5 非线性模型 16 5.1 非线性对角加权最小二乘问题 ......16 5.1.1 求解算法 ...................16 5.1.2 与解决方案参数相关的不确定性 .....17 5.2 非线性高斯-马尔可夫回归问题 .........17 5.2.1 求解算法 ....................18 5.2.2 与解决方案参数相关的不确定性 .....19 5.3 广义距离回归问题 ............19 5.3.1 解决方案算法 ......................20 5.3.2 与解决方案参数相关的不确定性 .....22 5.4 广义高斯-马尔可夫回归问题 ..........22 5.4.1 求解算法 ......................22 5.4.2 与解决方案参数相关的不确定性 ......24
摘要生物学中的许多数据是正态分布的,t检验,差异,回归和相关性的分析以分析这些类型的数据。但是,许多寄生虫数据并未遵循正态分布,包括卵子计数,蠕虫负担,抗体反应以及嗜酸性粒细胞和肥大细胞反应的组织学计数。因此,传统的实验设计可能不足,而传统的分析方法可以给出误导性的结果。合适的分析方法包括通用线性模型,广义线性模型,混合模型和蒙特卡洛·马尔可夫链(MCMC)Pro cedures。幸运的是,可以进行这些分析的程序可以广泛且自由使用。将使用自然和故意感染的数据来说明这些程序的使用。
日:第2天时间:上午9.40至10.10 AM地点:糖果会议室1会议编号:邀请聊天会议2摘要标题:使用对数组件ACD模型进行预测贸易持续时间,并具有扩展的广义逆高斯分布:具有应用程序
ACM 自适应编码和调制 ACQ 采集突发 AES 航空地球站 AGAC 自动增益和角度控制 AMSS 航空移动卫星服务 APP 后验概率 ATM 异步传输模式 AWGN 加性高斯白噪声 BSS 广播卫星服务 BTP 突发时间计划 BW 带宽 CAC 连接准入控制 CCM 恒定编码和调制 CMF 控制和监控功能 CRA 恒定速率分配 CSC 公共信令信道 DAMA 按需分配多址接入 D-GPDI 差分广义后检测集成 DS 直接序列 ECN 显式拥塞通知 FCT 帧组成表 FDT 前向纠错数据表 FEA 功能实体动作 FIP 前向交互路径 FL 前向链路 FLS 前向链路信令 FLSS 前向链路子系统 FMT 衰落缓解技术 FS 固定服务 FSS 固定卫星服务 GPDI 广义后检测集成 GS 通用流 GSE 通用流封装 HO 切换 IBR 带内请求
摘要 — 研究和开发新的机器学习技术来增强脑机接口 (BCI) 的性能一直是研究人员感兴趣的领域。开发稳健且通用的分类器一直是 BCI 在实际应用中的重要要求之一。EEGNet 是一个紧凑的 CNN 模型,据报道它可以推广到不同的 BCI 范式。在本文中,我们旨在通过采用神经结构化学习 (NSL) 进一步改进 EEGNet 架构,该学习利用数据中的关系信息来规范神经网络的训练。这将允许 EEGNet 做出更好的预测,同时保持输入的结构相似性。除了更好的性能之外,EEGNet 和 NSL 的组合更加稳健,适用于较小的训练样本,并且需要单独的特征工程,从而节省计算成本。所提出的方法已经在两个标准运动图像数据集上进行了测试:第一个是来自格拉茨大学的两类运动图像数据集,第二个是来自 2008 年 BCI 竞赛的 4 类数据集 2a。准确性表明,我们结合 EEGNet 和 NSL 的方法优于单一 EEGNet 模型。
1 bepranemab与UCB合作,目前由UCB进行研究; 2与Sarepta Therapeutics合作的Elevidys; NME =新分子实体; AI =其他指示; NMOSD =神经瘤性光谱谱系障碍; DMD = Duchenne肌肉营养不良; GMG =广泛的肌腱肌症; SMA =脊柱肌肉萎缩; fshd = facioscapulohumeral肌肉营养不良; mog-ad =髓磷脂少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病; AIE =自身免疫性脑炎; MAGL =单酰基甘油脂肪酶
C 第六章附录 217 C.1 (伪)完美张量和绝对最大纠缠态 . 217 C.2 (伪)完美张量和量子纠错码 . . . . . 218 C.3 Qudit 稳定器代码和状态 . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 C.3.1 广义泡利群 . . . . . . . . . . . . . . . . 221 C.3.2 Qudit 稳定器代码 . . . . . . . . . . . . . . . . 221 C.4 稳定器(伪)完美张量 . ...