变量关键词检索结果

Si-28 的力量:世界上最纯净的硅将如何改变量子计算机?

Сила Si-28: как самый чистый кремний в мире преобразует квантовые компьютеры?

研究人员正在解决量子比特相干性的主要问题。

儿童机器学习:Python 变量

Machine Learning For Kids: Python Variables

为什么重要:儿童机器学习:Python 变量教程是专门为 6 至 10 年级的学生设计的。

什么是单变量线性回归?它在人工智能中是如何使用的?

What is Univariate Linear Regression? How is it Used in AI?

为什么重要:具体而言,单变量线性回归侧重于使用单个独立变量预测因变量。

实际应用中的工具变量

Instrumental Variables in Practical Application

我一直对 Alwyn Young 的论文《无推理的一致性:工具变量在实际应用中》很感兴趣。在线附录。很高兴看到它现在发表在《欧洲经济评论》上。请注意非白色干扰的关键作用。引言:经济学界正处于一场“可信度革命”(Angrist 和 Pischke 2010)中,其中精心的研究设计已牢固确立为应用工作的必要特征。这场革命的一个关键要素是使用工具来识别因果关系,而不受内生普通最小二乘回归量的潜在偏差的影响。然而,对研究设计的日益重视并没有与对推理质量的同等要求齐头并进。尽管 Eicker (1963)-Hinkley (1977)-White (1980) 异方差稳健协方差估计及其聚类扩展被广泛使用

潜在变量模型背后的理论:制定变分自动编码器

The theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder

解释生成学习和潜在变量模型背后的数学原理以及变分自动编码器 (VAE) 的制定方式(包括代码)

使用指数变量进行并行采样

Parallelized sampling using exponential variates

如何将看似迭代的无替换加权采样过程转化为高度可并行的过程?事实证明,一种基于指数变量的著名技术正是实现这一点的。

Vladimir Vapnik:谓词、不变量和智能的本质

Vladimir Vapnik: Predicates, Invariants, and the Essence of Intelligence

Vladimir Vapnik 是支持向量机、支持向量聚类、VC 理论和统计学习中许多基础思想的共同发明者。他出生于苏联,曾在莫斯科控制科学研究所工作,后来在美国工作,在 AT&T、NEC 实验室、Facebook AI 研究中心工作,现在是哥伦比亚大学的教授。他的作品已被引用超过 200,000 次。此对话是人工智能播客的一部分。如果您想获取有关此播客的更多信息,请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系,您可以在其中观看这些对话的视频版本。如果您喜

方法:关于仪器变量的一点

Methods: A little bit about instrumental variables

尽管有很多有关器乐变量(IV)的来源,但在这篇文章中,我将指出我发现特别有用的三篇论文。我已经根据我的同事史蒂夫·皮泽(Steve Pizer)的论文写了IV上的教程帖子。该论文的两个图清楚地表明,IV是对随机对照的概括[…]邮政方法:关于仪器变量的一些关于偶然经济学家的介绍。

癌症治疗的更多工具变量研究

More instrumental variables studies of cancer treatment

我本周早些时候由Hadley等人写的研究。只是将工具变量(IV)应用于癌症治疗的众多(在这种情况下)。 Zeliadt及其同事也这样做(也用于前列腺癌),并引用了其他一些。 Hadley和Zeliadt研究都利用了实践模式变化,特别是[…]癌症治疗的更具工具变量研究首先出现在偶然的经济学家上。

仪器变量与随机试验

Instrumental Variables vs. Randomized Trial

我声称,对医疗疗法的良好观察性研究可以像一项随机临床试验(RCT)一样丰富。通过一项“良好”观察性研究,我的意思是将一个人的非随机选择进行适当的治疗处理,这通常意味着使用仪器变量(IV)。 (已经迷失了?

仪器变量校正的随机试验

Instrumental Variable Corrected Randomized Trial

也许您会想到,学习任何价值的唯一方法是通过随机对照试验(RCT)。我不同意这个职位。对于某些事情,RCT是正确的方法。但是我认为,研究的主题无法从一些合理的观察性研究中受益,也许是为了准备未来的RCT,[…]仪器变量后校正后的随机试验首次出现在附带的经济学家中。

仪器变量的另一个简介

Another Introduction to Instrumental Variables

这是我先前关于观察研究技术的文章的后续措施。佛罗里达大学经济学助理教授莎拉·哈默斯玛(Sarah Hamersma)撰写了一套非常好的讲义,引入了仪器变量。任何了解普通最小二乘回归的人都应该能够遵循它。如果您阅读它,请务必[…]帖子首次出现在《偶然经济学家》中的另一个仪器变量简介。

成交或不成交:士兵学会处理现代战场的变量

Deal or no deal: Soldiers learn to handle variables of modern battlefield

当第 23 步兵团第 1 营的五辆斯赛克车辆进入梭罗角附近的原污水处理厂时,塔顶和建筑物内响起了枪声。英特尔在凌晨收到了一个PL...

跨境数据流的企业层面决定因素:基于变量选择技术的计量经济学分析

Firm-level Determinants of Cross-border Data Flows: An econometric analysis based on a variable selection technique

伊藤万里(RIETI 研究员)/ 富浦英一(RIETI 教员)

2010-2020 年代国际企业对政治风险认知的常量和变量。

Константы и переменные в восприятии политических рисков международным бизнесом в 2010-2020-е гг.

大约十年前,国际社会意识到实现可持续发展的进展在很大程度上取决于私营部门资源的调动。然而,由于政治风险增加,企业尚未准备好承担主要角色,尤其是在有问题的司法管辖区。本文的目的是确定 2010-2020 年代企业界风险认知中的常量和变量。 。以系列报告中的材料为基础,总结了企业界代表的年度调查结果。关键来源是保险公司 Allianz 精心挑选的风险晴雨表报告以及咨询机构 Oxford Analytica 为保险公司 Willis, Tower & Watson (WTW Structurally) 准备的报告《如何领先公司管理当前政治风险》。由三个部分组成。第一个致力于确定 2010 年代出现的

使用高维公司治理变量来预测公司绩效

Using High-dimensional Corporate Governance Variables to Predict Firm Performance

Nicholas Benes (BDTI) / Ben Garton (BDTI) / Miyakawa Daisuke (早稻田大学) / Yamanoi Junichi (早稻田大学)

史蒂夫·汉克(Steve Hanke)加入CapitalCosm,讨论特朗普和鲍威尔,利率和通货膨胀

Steve Hanke join CapitalCosm to Discuss Trump and Powell, Interest rates, and Inflation

在杰罗姆·鲍威尔(Jerome Powell)削减速度的最新信号之后,经济学家史蒂夫·汉克(Steve Hanke)解释了为什么市场和政策制定者不断固定在错误的变量上。他认为,利率不会推动这一周期 - 货币供应量的变化,延长而可变的滞后。

2025年雇用专业应用程序开发人员要花多少钱?

How Much Does It Cost to Hire a Professional App Developer in 2025?

考虑在2025年雇用专业应用程序开发人员?成本可能会因应用程序的复杂性,平台和开发人员的专业知识而有所不同。平均而言,预计为熟练的开发人员支付每小时50-150美元。简单的应用程序可能要花费$ 10,000- $ 50,000,而复杂的应用程序(如具有实时功能或高级AI的人)可能会运行100,000美元或更多。自由职业者通常更便宜,但是代理商提供可靠性和更广泛的技能。位置也很重要 - 北美开发商收取的费用要比亚洲或东欧的开发商多。印度的招聘仍然具有成本效益,尤其是对于初创企业和中小型企业而言。例如,印度的中级开发商可能要花费3,000至6,000美元,而美国的人才可能会超过10,000美元/月