Precision c что это

Precision, XPS и Latitudeные портативные компьютеры: Восстановление BitLocker, инициированное подключением/удалением устройств типа C USB Type

В этой статье описано, как устранить проблему, связанную с процессом восстановления BitLocker, который запрашивает ключ каждый раз, когда устройство USB Type C, например док-карта или адаптер LAN, подсоединено или удалено. Это зависит от точности, XPS или Latitude портативный компьютер с BitLocker и Windows установлен в устаревшей версии BIOS.

Сводка: В этой статье описано, как устранить проблему, связанную с процессом восстановления BitLocker, который запрашивает ключ каждый раз, когда устройство USB Type C, например док-карта или адаптер LAN, подсоединено или удалено. Это зависит от точности, XPS или Latitude портативный компьютер с BitLocker и Windows установлен в устаревшей версии BIOS. . Показать больше Показать меньше

• Содержание статьи
• Свойства статьи
• Оцените эту статью

Возможно, эта статья была переведена автоматически. Если вы хотите поделиться своим мнением о ее качестве, используйте форму обратной связи в нижней части страницы.

Содержание статьи

Симптомы

В следующей статье вы порешаете, как решить проблему, когда процесс восстановления BitLocker запускается при извлечении устройства USB Type C с точностью, XPS и Latitude системы под управлением операционной системы Windows.

Процесс восстановления BitLocker запускается всякий раз, когда USB Type Cные устройства отключены в системах Precision, XPS и Latitude

Если вы установили BitLocker и один из поддерживаемых Windows операционных систем (например, Windows 7 или 10) на Dell Precision, XPS или Latitude системы с BIOS, установленным в режим Legacy или с отключенной безопасной загрузкой, могут возникнуть проблемы с Процесс восстановления BitLocker запускается каждый раз, когда удаляется устройство USB Type C, например, док-карта или адаптер локальной сети LAN.

Запрос на ключ восстановления BitLocker будет указывать на то, что произошло изменение параметров загрузочного устройства. и ключ восстановления необходимо ввести при каждом подключении или удалении различных типов оборудования с определенными вариантами загрузки из системы.

Остановка процесса восстановления BitLocker при удалении устройства USB Type C

Эта проблема не вызвана проблемой с оборудованием. это просто происходит в случае, если система настроена с BIOS в режиме UEFI. Мы столкнулись с этой проблемой и определили некоторые изменения в конфигурации старой настройки BIOS, которые устраняют эту проблему для соответствующих типов систем:

1. Включение поддержки USB загрузки в USB конфигурации
2. В конфигурации адаптера сундервключите поддержку загрузки адаптеров Thunderbolt
3. В конфигурации адаптера сундервключите модуль предварительной загрузки адаптера Thunderbolt

Примечание. Эта информация выдается как есть. Если все было установлено и установлено по умолчанию без каких бы то ни было изменений, проблема будет устранена. Если в дальнейшем были внесены изменения, которые не будут работать, в случае необходимости присвоить номер статьи.

Общие понятия

Здесь про TP, TN, FP, FN и понятия, через них выражающиеся, мы говорим в рамках одного класса бинарной классификации. То есть, в такой системе подразумевается, что реальное число объектов класса 0 (для бинарного случая 0/1) может выражаться как [math]\text[/math]

Confusion matrix (матрица ошибок / несоответствий / потерь, CM)

Вычисление TP, FP, FN по CM

— квадратная матрица размера k × k, где [math]\text_[/math] — число объектов класса [math]t[/math] , которые были квалифицированны как класс [math]c[/math] , а [math]k[/math] — число классов. Значения ячеек CM могут быть вычислены по формуле: [math]\text(y, \hat)_ = \displaystyle\sum_^[(y_i = t) ∧ (\hat = c)][/math] , где [math]y_i[/math] — реальный класс объекта, а [math]\hat[/math] — предсказанный.

Для бинарного случая:

Принадлежит классу (P)	Не принадлежит классу (N)
Предсказана принадлежность классу	TP	FP
Предсказано отсутствие принадлежности к классу	FN	TN

Для многоклассовой классификации матрица несоответствий строится по тому же принципу:

Предсказанный класс	Класс 1 (C₁)	Класс 2 (C₂)	Класс 3 (C₃)
1 (P₁)	T₁	F₁₂	F₁₃
2 (P₂)	F₂₁	T₂	F₂₃
3 (P₃)	F₃₁	F₃₂	T₃

В этом случае TP, TN, FP и FN считаются относительно некоторого класса [math](i)[/math] следующим образом:

[math]\text_i = T_i[/math] [math]\text_i = \sum\limits_> \text_[/math] [math]\text_i = \sum\limits_> \text_[/math] [math]\text_i = \text_i — \text_i — \text_i[/math]

Простые оценки

• Accuracy — (точность) показывает долю правильных классификаций. Несмотря на очевидность и простоту, является одной из самых малоинформативных оценок классификаторов.

• Recall — (полнота, sensitivity, TPR (true positive rate)) показывает отношение верно классифицированных объектов класса к общему числу элементов этого класса.

• Precision — (точность, перевод совпадает с accuracy)показывает долю верно классифицированных объектов среди всех объектов, которые к этому классу отнес классификатор.

• Specificity — показывает отношение верных срабатываний классификатора к общему числу объектов за пределами класса. Иначе говоря, то, насколько часто классификатор правильно не относит объекты к классу.

• Fall-out — (FPR (false positive rate)) показывает долю неверных срабатываний классификатора к общему числу объектов за пределами класса. Иначе говоря то, насколько часто классификатор ошибается при отнесении того или иного объекта к классу.

Ввиду того, что такие оценки никак не учитывают изначальное распределение классов в выборке (что может существенно влиять на полученное значение), также существуют взвешенные варианты этих оценок (в терминах многоклассовой классификации):

Различные виды агрегации Precision и Recall

Примеры и картинки взяты из лекций курса «Введение в машинное обучение» [1] К.В. Воронцова

Арифметическое среднее:

Линии уровня для среднего арифметического

• Если precision = 0.05, recall = 1, то A = 0.525
• Если precision = 0.525, recall = 0.525, то A = 0.525.
• Первый классификатор — константный, не имеет смысла.
• Второй классификатор показывает неплохое качество.

Таким образом, взятие среднего арифметического не является показательным.

Линии уровня для минимума

• Если precision = 0.05, recall = 1, то M = 0.05
• Если precision = 0.525, recall = 0.525, то M = 0.525.

То есть, довольно неплохо отражает качество классификатора, не завышая его.

• Если precision = 0.2, recall = 1, то M = 0.2.
• Если precision = 0.2, recall = 0.3, то M = 0.2.

Но не отличает классификаторы с разными неминимальными показателями.

Гармоническое среднее, или F-мера:

Линии уровня для F-меры

• Если precision = 0.05, recall = 1, то F = 0.1.
• Если precision = 0.525, recall = 0.525, то F = 0.525.
• Если precision = 0.2, recall = 1, то F = 0.33.
• Если precision = 0.2, recall = 0.3, то F = 0.24.

Является наиболее точным усреднением, учитывает оба показателя.

Геометрическое среднее, или Индекс Фоулкса–Мэллова (Fowlkes–Mallows index)

Менее строгая мера.

F-мера

Для общей оценки качества классификатора часто используют F₁-меру. Оригинально она вычисляется для позитивного класса случая бинарной классификации, обобщается с помощью приниципа «‎один против всех» (описан подробнее ниже, для многоклассовой классификации). F₁-мера — среднее гармоническое между precision и recall:

[math]\text_1 = \left ( \dfrac^ + \text^> \right )^ = 2 \cdot \dfrac \cdot \text>>[/math]

Среднее гармоническое взвешенное F_β (F₁-мера — частный случай F_β-меры для β = 1). F_β измеряет эффективность классификатора учитывая recall в β раз более важным чем precision:

[math]\text_β = (1 + β^2) \dfrac \cdot \text>>[/math]

F-мера для многоклассовой классификации. Три вида усреднения

Принцип усреднения различных F-мер для нескольких классов

Вычисление TP, FP, FN для многоклассовой классификации

Для вычисления F-меры (и других) метрик в рамках многоклассовой классификации используется подход «один против всех»: каждый класс ровно один раз становится «положительным», а остальные — отрицательным (пример вычисления изображён на матрице).

Таким образом, в зависимости от этапа вычисления, на котором производится усреднение, можно вычислить micro-average, macro-average и average F-меры (логика вычисления изображена на схеме справа). Микро- и макро-:

[math]\text = 2 \cdot \dfrac \cdot \text>>[/math] ,

где для micro-average precision и recall вычислены из усреднённых TP, FP, FN;

для macro-average precision и recall вычислены из усреднённых precision_i, recall_i;

[math]\text = \dfrac \displaystyle\sum_^ <\text_1score_i>[/math] ,

где [math]i[/math] — индекс класса, а [math]k[/math] — число классов.

ROC-кривая

ROC-кривая; оранжевым показан идеальный алгоритм, фиолетовым — типичный, а синим — худший

Для наглядной оценки качества алгоритма применяется ROC-кривая. Кривая строится на плоскости, определённой TPR (по оси ординат) и FPR (по оси абсцисс).

Для построении графика используется мягкая классификация: вместо того, чтобы чётко отнести объект к классу, классификатор возвращает вероятности принадлежности объекта к различным классам. Эта уверенность сравнивается с порогом (какой уверенности «достаточно», чтобы отнести объект к положительному классу). В зависимости от значения этого порога меняются значения TPR и FPR.

Алгоритм построения кривой:

1. Запустить классификатор на тестовой выборке
2. Отсортировать результаты по уверенности классификатора в принадлежности объекта к классу
3. Пока не кончились элементы:
   1. Взять объект с максимальной уверенностью
   2. Сравнить метку с реальной
   3. Пересчитать TPR и FPR на взятых объектах
   4. Поставить точку, если обе характеристики не NaN / ±∞

   Таким образом: число точек не превосходит число объектов идеальному алгоритму соответствует ROC-кривая, проходящая через точку [math](0;1)[/math] худшему алгоритму (например, монетке) соответствует прямая TPR = FPR.

   Для численной оценки алгоритма по ROC-кривой используется значение площади под ней (AUC, area under curve). Идеальный алгоритм имеет AUC, равный 1, худший — 0,5.

   С другой стороны, для построения ROC-кривой не обязательно пересчитывать TPR и FPR.

   Существует альтернативный алгоритм построения ROC-кривой.

   1. сортируем объекты по уверенности классификатора в их принадлежности к положительному классу
   2. начинаем в точке (0, 0)
   3. последовательно продолжаем кривую вверх:
      • для каждого «отрицательного» объекта вверх
      • для каждого «положительного» — вправо.

   Корректность алгоритма обосновывается тем, что с изменением предсказания для одного объекта в зависимости от его класса меняется либо TPR, либо FPR (значение второго параметра остаётся прежним). Ниже описана другая логика, подводящая к алгоритму выше.

   

   График Accuracy для идеальной классификации

   

   ROC-кривая для идеальной классификации

   

   График Accuracy для неидеальной классификации

   

   ROC-кривая для неидеальной классификации

   Напомним, что мы работаем с мягкой классификацией.

   Рассмотрим примеры (графики accuracy, цветом указан реальный класс объекта: красный — положительный, синий — отрицательный). Отсортируем наши объекты по возрастанию уверенности классификатора в принадлежности объекта к положительному классу. Допустим, что объекты находятся на равном (единичном) расстоянии друг от друга.

   Начнём перебирать «границу раздела»: если граница в нуле — мы решаем относить все объекты к положительному классу, тогда accuracy = 1/2. Последовательно сдвигаем границу по единичке вправо:

   • если реальный класс объекта, оказавшегося теперь по другую сторону границы — отрицательный, то accuracy увеличивается, так как мы «угадали» класс объекта, решив относить объекты левее границы к отрицательному классу;
   • если же реальный класс объекта — положительный, accuracy уменьшается (по той же логике)

   Таким образом, на графиках слева, видно, что:

   • на графике идеальной классификации точность в 100% достигается, неидеальной — нет;
   • площадь под графиком accuracy идеального классификатора больше, чем аналогичная площадь для неидеального.

   Заметим, что, повернув график на 45 градусов, мы получим ROC-кривые для соответствующих классификаторов (графикам accuracy слева соответствуют ROC-кривые справа). Так объясняется альтернативный алгоритм построения ROC-кривой.

   Precision-Recall кривая

   

   Обоснование: Чувствительность к соотношению классов.

   Рассмотрим задачу выделения математических статей из множества научных статей. Допустим, что всего имеется 1.000.100 статей, из которых лишь 100 относятся к математике. Если нам удастся построить алгоритм [math]a(x)[/math] , идеально решающий задачу, то его TPR будет равен единице, а FPR — нулю. Рассмотрим теперь «плохой» алгоритм, дающий положительный ответ на 95 математических и 50.000 нематематических статьях. Такой алгоритм совершенно бесполезен, но при этом имеет TPR = 0.95 и FPR = 0.05, что крайне близко к показателям идеального алгоритма. Таким образом, если положительный класс существенно меньше по размеру, то AUC-ROC может давать неадекватную оценку качества работы алгоритма, поскольку измеряет долю неверно принятых объектов относительно общего числа отрицательных. Так, алгоритм [math]b(x)[/math] , помещающий 100 релевантных документов на позиции с 50.001-й по 50.101-ю, будет иметь AUC-ROC 0.95.

   Precison-recall (PR) кривая.

   Избавиться от указанной проблемы с несбалансированными классами можно, перейдя от ROC-кривой к PR-кривой. Она определяется аналогично ROC-кривой, только по осям откладываются не FPR и TPR, а полнота (по оси абсцисс) и точность (по оси ординат). Критерием качества семейства алгоритмов выступает площадь под PR-кривой (англ. Area Under the Curve — AUC-PR)

   Источники

   • Coursera: https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie
   • Оценка качества в задачах классификации и регрессии
   • Лекции А. Забашта
   • Лекции Е. А. Соколова
   • Оценка классификатора (точность, полнота, F-мера)

   Precision c что это

   Тема сообщения: Разница между accurate и precise

   Очень интересно. Сам встречал, так и не разобрался. Причем accurate встречал намного чаще!

   Precise stresses sharpness of definition or delimitation, or scrupulous, exactness.

   Меня как-то анличанишка спросил, насколько быстро я нашел бар, в который они приехали раньше меня. Я ответил – быстро, потому что тот мне дал точные указания , употребив сдуру слово precise, но анличанишка меня исправил на accurate

   имхо precise — точный (больше технически, т.е. с минимальными или без погрешностей, не примерный) accurate — точный в плане смысла, правильный

   Значить, так. В аналитике accuracy определяется близостью контрольного замера к СТАНДАРТУ. А precision — это та дробность (см, м, км и т.д.), с которой ваш метод позволяет мерить, что Вы там мерите.

   В советской практике употребление терминов, отвечающих accuracy и precision прошло долгую и мучительную эволюцию. Это определялось применением сперва стандартов СЭВ, затем (кто побогаче) — международно сертифицированных стандартов. В лабораторной практике еще применяются внутренние стандарты (эталоны) — под конкретные региональные задачи. Так вот, на моей недолгой памяти взаимозаменяемо использовались термины — точность, правильность и чувствтвительность. Как я могу сейчас это всё просуммировать, правильность — это accuracy (назвал ты человеку ту улицу и ли не ту), а точность и чувствительность в разные годы употреблялись по-разному, по мере эволюции аналитических методов. Но оба означали, по сути, одно — в каких единицах метод позволяет измерять то, на что он нацелен. Разумеется, с совершенствованием методик измерения (использование всё более совершенных стандартов, снижение аналитической погрешности) — в аналитике постепенно стирается разница между accuracy и precision — когда вы начинаете всё мерить платиновым эталоном метра, то получается и правильно, и точно.

   И я о том же. Есть еще понятие — количественный\полуколичественный анализ. В первом случае оперируют, в геологии, скажем, разбросом в пару (!) процентов — опять же для таких «макроэлементов», как кремний. Во втором — вообще гуляй малина. Там что-то плюс-миинус процентов 300, опять же по разным эл-там.

   Usage: Accurate, Correct, Exact, Precise.

   Инструмент линейного шва c ножом PYQG — Precision

   Одноразовый линейный сшивающий аппарат с ножом (инструмент линейного шва с ножом) PYQG PRECISION (CHANGZHOU) MEDICAL INSTRUMENTS CO.,LTD предназначен для анастомоза органов и тканей в полосной хирургии, грудной хирургии, гинекологии, детской хирургии.

   Накладывают два ряда расположенных в шахматном порядке скобок, одновременно пересекая ткани между ними. Блокиратор предотвращает повторное срабатывание аппарата при нахождении в нем использованной кассеты.

   Простота конструкции и современный дизайн, отвечающий всем стандартам, обеспечивает простоту использования аппарата, обеспечивает большую безопасность пациента и пользователей.

   Одноразовые сшивающие аппараты линейного шва с ножом модели PYQG применяются для операций на пищеварительном тракте, в гинекологической хирургии, при торакальных и педиатрических хирургических операциях для резекции и создания анастомозов. Аппарат PYQG может использоваться совместно с материалом, усиливающим ткань, например, бычьим перикардом.

   Аппарат прост в эксплуатации, предельно безопасен для пациента и для хирурга, снабжен предохранителями и блокираторами случайных и повторных срабатываний. Аппарат предназначен для выполнения шва двумя рядами скоб, расположенных в шахматном порядке с одновременным разрезанием тканей между рядами скоб.

   Описание:

   Одноразовый линейный резак применим для разреза, резекции и создания анастомозов.
   Он имеет 4 ряда скоб с ножом между вторым и третьим рядом.
   Это стерильный инструмент для одного пациента, который одновременно скрепляет и разделяет ткани.
   Прецизионный линейный резак — одноразовое устройство.
   Он поставляет четыре ступенчатых ряда титановых скоб, с ножом между вторым и третьим рядом.
   Им можно управлять одной рукой.
   Двусторонняя нажимная ручка может подходить для левой или правой руки.
   У нас в наличие два вида скоб с высотой картриджей, которые обеспечивают универсальность для обеспечения надлежащего сжатия для целевой ткани.

   Cфера применения:

   Это применимо к увечью, удалению и наложению швов при работе пищеварительного канала, такого как желудок и кишечник.

   Характеристики:

   Промежуточное положение блокировки.
   Позволяет маневрировать и перемещать.
   Конструкция механизма CAM обеспечивает последовательное формирование скоб.
   Сменный картридж допускает разную толщину ткани.
   Полный диапазон размеров в 55 мм, 60 мм, 75 мм, 80 мм, 90 мм, 100 мм для большего выбора в хирургическом применении.
   CAM-механизм предназначен для обеспечения последовательного формирования скоб.
   Штифт обеспечивает точную резку и наложение швов, 5 рядов скобок выходят приблизительно на 1,5 скрепки за линией разреза.
   Три разных перезагрузки.

   Доступен тип размещения различных толщин тканей.
   1. Переборка
   2. Наковальня
   3. Ручка крышки
   4. Свободная ручка
   5. Ушивающий степлер
   6. Картридж

   Модельный ряд:

   PYQG-55A, PYQG-55B,
   PYQG-60A, PYQG-60B,
   PYQG-75A, PYQG-75B,
   PYQG-80A, PYQG-80B,
   PYQG-90А, PYQG-90B,
   PYQG-100А, PYQG-100B

   Похожие публикации:

   1. 500гб это сколько
   2. Guitar pro soundbanks как включить
   3. Как правильно считать месяцы
   4. Как установить postgresql на windows 10