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证据网络：快速，摊销，神经贝叶斯模型比较的简单损失
抽象证据网络可以在最先进的方法时启用贝叶斯模型比较（例如嵌套采样）失败，即使可能性或先验是棘手或未知的可能性。贝叶斯模型比较，即贝叶斯因素或证据比率的计算可以作为优化问题。尽管贝叶斯对最佳分类的解释是众所周知的，但在这里，我们更改了透视和当前类别的损失函数，这些损失功能会导致快速，摊销的神经估计器，这些神经估计器直接估计贝叶斯因子的方便功能。这种减轻与估计单个模型概率相关的数值不准确性。我们介绍了泄漏的奇偶校验功率（L-pop）变换，从而导致了新型的“ L-pop-timpential”损失函数。我们探讨了不同模型中数据概率的神经密度估计，这表明与证据网络相比，它的准确和可扩展性不那么准确和可扩展性。多个现实世界和综合示例说明，证据网络明确地独立于参数空间的维度，并与后验概率密度函数的复杂性温和地缩小。这种简单而强大的方法对模型推理任务具有广泛的影响。作为证据网络在现实世界数据中的应用，我们计算了两个模型的贝叶斯因子，该模型具有暗能量调查的重力镜头数据。我们简要讨论了我们的方法在隐式推理设置中的其他相关的模型比较和评估问题。
ECIR 313 /全球政治经济学简介< / div>
总价格动态和通货膨胀。货币政策：货币供应和利率。财政政策：政府支出，税收和公共债务。开放经济：实际汇率和付款平衡。计划学习目标：1-2-5 ECON 311 /用于经济现象的经验检查的计量经济学方法简介。线性回归：最小二乘，拟合良好，预测；经典回归模型；估计器的性能；模型与经济理论之间的联系；功能形式；回归结果的解释。推理；置信区间和假设检验；使用经济学和业务数据的计量经济软件包和应用简介；放松经典回归模型的假设的含义。程序学习目标：6
评估治疗效应临床试验和观察数据的异质性的现代方法
- δ𝑥𝑥预测任何受试者的δ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖Δ通过插入其𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖-计算得分δ𝑖𝑖δ𝑖𝑖δδ𝑖𝑖需要𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋和对于给定的受试者，它们是ITE的一致估计器，它们是ITE的一致估计量，𝐸𝐸{ΔΔ} =δ𝑖𝑖
视觉自动着陆系统的伪造
在没有仪表进近或先进设备的小型机场，飞机自动着陆是一项安全关键任务，需要使用飞机上的传感器。在本文中，我们研究使用摄像头作为主要传感器的固定翼飞机自动着陆系统的伪造。我们首先介绍一种基于视觉的自动着陆架构，包括基于视觉的跑道距离和方向估计器以及相关的 PID 控制器。然后，我们概述了使用实际飞行数据验证的着陆规范。使用这些规范，我们建议使用伪造工具 Breach 来查找自动着陆系统中规范的反例。我们的实验是使用 X-Plane 飞行模拟器中的 Beechcraft Baron 58 与 MATLAB Simulink 通信进行的。
![arxiv：2305.06755v3 [Math.st] 2024年2月8日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d5b525bdbd0617ea211321419550e201f8acda1b.webp)
arxiv：2305.06755v3 [Math.st] 2024年2月8日
在我们看来，可以根据其数据生成过程将普遍使用的深层生成模式分为两种方法。第一种方法涉及为函数g：r d 0→r d构建估计值ˆ g，通常称为发电机。然后，从已知的D 0尺寸分布（例如标准正常或均匀）中绘制样品z，ˆ g（z）被视为估计分布中的样品。因此，ˆ g（z）的分布（或deNSISTIS）是P 0（或p 0）的间接估计器。变化自动编码器（VAE）（Kingma和Welling，2014; Rezende等，2014），正常化流量（NF）（Dinh等，2015; Rezende and Mohamed，2015）和生成的对抗性网络（GAN）（GAN-LOW-LOW-LOW。 Al。，2017年）是重要的例子。
基于视觉的自动着陆系统的伪造
在没有仪表进近或先进设备的小型机场，飞机自动着陆是一项安全关键任务，需要使用飞机上的传感器。在本文中，我们研究使用摄像头作为主要传感器的固定翼飞机自动着陆系统的伪造。我们首先介绍一种基于视觉的自动着陆架构，包括基于视觉的跑道距离和方向估计器以及相关的 PID 控制器。然后，我们概述了使用实际飞行数据验证的着陆规范。使用这些规范，我们建议使用伪造工具 Breach 来查找自动着陆系统中规范的反例。我们的实验是使用 X-Plane 飞行模拟器中的 Beechcraft Baron 58 与 MATLAB Simulink 通信实现的。
研究文章有效地设计了QCA全贴纸，低功耗
对高性能和能量计算系统的连续市场需求已将计算范式和技术转向纳米级量子量子点蜂窝自动机（QCA）。在本文中，已经提出了新型的能量和有效的基于QCA的加法器/减法器设计。首先，设计了一个基于QCA的3输入XOR门，然后实现了完整的加法器和完整的减法器。通过QCAPRO估计器工具在开尔文温度t 2上通过不同类型的能量（C 0.5 EK，C 1.0 EK和C 1.5 EK）测试了所提出的设计的功耗。qcadesigner 2.0.03软件用于评估所提出设计的仿真结果。在细胞数，区域和功率耗散方面，提出的设计比常规设计具有更好的复杂性。
最小值使用具有一维潜在变量的浅生成模型
在我们看来，可以根据其数据生成过程将普遍使用的深层生成模式分为两种方法。第一种方法涉及为函数g：r d 0→r d构建估计值ˆ g，通常称为发电机。然后，从已知的D 0尺寸分布（例如标准正常或均匀）中绘制样品z，ˆ g（z）被视为估计分布中的样品。因此，ˆ g（z）的分布（或deNSISTIS）是P 0（或p 0）的间接估计器。变化自动编码器（VAE）（Kingma和Welling，2014; Rezende等，2014），正常化流量（NF）（Dinh等，2015; Rezende and Mohamed，2015）和生成的对抗性网络（GAN）（GAN-LOW-LOW-LOW。 Al。，2017年）是重要的例子。
污水处理厂曝气系统的经济线性参数变化模型预测控制†
摘要：本文提出了一种线性参数变化 (LPV) 框架中的经济模型预测控制 (EMPC) 策略，用于控制污水处理厂 (WWTP) 曝气反应器中的溶解氧浓度。复杂非线性工厂的简化模型以准线性参数变化 (qLPV) 形式表示，以减少计算负担，实现实时操作。为了便于制定作为系统状态函数的时变参数以及用于反馈控制目的，提出了一种使用 qLPV WWTP 模型的移动范围估计器 (MHE)。基于 ASM1 模拟基准对控制策略进行了研究和评估，以进行性能评估。将 EMPC 策略应用于西班牙赫罗纳 WWTP 曝气系统的控制，所获得的结果证明了其有效性。
在 plab = ... 处进行 Pb+Pb 碰撞的定向流测量
在分析中，我们仅使用与事件主顶点相关的轨迹。表 1 给出了选择标准列表。与轨迹相关的簇与给定轨迹轨迹的最大可能簇数量之比用于抑制分裂轨迹的贡献。主轨迹是根据与光束方向横向平面上到主顶点的最近接近点 (DCA) 的距离选择的。DCA (bX) 的分布被磁场水平涂抹，因此 bX 的可接受窗口选为 DCA (bY) 垂直分量的两倍。事件中心性分类按照参考文献 [3] 中描述的程序执行。PSD 中的前向能量用作中心性估计器。中心性分类程序的结果如图 2 (a) 所示。