XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System回归的
跨主体解码本地场电位的眼动目标
神经工程的最新进展表明，通过长期植入的微电极阵列从受试者的前额叶皮层（PFC）收集的局部田间电位（LFP）信号是用于设计鲁棒和弹性大脑 - 计算机接口（BCIS）[1-4]的峰值计数记录的可靠替代方法。非参数回归的理论已证明对基于LFP的解码器的成功至关重要。如[4，5]所述，非参数回归在LFPS中的应用导致基于著名的Pinsker定理的基于复杂的基于频谱的特征提取技术的发展。与流行的特征提取方法相反，例如基于常规的功率谱密度（PSD）的解码器[6]或基于试验的空间协方差矩阵[7，8]的解码器，仅考虑了LFP信号振幅中存储的信息，Pinsker的特征
防空和空中作战司令部
这是史无前例的，因为飞行员被动员到所有战线去保卫法国，无论是在国土上还是在外部战区，他们都是法国的第一道防线。这些行动的多样性、强度、分散性和持续时间都是前所未有的，包括内部和外部的行动：在黎凡特、萨赫勒-撒哈拉地带、欧洲边境（这是北约采取的保证措施的一部分），而且在国家领土上也参与了 SENTINELLE 和 VIGIPIRATE 行动。这是史无前例的，因为一方面面临恐怖主义威胁，另一方面面临强国回归的威胁，空军通过其50多年来不间断实施的常备空中安全与威慑态势，严阵以待。最后，这是史无前例的，因为今年空军再次为其作战承诺付出了沉重的代价。
数据科学和人工智能的解释灵活性
这导致了多种形式的解释灵活性的情境化[3]，扩大了 EPOR 和 SCOT 采用的范围以涵盖细微差别：EPOR 被设计为描述真理的回归（通常在科学争论中），而 SCOT 描述的是有用性的回归；[3] 中的作者最终引入了相关性回归的概念作为一个额外的视角，在他们的案例中，是为了研究围绕神经网络的争议 [4]。Humphreys 的工作进一步扩展了这一点，加强了技术与文化之间的对话关系，并通过分离不同的利益相关者：旁观者、用户、倡导者和生产者 [4]，丰富了相关社会群体的概念。但请注意，这未能编码个人与社会群体之间的关系和互动。
联合国人权报告2023
在解决歧视时，我们支持的全球“自由和平等运动”吸引了令人印象深刻的4,150万个社交媒体，并在日益回归的LGBTI人权环境中进行了持续的观点。我们的倡导分别促进了马其顿北部和乌兹别克斯坦的刑法改革，分别是强奸和家庭暴力。和在乍得，我们帮助促进了促进性别平等和平等的观测值的ES库，其中包括与性别相关的数据分析中心。可持续发展目标（SDG）歧视指标的数据可用性是我们托管下的四个指标之一，自2030年提高可持续发展议程以来，已经乘以五倍，目前有62个国家收集至少一个数据点。
具有碳效率LLM推理的绿色生成AI
生成AI的快速发展引起了环境问题的加剧，特别是关于碳排放的。我们的框架工作，即“ prout”，通过减少大语言模型（LLMS）中推断的碳足迹来解决这些挑战。prout介绍了“生成指令”，以指导自回归的生成过程，在生态可持续性和高质量产出之间取得了平衡。通过使用Llama模型和全球电力网格数据，在现实世界评估中，使用战略优化器进行指令分配和新颖的离线质量评估者，将生成LLM推断的碳足迹降低了40％。这项工作至关重要，因为对推理时间计算量表法律的兴趣不断增加，因此强调了对环保AI解决方案的需求。
在非酒精性脂肪肝病上的各种口服抗糖尿病药物的结局
总共有80名178例患者（平均[SD]年龄，58.5 [11.9]年； 43 007 [53.6％]男性）进行了219 941人年，其中4102名患者患有NAFLD回归。When compared with sulfonylureas, SGLT2 inhibitors (adjusted subdistribution hazard ratio [ASHR], 1.99 [95% CI, 1.75-2.27]), thiazolidinediones (ASHR, 1.70 [95% CI, 1.41-2.05]), and DPP-4 inhibitors (ASHR, 1.45 [95% CI, 1.31-1.59]）与NAFLD回归有关。SGLT2抑制剂与NAFLD回归的可能性更高有关。仅SGLT2抑制剂（ASHR，0.37 [95％CI，0.17-0.82]），而不是噻唑烷二酮或DPP-4抑制剂，与与磺酸盐相比时，与肝脏不良相关的发病率的发病率较低显着相关。
课程时间表| 2024年春季| 2月12日至6月8日
新学生是没有SMC学生识别号的学生。回归的学生是距离课程三个或更多个学期的学生。新学生可以使用本时间表背面的申请表或smc.edu/emeritus上的可填充PDF申请进行注册和注册。请注意，可填写在线申请上的签名是可以接受的。请发送完整的申请，作为emeritus@smc.edu的附件。您还可以亲自填写申请书，或将完整的申请放入位于1227 2nd Street前门附近的SMC名誉邮件插槽中。完成注册后，您将收到带有学生ID号，用户名和临时密码的电子邮件，以激活您的SMC在线帐户，并在smc.edu/activate上遵循。
定量Kriging邻里分析（QKNA）
各种研究人员都仔细检查了Kriging的线性估计方面，以及每个块估计值的性能。为了评估Kriging绩效，采用了一组指标，称为定量Kriging邻里分析（QKNA）。QKNA包括Kriging方差（KV），Kriging效率（KE），统计效率（SE），回归的斜率（SR），负重量（NW）的幅度（NW）以及对平均值（WM）的简单krig重量。考虑可用数据，变量图和块几何形状，计算了块模型中每个块的计算，并量化Kriging性能。本课程回顾了QKNA的措施，讨论了应如何应用它们，并显示了一个小的实际例子。此外，它揭示了为什么QKNA不支持块大小或搜索半径的选择。
与其在强化学习应用程序的相关数据的过度参数深度非参数回归
在本文中，我们为在有依赖数据的存在下提供了过度参数深的非参数回归的统计保证。通过分解误差，我们建立了非渐近误差界限以进行深度估计，这是通过有效平衡近似和概括误差来实现的。我们得出了具有约束权重的H型函数的近似结果。此外，概括误差受重量标准的界定，允许神经网络参数编号大得多。此外，我们通过假设样品起源于具有较低内在维度的分布来解决维度诅咒的问题。在这个假设下，我们能够克服高维空间所带来的挑战。通过结合额外的错误传播机制，我们为过度参数深拟合的Q-材料提供了Oracle不等式。