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使用蒙特卡洛预测编码学习感官输入的概率分布
有人提出，大脑使用概率生成模型来最佳地解释感官信息。这一假设已在不同框架中形式化，重点是解释不同的现象。一方面，经典预测编码理论提出了如何通过采用局部突触可塑性的神经元网络来学习概率模型。另一方面，神经采样理论已经证明了随机动力学如何使神经回路能够表示环境潜在状态的后验分布。这些框架通过变分过滤结合在一起，将神经采样引入预测编码。在这里，我们考虑一种用于静态输入的变分过滤变体，我们将其称为蒙特卡罗预测编码 (MCPC)。我们证明，预测编码与神经采样的结合会产生一个使用局部计算和可塑性学习精确生成模型的神经网络。MCPC 的神经动力学在存在感官输入的情况下推断潜在状态的后验分布，并可以在没有感官输入的情况下生成可能的输入。此外，MCPC 还捕捉了感知任务期间神经活动变化的实验观察结果。通过结合预测编码和神经采样，MCPC 可以解释之前由这些单独框架解释的两组神经数据。
Facebook喜欢预测电力存储系统的购买概率？
在光伏系统的所有者中摘要这项研究调查了用户的Facebook喜欢的五巨头性格特征是否有助于他们是否采用电力存储。是基于以下发现：数字脚印，尤其是Facebook喜欢的人可以部分预测用户的个性比朋友和家人更好。该调查是在拥有光伏系统的159名Facebook用户中进行的。进行比较，使用了7286个个体中的425个光伏所有者的德国社会经济面板数据的对照样本。结果表明，对于外向性，令人愉快的性和神经质，可以充分预测平均得分。但是，只能检测到阳性相关性以进行外向。用户组的比较无法提供令人满意的结果。五个巨大的人格特征都不能用来区分两个用户群体。尽管结果不支持假设，但这项研究提供了对结合数据挖掘，人格心理学和消费者研究的可能性的见解。
有条件的概率和干扰有或没有确定因果秩序的广义测量
在广义测量理论的背景下，格里森 - 布希定理确保了相关概率函数的独特形式。最近，在Flatt等人中。物理。修订版a 96，062125（2017），随后的测量值已被衍生而来的案例及其概括（克劳斯更新规则）。在这里，我们调查了随后测量的特殊情况，其中中间测量是两个测量值（A或B）的组成以及未定义因果秩序的情况（A和B或B和A）。在两种情况下都可能出现干扰效应。我们表明，关联的概率不能单一写，并且其参数上的分布属性不能被视为理所当然。两个概率表达式对应于出生规则和经典概率；它们与获得中间测量的定义结果的内在可能性有关。对于有限的因果秩序，还推导了因果不平等。在使用玩具模型的框架内研究了两种情况之间的边界，该框架是带有可移动束分配器的马赫 - 齐汉德干涉仪。
开放系统、量子概率和逻辑，用于生物学、认知和决策中的类量子建模
摘要：本篇综述旨在强调将量子理论的数学形式和方法应用于复杂生物系统行为建模的可能性，从基因组和蛋白质到动物、人类以及生态和社会系统。此类模型被称为类量子模型，它们应该与生物现象的真正量子物理建模区分开来。类量子模型的显着特征之一是它们适用于宏观生物系统，或者更准确地说，适用于其中的信息处理。类量子建模以量子信息理论为基础，可以被视为量子信息革命的成果之一。由于任何孤立的生物系统都是死的，因此生物和心理过程的建模应该基于最普遍形式的开放系统理论——开放量子系统理论。在这篇综述中，我们解释了它在生物学和认知中的应用，特别是量子仪器理论和量子主方程。我们提到了类量子模型基本实体的可能解释，并特别关注 QBism，因为它可能是最有用的解释。
汇聚分析，用于瓦斯恒星距离扩散模型的一般概率流量
基于分数的生成模型具有概率流量流量差分方程（ODE）在各种应用中取得了显着的成功。虽然在文献中提出了各种基于快速的采样器并在实践中采用了有关概率流动的收敛属性的理论理解仍然非常有限。在本文中，我们为2-Wasserstein距离的一般概率流ode samperers提供了第一个非反应收敛分析，假设是策划的得分估计值和光滑的对数 - 循环数据分布。然后，我们考虑各种示例，并基于相应的基于ode的采样器的迭代复杂性建立结果。我们的证明技术依赖于明确拼写连续ode的收缩率，并使用同步耦合分析离散化和得分匹配错误；我们的分析中的挑战主要来自概率流动的固有非自治和我们研究的特定指数积分器。
低拦截概率高度计 (LPIA) 的评估及其对 EA-6B 操作的影响
致研究生委员会： 我在此提交 Daniel Philip Covelli 撰写的论文，题为“低概率拦截高度计 (LPIA) 的评估及其对 EA-6B 操作的影响”。 我已经检查了该论文的最终电子版形式和内容，并建议接受它以部分满足理学硕士学位的要求，主修航空系统。Robert Richards llllllllllllllll 主修教授 我们已阅读该论文并建议接受： U. Peter Solies lllllllllllllllllllll Charles T. N. Paludan lllllllllllll 接受委员会： Anne Mayhew llllllllllllllll 副校长兼研究生院院长（原始签名与官方学生记录一起存档。）
三胞胎介导的光子上转换的统计概率因子：perylene
典型的TTA-UC发生在敏化剂和歼灭器发色团的集合中，在吸收低能光子后，激发敏化剂的激发三重态通过dexter Energy转移（DET）敏感，然后通过Dexter Energy Transfress（DET）启用TTTA，然后进行TTA产生高F能量能量发射的单元状态。在两个低能三重态耦合时形成较高能量单线状态的过程由统计概率因子（F）描述，如图1。然而，关于各种歼灭者的F及其对不同光che和能量参数的依赖性的F存在很大的歧义。在这项工作中，我们通过实验性地评估了pery灭灭液的F，并讨论了F对能量差距定律的依赖性，以优化对高F因子的歼灭者的合适能量设计。根据Glebsch – Gordan系列，三胞胎状态的强交换耦合可能会导致具有3个自旋多重性（1个单线，3个三重率和5个Quintets）的九个可能的三重旋转特征态。14三胞胎耦合可以简单地由海森伯格的旋转仅哈密顿式（1）来定义。15,16
概率风险评估支持突击两栖车辆防御性和定量安全性评估
根据军事标准 (MIL-STD) 882E（国防部系统安全标准实践）得出的当前安全评估方法，公认的潜在事故概率与针对突击两栖车辆 (AAV) 报告的实际事故之间存在显著差异。所有之前调查的 AAV 事故都是一系列事件的结果，无法追溯到单一的启动机制，这是 MIL-STD-882E 使用的方法。本论文旨在确定最适合 AAV 的基于风险的安全评估方法的核心要素。通过分解实际事故报告，我们确定了当前流程未充分评估的常见故障模式。然后，我们对事故报告应用了概率风险评估方法和支持性人为可靠性评估。这种方法以及随后对这些事故的概率风险评估表明，AAV 沉没这一不良事件的概率比之前承认的要大。本文概述的框架能够提供更准确和可量化的风险评估。
利用声发射测试方法测定多层堆栈压头裂纹概率
曲线）。相关的声感应电压信号显示为绿点，即所谓的 AE 命中。每个命中的峰值幅度以 dB AE 为单位绘制（参考值 1 μV）。在给定的示例中，时间相关的力曲线在接触力高达约 230 mN 时是非线性的，同时在阈值电压 U th 23 dB AE 以上测量到大量 AE 命中。这种影响是由于压头随着接触载荷的增加而穿透 Al-Cu 顶层，该顶层发生塑性变形并且压痕深度不断增加（见图 7a）。AE 命中的数量及其峰值幅度随着穿透深度的增加而减少。在接触力超过 230 mN 时，只会发生孤立的低幅度命中。在 Al-Cu 顶层上压痕时 SiO x 层开始开裂，接触力 F c 为 367 mN，峰值幅度 A peak 为 55.9 dB AE 。图 6b 绘制了裂纹诱发的 AE 冲击的示例性波信号及其整个信号持续时间。[1]