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引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
netmeta：使用频率学派方法进行网络元分析
描述 一套全面的函数，提供用于网络元分析的频率学派方法 (Balduzzi 等人，2023 年) < doi:10.18637/jss.v106.i02 > 并支持 Schwarzer 等人 (2015 年) < doi:10.1007/978-3-319-21416-0 >，第 8 章“网络元分析”： - 遵循 Rücker (2012) < doi:10.1002/jrsm.1058 > 的频率学派网络元分析； - 治疗组合的加性网络元分析 (Rücker 等人，2020 年) < doi:10.1002/bimj.201800167 >； - 使用 Mantel-Haenszel 或非中心超几何分布方法 (Efthimiou et al., 2019) < doi:10.1002/sim.8158 >，或惩罚逻辑回归 (Evrenoglou et al., 2022) < doi:10.1002/sim.9562 > 对二元数据进行网络荟萃分析； - 按累积排名曲线下表面 (SU-CRA) 对治疗进行排名图和排名 (Salanti et al., 2013) < doi:10.1016/j.jclinepi.2010.03.016 >； - 按照 Rücker & Schwarzer (2015) < doi:10.1186/s12874-015-0060-8 >，使用 P 分数（无需重采样的 SUCRA 频率学派类似物）对治疗进行排名； - 拆分直接和间接证据以检查一致性 (Dias et al., 2010) < doi:10.1002/sim.3767 >, (Efthimiou et al., 2019) < doi:10.1002/sim.8158 >； - 带有网络荟萃分析结果的排行榜； - “比较调整”漏斗图 (Chaimani & Salanti, 2012) < doi:10.1002/jrsm.57 >； - 按照 Krahn 等人 (2013) < doi:10.1186/1471-2288- 13-35 > 的净热图和基于设计的 Cochran's Q 分解； - 由 König 等人 (2013) < doi:10.1002/sim.6001 > 描述的表征两种治疗之间证据流的测量值； - 按照 Rücker 和 Schwarzer (2016) < doi:10.1002/jrsm.1143 > 的描述自动绘制网络图；
全球变暖加速度：Hope vs Hopium常见顺序学习的贝叶斯设计原理
我们开发了一种一般理论，以优化顺序学习概率的频繁遗憾，其中有效的强盗和强化学习算法可以从统一的贝叶斯原理中得出。我们提出了一种新颖的优化方法，以在每一轮中产生“算法信念”，并使用贝叶斯后代做出决定。创建“算法信念”的优化目标，我们称其为“算法信息比”，代表了一种有效地表征任何算法的频繁遗憾的Intrinsic复杂性度量。据我们所知，这是以通用且最佳的方式使贝叶斯型算法保持不含和适用于对抗设置的第一种系统性方法。此外，算法很简单且通常可以实现。作为一种主要应用，我们为多臂匪徒提供了一种新颖的算法，该算法在随机，对抗性和非平稳环境中实现了“最佳世界”的表现。我们说明了这些原理如何在线性匪徒，强盗凸优化和增强学习中使用。
Frequentis 2022 年年度报告
我们很自豪能够成为我们市场中的创新领导者，这使我们能够参与塑造行业。在新的业务领域，我们的重点是 UTM/无人机管理（尤其是在空中交通管理领域）和通过 5G/LTE 进行的关键任务通信（在公共安全和运输领域）。云支持软件的供应和我们进行的收购表明，我们一直在实施我们的战略，即稳步将 Frequentis 定位为一家软件公司。特别是在公共安全和运输领域，对纯软件和私有云解决方案的需求不断增长。我们正在积极参与我们行业的这一转型。
远程数字塔高级遥感 - Frequentis
远程数字塔台能够从不同地理位置提供 ATC 服务，使用大量本地传感器、视觉和红外技术，包括基于多点定位或 ADS-B 的先进跟踪和视频处理和监控解决方案，以便为管制员提供安全运营机场所需的态势感知。ATM 级网络提供可靠性和性能，可以安全地将机场与远程塔台控制中心连接起来，其中 ATC 操作采用新设计的远程塔台管制员工作位置，具有完整的数字塔台，其人体工程学针对管制员性能进行了优化。
PRISMA - 模块化 ATM 自动化系统 - Frequentis
PRISMA-ACC 是一种功能齐全的模块化 ATM 自动化解决方案，可确保安全高效地提供飞行信息服务和警报服务。PRISMA-ACC 旨在与邻近地区和外部空域用户持续交换飞行和流量数据以及航空和气象数据，从而实现协同运营。该解决方案包括飞行数据处理系统 (FDPS)、安全网系统、由监视和飞行数据显示、控制和监控显示以及完整的法律记录单元组成的管制员工作位置 (CWP)。
科威特低票价的成功故事 - Frequentis
没有什么比乐观更好了，在经历了波音一年的低迷之后，唯一的出路就是向上。波音一直在告诉客户和供应商，根据飞机制造商的“认证过程经验”，其 737 MAX 要到 2020 年中期才会恢复正常飞行。波音还表示，这一估计取决于不断尝试解决“已知的计划风险”，并警告说，可能会出现进一步的发展，影响重新认证过程。“它还考虑到监管机构在审查 737 MAX 飞行控制系统的每一步都正确地进行了严格审查，联合作战评估委员会的程序决定了飞行员的培训要求，”该公司在周二的一份声明中表示。“正如我们所强调的那样，FAA 和其他全球监管机构将决定 737 MAX 何时恢复服务。但是，为了帮助我们的客户和供应商规划运营，我们会定期向他们提供监管机构何时开始批准 737 MAX 复飞的最佳估计。“让 MAX 安全恢复运营是我们的首要任务，我们有信心实现这一目标。我们承认 737 MAX 停飞给我们的客户、监管机构、供应商和乘客带来了持续的困难，对此我们深表遗憾。” MAX 的三大美国运营商——美国航空、联合航空和西南航空——已多次更改航班时刻表，以反映复飞日期不早于 7 月。虽然商业航空界正在耐心等待 MAX 常规服务的恢复，但必须记住的是，目前大量后勤和供应商支持处于搁置状态。波音公司的 MAX 飞机已堆放在货架上，等待交付给客户，而客户目前正在减少或取消未来的订单。华盛顿州和德克萨斯州存放着 400 架已完工的飞机，所有这些飞机都需要付款，因为航空公司客户在交货时支付大部分欠款。这种情况导致波音公司暂时停止了该机型的生产。当然，该机型将重新投入广泛使用，但波音公司和运营商无视 MRO 和其他机构继续教授、培训和让员工了解 MAX 的最新情况的提议。对于波音和 MAX 运营商来说，这可能又是一个非常非常忙碌的夏天。
白皮书：远程虚拟塔简介 - Frequentis
几乎所有现代化机场都配备了配备人员的塔台，以提供空中交通服务，为商用和非商用飞机提供进出港和地面交通服务。然而，降低成本和实现服务现代化的压力越来越大，迫使空中导航服务提供商 (ANSP) 重新考虑现状，探索空中交通管理 (ATM) 的新概念，例如远程虚拟塔台 (RVT)。远程虚拟塔台可以将多个机场的 ATM 服务集中在一个中心位置，从而为协同效应和节约成本创造了多种可能性。
白皮书：远程虚拟塔简介 - Frequentis
几乎所有现代化的管制机场都配备了配备人员的塔台，以提供空中交通服务，为商用和非商用飞机提供进出港和地面交通服务。然而，降低成本和实现服务现代化的压力越来越大，迫使空中导航服务提供商 (ANSP) 重新考虑现状，探索空中交通管理 (ATM) 的新概念，例如远程虚拟塔台 (RVT)。远程虚拟塔台可以将多个机场的 ATM 服务定位在一个中心位置，从而为协同效应和节约成本创造了多种可能性。