How Bankers are Exploiting the Fed's BTFP at Your Expense
美国银行储户真诚地信任联邦存款保险公司 (FDIC)。他们确信 FDIC 会保护他们银行账户中的资金。因此，他们不会在银行危机中从账户中提取美元。
深尾恭二（RIETI 教员）/ 干智彦（RIETI 教员）/ KIM Young Gak（专修大学）/ KWON Hyeog Ug（RIETI 教员）/ 张红勇（RIETI 高级研究员）
该视频是关于如何为转移设置Garmin 480的评论。我在最近的飞行审查中偶然发现了这一点，但很快就以最近的选择然后直接康复。希望这对您所有480位用户都有帮助！我必须审查ACTFP与DB的选择。纽扣需要练习，因此我们不会失去技能。安全起飞！
Fed's QT Taper Talks Are Already Behind The Eight Ball
货币政策秩序在过去五年中发生了巨大变化。例如，3 月标志着美联储银行定期融资计划 (BTFP) 的结束。再加上储备金的快速消耗，这表明美联储缩减量化宽松的计划已经落后了。
美国政府问责署发现节俭食品计划 (TFP) 描述了在有限预算下吃健康食物需要花费多少，是获得最大补充营养援助计划 (SNAP) 福利的基础。2021 年，美国农业部 (USDA) 重新评估了节俭食品计划，并做出了导致重新评估的 TFP 成本和风险增加的决定。具体来说，该机构 (1) 允许 TFP 的成本（以及 SNAP 福利）45 年来首次超过通货膨胀率，并且 (2) 将重新评估的时间提前了 6 个月，以应对 COVID-19 紧急情况。重新评估导致 TFP 的成本和最大 SNAP 福利增加了 21%。重新评估非常复杂，涉及多个 USDA 办公室。然而，USDA 在没有三个关键项目管理要素的情
Exercise Trojan Footprint 22 to enhance special operations forces interoperability
德国斯图加特 - 特洛伊足迹 22（TFP-22）于 5 月 2 日开始，预计于 5 月 13 日结束，美国特种作战部队（SOF）积极主动...
Easy PixelCNN with tfprobability
PixelCNN 是一种深度学习架构（或架构包），旨在生成高度逼真的图像。要使用它，无需对 arXiv 论文进行逆向工程或搜索参考实现：TensorFlow Probability 及其 R 包装器 tfprobability 现在包含一个 PixelCNN 分布，可用于以可参数化的方式训练直接定义的神经网络。
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。
Variational convnets with tfprobability
在贝叶斯神经网络中，层权重是分布，而不是张量。使用 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 包装器），我们可以构建具有概率层的常规 Keras 模型，从而“免费”获得不确定性估计。在这篇文章中，我们展示了如何定义、训练和从概率卷积神经网络中获得预测。
tfprobability 0.8 on CRAN: Now how can you use it?
作为 r-tensorflow 生态系统的一部分，tfprobability 是 TensorFlow Probability 的 R 包装器，TensorFlow Probability 是 Google 开发的 Python 概率编程框架。我们借 tfprobability 在 CRAN 上被接受的机会进行高级介绍，重点介绍有趣的用例和应用程序。
TensorFlow Probability 及其 R 包装器 tfprobability 提供了马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法，这些方法已在本博客的近期多篇文章中使用。这些文章针对的是已经熟悉该方法和术语本身的用户，而主要对深度学习感兴趣的读者不一定熟悉。在这里，我们试图弥补不足，介绍汉密尔顿蒙特卡罗 (HMC) 以及一些经常听到的伴随它的“流行语”，始终努力记住这一切“为了”什么。
Modeling censored data with tfprobability
在这篇文章中，我们使用 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 接口）来建模审查数据。同样，这个阐述的灵感来自 Richard McElreath 的《Statistical Rethinking》中对这个主题的处理。不过，我们建模的不是可爱的猫，而是来自冷酷技术世界的非物质实体：这篇文章探讨了 CRAN 包检查的持续时间，这是 Max Kuhn 的 parsnip 附带的数据集。
Dynamic linear models with tfprobability
之前的文章介绍了 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 接口），重点介绍了深度神经网络的增强功能（例如，引入贝叶斯不确定性估计）以及使用汉密尔顿蒙特卡罗拟合分层模型。这次，我们将展示如何使用动态线性模型 (DLM) 拟合时间序列，从而得到后验预测以及来自卡尔曼滤波器的平滑和滤波估计。
Adding uncertainty estimates to Keras models with tfprobability
截至目前，还没有主流方法可以从神经网络中获取不确定性估计。只能说，通常情况下，方法往往是贝叶斯主义的，涉及某种方式将先验置于模型权重之上。这也适用于本文中介绍的方法：我们展示了如何使用 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 接口）以优雅且概念上合理的方式将不确定性估计添加到 Keras 模型中。
Hierarchical partial pooling, continued: Varying slopes models with TensorFlow Probability
这篇文章以我们最近介绍的 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 包装器）进行多级建模为基础。我们展示了如何汇集平均值（“截距”）和关系（“斜率”），从而使模型能够以更广泛的方式从数据中学习。同样，我们使用了 Richard McElreath 的“Statistical Rethinking”中的一个例子；术语以及我们呈现这个主题的方式很大程度上归功于这本书。
Tadpoles on TensorFlow: Hierarchical partial pooling with tfprobability
这篇文章首次介绍了使用 tfprobability（TensorFlow Probability (TFP) 的 R 接口）进行 MCMC 建模。我们的示例是一个描述蝌蚪死亡率的多级模型，读者可能从 Richard McElreath 的精彩作品“统计反思”中了解到这一点。
Experimenting with autoregressive flows in TensorFlow Probability
继最近对 TensorFlow Probability (TFP) 中的双射函数的介绍之后，这篇文章将自回归引入了讨论。通过新的 R 包 tfprobability 使用 TFP，我们研究了掩蔽自回归流 (MAF) 的实现，并将其用于两个不同的数据集。
