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World File Search System假设数据
在深层生成模型上，用于近似和估计歧管上的分布
生成网络在分销学习方面取得了巨大的经验成功。许多现有的实验表明，生成网络可以从低维易于样本分布中生成高维的复杂数据。但是，现有的现象不能被现有理论所构成。广泛持有的歧管假设推测，自然图像和信号等现实世界数据集表现出低维几何结构。在本文中，我们通过假设数据分布在低维歧管上支持数据分布来考虑这样的低维数据结构。我们证明了Wasserstein-1损失下的生成网络的统计保证。我们表明，Wasserstein-1损失取决于固有维度而不是环境数据维度，以快速的速率收敛至零。我们的理论利用了数据集中的低维几何结构，并认为生成网络的实际力量。我们不需要对数据分布的平稳性假设，这在实践中是可取的。
在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
通过深度学习驱动的异常检测器进行基于脑电图的心理任务识别
摘要：本文介绍了一种利用脑电信号进行心理任务识别的无监督深度学习驱动方案。为此，首先将多通道维纳滤波器应用于脑电信号，作为一种伪影消除算法，以实现稳健的识别。然后，应用二次时频分布 (QTFD) 提取脑电信号的有效时频信号表示，并捕捉脑电信号随时间变化的频谱变化，以提高对心理任务的识别。QTFD 时频特征被用作所提出的深度信念网络 (DBN) 驱动的孤立森林 (iF) 方案的输入，以对脑电信号进行分类。实际上，基于每个类的训练数据构建单个基于 DBN 的 iF 检测器，以该类的样本为内点，所有其他样本为异常（即一对多）。DBN 被认为可以在不假设数据分布的情况下学习相关信息，而 iF 方案用于数据区分。该方法使用来自格拉茨技术大学公开数据库的包含五项心理任务的实验数据进行评估。与基于 DBN 的椭圆包络、局部离群因子和最先进的基于 EEG 的分类方法相比，所提出的基于 DBN 的 iF 检测器在心理任务的判别性能方面更胜一筹。
了解税收意识防御型股票多空策略
数据从 2010 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日。假设的 TADELS 回报和税收优惠的模拟开始于 1994 年 1 月 1 日。该表分别显示了该模拟的最后 1、3、5 和 10 年。有关模拟的详细信息，请参阅附录 A。TADELS 以一个自定义基准为基准，该基准由 50% 的 MSCI 全球指数和 50% 的美国 3 个月期国库券组成。税收优惠是潜在的联邦税收优惠（如果为负则为负债）。主动税收优惠是相对于自定义基准的潜在增量联邦税收优惠（如果为负则为负债）。潜在的联邦税收优惠和税后回报假设没有州税，并假设纳税人有足够的商业或其他收入、长期资本收益和来自该投资组合以外来源的短期资本收益来抵消 TADELS 实现的任何净扣除额、长期资本损失和短期资本损失。假设回报是扣除交易和融资成本但扣除管理费后的净值。不保证任何投资将实现与所示类似的业绩。假设数据具有固有的局限性，其中一些已在本文中披露。
基于编码的混合量后量子后加密系统，用于非...
摘要 - 我们为非均匀消息介绍一种新型混合通用网络编码加密系统（NU-HUNCC），以有限的区块长度制度，可在高通信速率下提供后量化后的安全性（PQ）安全性。最近，混合密码系统通过使用安全的编码方案对数据进行预混合并仅对其进行加密，从而提供了PQ安全性，假设数据是统一分布的。通常具有挑战性的假设。标准的固定长度无损源编码和压缩方案保证了归一化差异的均匀输出。然而，这不足以保证安全。我们考虑了拟议的混合密码系统的非归一化变异距离中有效的几乎均匀的压缩方案，该方案通过利用统一的子线性共享种子来保证PQ安全性。具体来说，对于所提出的PQ密码系统，首先，我们为非均匀消息提供了端到端的编码方案NU-Huncc。第二，我们证明NU-Huncc是信息理论的单独保护（IS），供窃听器访问链接的任何子集。第三，我们引入了一个修改的安全定义，在选定的密文攻击（ISS-CCA1）下单独使用语义安全，并证明这是针对全面观察的窃听，nu-huncc满足了其条件。最后，我们提供了一项分析，该分析显示了NU-Huncc的高通信率和共享种子大小的可忽略性。