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集群无线电 – 走向数字化 - MCMC
马来西亚通讯与多媒体委员会 (SKMM)，2009 本出版物中的信息或材料受版权保护，除非另有说明，否则，只要准确复制且不用于误导性目的，可以复制用于非商业用途。 复制任何材料时，必须注明材料来源为 SKMM，并承认版权状态。 复制许可并不适用于版权属于任何其他个人、组织或第三方的任何信息或材料。 复制此类信息或材料的授权或许可必须获得相关版权持有者的授权。 这项工作基于被认为可靠的来源，但 SKMM 不保证任何信息的准确性或完整性，也不对任何错误或遗漏承担责任。出版者：Malaysian Communications and Multimedia Commission Off Persiaran Multimedia 63000 Cyberjaya, Selangor Darul Ehsan 电话：+60 3 86 88 80 00 传真：+60 3 86 88 10 06 免费电话：1- 800-888-030 http://www.skmm.gov.my
国家数字基础设施计划 - MCMC
疫情在过去一年对我们所有人都造成了很大影响，截至撰写本文时，我们尚未走出困境。在家工作很常见，目前学生仍在进行家庭学习。我们已经接受了网上购物，大量送货骑手外出就是明证。所有这些都增加了我们对互联网的依赖，数字连接变得与水和电一样重要。作为受托塑造马来西亚数字格局的监管机构，MCMC 致力于通过数字基础设施计划或 JENDELA 提高数字连接的覆盖率和质量。作为国家迈向数字化未来的一部分，我们还在努力振兴邮政和快递行业。
由约瑟夫·加布里埃尔·曼尼（Joseph Gabriel Manion）提交的论文...
为了证明我们方法的效果，我们就各种优化问题进行了多个NU Merical实验。对于每个问题，提供了一组来自未知可行集合的可行决策，我们生成了一个不可行的决定的人工数据集，这些决策在于使用我们的MCMC算法的已知多面体放松的组成。然后，我们训练分类器以学习可行数据集和不可行的数据集之间的分离边界。我们将我们的方法与几个未加剧的密度估计基线进行了比较，这些密度估计基线不会与补体中采样的数据相比。使用模拟的分数背包问题，我们表明我们的方法对于创建分类器至关重要，即（i）在需要可行和不可行区域之间的紧密分离边界时表现良好； （ii）当可行决策的数据集很小时。此外，我们考虑了所有Miplib [14]实例的线性性放松，少于80个变量，并证明我们基于抽样的分类器显着胜过所有基线模型。我们的实验代码可在https://github.com/rafidrm/mcmc-compomplement上找到。
抽样方法：从MCMC到生成建模第一部分：动机，评估，MCMC上的提醒
•2015年毕业于Ensae和Ens Cachan（MVA）•Telecom Paris Tech的机器学习博士学位（2015-2018）•伦敦大学学院的博士后（2018-2020）•自2020年以来，ENSAE的助理教授•具有理论上的ML社区的积极研究。定期参加并在Neurips＆ICML中发布。•主要兴趣：采样，最佳传输，内核方法。
巴生谷宽带推广 - MCMC
支持 WiFi 的图书馆 特别是图书馆 WiFi 项目，该项目为巴生谷和雪兰莪州其他地区的 10 个公共图书馆提供 WiFi 热点。人们可以在图书馆里用笔记本电脑和智能手机免费上网。除了由私人组织设立并提供免费或低费用 WiFi 的众多地点（如咖啡馆和建筑物）之外，该项目还增加了另一个公共无线互联网接入渠道。SKMM 正在与雪兰莪州政府以及吉隆坡市政厅合作开展这项工作，以吸引更多热点用户。
使用选择（desk）
摘要。马尔可夫链蒙特卡洛法被广泛用于多孔介质随机问题。但是，问题的大量随机维度导致该方法的接受率较低。基于差分进化的马尔可夫链蒙特卡洛方法是此问题的良好替代方法。此外，为了减少问题的随机维度，Karhunen-lo` eve膨胀（KLE）通常用于生成验收能力场。此策略非常有效，但允许在模拟过程中仅生成一个协方差函数的字段。从这个意义上讲，各种自动编码器（VAE）通过生成几种类型的字段而得出，从而导致更现实的模拟。然后，KLE发出了不同字段（不同的协方差函数）的数据集（不同的协方差函数）来训练VAE神经网络。这项工作应用了差分进化马尔可夫链蒙特卡洛方法，其中选择步骤（桌）用于解决涉及异质介质中单相流体流量的贝叶斯推理问题。结果表明，桌面的性能要比原始DE方案更好。此外，VAE结果与KLE的结果非常相似，表明即使使用更通用的场发生器，该方法也是一致的。
免费数字地面接收器（机顶盒） - MCMC
技术规范的制定 1998 年《通讯与多媒体法》（以下简称“该法”）规定，根据该法第 184 条指定技术标准论坛或马来西亚通讯与多媒体委员会（“委员会”）制定技术规范。根据该法第 185 条制定的技术规范应至少包括网络互操作性和促进网络设施安全的要求。如果技术规范不是根据该法的适用条款制定的，且技术标准论坛不太可能在合理的时间内制定，则该法第 96 条还规定，委员会应根据该法第 55 条确定技术规范。根据该法第 184 条授予的权力，委员会指定马来西亚技术标准论坛有限公司（“MTSFB”）为技术标准论坛，其义务包括根据该法第 185 条制定技术规范。根据第 185 条制定的技术规范，必须根据该法第 95 条经委员会登记后才能生效。有关技术代码的更多信息，请联系： Malaysia Communications and Multimedia Commission (SKMM) Off Pesiaran Multimedia 63000 Cyberjaya Selangor Darul Ehsan MALAYSIA 电话：+60 3 8688 8000 传真：+60 3 8688 1000 http://www.skmm.gov.my 或 Malaysia Technical Standards Forum Bhd (MTSFB) L2-E-11, Lab 3, Digital Media Center Enterprise 4 Technology Park Malaysia Lebuhraya Puchong –Sg Besi Bukit Jalil 57000 Kuala Lumpur MALAYSIA 电话：+60 3 8996 5505/5509 传真：+60 3 8996 5507 http://www.mtsfb.org.my
用于数据增强的MCMC算法-TSPACE
本文介绍了一种新型的基于Aerogel的摩擦电纳米生成器（TENG），该纳米生成器（TENG）显示了能量收集和传感应用的卓越性能。基于多酰亚胺的气凝胶膜具有不同的开孔含量水平，可用作Teng的主要接触材料。制造的气凝胶膜已充分表征，以揭示开发材料的化学和机械性能。与完全致密的聚酰亚胺层且无孔隙率相比，聚酰亚胺气凝胶膜的使用显着提高了Teng的性能。这种增强是由于有效表面积的增加，气凝胶开放式电池内的电荷产生以及TENG设备的相对电容的增加所致。孔隙率从零变化到70％的开放式孔隙含量的影响表明，具有50％的气门膜显示出最高的性能，其中获得了40次峰值的峰值敞开电路电压，而峰值短路电流则获得了5 𝜇𝜇𝜇𝜇的峰值短路电流。这些值高于带有数量级的简单聚酰亚胺层的Teng的值。最后，测试了电阻载荷和电容器下提议的teng的性能。因此，这项工作为高性能teng提供了一种有效的方法。
学习基于能量的模型与变分自动...
由于配分函数难以处理，通过最大似然法训练基于能量的模型 (EBM) 需要马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样来近似数据和模型分布之间的 Kullback-Leibler 散度的梯度。然而，由于模式混合困难，从 EBM 中采样并非易事。在本文中，我们提出学习变分自动编码器 (VAE) 来初始化有限步长 MCMC，例如从能量函数推导出来的朗之万动力学，以实现 EBM 的有效摊销采样。利用这些摊销的 MCMC 样本，EBM 可以通过最大似然法进行训练，这遵循“综合分析”方案；而 VAE 通过变分贝叶斯从这些 MCMC 样本中学习。我们将这种联合训练算法称为变分 MCMC 教学，其中 VAE 追逐 EBM 朝向数据分布。我们将学习算法解释为信息几何背景下的动态交替投影。我们提出的模型可以生成与 GAN 和 EBM 相当的样本。此外，我们证明了我们的模型可以学习针对监督条件学习任务的有效概率分布。
量子平行的马尔可夫链蒙特卡洛
平行MCMC技术使用多个建议来获得超过MCMC算法（例如大都市）的效率提高（Metropolis等人。1953; Hastings 1970）及其后代仅使用一个建议。Neal（2003）首先通过提出候选状态的“池”并使用动态编程来选择有效的MCMC过渡来推断隐藏的马尔可夫模型状态。接下来，Tjelmeland（2004）考虑了一般环境中的推论，并显示了如何维持任意数字P的详细平衡。考虑在R D上定义的概率分布π（dθ），该概率密度π（θ）相对于Lebesgue度量，即π（dθ）=：π（θ）dθ。要从目标分布π生成样品，我们制作了满足