Exploring Recursive Art: Fractals with Context Free
使用简单规则和形状生成复杂图像继续阅读 Towards Data Science »
Recursion — Data Structures & Algorithms for Data Scientists
递归、递归、递归、递归、递归等继续阅读 Towards Data Science »
Квантовые батареи будущего: нерекурсивность меняет правила игры в квантовой энергетике
特里姆·纳什（Tim Nash）是特里姆·纳什（Tim Nash）的粉丝，他是一位经验丰富的记者。
Confidence Intervals for Recursive Journal Impact Factors
我与 Johannes König 和 Richard Tol 合作撰写了一篇新工作论文。这是我在《经济文献杂志》上发表的 2013 年论文的后续，在那篇论文中，我计算了所有经济学期刊的简单期刊影响因子的标准误差，并试图评估期刊之间的差异是否显著。* 在这篇新论文中，我们为递归期刊影响因子制定了标准误差和置信区间，这些因素考虑到某些引用比其他引用更有声望，以及期刊的相关排名。我们再次将这些方法应用于 Web of Science 中包含的所有经济学期刊。递归影响因子包括流行的 Scimago 期刊排名 (SJR) 和 Clarivate 的文章影响力分数。我们使用 Pinski 和 Narin
Recursions for the Moments of Some Discrete Distributions
您可以说，“矩决定分布”。虽然这并不完全正确，但非常接近。概率分布的矩提供了有关底层随机变量行为的关键信息，我们将这些矩用于多种目的。在继续之前，让我们先确保我们的观点一致。一些背景假设我们有一个随机变量 X，其分布函数为 F(x)，其中 x 是 X 的某个值。以下引文来自我的一篇旧博客文章：“有时被称为“矩问题”的东西告诉我们：如果分布的所有矩都存在，那么了解这些矩就等同于了解分布本身。换句话说，矩完全定义了分布。但是，请注意上面结果陈述中的“如果”一词。这是一个非常大的“如果”！问题是，对于许多分布，矩仅在某些条件下存在；对于某些分布，部分或所有矩都无法定义。在这些情况下，“定理”的帮助有
Recursions for the Moments of Some Continuous Distributions
这篇文章是我最近发表的文章《某些离散分布矩的递归》的延续。我假设您已经阅读了上一篇文章，因此这篇文章会更短一些。我将在这里讨论一些有用的递归公式，用于计算计量经济学中广泛使用的多个连续分布的矩。无论如何，覆盖范围不会详尽无遗。我在上一篇文章中提供了一些查看此类公式的动机，因此我不会在这里重复。当我们处理下面的正态分布时，我们将明确使用 Stein 引理。其他几个结果是通过使用非常类似的方法（在幕后）得出的。那么，让我们从陈述这个引理开始。斯坦引理（Stein，1973）：“如果 X ~ N[θ , σ2]，并且如果 g(.) 是一个可微函数，使得 E|g'(X)| 是有限的，则 E[g(X)(
Wild Orangutans Display Language Complexity Once Thought Uniquely Human
野生猩猩使用多层递归人声模式随着危险而变化，挑战了只有人类使用复杂的结构化交流的想法。在沃里克大学（University of Warwick）的一项开创性研究中，研究人员发现，野生猩猩的发声具有分层的复杂性，曾经被认为是人类交流所独有的。这一发现表明[...]
Dynamic Programming for Dummies (student stuff)
。动态规划是最优控制理论的基石。通过递归地将复杂问题分解为更小、更易于管理的子问题，它成为经济学中的有力工具。经济分析通常涉及具有长期后果的决策，而动态规划有助于模拟不同的代理在每个决策都取决于当前 […] 时如何做出最佳选择
A CGE model for provincial analysis of China's carbon neutrality target
可计算一般均衡 (CGE) 模型越来越流行，为了解气候缓解战略复杂且相互关联的经济和环境影响提供了宝贵的见解。中国区域能源模型 (C-REM) 是一个递归动态、多部门、多区域的 CGE 模型，广泛应用于模拟中国的能源和气候政策，重点关注各省的影响分布。
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 16, Issue 4, August 2024
1) 基于多模态生理信号的用户感知多层级认知工作量估计作者：Pierluigi Vito Amadori、Yiannis Demiris页数：1212 - 12222) TR-TransGAN：用于纵向 MRI 数据集扩展的时间递归 Transformer 生成对抗网络作者：Chen-Chen Fan、Hongjun Yang、Liang Peng、Xiao-Hu Zhou、Shiqi Liu、Sheng Chen、Zeng-Guang Hou页数：1223 - 12323) 基于多标准 TD3 的深度强化学习用于分散式多机器人路径规划作者：Heqing Yin、Chang Wang、Chao
Soft Computing. Volume 28, Issue 11-12, June 2024
1) 具有任意系数的梯形全模糊西尔维斯特矩阵方程作者：Ahmed Abdelaziz Elsayed、Nazihah AhmadGhassan Malkawi页数：6953 - 69672) 增强机器视觉：一种新颖的创新技术对视频问答的影响作者：Songjian Dan、Wei Feng页数：6969 - 69823) 使用多目标鲸鱼优化算法和 NSGA-II 集成资源供应管理和施工项目调度作者：Mahyar Ghoroqi、Parviz Ghoddousi……Saeed Talebi页数：6983 - 70014) 某些网络中的主导着色作者：S. Poonkuzhali、R. Jayagop
Recession Time? Don’t Act Surprised
财政部长耶伦没有看到任何即将出现衰退的迹象。她没有在寻找。正常的经济顺风已经平息，正如预测的那样，拜登的经济政策是一个重大的逆风。衰退有时被定义为全国就业人数在几个月内减少。其他时候，它被定义为实际GDP在两个季度或更长时间内下降。当涉及到预测这样的事件时，我的递归方法是首先了解总体趋势的发展方向。从技术角度来说，经济的“稳定状态”是高于还是低于我们现在的水平，以及高出多少？如果趋势强劲，那么围绕这一趋势的小扰动不会导致衰退。如果趋势持平，那么即使是一个小小的负面冲击也会根据一个或多个定义造成衰退。可以通过对比就业趋势和生产力趋势来评估将触发哪种定义。有四个重要趋势值得考虑：有机生产力增长、有
Convolutional LSTM for spatial forecasting
在预测空间确定的现象（例如天气或电影中的下一帧）时，我们希望对时间演变进行建模，理想情况下使用递归关系。同时，我们希望有效地提取空间特征，这通常是使用卷积滤波器完成的。理想情况下，我们将拥有一个既是循环又是卷积的架构。在这篇文章中，我们使用 torch 构建了一个卷积 LSTM。
#115 – Dileep George: Brain-Inspired AI
Dileep George 是神经科学和人工智能交叉领域的研究员，Vicarious 的联合创始人，曾是 Numenta 的联合创始人。从早期对分层时间记忆的研究到递归皮层网络，再到今天，Dileep 一直在寻求设计出与人脑密切相关的智能。通过支持我们的赞助商来支持此频道。单击链接可获得折扣：- Babbel：https://babbel.com 并使用代码 LEX- MasterClass：https://masterclass.com/lex- Raycon：https://buyraycon.com/lex如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.c
通过Michael Younger：我担心递归直到时间开始，这是一个非常糟糕的结局。 @Afrakt The Post Time Travel首次出现在偶然的经济学家上。通过Michael Younger：我担心递归直到时间开始，这是一个非常糟糕的结局。 @Afrakt The Post Time Travel首次出现在偶然的经济学家上。
