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World File Search System统计
一般，生物学和生物医学统计
General, Biological and Biomedical Statistics By Waleed Al-Murrani Edited by Richard Handy This book published 2024 (self published by the author 2021) Cambridge Scholars Publishing Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne, NE6 2PA, UK British Library Cataloguing in Publication Data A catalogue record for this book is available from the British Library Copyright © 2024 by Waleed al-Murrani本书中包含的材料是真诚的，以供一般使用和应用，并且由于在本书中包含的特定情况下，由于依靠特定情况而产生的任何损失或费用都不承担任何责任。保留本书的所有权利。未经版权所有者事先许可，以任何形式或以任何形式或以任何形式（任何形式），以任何形式或以任何形式的方式，以任何形式或以任何形式）复制了本书的一部分，以任何形式或以任何形式或以任何方式传输。ISBN：978-1-0364-1114-5 ISBN（电子书）：978-1-0364-1115-2ISBN：978-1-0364-1114-5 ISBN（电子书）：978-1-0364-1115-2
战争抚恤金计划统计公报 3 月 23 日
简介 本统计公报提供截至 2023 年 3 月 31 日的战争抚恤金计划 (WPS) 摘要信息。国防部 (MOD) 目前正在审查本出版物，打算从 2024 年起删除并重新格式化补充表中的某些表格。受影响的信息已在本公报、补充表格和 Gov.uk 网站的战争抚恤金计划统计数据页面上明确标明。 从 1914 年第一次世界大战开始直至 2005 年 4 月 5 日，所有因服役导致疾病、受伤或死亡的退役人员均可获得无过错补偿。WPS 由国防部管理，所有赔偿索赔均由英国国防商业服务 (DBS) 退伍军人协会管理。有关索赔资格和 WPS 索赔处理的更多信息，请参阅 Gov.uk 网站的战争抚恤金计划页面。这些统计数据是为了响应大量关于该计划下的索赔和裁决以及目前领取战争抚恤金的人数的信息请求而提供的。这些统计数据由外部组织使用，例如 NHS 信托、地方政府和武装部队慈善机构。本报告还在内部用于协助工作规划和政策制定。本报告先前版本中提供的所有表格均已使用 2022/23 数据更新，并作为战争抚恤金领取者索引中的单独 Excel 和开放文档电子表格 (ODS) 文件提供。除了这份统计公报外，国防部还发布了年度统计数据，总结了国防部根据该计划支付的赔偿金；
2024 El Paso记录热 - 媒体/公共统计表
气候记录已经确认，自1887年开始记录以来，2024年成为德克萨斯州埃尔帕索的最温暖的一年。这险些击败了去年的上一张记录。设定了22个新的每日记录高点，以及两个每月的记录高点和历史上最新的100度录音。2023年具有更高的温度，尤其是在夏季和秋季，2024年在高于平均水平的温度和热浪持续时间更长的情况下更加一致。
ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
