zu beantworten: Es gibt zahlreiche subtile Probleme, mit denen Sie sich auseinandersetzen müssen (nehmen Sie auch hier an dem Kurs teil). Aber um es kurz zu machen: Wir müssen (1) die Personen in der Interventionsgruppe identifizieren, die tatsächlich das tun, wozu sie ermutigt wurden (die Intervention erhalten), aber nur, weil sie ermutigt wurden, und nicht, weil sie die Intervention erhalten hätten Wie auch immer, wenn sie nicht randomisiert worden wären, und vergleichen Sie ihre Ergebnisse mit (2) den Personen in der Kontrollgruppe, die die Intervention nicht aus eigener Initiative in Anspruch genommen haben, die Intervention aber erhalten hätten, wenn sie dazu ermutigt worden wären. Diese beiden Gruppen gelten als Compliance-Gruppen – sie würden immer das tun, was ihnen im Rahmen der Studie gesagt wird. Und der Effekt der Intervention, der auf den Ergebnissen dieses Patiententyps basiert, wird als Complier Common Causal Impact (CACE) bezeichnet. …
Erweiterte inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung (AIPWT)
In diesem Artikel diskutieren wir einen Schätzer für durchschnittliche Behandlungseffekte (ATEs), der als Augmented Inverse Propensity Weighted (AIPW) Schätzer bekannt ist. Dieser Schätzer verfügt über attraktive theoretische Eigenschaften und erfordert von den Praktikern lediglich zwei Dinge, mit denen sie bereits vertraut sind: (1) die Angabe eines binären Regressionsmodells für den Neigungswert und (2) die Angabe eines Regressionsmodells für die Ergebnisvariable. Die vielleicht interessanteste Eigenschaft dieses Schätzers ist seine sogenannte „doppelte Robustheit“. Vereinfacht ausgedrückt bleibt der Schätzer für die ATE konsistent, wenn entweder das Propensity-Rating-Modell oder die Ergebnisregression falsch spezifiziert ist, das andere jedoch richtig spezifiziert ist. Nachdem wir den AIPW-Schätzer erklärt haben, führen wir ein Monte-Carlo-Experiment durch, das die Leistung des AIPW-Schätzers bei endlichen Stichproben mit drei gängigen Konkurrenten vergleicht: einem Regressionsschätzer, einem IPW-Schätzer (Inverse Propensity Weighted) und einem Propensity Rating Matching-Schätzer. Die Monte-Carlo-Ergebnisse zeigen, dass der AIPW-Schätzer einen vergleichbaren oder geringeren mittleren quadratischen Fehler aufweist als die konkurrierenden Schätzer, wenn sowohl die Propensity-Rating- als auch die Ergebnismodelle richtig spezifiziert sind, und wenn eines der Modelle falsch spezifiziert ist, ist der AIPW-Schätzer überlegen.
„Strong-quadratische“ Imputationsmodelle mit BART …
FuzzerGym
Fuzzing ist eine häufig verwendete Technik zum Testen von Software program durch automatische Erstellung von Programmeingaben. Derzeit legen die erfolgreichsten Fuzzing-Algorithmen Wert auf einfache Strategien mit geringem Overhead und der Fähigkeit, den Programmstatus während der Ausführung effizient zu überwachen. Durch die Instrumentierung zur Kompilierungszeit haben diese Ansätze Zugriff auf zahlreiche Aspekte des Programmstatus, einschließlich Abdeckung, Datenfluss und heterogene Fehlererkennung und -klassifizierung. Bestehende Ansätze nutzen jedoch blinde Zufallsmutationsstrategien bei der Generierung von Testeingaben. Wir stellen einen anderen Ansatz vor, der diese Zustandsinformationen nutzt, um Mutationsoperatoren mithilfe von Reinforcement Studying (RL) zu optimieren. Durch die Integration von OpenAI Health club mit libFuzzer sind wir in der Lage, gleichzeitig Fortschritte beim Reinforcement Studying und Fuzzing zu nutzen, um eine tiefere Abdeckung über mehrere unterschiedliche Benchmarks hinweg zu erreichen. Unsere Technik verbindet die umfangreichen, effizienten Programmmonitore von LLVM Santizers mit einem tiefen neuronalen Netz, um Mutationsauswahlstrategien direkt aus den Eingabedaten zu lernen. Die von uns entwickelte sprachübergreifende, asynchrone Architektur ermöglicht es uns, jeden OpenAI Health club-kompatiblen Deep-Reinforcement-Studying-Algorithmus mit minimaler Verlangsamung auf jedes Fuzzing-Drawback anzuwenden. …