IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Issue 6, December 2024
1) 多人差分博弈系统的去中心化触发和基于事件的积分强化学习作者：Chaoxu Mu、Ke Wang、Song Zhu、Guangbin Cai页数：3727 - 37412) 基于同步视频和 EEG 的儿童癫痫发作检测作者：Jiuwen Cao、Yuan Fang、Xiaonan Cui、Runze Zheng、Tiejia Jiang、Feng Gao页数：3742 - 37533) 考虑隐私的在线优化零阶去中心化对偶平均作者：Keke Zhang、Qingguo Lü、Xiaofeng Liao、Huaqing Li页数：3754 - 37664) 不平衡和不完整时间序列数据的深度回归建
毫无疑问，美国曾经或现在正在看到鼓励各行业制造业回归的结果。我认为半导体制造业更多的是由于外国对市场的影响而产生的战略需求。钢铁行业可能也是如此。政府补贴生产改进[…]这篇文章《工业政策》首先出现在 Angry Bear 上。
Percy Jackson Season 2: Latest update about cast and plot
获得奥斯卡提名的 Andra Day 将在 Disney+ 的《波西·杰克逊与奥林匹亚众神》第 2 季中饰演雅典娜。与回归的演员一起，她将饰演安娜贝丝·蔡斯的母亲。
Nimbacinus peterbridgei（右上）和 Ngamalacinus nigelmarveni（右下）与 Kuterintja ngama（左上）和 Gumardee springae（左下）互动。Churchill, Archer & Hand, 2024DOI: 10.1080/02724634.2024.2384595 插图由 Peter Schouten 绘制。摘要在昆士兰州西北部 Riversleigh 世界遗产区的上渐新世沉积物中发现了新的袋狼物种 Badjcinus、Nimbacinus 和 Ngamalacinus。Badjcinus timfaulkneri、N
Three Cardinal swimmers selected for U.S. National Team
回归的学生运动员 Lucy Bell、Torri Huske 和 Aurora Roghair 将在 2024-25 年代表美国游泳队参赛。
卫生服务研究已决定，使用逻辑回归的研究应报告边际效应而不是比值比。他们为什么做出这个决定？Norton 等人的一篇论文 (2024) 确定了 3 个关键因素。可理解性。考虑检查医院是否位于贫困地区对再入院率的影响的情况。…
How to Succeed as a Machine Learning Engineer in the Industry
5 条帮助我在 BigTech 不断超越期望的提示您是否想过要成为一名成功的机器学习工程师需要什么？您是否很难确定自己在这个充满活力的领域中的角色？我也有过这样的经历！嗨！我是 Kartik Singhal，Meta 的高级机器学习工程师。凭借在该领域的六年经验，我仍然发现自己每天都在学习。今天，我将分享五条秘诀，这些秘诀帮助我在 BigTech 担任高级机器学习工程师期间获得了“超出预期”的评级。💻 构建基础图片作者，来自 ChatGPT 4o 您需要很好地理解机器学习基础知识，并意识到其在实际应用中的局限性。了解核心概念：掌握监督学习与无监督学习、分类与回归的基础知识，以及深度学习的基础知
Exploring Medusa and Multi-Token Prediction
这篇博文将详细介绍“MEDUSA：具有多个解码头的简单 LLM 推理加速框架”论文作者 — SDXL 的图片互联网是一个竞争异常激烈的地方。研究表明，如果网页加载时间超过 5 秒，客户就会离开网页 [2][3]。这对大多数大型语言模型 (LLM) 来说是一个挑战，因为它们无疑是目前最慢的程序之一。虽然定制硬件可以显着加快您的 LLM 速度，但目前在这种硬件上运行成本很高。如果我们能够找到充分利用标准硬件的方法，我们将能够大幅提升 LLM 的客户体验。《MEDUSA：具有多个解码头的简单 LLM 推理加速框架》论文的作者提出了一种架构变更，在现有硬件上运行时可实现 2 至 3 倍的速度提升。让我
Andy Murray is getting set to say farewell to Wimbledon before retirement (probably)
如果这确实是安迪·穆雷在温布尔登的结束，他将因各种原因而被庆祝和铭记。鉴于这位 37 岁的苏格兰球员的过往经历，球迷对他是否永远不会回归的看法不一。穆雷认为，由于最近接受了脊柱囊肿切除手术，他还没有准备好参加单打比赛。不过，他原定于周四与哥哥杰米在中央球场参加男子双打比赛。
SSA Disability Programs: Work Incentive and Modernization Challenges Remain
美国政府问责署的发现美国政府问责署先前的报告一致发现，社会保障署 (SSA) 残疾保险 (DI) 和补充保障收入 (SSI) 受益人面临三大工作障碍：(1) 现金和医疗福利损失，(2) 多付款，以及 (3) 工作规则复杂。现金和医疗福利损失。残疾受益人重返工作岗位并赚取收入时，他们必须向 SSA 报告这些收入，以便调整他们的福利。如美国政府问责署先前报告中所述，收入超过一定门槛的残疾受益人可能面临最终失去现金和医疗福利的风险。这种风险引发受益人担心他们会失去这些福利——这是激励增加工作的主要障碍。多付款。重返工作岗位的另一个障碍是福利多付款的可能性，这可能导致受益人欠 SSA 的债务。当受益人
BA’s Speedbird Academy set to return in April
继 2023 年广受欢迎的 Speedbird Academy 推出后，英国航空公司 (BA) 的 Speedbird Academy 将于 4 月 16 日再次向新申请者开放。在推出新计划之前，BA 将举办一系列信息丰富的网络研讨会，旨在提供有关申请流程的指导和信息。根据最近的 LinkedIn 帖子，[…]BA 的 Speedbird Academy 将于 4 月回归的帖子首先出现在 Pilot Career News 上。
Five ways to do least squares (with torch)
了解 torch 的 linalg 模块，同时学习从头开始进行最小二乘回归的不同方法。这篇文章是即将由 CRC Press 出版的《深度学习和科学计算与 R torch》一书中相应章节的精简版。
Triple Take with Hyde, Riggs, Basak, & Taylor Rule
在彭博的 Triple Take 上进行了深入的采访，我回答了 Caroline Hyde、Taylor Riggs 和 Sonali Basak 关于泰勒规则、美联储落后于曲线以及如何回归的精彩问题。视频采访从 0.25 到 13.05 在这里……继续阅读→
泰德是 20 世纪最伟大的统计学家/计量经济学家之一。我感觉和他很亲近，因为我以前的宾夕法尼亚大学同事 Larry Klein 曾在 20 世纪 40 年代与他在考尔斯学院密切合作，另一位前同事 Bobby Mariano 在 1970 年左右来到宾夕法尼亚大学之前曾是他在斯坦福大学的学生。我记得他在职业生涯后期在宾夕法尼亚大学举办过一次关于单位移动平均根的研讨会。他开始得非常慢，例如定义“时间序列”和“协方差平稳性”之类的东西。有些人翻白眼。十分钟后，他已经远远超越了界限。没有人翻白眼。事实上，人们都惊呆了。当我在 20 世纪 90 年代访问斯坦福大学参加研讨会时，他为我铺上了红地毯。他为我
Gaussian Process Regression with tfprobability
继续我们的 TensorFlow Probability (TFP) 应用之旅，在贝叶斯神经网络、汉密尔顿蒙特卡罗和状态空间模型之后，我们在这里展示了高斯过程回归的一个例子。事实上，我们看到的是一个相当“正常”的 Keras 网络，以非常常见的方式定义和训练，TFP 的变分高斯过程层发挥了所有魔力。
A Permutation Test Regression Example
在上周的一篇文章中，我谈到了排列（随机化）检验，以及它们与我们在计量经济学中通常使用的（经典参数）检验程序有何不同。我假设您已经阅读了该文章。（可能在某个时候会有一次小测验！）我承诺会提供一个基于回归的示例。毕竟，我在上一篇文章中介绍的两个示例旨在揭示排列/随机化检验的基本原理。它们确实没有太多“计量经济学内容”。在下文中，我将交替使用术语“排列检验”和“随机化检验”。我们在这里要做的是查看一个简单的回归模型，看看我们如何使用随机化检验来查看回归变量 x 和因变量 y 之间是否存在线性关系。请注意，我说的是“简单回归”模型。这意味着只有一个回归量（除了截距）。多元回归模型为置换检验提出了各种各
Coming home: Building support for veterans
陆军一直在努力提高士兵今天接受的护理标准。但随着对新退伍军人回归的重视，有时以前战争的退伍军人会被无意中遗忘。
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。
