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点估计，间隔估计，人口
目标估计值的点估计值估计值的点估计属性置信量估计置信区间置信区间估计估计间隔间隔估计人口平均值（σ已知）间隔估计人口平均值（σ未知）关键字估计，点估计器，误差率，间隔估计
主观评价的客观化...
客观评估 AC 危险，那么对于 ATC 来说，情况就有所不同。评估飞机碰撞概率的大多数尝试都是使用不同的模型 [6-8]，这些模型都包含有关近距离碰撞的统计数据及其前提 [1, 3, 9-12] 和不同的理论概念 [13-18]。但手册 [7, 8] 描述的模型主要支持程序分离。相应的横向和垂直分离模型不考虑 ATC 的任何干扰。基于水平间隔的纵向分离模型考虑到了这种情况，但它们仅在低数据更新率下有效。此外，最小纵向分离足以成功干扰 [6]。这些统一原则（AC 碰撞的风险建模）没有考虑由于利用误差导致的碰撞风险模型中观测的高数据更新率方面。提到这一点只是为了强调，给定的原则仅适用于 Doc 9689 和 Doc 9574 中的碰撞风险模型，并且它们都没有考虑雷达观测期间利用误差的建模 [6]。事实上，正在研究中的类似模型也具有相同的限制[13-18]。
不可知期估计
量子计量学的目的是通过利用量子资源来提高测量的敏感性。计量学家通常旨在最大化量子渔民信息，从而界定测量设置的灵敏度。在对计量学的基本限制的研究中，范式设置具有量子（旋转半旋转系统），但受到未知旋转的影响。如果旋转以最大化旋转诱导操作员的方差开始的状态，则获得有关旋转的最大量子Fisher信息。如果旋转轴未知，则无法制备最佳的单量传感器。受封闭时间曲线的模拟启发，我们规避了这一限制。无论旋转轴如何，我们都会获得有关旋转角度的最大量子渔民信息。为了实现此结果，我们最初将探针量子纠缠在一起。然后，我们以纠缠的基础测量对，获得的旋转角度的信息比任何单个Qubit传感器都能实现的更多信息。我们使用两个Quibent的超导量子处理器证明了这一计量学优势。我们的测量方法实现了量子优势，表现优于每个无纠缠策略。
消除混淆的凝视估计
摘要：基于深度学习的凝视估计方法在跨域环境中性能下降严重，其中一个主要原因是凝视估计模型在估计过程中受到身份、照明等凝视无关因素的混淆。本文提出通过因果干预来解决这一问题，因果干预是一种通过干预混杂因素的分布来减轻混杂因素影响的分析工具。具体而言，我们提出了基于特征分离的因果干预（FSCI）框架，用于可推广的凝视估计。FSCI 框架首先将凝视特征与凝视无关特征分离。为了减轻训练过程中凝视无关因素的影响，FSCI 框架进一步通过使用提出的动态混杂因素库策略对凝视无关特征进行平均来实现因果干预。实验表明，所提出的 FSCI 框架在不同的跨域设置中表现优于 SOTA 注视估计方法，在不接触目标域数据的情况下，跨域准确率分别比基线提高了 36.2% 和比 SOTA 方法提高了 11.5%。
驼鹿身体成分的评估
我们评估了在野外条件下估计驼鹿身体成分的技术。通过生物电阻抗分析 (BIA) 估计了 2 只驼鹿的体内水分，并通过尿素稀释估计了其中 1 只的体内水分。这些动物被屠宰，并对组织样本的蛋白质、水分、脂肪和灰分含量进行了分析。此外，还从其中 1 只身上解剖出腓骨肌群并进行相同的分析。化学测定的无食物体 (IFB) 脂肪测量值为鲜重的 15.4% 和 13.1%，IFB 水分含量范围为 58.6% 和 62.0%。在我们之前的估计值上再增加一个样本，我们确定腓骨肌脂肪的估计值与 IFB 脂肪有关，但有两个样本的收集方式与其余样本不同。尿素稀释法测定的空体水空间 (EBWS) 被证明不能精确估计 IFB 水量，因此我们终止了对这项技术的进一步研究。剃毛皮肤、去皮空胴体和空内脏中的脂肪百分比随 IFB 脂肪百分比线性下降，这表明这些身体成分中的脂肪被同时利用，这与长期以来认为驼鹿脂肪动员顺序的观点相矛盾。化学测定的 IFB 脂肪和水分含量与许多因素显著相关，包括 BIA 参数、活重 (LW)、总长度 (TL) 和细胞压积 (PCV)。然而，并非所有模型都包括 BIA 参数，在我们的分析中，LW 和 TL 似乎是身体成分最重要的预测因素。驼鹿的活重 (LW) 最好通过结合总长度、心脏周长和状况等级评分的线性模型进行预测。
使用脑电图进行心理工作负荷估计...
E n i = [ e 1 i , e 2 i , ..., e C i ] ∈ R C 是时间戳 i 处的 EEG 信号，其中 i ∈ 1 , 2 , ..., W 。为了进行分析，我们将 EEG 转换为