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World File Search System统计模型
无线信号穿墙区域路径损耗混合模型
摘要 墙体遮挡是导致基于接收信号强度指标（RSSI）的室内定位产生非视距（NLoS）误差的主要因素，对信号穿墙路径损耗进行建模和修正将提高RSSI定位的精度。基于电磁波传播理论，分析了无线信号穿墙传播的反射和传输过程，根据功率损耗和RSSI定义推导了信号穿墙路径损耗，提出了信号穿墙路径损耗的理论模型。鉴于理论模型的电磁特征参数通常无法准确获取，在对数距离路径损耗模型的基础上，提出了信号穿墙引起NLoS误差的统计模型来求解该参数。结合统计模型和理论模型，提出了一种信号穿墙路径损耗的混合模型。基于混凝土墙体电磁特征参数经验值，分析各电磁特征参数对路径损耗的影响，建立了信号穿墙区域路径损耗的理论模型。通过RSSI观测实验分别建立了信号穿墙区域路径损耗的统计模型和混合模型，混合模型可以解决墙体材质未知时的路径损耗问题。
良好实践指南第 16 号测试算法和软件
1.2 本指南的理由................................................................................................................1 1.2.1 范围....................................................................................................................1 1.2.2 产生不准确性的影响........................................................................................2 1.2.3 数学和统计模型.......................................................................................2 1.2.4 适用性.........................................................................................................................3 1.2.5 测试框架.........................................................................................................................3 1.2.6 离散和连续建模的不同问题....................................................................................5
太空的黑暗面：应对太空垃圾危机
不完整数据外推、统计模型 • 从地面传感器探测到的样本 • 返回的航天器（LDEF、Solar Max） • 在轨主动现场测量（ISS、EURECA、美国航天飞机）
机器学习可预测脑外伤患者住院康复后功能结果的改善
创伤性脑损伤 (TBI) 幸存者的临床病程难以预测。这种不可预测性使得临床医生的临床资源分配和患者的预期指导变得困难。从历史上看，经验丰富的临床医生和传统的统计模型没有充分考虑所有可用的临床信息来预测 TBI 患者的功能结果。在这里，我们利用人工智能并应用机器学习和统计模型来预测创伤性脑损伤 (TBI) 患者康复后的功能独立性测量 (FIM) 评分。对一家大型急性康复机构收治的 629 名 TBI 患者进行基于树的算法分析，结果显示出院时运动和认知 FIM 评分有统计学显著改善。
运动想象中的 μ 抑制检测
本文讨论了脑机接口 (BCI) 中脑电图 (EEG) 信号中 μ 抑制的检测。为此，提出了一种基于统计模型和线性分类器的有效算法。确切地说，提出了广义极值分布 (GEV) 来表示中枢运动皮层 EEG 信号的功率谱密度。使用最大似然法估计相关的三个参数。基于这些参数，设计了一个简单而有效的线性分类器来对三类事件进行分类：想象、运动和静息。初步结果表明，所提出的统计模型可用于精确检测 μ 抑制并区分不同的 EEG 事件，具有非常好的分类精度。
CES 分布的 Fisher-Rao 几何
陈述了这两点，我们最后可以注意到，获得的 Fisher 信息度量 ⟨· , ·⟩ FIM 횺 随 횺 平滑变化。这使得从统计模型过渡到黎曼几何成为可能：微分几何的一个分支，研究具有光滑局部内积（称为黎曼度量）的光滑流形。这种框架确实适用于参数统计模型，因为它使我们能够研究配备 Fisher 信息度量的参数空间的几何形状。由此产生的黎曼几何通常称为 Fisher-Rao 信息几何。回到我们的中心例子，我们已经介绍了足够多的元素来明确本章的标题“CES 分布的 Fisher-Rao 几何”更准确地说是“由中心圆形复椭圆对称分布的 Fisher 信息度量引起的 Hermitian 正定矩阵（协方差矩阵）的黎曼几何”，这将在下一节中研究。
引用：刘华、金爱康和张哲瀚（2018 年）。社会网络结构方程模型：规范、估计和应用。多变量
心理学家对朋友和夫妻是否具有相似的性格很感兴趣。然而，文献中没有现成的统计模型来测试性格与社会关系之间的关联。在本研究中，我们开发了一个统计模型，用于分析以潜在性格特征为协变量的社交网络数据。由于该模型包含潜在特征的测量模型和网络与潜在特征之间关系的结构模型，因此我们在结构方程模型 (SEM) 的一般框架下对其进行讨论。在我们的模型中，潜在变量和结果变量之间的结构关系不再是线性或广义线性的。为了获得模型参数估计，我们建议使用两阶段最大似然 (ML) 程序。通过社交网络数据中具有代表性的条件下的模拟研究来评估该建模框架。然后通过对大学友谊网络的实证应用来证明其实用性。
在密西西比河中溶解的氧气预测-Iris
相比之下，统计模型基于历史数据，识别输入和输出变量之间的模式和关系。尽管这些模型的资源密集型和更快的实施速度较低，但由于几个因素，包括自然数据噪声，不完整的数据和有限的空间分辨率，它们通常缺乏准确性。5另外，统计模型通常受线性和正态性的假设的约束，这可能不能充分代表环境过程的非线性和动态性质。为了克服与环境和水文过程相关的高不确定性和复杂性，研究人员近年来越来越多地采用了数据驱动的方法。在其中，人工智能（AI）算法，尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，已获得了突出性。这些方法不需要对输入变量和目标变量之间关系的明确指定，从而可以快速处理以及处理数据中复杂的非线性交互的能力。6
治疗和DHealth和医疗设备机会的投资者小组
Karthik Ardhanareeswaran是GV的旧金山投资合作伙伴，他专注于生命科学投资。 在GV之前，Karthik是D.E.的副总裁兼Quant。 Shaw＆Co。，他制定了算法交易策略和市场统计模型。 他还花了一些时间在公司的业务开发和高频期权交易单位上。 在D.E.之前 肖，卡尔西克（Karthik）是耶鲁儿童研究中心的干细胞和生物信息学研究者，重点是了解各种神经发育和神经精神疾病的发病机理。 他的本科和研究生工作是在分子，细胞和发育生物学的耶鲁大学完成的。 网站Karthik Ardhanareeswaran是GV的旧金山投资合作伙伴，他专注于生命科学投资。在GV之前，Karthik是D.E.的副总裁兼Quant。Shaw＆Co。，他制定了算法交易策略和市场统计模型。 他还花了一些时间在公司的业务开发和高频期权交易单位上。 在D.E.之前 肖，卡尔西克（Karthik）是耶鲁儿童研究中心的干细胞和生物信息学研究者，重点是了解各种神经发育和神经精神疾病的发病机理。 他的本科和研究生工作是在分子，细胞和发育生物学的耶鲁大学完成的。 网站Shaw＆Co。，他制定了算法交易策略和市场统计模型。他还花了一些时间在公司的业务开发和高频期权交易单位上。在D.E.之前肖，卡尔西克（Karthik）是耶鲁儿童研究中心的干细胞和生物信息学研究者，重点是了解各种神经发育和神经精神疾病的发病机理。他的本科和研究生工作是在分子，细胞和发育生物学的耶鲁大学完成的。网站