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[PDF]南非公立高中系统E Becker-2024的因子关系统计映射本研究为南非公立高中的学习者进步开发了与因素相关的映射，特别关注西开普和豪登省。使用2019年一般家庭调查中的数据是……[PDF]组合数据的计算和学习，张Zhang-2025二十一世纪是一个数据驱动的时代，人类的活动和行为，身体现象，科学发现，技术进步，技术进步以及几乎在世界上发生在大规模发电，收集和chug bat baug bat baug batsigance by sangey becke bection by nagiention b by nakey becke n sharke Ingrogiant by的范围中的一切。 J Lindsey，J Wu… - Arxiv预印式Arxiv…，2025年的机械解释性旨在了解网络能力的计算机制，以实现具体的科学和工程目标。因此，该领域的进展有望提供更大的……[HTML]用于供应链风险预测和干预计划M Wyrembek，G Baryannis的因果机器学习 - Barytrup -barytrup-国际生产研究杂志，2025年，Devel学习模型在供应链管理中的最终目标是使链链管理中的最终目标成为最佳干预措施。我们的结果表明，农田增加了1％会导致…However, most machine learning models identify correlations in data rather than inferring causation, making it difficult … Quantifying the Water Quality Impacts of Cropland Farming in China: A Satellite Data Approach C Tang, Y Guo, L Feng - American Journal of Agricultural Economics, 2025 We compile a unique satellite ‐ derived panel dataset to investigate the impacts of cropland coverage on the outbreak of Harmful Algal Blooms (HABs) in 2003年至2019年之间的中国。
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[PDF]南非公立高中系统E Becker-2024的因子关系统计映射本研究为南非公立高中的学习者进步开发了与因素相关的映射，特别关注西开普和豪登省。使用2019年一般家庭调查中的数据是……[PDF]组合数据的计算和学习，张Zhang-2025二十一世纪是一个数据驱动的时代，人类的活动和行为，身体现象，科学发现，技术进步，技术进步以及几乎在世界上发生在大规模发电，收集和chug bat baug bat baug batsigance by sangey becke bection by nagiention b by nakey becke n sharke Ingrogiant by的范围中的一切。 J Lindsey，J Wu… - Arxiv预印式Arxiv…，2025年的机械解释性旨在了解网络能力的计算机制，以实现具体的科学和工程目标。因此，该领域的进展有望提供更大的……[HTML]用于供应链风险预测和干预计划M Wyrembek，G Baryannis的因果机器学习 - Barytrup -barytrup-国际生产研究杂志，2025年，Devel学习模型在供应链管理中的最终目标是使链链管理中的最终目标成为最佳干预措施。我们的结果表明，农田增加了1％会导致…However, most machine learning models identify correlations in data rather than inferring causation, making it difficult … Quantifying the Water Quality Impacts of Cropland Farming in China: A Satellite Data Approach C Tang, Y Guo, L Feng - American Journal of Agricultural Economics, 2025 We compile a unique satellite ‐ derived panel dataset to investigate the impacts of cropland coverage on the outbreak of Harmful Algal Blooms (HABs) in 2003年至2019年之间的中国。
基于贝叶斯深度学习组成部分的可靠自主系统
摘要 - 作为自治系统，越来越多地依赖深度神经网络（DNN）来实施导航管道功能，不确定性估计方法至关重要，这是估计对DNN预测的信心的重要性。贝叶斯深度学习（BDL）提供了一种原则性的方法来模拟DNN中的不确定性。但是，在基于DNN的系统中，并非所有组件都使用不确定性估计方法，并且通常会忽略它们之间的不确定性传播。本文提供了一种考虑BDL组件之间的不确定性和相互作用以捕获整体系统不确定性的方法。我们研究了基于BDL的系统对自动航空导航的不确定性传播的影响。实验表明，我们的方法使我们能够捕获有用的不确定性估计，同时在最终任务中稍微改善了系统的性能。此外，我们讨论采用BDL来构建可靠的自主系统的好处，挑战和含义。索引术语 - Bayesian深度学习，不确定性宣传，无人驾驶，导航，动态依赖能力
大师实习优惠 - 2025年春季从Pac -Bayesian的角度来预测
机器学习算法在我们的社会中越来越普遍。随着这些算法的快速扩展，当研究算法应用于新数据时，就其可靠性和概括性能出现了许多问题。因此，对最广泛使用的算法进行了深入的数学分析，在当前的研究中起着越来越重要的作用。新工具以快速的速度出现，有助于研究为什么这些算法概括地概括了。这项研究属于统计学习理论的主要领域[8]。为了获得相关的统计保证，已经开发了许多方法，例如统一稳定性的概念，假设空间的复杂度度量或Pac-Bayesian理论[7，5]。Pac-Bayesian方法最近在发现新颖的概括范围中导致了连续的突破，直到现在，这些范围才能使用替代理论产生。它也已用于得出新算法以最大程度地减少此类界限（称为自我限制算法[9，第7章]）。
![b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）](/simg/2/26d4b467966015605fd8b1d34fe521ce2741b56e.webp)
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（K）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，在辐射和物质时代的哈勃半径经典和重新输入膨胀的半径时，长波长量子波动扩增，为重力不稳定的初始种子提供了宇宙大规模结构中的初始种子。P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的表达，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。001，0。1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其Spec-Tral索引到LN 10 10 A = 3。044 \ xc2 \ xb1 0。014和N S = 0。9649 \ xc2 \ xb1 0。0042分别为68％Cl [1]。 银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。 Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。最近的研究表明，这种标量引起的重力波背景（SIGWB）可以为PTA检测提供一个能力的解释，并且可能会对来自贝叶斯观察的许多其他候选者进行案例[9，10]（但是，请参阅[9 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9313]，以ellite tountion of Extimation of Exteration to inton of toseation portod of tosod of tosod of to pod stod of pod，以供pbod of profod of prod。 [11 \ xe2 \ x80 \ x9316]用于替代分析）。因此，设计这一假设的进一步检验至关重要，并且与cos-'
贝叶斯网络的优化量子电路表示
摘要：近年来，人们对量子机器学习的兴趣日益高涨，研究人员积极开发利用量子技术的力量解决各个领域高度复杂问题的方法。然而，由于量子资源有限和固有噪声，在有噪声的中间量子设备 (NISQ) 上实现基于门的量子算法面临着显著的挑战。在本文中，我们提出了一种在量子电路上表示贝叶斯网络的创新方法，专门用于应对这些挑战。我们的目标是最大限度地减少在量子计算机上实现量子贝叶斯网络 (QBN) 所需的量子资源。通过精心设计动态电路中的量子门序列，我们可以优化有限量子资源的利用率，同时减轻噪声的影响。此外，我们提出了一项实验研究，证明了我们提出的方法的有效性和效率。通过在 NISQ 设备上进行模拟和实验，我们表明我们的动态电路表示显著降低了资源需求并增强了 QBN 实现的稳健性。这些发现凸显了我们的方法的潜力，为量子贝叶斯网络在当前可用的量子硬件上的实际应用铺平了道路。
Bart-Survival：Python中的贝叶斯机器学习方法
生存分析是癌症，心血管疾病和传染病等各种领域的公共卫生和临床研究的基石（Altman＆Bland，1998； Bradburn等，2003）。传统的参数和半参数统计方法，例如COX比例危害模型，通常用于生存分析（Cox，1972）。但是，这些方法有几个局限性，尤其是应用于复杂数据时。一个主要问题是需要限制性假设，例如比例危害和预定义的功能形式，在复杂的，现实世界中的医疗保健数据中可能不正确（Harrell，2015； Ishwaran等，2008）。此外，这些方法通常在高维数据集上遇到困难，从而导致过度拟合，多重共线性以及处理复杂的相互作用的问题（Ishwaran等，2008； Joffe等，2013）。
eDNAjoint：贝叶斯框架下传统和环境 DNA 调查数据的联合建模
描述模型整合了环境 DNA (eDNA) 检测数据和传统调查数据，以联合估计物种捕获率（参见包插图：< https://ednajoint.netlify.app/ >）。模型可以与通过传统调查方法（即诱捕、电捕鱼、目测）获得的计数数据以及通过聚合酶链反应（即 PCR 或 qPCR）从多个调查地点复制的 eDNA 检测/未检测数据一起使用。估计参数包括假阳性 eDNA 检测的概率、相对于传统调查缩放 eDNA 调查灵敏度的站点级协变量以及传统渔具类型的捕获系数。模型使用“Stan”概率编程语言通过贝叶斯框架（马尔可夫链蒙特卡罗）实现。
使用感知反馈
皮质神经假体视觉中的挑战是确定视觉皮层的最佳，安全刺激模式，以唤起盲人个体中所需的感知（特别是光感知），称为磷光素。当前，临床研究通过要求描述刺激方案的描述来洞悉感知磷光的感知特征。然而，多电极刺激设置的巨大参数空间使得很难得出关于导致良好感知磷光的刺激模式的最佳结论。需要在电刺激的参数空间中进行系统搜索，以实现良好的感知。贝叶斯优化（BO）是有效查找最佳参数的框架。使用患者对感知的评分作为反馈，可以建立基于迭代产生的刺激方案的患者反应模型，以最大程度地提高感知质量。通过迭代呈现刺激方案测试了用内部96通道微电极阵列植入的患者，该患者通过BO生成的刺激方案，用于第二个实验，该刺激方案是通过BO生成的。虽然标准BO方法并不能很好地扩展到超过十几个输入的问题，但我们建议使用基于信任区域的BO优化一组40个电极电流。生成的协议确定了哪些电极是从集合中同时刺激的，以及从0-50 µA范围的电流，最大总电流约束为500 µA。患者根据李克特量表上对感知质量的喜好提供了每种刺激的反馈，其中7个分数表示最高质量和0没有感知。在BO实验中，与RG实验相比，患者感知质量评级逐渐收敛于更高的值。同样，根据观察到的患者对较高的磷光磷酸的偏好，BO选择了逐渐更高的总电流值。最后，在先前的研究中，观察到的电极在产生磷光感知方面更有效，也可以通过BO逐渐选择较高的电流值的分配。这项研究证明了BO基于患者的反馈而融合到最佳刺激方案的力量，从而更有效地搜索了临床研究的刺激参数。
我们学到多少？测量通过选择与贝叶斯更新的对称和不对称偏差
ilke aydogan：i.aydogan@ieseg.fraurélienbaillon：baillon@em-lyon.com emmanuel kemel：emmanuel.kemel@gemel@greg-hec.com chen li：c.li@ese@ese.eur.nl，我们感谢Peter Wakker和Han Bleichrodt和Han Bleichrodt的帮助和讨论。Baillon承认NWO Vidi Grant 452-13-013的财务支持。Aydogan承认该地区Haut-De-France（2021.00865 Clam）和欧盟的Horizon Horizon Europe Research and Innovation计划，根据Grant协议（101056891具有能力）。li感谢NWO Veni Grant VI.Veni.191E.024的财务支持。1 See, for instance, Phillips and Edwards ( 1966 ), Edwards ( 1968 ), Tversky and Kahneman ( 1974 ), El-Gamal and Grether ( 1995 ), Oswald and Grosjean ( 2004 ), Möbius, Niederle, Niehaus, and Rosenblat ( 2022 ), Bén- abou and Tirole ( 2016 ), Ambuehl and Li ( 2018 ).