XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemStatistical
统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
战争抚恤金计划统计公报 3 月 23 日
简介 本统计公报提供截至 2023 年 3 月 31 日的战争抚恤金计划 (WPS) 摘要信息。国防部 (MOD) 目前正在审查本出版物，打算从 2024 年起删除并重新格式化补充表中的某些表格。受影响的信息已在本公报、补充表格和 Gov.uk 网站的战争抚恤金计划统计数据页面上明确标明。 从 1914 年第一次世界大战开始直至 2005 年 4 月 5 日，所有因服役导致疾病、受伤或死亡的退役人员均可获得无过错补偿。WPS 由国防部管理，所有赔偿索赔均由英国国防商业服务 (DBS) 退伍军人协会管理。有关索赔资格和 WPS 索赔处理的更多信息，请参阅 Gov.uk 网站的战争抚恤金计划页面。这些统计数据是为了响应大量关于该计划下的索赔和裁决以及目前领取战争抚恤金的人数的信息请求而提供的。这些统计数据由外部组织使用，例如 NHS 信托、地方政府和武装部队慈善机构。本报告还在内部用于协助工作规划和政策制定。本报告先前版本中提供的所有表格均已使用 2022/23 数据更新，并作为战争抚恤金领取者索引中的单独 Excel 和开放文档电子表格 (ODS) 文件提供。除了这份统计公报外，国防部还发布了年度统计数据，总结了国防部根据该计划支付的赔偿金；
ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。
统计入侵检测和与耦合的量子通道中的窃听：多重准备和单准备方法
抽象经典，即非量词，通信包括具有多输入多输出（MIMO）通道的配置。一些相关的信号处理任务以对称方式考虑这些通道，即通过将相同的角色分配给所有通道输入，并且与所有通道输出类似。这些任务特别包括通道识别/估计和通道均衡，并与源分离紧密连接。他们最具挑战性的版本是盲人，即当接收器几乎没有关于发射信号的事先知识时。其他信号处理任务以不对称的方式考虑经典的通信通道。这尤其包括当发射器1通过主唱机向接收器1发送数据时的情况，而“入侵者”（包括接收器2）会干扰该通道以提取信息，从而执行所谓的窃听，而重新CEN-CETER 1可以瞄准检测该侵入率。上述处理的一部分
在LIBS光谱框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程
Ludovic Duponchel，CécileFabre，Bruno Bousquet，Vincent Motto-Ros。在Libs Specy-troscopy框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程。SpectroChimica Acta B部分：原子光谱学，2023，208，pp.106776。10.1016/j.sab.2023.106776。hal-04191568
基于统计特征和自回归模型的癫痫发作的分类和检测
癫痫的诊断和治疗在很大程度上取决于脑电信号样本中癫痫发作的鉴定。本文主要集中于鉴定癫痫发作和基于EEG信号的分类，该特征的三个重要统计特征优先考虑EEG信号的非平稳特征，即复杂性，能量波动和自回旋模型，以表示独特的癫痫发作模式。测量复杂性的样品熵（SE）的三个特征，一种平均Teager Energy（MTE）之一，它测量了与癫痫发作相关的暂时性能量波动，而四种自回归（AR）建模技术提出了一种新颖的癫痫发作方法。基于线性相关性，AR模型用于表示独特的癫痫发作模式。为了训练AR模型，将信号分为图像前（塞氏症前）和间歇性（非西部）段。在检测阶段，通过滑动窗口计算了EEG信号的MTE和SE特征样本，并利用AR模型预测以下样品。本文表明，MTE，SE和AR模型共同产生了有希望的癫痫发作结果。这种方法在识别癫痫发作和非塞亚零件方面的敏感性和特异性优于现有方法。所提出的方法有可能用于实时癫痫发作检测应用，从而促进癫痫患者的及时诊断和治疗。
特刊 - 多基因风险评分的统计方法
多基因风险评分（PRS）是遗传研究中的强大工具，通过汇总多种遗传变异的影响，可以定量地衡量个人对某些疾病或特征的遗传易感性。尽管有潜力，但PRS仍面临一些挑战。要解决这些问题，需要采用创新的方法来将知识从良好的人群转移到代表性不足的群体，同时考虑异质性，以确保各种人群之间的公平和准确的风险预测。本期特刊将重点介绍PRS的尖端统计方法，并探索潜在的未来改进方向。
统计咨询（C004414）
咨询是当今统计学家和数据科学家活动的一个重要方面。它要求 • 广泛掌握统计数据分析方法 • 能够识别应用研究问题中的相关结构和 • 可用数据库 • 关于数据分析方法的决策，该方法将为以下问题提供有用的结果 • 尊重（例如时间）约束的最重要的问题 • 与客户互动以了解环境和真正重要的内容 • 背景 • 以可重复的方式进行分析 • 就过程、结果及其撰写足够清晰和批判性的报告 • 根据原始问题进行解释 • 始终保持道德行为 到目前为止，技能和知识已经以更细分的方式进入了我们数据分析师的基本培训，围绕特定的数据分析方法和技术按主题组织。本课程以通过几门必修课程获得的知识和技能为基础。有了这些背景知识和新课程的针对性指导，学生将消化研究人员（真实客户）的问题，该研究人员寻求统计帮助开展新的研究项目，并获得可以为此目的进行分析的数据集。