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通用统计业务流程模型
GSBPM 代表通用统计业务流程模型。它是一种灵活的工具，用于描述和定义生成官方统计数据所需的业务流程集。GSBPM 提供标准框架和统一术语，帮助统计组织实现统计计算系统的现代化，并整合数据和元数据标准。（https://unece.org/statistics/mo dernstats/gsbpm）
量子统计零知识能力的限制
不可能性证明，如 BQP 在 PP 中的包含 [2, 15]、量子比特承诺的不可能性 [27]，以及预言机和黑盒问题的存在，相对于这些问题，量子计算机的能力有限 [1, 5, 6, 7, 15]。在本文中，我们考虑零知识证明系统的量子变体的潜在优势。零知识证明系统最早由 Goldwasser、Micali 和 Rackooff[20] 于 1985 年定义，此后在复杂性理论和密码学中得到了广泛的研究。本文假设您熟悉零知识证明系统的基础知识。有关零知识的最新调查，请参阅 Goldreich [16]。已经研究了几种零知识概念，但在本文中我们只考虑统计零知识。此外，我们将重点关注诚实验证者统计零知识，这意味着只需一个多项式时间模拟器就可以近似地模拟遵循指定协议的验证者的观点（而不是为了获取知识而故意偏离指定协议的验证者的观点）。在经典情况下，Goldreich、Sahai 和 Vadhan [18] 证明了任何诚实验证者统计零知识证明系统都可以转化为针对任何验证者的统计零知识证明系统。具有统计零知识证明系统的语言类表示为 SZK；已知 SZK 在补集下是封闭的 [32]，SZK ⊆ AM [4, 14]，并且 SZK 具有自然的完全承诺问题 [19, 34]。已知几个有趣的问题（例如图同构和二次剩余）包含在 SZK 中，但不包含在 BPP 中 [17, 20]。有关统计零知识的全面讨论，请参阅 Vadhan [38]。据我们所知，文献中之前没有出现过量子零知识证明系统的正式定义。然而，量子信息是否允许扩展具有零知识证明的问题类别的问题已经被一些研究人员解决了。例如，研究量子比特承诺可能性的动机之一是它对零知识证明系统的适用性。缺乏正式定义的主要原因似乎是当以最直接的方式将零知识的经典定义转换为量子设置时会出现困难。有关这些问题的进一步讨论，请参阅 van de Graaf [21]。本文的目的不是试图解决这些困难，也不是提出一个从密码学角度令人满意的量子零知识定义。相反，我们的目标是研究基于诚实验证者概念的量子零知识简单定义的复杂性理论方面。我们考虑这个定义的主要动机是：
量子相位估计的统计方法
摘要 我们引入了一种新的统计和变分相位估计算法 (PEA)。与仅返回特征相位估计的传统和迭代 PEA 不同，所提出的方法可以利用用于迭代 PEA (IPEA) 的硬件的简化版本从给定的酉矩阵确定任何未知的特征态-特征相对。这是通过将 IPEA 类电路的概率输出视为特征态-特征相接近度量来实现的，使用此度量来估计输入状态和输入相位与最近的特征态-特征相对的接近度，并通过输入状态和相位的变分过程接近该对。该方法可以搜索整个计算空间，也可以有效地在某个指定范围（方向）内搜索特征相（特征态），从而使那些对其系统有一定先验知识的人可以搜索特定的解决方案。我们展示了使用 Qiskit 包在 IBM Q 平台和本地计算机上对该方法的模拟结果。
模拟中的统计温度系数分布...
𝑅（𝑇）=𝑅0[1 +𝑇（𝑇−𝑇0）]（1）其中r 0是参考温度t 0处的电阻，而tα是温度系数。图。1（b）。少数低电阻细胞转化为金属的传导机制。RRAM阵列中的电导与神经网络中的代表权重成正比22。因此，通过将RRAM细胞随机编程为八个不同的电导，从直观地检查了电导漂移，如图1（c）。可以观察到电导分布在300K处非常紧密，并且随着温度升高而变得更宽。随着电导的增加，相邻电导之间的重叠发生在较低的温度下，这显着降低了神经形态计算的准确性。
数据621：高级统计建模
主题包括：健康研究方法，使用模型诊断和模型选择的多个线性回归审查，建模二进制结果：逻辑回归和ROC分析。通过泊松回归和负二项式回归来计算数据和速率，发病率，速率比和建模。在非独立/聚类数据设置中建模：GEE，混合效应模型。在线性模型设置（分类，平滑花键等）中捕获和建模非线性关系。时间序列分析和趋势分析，季节性和异常检测的相关算法。学习资源/所需阅读您将在本课程中使用R Studio。请参阅R Studio（https://rstudio.com/products/rstudio/）的下载说明。选择带有开源许可证的R Studio Desktop选项（页面上的第一列选项）。本身不需要教科书。读取和教科书是建议的，除非在讲座中或具体说明。推荐资源：
IE.1 非正规经济统计框架
II.1 统计框架的政策需求 3. 对非正规经济的兴趣继续受到广泛关注。此外，新的非正规经济活动类型正在出现，创造了新的工作类型，这些工作类型可能被描述为非正规甚至非正规性质。非正规生产活动为许多原本可能失业的人提供了就业和收入。这些活动往往与工人收入较低和不确定有关，因为非正规工人和企业对负面经济冲击的保护较少。这可能会对不平等和贫困产生更广泛的影响。设计、实施、监测和分析宏观经济和社会政策并评估其影响需要量化非正规经济及其特征数据。
自主意识的统计学习模型
自主感 (SoA) 是主观意识对控制自己行为的体验。人类天生倾向于生成环境预测模型，并根据环境变化调整模型。SoA 与预测模型的适应程度有关，例如，适应不足会导致可预测性低，并降低环境的 SoA。因此，确定与 SoA 相关的预测模型适应过程背后的机制对于理解 SoA 的生成过程至关重要。在当前研究的前半部分，我们构建了一个数学模型，其中 SoA 表示环境预测模型中给定观察值（感官反馈）的似然值，并且预测模型根据似然值进行更新。从我们的数学模型中，我们从理论上得出了一个可检验的假设，即预测模型根据贝叶斯规则或随机梯度进行更新。在研究的后半部分，我们专注于对这一假设的实验检验。在我们的实验中，人类受试者被反复要求观察计算机屏幕上移动的方块，并在“哔”声后按下按钮。按下按钮导致屏幕上移动的方块突然跳动。经历动作执行（按下按钮）和后续事件（方块跳动）之间的各种随机时间间隔导致受试者的 SoA 程度逐渐变化。通过将上述理论假设与实验结果进行比较，我们得出结论，基于 SoA 的预测模型的更新（适应）规则用贝叶斯更新比随机梯度下降更好地描述。
经典与……中的信息和统计测量
摘要：本社论简要总结了特刊“基于凝聚态原理的信息和统计测量：从经典到量子”中收集的十 (10) 篇论文的努力。特刊征集的论文涉及凝聚态系统或其跨学科类似物，这些系统可以基于熵概念推断出明确定义的经典统计与量子信息测量。特刊主要基于 2019 年 10 月在波兰比得哥什科技大学 (UTP) 举行的国际研讨会上提出的目标（参见 http://zmpf.imif.utp.edu.pl/rci-jcs/rci-jcs-4/），重点介绍了 Gerard Czajkowski 教授 (PGC) 的成就。 PGC 在波兰协同学之父 Roman S. Ingarden (Toruń) 的指导下开始了他的扩散反应 (开放) 系统的研究，并提出了原创的自组织热力学方法。PGC 的积极合作主要与德国物理学家 (Friedrich Schloegl，亚琛；Werner Ebeling，柏林) 合作。然后，值得强调的是 Czajkowski 研究的发展，从统计热力学转向固态理论，以非线性固态光学 (Franco Bassani，比萨) 为研究方向，最近以大型准粒子 (称为里德堡激子) 及其与光的相干相互作用达到顶峰。
2024 年公共电力统计报告
除非另有说明，本报告中的数据包括所有 1,997 家公共电力公司，包括在领土内运营的公共电力公司。从 2020 年的数据开始，能源信息署改变了其报告要求，销售额低于 200,000 兆瓦时的公用事业公司无需每年填写详细的 EIA-861 表格。这意味着大约 75% 的公共电力公司填写了 EIA-861S（简称），而与特定客户类别相关的详细信息（包括费率、服务客户数量和销售额）对于这些公用事业公司来说更加有限。销售额低于 200,000 兆瓦时的公用事业公司必须每八年填写一次详细表格。小型公用事业公司必须填写 EIA-861 的下一个年份是 2027 年。
人口与移民的未来：统计设计
我们统计设计的核心是获取和使用一系列数据源来覆盖人口及其特征，从儿童（例如出生登记和学校人口普查）到使用继续教育和高等教育数据集的学生。英国税务海关总署 (HMRC) 和工作和养老金部 (DWP) 的税收和福利数据用于覆盖工作年龄的人群和养老金领取者，而内政部 (HO) 的数据用于覆盖特殊人群，例如移民、难民和寻求庇护者。与当前的人口统计系统一样，我们还继续使用 NHS 健康登记数据，该数据可以很好地覆盖所有年龄段的人口。我们在研究和统计中使用的数据集的更多详细信息请参阅我们的数据源概览报告