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关于量子检测和平方根测量
摘要 - 在本文中，我们考虑了对构建测量的问题，以区分可能非正交量子状态的集合。我们考虑了纯状态的集合，并寻求一个积极的操作员评估措施（POVM），该措施由排名一的运算符组成，其中最接近平方标准的符号向量。我们将我们的结果与佩雷斯（Peres and Wootters）[11]和Hausladen等人提出的先前测量结果进行了比较。[10]，我们将后者称为平方根测量（SRM）。我们获得了SRM的新特征，并证明它在最小二乘意义上是最佳的。此外，我们表明，对于几何均匀的状态，SRM设置了SRM最小化检测误差的可能性。这概括了Ban等人的类似结果。[7]。
采取的先前动作：突出显示
完成课程后，学生将拥有使用统计软件熟练地进行回归分析的技能，并根据现实世界数据撰写有见地的分析报告。具体来说，他们将能够：•执行并解释简单和多线性回归的统计推理程序。•以其矩阵形式了解多个线性回归模型，包括该模型的所有常见变化（例如，连续预测变量，分类预测指标，平方和相互作用项）。•理解诊断方法的目的，并能够执行几种常见的诊断程序并解释其结果。•熟悉模型性能的几种度量，学习如何计算和解释多个回归模型。•使用真实数据编写分析报告。
DSM 图像匹配器的质量评估...
评估在一个典型的 354 米×185 米大小的城市场景中进行，其中包含建筑物、道路、多变地形和热带植被。DSM 首先由五个软件包生成，然后使用最小二乘 3D 表面匹配将其与地面参考数据配准，从而最小化匹配的 DSM 和地面参考之间的欧几里得差的平方和。RMSE、标准偏差和误差分布（特别是对误差的分析）用于评估固体（建筑物、路面、裸露地面等）和“软”物体（树木、灌木丛等）上的匹配器。分析涵盖完整数据集、仅固体物体的情况以及最终仅建筑物的 DSM。实验结果提供了在考虑的特定 UAV 图像条件下匹配器性能的有用指标。
AP® 物理 1 和 2 探究式实验室调查
压力是一个标量，定义为作用于规定面积上的力（大写 P 等于大写 F 除以大写 A）。在物理学中，压力通常以帕斯卡 (Pa 或牛吨每平方米) 为单位，而力的单位是牛顿，面积的单位是平方米。在具有温度 (T) 的气体中，分子处于恒定运动中。分子与容器壁碰撞会导致壁与分子之间产生力，从而导致分子运动发生变化。根据牛顿第二定律，壁对分子施加的力等于分子动量随时间的变化（大写 F 等于 delta p 除以 delta t）。根据牛顿第三定律，我们知道分子作用于壁上的力的大小必须相等。
用于 GDP 预测的神经网络集成方法
我们提出了一种集成学习方法来预测未来美国 GDP 增长释放。我们的方法将循环神经网络 (RNN) 与考虑均值随时间变化的动态因子模型和广义自回归评分 (DFM-GAS) 相结合。该分析基于一组预测因子，涵盖以不同频率测量的广泛变量。预测练习旨在通过考虑均值变化（可能由影响经济的衰退引起）来评估集成中每个模型组成部分的预测能力。因此，我们展示了 RNN 和 DFM-GAS 的组合如何改善对 2008-09 年全球金融危机后美国 GDP 增长率的预测。我们发现神经网络集成显著降低了短期预测范围的均方根误差。
VMAC和Stealth Power推出了NTEA工作卡车周的E30电池电动旋转螺丝空气压缩机
•行业最轻的30 CFM电动空气压缩机 - 仅重393磅，可节省80磅的重量，而不是竞争对手的系统。•行业最小的足迹 - 仅需要22英寸平方，比竞争对手的系统小40％。•行业最长的每次收费运行时间 - 高级NMC电池技术在全空输出时提供长达75分钟的运行时间，比竞争对手的系统提高了92％。•超级操作 - 在21英尺处的64 dB运行，大大降低了工作现场的噪声污染。•零排放 - 消除了对车辆发动机的依赖，从而增强了可持续性的努力。•隐形智能集成 - 可选数据收集模块（DCM）提供实时性能监视，车队优化和预测性维护。
关于辩护机的渐近特性...
本文研究了一个新型的渐近框架下的依据机器学习（DML）估计量的特性，从而提供了用于改善应用中估计量的见解。dml是一种适合经济模型的估计方法，其中感兴趣的参数取决于必须估算的未知滋扰函数。它需要比以前的方法较弱的条件，同时仍确保标准的渐近特性。现有的理论结果不能区分两个替代版本的DML估计量，即DML1和DML2。在一个新的渐近框架下，本文证明了DML2渐近统治DML1在偏差和平方误差方面，基于其相对性能的模拟结果对先前的猜想进行形式化。此外，本文提供了改善应用程序中DML2性能的指导。
教学大纲第三年艾滋病 V 和 VI 学期.pdf
课程目标： 1. 提供有关数据处理的必要知识，并使用统计和机器学习方法对实际问题进行分析 2. 使用编程工具生成报告并以图形形式可视化结果 预期课程成果： 1. 能够获得数据科学的基本知识 2. 将实时数据转换为适合分析的形式 3. 通过统计推断从数据中获取见解 4. 使用机器学习技术开发合适的模型并分析其性能 5. 确定需求并可视化结果 6. 分析模型的性能和结果质量 单元：1 简介 4 小时 数据科学： 数据科学简介 – 数字宇宙 – 数据来源 – 信息共享 – 数据科学项目生命周期： OSEMN 框架 单元：2 数据预处理和概念学习 6 小时 数据预处理简介 – 读取、选择、过滤数据 – 过滤缺失值 – 操作、排序、分组、重新排列、排名数据假设的制定 –概率近似正确学习 - VC 维度 - 假设消除 - 候选消除算法 单元：3 R 基础知识 8 小时 R 基础知识 - 数据类型和对象 - 控制结构 - 数据框 - 特征工程 - 缩放、标签编码和独热编码、缩减 单元：4 使用 R 进行模型拟合 8 小时 回归模型 - 线性和逻辑模型，分类模型 - 决策树、朴素贝叶斯、SVM 和随机森林，聚类模型 - K 均值和层次聚类 单元：5 可视化 6 小时 数据可视化：箱线图、直方图、散点图、热图 - 使用 Tableau - 异常值检测 - 数据平衡 单元：6 R 中的性能评估 4 小时 损失函数和误差：均方误差、均方根误差 - 模型选择和评估标准：准确度、精确度、F1 分数、召回率 - 二元预测分类 - 灵敏度 - 特异性。