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社会经济、商业与政策系
统计学。涵盖概率空间和随机变量、独立性、随机变量的收敛性、概率级数的收敛性、对数测度、条件概率和期望、中心极限定理和代数定律等概率的高级理论。此外，还涵盖随机变量的分布、条件概率和独立性以及随机变量的函数分布。
拉吉夫·甘地知识技术大学 - AP
多元函数：多元函数的极限、连续性和可微性，偏导数及其几何解释，微分，复合函数和隐函数的导数，链式法则，雅可比矩阵，高阶导数，齐次函数，欧拉定理，调和函数，多元函数的泰勒展开式，多元函数的最大值和最小值 - 拉格朗日乘数法。单元 - V（5 个接触小时）
用于测量全球气候变化的卫星仪器校准：2002 年 11 月 12 日至 14 日在马里兰州学院公园马里兰大学旅馆和会议中心举行的研讨会报告
摘要................. ... . . . . . . . 1 扩展摘要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1. 背景、目标和范围 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................................................................35 3.2 大气变量....................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ... . ... ... . ... . ... ................. ... ................. ... . .................... ... 88 8. 致谢.................... ... . ... ... . ...
联邦公报 - GovInfo
摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。vi 2003 年地球观测峰会宣言强调了持续、长期监测地球气候的重要性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 扩展摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....2 1.背景、目标和范围 ................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.............19 2.总体原则 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....24 3.气候变量所需的绝对精度和长期稳定性 ..............34 3.1 太阳辐照度、地球辐射预算和云层 ...............................35 3.2 大气变量 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 3.3 表面变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 4.将气候数据集精度和稳定性转换为卫星仪器精度和稳定性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 4.1 太阳辐照度、地球辐射收支和云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 4.2 大气变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 4.3 表面变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 5.当前观测系统满足要求的能力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64 5.1 太阳辐照度、地球辐射收支和云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64 5.2 大气变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。69 5.3 表面变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73 6.卫星仪器校准和相互校准的未来改进路线图以满足要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......74 6.1 太阳辐照度、地球辐射预算和云层 .................................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 6.3 表面变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......86 7.结束语 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。88 8.致谢。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 9.参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。90 附录 A. 研讨会议程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 附录 B. 研讨会参与者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。97 首字母缩略词和缩写列表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99
![arxiv：2503.02143v1 [cs.lg] 2025年3月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c8cd580e133e3df880ae53dad1f6ec7a27136448.webp)
arxiv：2503.02143v1 [cs.lg] 2025年3月4日
随着自主系统越来越多地部署在开放和不确定的环境中，人们对值得信赖的世界模型的需求越来越多，这些模型可以可靠地预测未来的高维度。世界模型中博学的潜在表示缺乏直接映射到有意义的物理数量和动态，从而限制了其在下游计划，控制和安全验证中的效用和解释性。In this paper, we argue for a fundamental shift from physically informed to physically interpretable world models — and crystallize four principles that leverage symbolic knowledge to achieve these ends: (1) structuring latent spaces according to the physical intent of variables, (2) learning aligned invariant and equivariant representations of the physical world, (3) adapting training to the varied granularity of supervision signals, and (4) partitioning生成输出以支持可伸缩性和可验证性。我们在实验上证明了每个原理在两个基准上的价值。本文打开了一些有趣的研究方向，以实现和利用世界模型中的全部物理解释性。关键字：世界模型，代表性学习，神经符号AI，可信赖的自主源代码：https：//github.com/trustworthy-eentine-workineered-autonomy-lab/piwm-lab/piwm-principles
人工智能的监管含义...
模型和算法 模型是流程的简化表示，重点关注建模者感兴趣的关键特征。例如，银行可能希望预测借款人拖欠贷款的可能性，或者保险公司可能希望预测保单持有人提出索赔的可能性。这可以通过将一段时间内对结果（借款人违约或不违约，或保单持有人索赔或不索赔）的观察与被认为影响结果的变量联系起来来实现。例如，贷款违约可能被认为取决于借款人的收入、就业和年龄等变量。模型参数（例如模型变量的权重）决定了每个变量如何影响建模结果。可以使用各种算法来估计模型参数的值，这些算法基于模型输入的“训练”数据集（例如，贷款违约/不违约的数据和影响违约的变量）将预测误差降至最低。算法对结果（因变量，例如贷款违约或保险索赔）与解释变量之间关系进行建模的能力因用于模型估计的算法而异。例如，线性回归假设解释变量与结果之间存在线性关系。或者，人工神经网络可以对模型变量和结果之间的几乎任何函数关系进行建模，包括复杂和非线性关系。在最后一步中，可以将估计的模型应用于解释变量的新数据以预测结果。
乳腺癌新辅助化疗后乳腺及腋窝区域完全缓解的影响因素
和百分比，而连续变量则在适当情况下总结为平均值和标准差或中位数（最小值-最大值）。使用 Kolmogorov-Smirnov 检验确认连续变量数据分布的正态性。对于两组之间连续变量的比较，使用学生 t 检验或 Mann-Whitney U 检验，具体取决于统计假设是否成立。进行了单变量和多元逻辑回归分析，以确定预测 NAC 后完全缓解的因素。每个变量都被建模为单变量，不考虑其他变量，并通过多元逻辑回归揭示共同效应。对于对反应具有统计学显着影响的变量，报告了优势比 (OR) 和置信区间 (CI)。
物理学系 硕士 ...
教学大纲 单元 – I：热力学 18 小时 热力学变量 1 - 广度和深度变量 - 热力学第零定律 2 - 热功等价 - 热力学第一定律 3,4 - 热力学第一定律的意义 - 热力学过程 - 可逆过程 - 不可逆过程 - 状态变量和过程变量 - 熵的定义 5 - 热力学第二定律 6,7 - 不可逆过程中的熵变化 - 麦克斯韦热力学关系 - 热力学势 - 焓 8、亥姆霍兹和吉布斯函数 - 相变 - 克劳修斯 - 克拉佩龙方程 - 范德华状态方程。
![arxiv：2502.00486v1 [cs.ce] 2025年2月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\607920211e1a773fea6e3daecbcc0066edddd62f.webp)
arxiv：2502.00486v1 [cs.ce] 2025年2月1日
Abstract Hindcast or Wave Reanalysis Data Bases (WRDB) constitute a pow- erful source with respect to instrumental records for the design of offshore and coastal structures, since they offer important advantages for the statistical char- acterization of wave climate variables, such as continuous long time records of significant wave heights, mean and peak periods, etc.然而，重新分析数据不如仪器记录准确，这使得极端数据分析从易于预测设计回报周期值下降。本文提出了一个混合的极值（MEV）模型来处理最大值，以充分利用i）i）后播或波浪重新分析，ii）仪表记录，从而降低了其预测的不确定性。所产生的混合模型始终如一地合并了两种数据集给出的信息，并且可以应用于任何极值分析分布，例如GEV或Pareto-Poisson。使用合成生成和真实数据进行了说明，后者取自西班牙北部海岸的特定地点。