在数据科学和机器学习的不断发展的景观中,时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式,在金融,医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4],该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中,我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是,我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型,该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
与统治我们的愿景相反,它是一种不受欢迎且鲜为人知的含义,但至关重要,因为它可以使危险:火,宠坏的食物……他与呼吸的联系使他成为我们无法摆脱的意思,我们没有停止呼吸,我们摄入了气味的分子。与偏见相反,人是一个配备良好的人。人类有400个不同的嗅觉探测器和1000万个嗅觉神经元(Gurden,2024)。他超过了具有良好天赋的著名狗(Porter等,2007)。与动物的比较并不是偶然的,这种感觉是由生命和性的含义(Jaquet,2010年)。康德(1836/1993)谴责他,弗洛伊德判断他的擦除与文化和神经症有关(Coutinho Jorge,2016年)。自18世纪以来,我们的社会想象力变得越来越宽容“坏”气味(Corbin,1982/2016)。
开放式成像研究(OASIS)是一个旨在使大脑的磁共振成像(MRI)数据集的大脑数据集,可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集,我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说,OASIS项目旨在扮演许多角色。首先,绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始,选择了绿洲数据集,以鼓励对高兴趣主题进行研究,并提供对个别实验室难以获取的数据。第二,OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的,因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三,绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
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