XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemProba
mtrank：使用概率模型和治疗选择标准进行排名
描述 在网络荟萃分析中实现一种新颖的频率学派方法，以生成临床相关的治疗层次结构。该方法基于治疗选择标准 (TCC) 和概率排名模型，如 Evrenoglou 等人所述。 (2024) < DOI:10.48550/arXiv.2406.10612 >。TCC 使用基于最小临床重要差异的规则来定义。使用定义的 TCC，首先将研究级数据（即治疗效果和标准误差）转换成偏好格式，指示治疗偏好（例如，治疗 A > 治疗 B）或平局（治疗 A = 治疗 B）。然后使用概率排名模型合成偏好数据，该模型估计每种治疗的潜在能力参数并生成最终的治疗层次结构。此参数表示每种治疗方法胜过网络中所有其他竞争治疗方法的能力。因此，能力评估值越大，排名就越高。
概率增强学习障碍预测临床高风险的Psychosi
背景。阐明跨性别机制（即跨疾病阶段发生的机制）的基础负面症状可能会为早期干预和预防工作提供信息，并鉴定出无论疾病阶段如何有效的治疗目标。这项研究检查了关键的强化学习行为模式是否是从奖励中学习难度减少的特征，这些奖励是在精神分裂症诊断患者中发现的负面症状的基础，这也导致了临床高风险（CHR）精神病患者的负面症状。方法。chr少年（n = 46）和51个健康对照（CN）通过两个阶段完成了明确的增强学习任务。在收购阶段，参与者学会了在对刺激对之间进行选择，以反馈表明收到货币收益或避免损失。训练后，转移阶段要求参与者在采集阶段和新型刺激期间在不接受反馈的情况下选择对先前提出的刺激对。这些测试阶段配对允许推断预测误差和价值表示机制对增强学习缺陷的贡献。结果。在获取中，CHR参与者从收益中显示出受损的学习，这些学习与更大的负面症状严重程度有关。转移绩效表明这些采集缺陷在很大程度上是由价值表示不足驱动的。结论。除了负面症状外，这种缺陷的特征还与更大的转化为精神病和较低功能有关。积极强化学习的损害，特别有效地代表奖励价值，可能是负面症状的重要跨性别机制和精神病责任的标志。
概率的神经网络学习的约束杂交元神经算法
这项研究通过利用多种优化策略的互补优势来研究杂交元启发式算法增强概率神经网络（PNN）训练的潜力。传统的学习方法，例如基于梯度的方法，常常难以在高度和不确定的环境中进行绕过，而单方法元启发式学可能无法充分利用解决方案空间。为了应对这些挑战，我们提出了受约束的混合元神经（CHM）算法，这是一种新颖的方法，将多种基于人群的优化技术结合到统一的框架中。所提出的过程分为两个阶段：初始探测阶段评估多个元启发式学，以根据错误率确定最佳性能，然后是拟合阶段，其中所选的元启发式优化PNN以实现最佳的平滑参数。此迭代过程可确保有效的Ex-
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
在神经网络上作为无限树结构概率图形模型
深神经网络（DNNS）缺乏对概率图形模型（PGM）的精确语义和确定性的概率解释。在本文中，我们通过构造与神经网络完全相对应的无限树结构的PGM提出了创新的解决方案。我们的研究表明，在正向传播过程中，DNN确实执行了PGM推断的近似值，在这种替代PGM结构中是精确的。我们的研究不仅补充了将神经网络描述为内核机器或无限大小的高斯过程的现有研究，而且还阐明了DNNS对PGMS的精确推断进行更直接的近似。潜在的好处包括改进的教学法和DNN的解释以及可以合并PGM和DNN优势的算法。
纠缠？弗里德·纳克的概率与量子计算艺术研究
我们感兴趣的是算法部分。自诞生以来，算法已经取得了长足的发展，尤其是 Shor 和 Grover 的著名算法 [26]。21 世纪初，研究人员提出了一些有趣的尝试，用于开发计算机图形学和 3D 渲染中的量子算法。Andrew Glassner [18][19][20]、Marco Lanzagorta [21] 和 Simona Caraiman [14][15] 就是这样提出了第一个用于 3D 创作的量子算法。这些工作是实验性的。据我们所知，结果并不令人满意。然而，用量子计算创建图像的想法诞生了。与此同时，第一批量子艺术家或“研究艺术家”开始创作第一批量子作品。很难说谁是真正的第一批，因为有些人只是使用这个概念来创作作品，而其他人真的开始使用量子语言
ZEGA 高概率期权策略 - 保守型
ZEGA Investments 是一家注册投资顾问和投资经理，专门从事衍生品交易。ZEGA 是一家独立账户经理，本文中表达的所有回报均来自 ZEGA 内部的独立账户业务。高概率期权策略 - 保守组合包括所有机构和零售投资组合，这些投资组合在整个投资组合中部署了深度价外信用利差。该策略以价外执行价为目标，通过寻找比其他先前 HiPOS 策略部署的先前交易更价外的执行价，通常可以产生 1% 的目标回报。该策略旨在提供与大盘无关的风险调整回报。快速下跌的市场通常会对该策略的信用看跌价差产生负面影响。该组合包括至少 70% 专用于该策略的所有投资组合。基准是芝加哥期权交易所看跌期权指数。 CBOE 看跌期权指数是一种衡量假设投资组合表现的指数，该投资组合出售标准普尔 500 指数 (SPX) 看跌期权，以换取货币市场账户中持有的抵押现金储备。ZEGA Investments 声称遵守全球投资业绩标准 (GIPS)。如需获取 ZEGA Investments 综合描述的完整列表和/或演示文稿，请联系 Jay Pestrichelli，电话：1-800-380-9342，分机 101，或发送电子邮件至 jay.pestrichelli@zegainvestments.com。所有投资都涉及潜在投资损失的风险以及投资收益的可能性。先前的表现并不能保证未来的结果，并且不能保证，客户不应假设任何模型投资组合的未来表现将与过去的表现相当。这些结果不应被视为顾问技能的指标。此处显示的先前表现数据仅代表投资组合在短时间内的表现，可能并不代表每个投资组合在长期内将产生的回报或波动性。所呈现的业绩还应结合业绩信息所涵盖期间的广泛市场和一般经济状况来看待。可比期间的实际结果也会因个人客户账户存款和取款时间的不同而与所呈现的结果有所不同。本文所包含的业绩数据应结合资产配置策略师在开发其模型投资组合时所使用的各种风险/回报状况和资产配置方法来看，并且应与模型一起提供或先于模型提供。标准差是衡量一组数据与其平均值的离散程度的指标。数据越分散，偏差越大。在金融领域，标准差应用于投资的年回报率，以衡量投资的波动性。
概率预测负载，太阳能和风的电价预测
摘要 - 电气价格预测是电力系统有效运行和支持市场参与者明智的决策的关键工具。本文探讨了一种新的方法，旨在通过结合基本变量的概率投入来提高电价预测的准确性。传统方法通常依赖于外源变量的点预测，例如负载，太阳能和风产生。我们的方法提出了这些基本变量的分位数预测的整合，提供了一组新的外源变量，这些变量可以解释不确定性的更全面表示。我们使用最新数据对德国电力市场进行了经验测试，以评估这种方法的有效性。调查结果表明，对负载和可再生能源产生的概率预测显着提高了电价点预测的准确性。此外，结果清楚地表明，通过完整的概率预测信息，可以实现预测准确性的最高提高。这凸显了概率预测在研究和实践中的重要性，尤其是在报告负载，风能和太阳预测中的最新目前是不足的。