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anchoredDistr：一个用于贝叶斯反演的包……
摘要锚定分布的方法（MAD）是一种贝叶斯反转的方法点值）和全局属性（例如使用多类型和多尺度数据的空间异质领域的平均值和变量图参数）。MAD的软件实现存在于C ++和C＃中以导入数据，执行远期模型模拟的集合，并对给定应用程序进行计算可能性和后验分布的基本后处理。本文介绍了已构建的r套件锚定distr，该锚定为为此方法提供基于R的环境。尤其是，AnchoredDistr利用统计功能和广泛使用R语言，为MAD软件提供了一系列后处理功能。提供了两个随机水文地质学的示例，以突出显示MAD应用程序的包装功能，以推断本地参数的锚定分布（例如透射率的点值）以及全局参数（例如液压电导率的空间随机函数的平均值）。
统计学习理论（SLT）：CS6464
监督学习涉及从培训数据集中学习。训练中的每个点都是输入输出对，其中输入映射到输出。学习问题包括以预测方式推断输入和输出之间映射的功能，以便可以使用学习的功能来预测未来输入的输出。
机器学习（ML）基础知识：CS5200
监督学习涉及从培训数据集中学习。训练中的每个点都是输入输出对，其中输入映射到输出。学习问题包括以预测方式推断输入和输出之间映射的功能，以便可以使用学习的功能来预测未来输入的输出。
AAAI 25海报时间表
在数量渲染中传感表面斑块，以推断签名距离功能Sijia Jiang，Tong Wu，Jing Hua，Zhizhong Han 2月27日，星期四，2月27日，星期四，12:30 pm-2：30pm 2578 CV_3D_COMPUTER_COMPUTER_COMPUTER_VISION_VISION_VISION QUERY QUERY QUERY QUERY SLAM SLAM SLAM SLAM SIJIA JIANG，ZIJIA JIANG，JING HUA，ZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHISPRATY，星期四，星期四，星期四，星期四，星期四，星期四， 2737 cv_3d_computer_vision
推动神经技术的负责任进步
• 确保不允许使用 BCI 得出的推论来影响对个人具有法律效应、生计效应或类似重大影响的决策——例如评估法律诉讼中陈述的真实性，推断思想、情绪或心理状态，或性格属性作为招聘或学校录取决定的一部分，或评估个人获得合法福利的资格；
人工智能法案合并文本
• 使用潜意识、操纵或欺骗手段扭曲行为，妨碍知情决策，造成重大伤害。 • 利用与年龄、残疾或社会经济状况相关的弱点扭曲行为，造成重大伤害。 • 生物特征分类系统推断敏感属性（种族、政治观点、工会会员资格、宗教或哲学信仰、性生活或性取向），但标记或过滤合法获取的生物特征数据集，或执法部门对生物特征数据进行分类的情况除外。 • 社会评分，即根据社会行为或个人特征对个人或群体进行评估或分类，对这些人造成有害或不利的待遇。 • 仅根据分析或性格特征评估个人犯罪的风险，但用于增强基于与犯罪活动直接相关的客观、可验证事实的人类评估的情况除外。 • 通过从互联网或闭路电视录像中无针对性地抓取面部图像来编制面部识别数据库。 • 在工作场所或教育机构推断情绪，医疗或安全原因除外。 • 在公共场所为执法部门提供“实时”远程生物特征识别 (RBI)，但以下情况除外：
MNESYS中的计算神经科学 - unipv.news
Registration form 8.30-9.00 Reception and registration 9.00-9.20 Institutional welcome - Delegate to Research (Federico Forneris UNIPV) and Director of Center for Health and Technology (Riccardo Bellazzi UNIPV) 9.20-9.50 Introduction - Computational neuroscience in MNESYS and The computational framework for multiscale brain modelling (Egidio D'Angelo and Sergio Martinoia, UNIPV, UNIGE）9.50-10.30全体讲座 - 从数据推断突触可塑性规则的策略
BI-PATH组合YOLO用于实时的几个射击对象检测
几乎没有射击对象检测（FSOD）近年来随着模型训练期间实例的定量限制而受到更多关注。以前的作品基于元学习和转移学习的重点关注检测精度，但忽略了推断速度，这很难适用于应用量。在这封信中，为了保持高的下环速度和可比的检测精度，我们提出了一个标题为“双路径组合”的实时检测器，您只能看一次（BC-Yolo）FSOD。bc-yolo可以通过两阶段训练方案归类为基于转移学习的单阶段对象检测器。它特别由双路线并行检测分支组成，分别检测基础和新的类对象，并且通常在推断阶段检测对象。此外，为了提升从几个射击对象训练的模型概括，我们进一步提出了一种细心的Dropblock算法，以使探测器专注于对象的整个细节，而不是局部判别区域。Pascal VOC 2007和MS Coco 2014数据集的广泛实验表明，我们的方法可以比最先进的方法在速度和精确度之间实现更好的交易。
通过炭化物验证吉普斯兰火灾发生时间...
之前大多数关于推断过去火灾历史的研究都使用了树木年轮学（即树木年轮测定法）。这类研究大部分在北美进行（Gill 和 McCarthy 1998），但一些研究已将该方法应用于澳大利亚森林（例如 Simkin 和 Baker 2008、Zimmer 等人 2010、Gosper 等人 2013）。但是，该方法需要专业设备和技术，物种具有清晰的年轮，仅限于高烈度火灾，并且无法提供现场结果来指导监测地点的选择。当一种或多种植物物种（至少部分）被火灾杀死并以可估计的速度重新生长时，可以使用另一种推断过去火灾的方法。例如，Clarke 及其同事（2010）成功地开发并测试了基于马里桉树树干直径的火灾后时间估计值。该方法最适合火灾导致林分完全替换的系统，但原则上也可以适用于部分林分替换。例如，即使火灾事件不是林分替换或部分林分替换，不同年龄组的混合林分和林下结构也会有所不同（Lindenmayer 等人，2000 年）。然而，在非林分替换系统中使用该方法将 (i) 涉及大量的森林测量工作，(ii) 受到