Stay calm and update priors as warranted
我想今天就我的Upshot帖子标记一些元信息，在其中我描述了一项研究表明，近年来（截至2011年），医院生产力有所提高。研究结果使我感到惊讶。根据先前的工作和历史，我高度怀疑的医院可以维持其建议的高生产率增长。换句话说，[…]帖子保持镇定，并在偶然的经济学家首次出现时更新先验。
Vision Foundation基础模型在大规模数据上进行了预训练，编码了现实世界概念的丰富表示形式，可以通过微调将其适用于下游任务。但是，一项任务的微调基础模型通常会导致概念忘记其他任务的问题。最新的良好微调方法旨在减轻忘记先验知识而不影响微调的性能。通常通过匹配原始和微调的模型权重或特征对来保留知识。但是，这样的点匹配可能太强了，而没有明确的意识……
Líderes de la oposición venezolana huyen a EE. UU.
这五个指导了委内瑞拉历史上最先验的总统运动之一，同时在阿根廷外交居住地避难。 div>
A dramatic Einstein ring seen by Webb
首先验证的一般相对性预测之一是星光的重力偏转。这种效果首先在1919年的日食中观察到。由于恒星以光点的形式出现，因此该效果被视为恒星在日食附近的恒星位置的明显转移。但是效果更普遍。
ContactArt: 3D Hand-Object Interaction Dataset
协作研究团队已经开发了ContactArt数据集，使智能手机能够通过具有成本效益的视频分析来预测复杂的3D手动相互作用。这种创新的方法采用“互动先验”，增强精度...
Keynes and Knight on uncertainty
首先，骑士和凯恩斯源自他们不同的哲学世界观，对不确定性的不同定义。凯恩斯（Keynes）是一个完全认知的不确定性概念（见Packard and Clark，2020），这是演员对未来结果的客观和可知（先验）概率的无知。通过学习原因和效果之间的基本“概率 - 关系”，可以发现这种概率。 […]
Why Is Marginalist Economics Wrong?
由于其对资本的处理。其他答案是可能的。这篇文章在很大程度上借鉴了Pierangelo Garegnani的工作。我从经济学的（阶段性）定义开始：“经济学是将人类行为作为末日和范围之间的关系和范围之间的关系的科学，这些方法具有替代用途。” - 莱昂内尔·罗宾斯（Lionel Robbins）（1932）稀缺的手段是生产因素：土地，劳动和资本。土地和劳动分别以英亩和人年的单位为单位。他们可以按照您的意愿进行汇总或分类。但是什么是资本？一些早期的边缘主义者，例如Knut Wicksell以美元或磅为单位的价值数量，以少量数量或英镑，我宁愿说，它是在Numeraire中给出的。单位。基本的数量给出，但
DSplats: 3D Generation by Denoising Splats-Based Multiview Diffusion Models
生成高质量的 3D 内容需要能够学习复杂场景及其中真实物体的稳健分布的模型。最近基于高斯的 3D 重建技术通过以前馈方式预测 3D 高斯函数，在从稀疏输入图像中恢复高保真 3D 资产方面取得了令人印象深刻的结果。然而，这些技术通常缺乏扩散模型提供的广泛先验和表现力。另一方面，已成功应用于多视图图像去噪的 2D 扩散模型显示出生成广泛...
Kaleido Diffusion: Improving Conditional Diffusion Models with Autoregressive Latent Modeling
扩散模型已成为从文本描述生成高质量图像的强大工具。尽管这些模型取得了成功，但它们在采样图像中通常表现出有限的多样性，尤其是在使用高无分类器指导权重进行采样时。为了解决这个问题，我们提出了 Kaleido，这是一种通过结合自回归潜在先验来增强样本多样性的新方法。Kaleido 集成了一个自回归语言模型，该模型对原始标题进行编码并生成潜在变量，作为抽象和中间表示……
Calibrating Marketing Mix Models In Python
实用指南第 2 部分，帮助您掌握 pymc 中的 MMM 用户生成的图像本系列是关于什么的？欢迎阅读我的营销组合模型 (MMM) 系列第 2 部分，这是一本实用指南，可帮助您掌握 MMM。在本系列中，我们将介绍模型训练、验证、校准和预算优化等关键主题，所有这些都使用强大的 pymc-marketing python 包。无论您是 MMM 新手还是想要提高技能，本系列都将为您提供实用的工具和见解，以改进您的营销策略。如果您错过了第 1 部分，请在这里查看：掌握 Python 中的营销组合模型简介在本系列的第二部分中，我们将把重点转移到使用来自实验的信息先验来校准我们的模型：为什么校准营销组合模型
一篇有趣的评论针对之前一个相当奇怪的评论提出了一些非常正确的观点。几个月前，Ulf Büntgen () 发表了一篇论证不充分且相当令人困惑的评论，开头是：我担心气候科学家会成为气候活动家，因为学者不应该对他们的研究结果有先验的兴趣 […] 这篇文章《科学并非无价值》首次出现在 RealClimate 上。
モンティ・ホール問題とベイズ推定－追加情報に応じて取るべき行動をどう変えるか?
最流行的概率难题之一是 Monty Hall 问题。我们的许多读者可能在某处听说过它。 事实上，直到现在我才刻意讨论蒙蒂·霍尔问题。这个问题是如此众所周知，以至于感觉没有什么新东西可写。 然而，当我尝试使用贝叶斯估计找到答案时，我意识到这个问题有许多不同的变体。这次我们就来看看其中的一部分。首先，我们来看看蒙蒂·霍尔问题。我希望那些说“我很清楚这一点”的读者回顾一下。 （蒙蒂·霍尔问题）有一个电视游戏节目，由一个名叫蒙蒂·霍尔的人主持。回答者前面有三扇门（1）、（2）和（3）。如果其中一个有这扇门的房间里有宝藏，那扇门就会被击中，其余的都会丢失。如果回答者猜出雅达利门，他们将获得宝藏。要求回答
Is Multi-Collinearity Destroying Your Causal Inferences In Marketing Mix Modelling?
因果 AI，探索因果推理与机器学习的整合照片由 NOAA 在 Unsplash 上拍摄本系列是关于什么的？欢迎来到我的因果 AI 系列，我们将探索因果推理与机器学习模型的整合。期望探索不同业务环境中的许多实际应用。在上一篇文章中，我们介绍了使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力。今天，我们将重点转移到了解多重共线性如何损害您做出的因果推断，特别是在营销组合建模中。如果您错过了上一篇关于使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力的文章，请在此处查看：使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力简介在本文中，我们将探讨多重共线性的破坏性，并评估我们可以用来解决它的一些方法。将涵盖以下
Complex & Intelligent Systems, Volume 10, Issue 4, August 2024
1) 一种用于动作识别的人体骨骼关键帧选择优化方法作者：陈浩，潘悦凯，王晨武页数：4659 - 46732) 城市轨道交通网络短期起讫点流量预测：基于多源大数据的深度学习方法作者：崔红萌，司冰峰……潘伟婷页数：4675 - 46963) 用于社区检测的多约束非负矩阵分解：正交正则稀疏约束非负矩阵分解作者：陈子刚，肖奇……李晓勇页数：4697 - 47124) 使用多层时间图神经网络预测社交媒体网络中的流行趋势作者：金瑞东，刘欣，村田刚页数：4713 - 47295) 受全变分和深度去噪先验启发的混合正则化用于图像恢复作者：Hu Liang, Jiahao Zhang...Jinbo Zhu页数
Careful With That Scalpel: Improving Gradient Surgery With an EMA
除了最小化单个训练损失之外，许多深度学习估计管道还依赖于辅助目标来量化和鼓励模型的理想属性（例如，在另一个数据集上的性能、稳健性、与先验的一致性）。虽然合并辅助损失的最简单方法是将其与训练损失相加作为正则化器，但最近的研究表明，可以通过混合梯度而不是简单的总和来提高性能；这被称为梯度手术。我们将问题视为一个受约束的最小化问题，其中辅助目标是……
Synthetic Query Generation using Large Language Models for Virtual Assistants
这篇论文被 SIGIR 2024 的行业轨道所接受。虚拟助手 (VA) 是重要的信息检索平台，可帮助用户通过口头命令完成各种任务。语音识别系统 (语音转文本) 使用仅对文本进行训练的查询先验来区分语音上令人困惑的替代方案。因此，生成类似于现有 VA 用法的合成查询可以极大地提高 VA 的能力 - 尤其是对于配对音频/文本数据中尚未出现的用例。在本文中，我们提供了初步探索……
