XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemestimator
使用灵活的点击模型
使用先前部署的策略记录的数据评估新的排名策略需要一个反事实（非政策）估计器，以纠正演示和选择偏见。某些估计器（例如，基于位置的模型）通过对用户行为做出有力的假设来执行此校正，如果不满足假设，这可能会导致高偏差。其他估计器（例如，项目位置模型）依靠随机化来避免这些假设，但它们通常会遭受较高的差异。在本文中，我们开发了一种称为Interpol的新的反事实估计器，该估计器在其做出的假设中提供了可调节的权衡，从而提供了优化偏见差异权衡的新颖能力。我们在理论上和经验上分析了估计量的偏差，并表明它在合成数据集上都比基于位置模型和项目位置模型的误差较低。准确性的提高不仅使排名策略的离线评估受益，而且我们还发现，当用作学习级别的培训目标时，Interpol会改善对新排名政策的学习。
wrnch NVIDIA Omniverse 的 AI 姿势估计扩展
• wrnch CaptureStream – 一款免费应用程序，您可以将其下载到 iOS 设备或搭载 NVIDIA-GPU 的 PC 上，以执行无标记动作捕捉。在您捕捉人体动作时，wrnch 引擎会检测视频源中的人体，并使用强大的人体姿势估计算法来跟踪骨骼关节，以推断人体姿势和动作。wrnch 引擎使用 wrnch eXchange (wrXchang) 数据协议输出 3D 动画数据。• wrnch AI Pose Estimator 扩展是一款 Omniverse 扩展。使用此扩展，您可以搜索并查找在本地网络上运行的 wrnch CaptureStream 应用程序。当人体姿势数据实时传输到 Omniverse 时，该扩展会将 wrXchang 数据流转换为 USD（通用场景描述）——皮克斯为内容交换而开发的 3D 描述和格式文件，可将其映射到 Omniverse 中的 3D 虚拟角色。
使用通过进化枝概率参数的树分布进行精确的贝叶斯系统发育点估计
使用MCMC算法的贝叶斯系统发育分析产生了以系统发育树和相关参数样本形式的系统发育树的poserior分布。树空间的高维度和非欧几里得性质使总结树空间中后验分布的核心趋势和方差复杂。在这里，我们介绍了一个可从树的后部样本构建的可构造的新的树木分布和相关的点估计器。通过模拟研究，我们表明，这一点估计器的性能也至少要比产生贝叶斯后摘要树的标准方法更好。我们还表明，执行最佳的摘要方法取决于样本量和以非平凡的方式的尺寸 - 问题。
评估量子估计的数据后处理
摘要 — 量子传感器是最有前途的量子技术之一，可以达到参数估计的极限精度。为了实现这一点，需要完全控制和优化传感器硬件部分的构成，即探测状态的准备和要执行的测量的正确选择。然而，对于软件组件也必须仔细考虑：必须采用一种策略来找到所谓的最佳估计量。在这里，我们回顾了在无限和有限资源的情况下寻找最佳估计量的最常用方法。此外，我们尝试通过概率分布的高阶矩对估计量进行更完整的表征，表明大多数信息已经由标准界限传达。
生成AI模型的值得信赖的评估
生成的AI（Genai）模型最近在各种应用中取得了出色的经验性能，但是它们的评估缺乏不确定性定量。在本文中，我们提出了一种基于其相对性能差距的无偏估计器比较两个生成模型的方法。从统计学上讲，我们的估计器达到了参数收敛率和渐近正态性，从而实现有效的推理。在计算上，我们的方法是有效的，可以通过并行计算和利用预存储的中间结果来加速。在具有已知地面真相的模拟数据集上，我们显示了我们的方法有效地控制I型错误，并实现与综合使用指标相当的功率。此外，我们还以统计置信度证明了方法在评估真实图像数据集上的扩散模型时的性能。
可再生和可持续能源评论
本研究通过考察 1990 年第一季度至 2018 年第四季度美国人均国内生产总值、扩张性货币政策、贸易开放、绿色技术开发方面的国际合作和可再生能源消费与海洋能源发电、分配或传输相关技术创新之间的关联，为能源经济学文献做出了贡献。首先，典型协整回归估计量、动态普通最小二乘估计量和完全修改的普通最小二乘估计量的结果表明，海洋能源发电、分配或传输相关技术的创新有助于减少二氧化碳排放。其次，研究结果表明，可再生能源消费和绿色技术开发方面的国际合作与二氧化碳排放呈负相关。第三，贸易开放、扩张性货币政策和人均国内生产总值与二氧化碳排放呈正相关。第四，格兰杰因果关系检验证实了绿色技术开发方面的国际合作与二氧化碳排放之间存在双向因果关系。第五，研究结果还显示，海洋能生产、分配或传输相关技术创新与二氧化碳排放、人均国内生产总值与二氧化碳排放、扩张性货币政策与二氧化碳排放、贸易开放与二氧化碳排放之间存在单向因果关系。
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![arxiv：2305.06755v3 [Math.st] 2024年2月8日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d5b525bdbd0617ea211321419550e201f8acda1b.webp)
arxiv：2305.06755v3 [Math.st] 2024年2月8日
在我们看来，可以根据其数据生成过程将普遍使用的深层生成模式分为两种方法。第一种方法涉及为函数g：r d 0→r d构建估计值ˆ g，通常称为发电机。然后，从已知的D 0尺寸分布（例如标准正常或均匀）中绘制样品z，ˆ g（z）被视为估计分布中的样品。因此，ˆ g（z）的分布（或deNSISTIS）是P 0（或p 0）的间接估计器。变化自动编码器（VAE）（Kingma和Welling，2014; Rezende等，2014），正常化流量（NF）（Dinh等，2015; Rezende and Mohamed，2015）和生成的对抗性网络（GAN）（GAN-LOW-LOW-LOW。 Al。，2017年）是重要的例子。
