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欺骗有效性的实证评估...
作者：KJ Ferguson-Walter · 2020 · 被引用 23 次 — 我们还研究了如何使用实验收集的数据来帮助设计自适应防御系统。2.第 20 页。传统的网络安全技术已经导致...
对价值风险的经验方法进行深入的强化学习
风险衡量是现代财务风险管理的核心。市场发展强调了财务数据的复杂性，结果是大多数基于计量经济学模型的假设变得过时了。这意味着他们的结果不再有效，也无法正确解释。出于这个原因，在本文中，已经提出了一种基于Var-Garch模型的强大经验方法（分别var-gjr-garch），并丰富了来自定向预测的信息。标准的定向预测问题被转化为使用Double Deep Q-Network（DDQN）分类器解决的不平衡分类问题，该分类器是一种深层增强学习算法。该模型在本文中的表现是使用每日Eurostoxx 50价格数据评估的，该数据涵盖了许多重大危机和冲击，使我们能够测试其稳健性，除统计测试外。双重Q-NETWORK（DDQN）对回报的风险水平进行更好的预测，从而在风险水平较低时降低风险，或者在较高时增加。获得的结果证明，此方法生成了最准确的VAR估计值。
教育对经济增长影响的实证分析
摘要：教育是经济可持续增长的关键因素。因此，公共教育支出受到研究人员和政策制定者的极大关注。教育影响经济增长的渠道因国家的发展水平而异。本研究旨在衡量公共教育支出对北马其顿经济增长的影响。所用数据是从 1917-2020 年期间世界银行指标中得出的二手数据。本研究采用的计量经济模型是工具变量两阶段最小二乘法。模型中的因变量是国内生产总值，模型中的自变量是公共教育支出、劳动力参与率、资本形成总额、失业率、工业、工资、就业、信息和通信技术，工具变量是高等教育入学率。这项研究表明，公共教育支出每增加一个百分点将对北马其顿的经济增长产生积极影响。研究还显示，北马其顿失业率每增加一个百分点将促进经济增长，就业率每减少一个百分点将促进经济增长。这两个结果与理论和实证方法相矛盾，证明了北马其顿劳动力市场实际职业的供需不匹配。
量子计算平台中的错误：一项实证研究
对量子计算的兴趣正在增长，随之而来的是软件平台开发量子程序的重要性。确保此类平台的正确性很重要，并且需要对它们通常遭受的错误进行透彻的了解。为了满足这一需求，本文介绍了对量子计算平台中错误的首次深入研究。我们从18个开源量子计算平台中收集并检查一组223个现实世界错误。我们的研究表明，这些错误的很大一部分（39.9％）是量子特异性的，呼吁采用专门的方法来预防和找到它们。这些错误分布在各个组件上，但是量子特异性错误通常会出现在代表，编译和优化量子编程摘要的组件中。许多量子特异性的错误通过意外的输出而不是行为不当的迹象，例如崩溃。最后，我们提出了复发性错误模式的层次结构，包括十种新颖的量子特异性模式。我们的发现不仅显示了量子计算平台中的重要性和普遍性错误，而且还可以帮助开发人员避免常见的错误和工具构建者，以应对预防，查找和修复这些错误的挑战。
联合品牌合作伙伴选择策略的实证研究
3.5 数据收集 ................................................................................................................................ 23 3.5.1 原始数据 .............................................................................................................................. 23 3.5.2 次要数据 .............................................................................................................................. 24 3.5.3 案例研究 .............................................................................................................................. 24 3.6 程序 ...................................................................................................................................... 30 3.7 数据质量 ................................................................................................................................ 32 3.7.1 可靠性 ............................................................................................................................. 32 3.7.2 有效性 ............................................................................................................................. 32 3.7.3 普遍性 ............................................................................................................................. 33 3.8 伦理考虑 ............................................................................................................................. 33 3.9 数据分析 ............................................................................................................................. 33
最终AI工具包
对一氧化二氮的14 N 16 2 O同位素学的大量测量的ROVIBLATITACT跃迁进行了调查，该调查要么确认测量值的位置，分配和不确定性，要么至少一个。分析了来自95个文献来源的数据，并将其分配调整为一组均匀的多AD和相关的计数数字。这是本研究的重要结果，建议将来的一组振动状态分配集进行以后的研究。调整后的67 930个过渡列表（43 246个独特的列表），然后进行了彻底的奇迹（测量的主动旋转 - 振动能级），产生17 561经验性的Rodbibrational Energation水平。使用新实施的引导方法确定这些级别的不确定性。引导不确定性表明，与先前的不确定性估计值相比，大约1.5％的能量水平的不确定性必须显着提高，通常是10倍以上。这项研究产生了78个带有14 N 16 2 O的经验值，对于𝓁= 0的状态，其中𝓁是振动角动量量子数。将测得的过渡和经验能级与SISAM进行了比较，而最近的NOSL-296线列表则是，尽管总体一致是良好的，但仍有许多问题需要进一步仔细的实验和建模研究。
经验研究文章写作中心电子邮件
从广泛的兴趣开始，然后将其范围缩小到特定主题。这个过程的流程图可能看起来像这样：诗歌EzraPound的诗歌EzraPound的诗歌翻译。下一步是确定您的主题是否可以研究：您是否有足够的时间进行研究？您是否与此主题有个人联系，这可能会阻碍您保持相对公正的能力？您对这个主题了解足够多，可以轻松地收集相关的学术文学？上面的兴趣流程图可以产生以下可研究的问题：以斯拉·庞德（Ezra Pound）的中国诗歌翻译是否准确？如果您对研究问题充满信心，请继续前进，并开始编译资源，您可能需要用于带注释的书目/文献评论。注释书目的注释参考书目（如果您的教授要求），找到六个来源 - 至少有三篇是同行评审的学术文章 - 与您的研究问题有关。总结文章，解决作者提出的论点，他们提供的有关您的主题的背景信息以及/或他们为支持或反对您的论点提供的证据。您注释的书目的布局将首先包括以MLA或APA格式对源的完整引用，然后在下面进行摘要。这是与研究问题有关的注释书目的一个示例：以埃兹拉·庞德（Ezra Pound）对中国诗歌的翻译是否准确？
对噪声图像分类任务中人工智能辅助依赖的实证研究
摘要。如今，人类在各种高风险和低风险的决策任务中使用人工智能辅助。然而，人类对人工智能辅助的依赖往往不是最理想的——人们对人工智能的依赖程度要么过低，要么过高。我们对嘈杂的图像分类任务中的人机辅助决策进行了实证研究。我们分析了参与者对人工智能辅助的依赖程度以及人机辅助的准确性，并与人类或人工智能独立工作进行了比较。我们证明，参与者没有表现出自动化偏见，这是人类在人工智能辅助下表现出的一种广泛报道的行为。在这种特定的人工智能辅助决策实例中，人们能够在需要时正确地推翻人工智能的决策，并在综合表现上接近理论上限。我们认为，与之前的研究结果存在差异的原因在于：1）人们擅长对日常图像进行分类，并且对自己执行任务的能力有很好的了解；2）当被要求表明对自己的决策的信心时，人们会进行深思熟虑的元认知行为；3）人们能够通过结合每次试验后提供的反馈来建立良好的人工智能心理模型。这些发现应该可以为未来的实验设计提供参考。