XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System估计器
引用Long CA，Ahrens RNM，Jones TT和Siders ZA（2024）一种用于保护物种的机器学习方法。正面。 3月科学。 11：
渔业旁观，与商业或娱乐性的未经使用或未托管的物种的相互作用（Davies等，2009）对许多物种产生负面影响，包括死亡率，使旁观者的减少成为海洋保护和薄纱管理的主要重点2018; Nelms等人，2021年；当旁观物包含受保护的物种，例如海洋哺乳动物，海龟，鲨鱼和海鸟（Moore等，2009; Wallace等，2013; Lewison et al。，2014; Komoroske and Lewison和2015; 2015; 2015; 2015; 2015年;降低旁观可以提高商业曲折的效率和有效性（Richards等，2018； Noaa Fisheries，2022; Senko等，2022），并限制了由于高水平的受保护物种相互作用而导致的填充风险。然而，鉴于大多数bychip的物种的相互作用率低以及受保护物种相互作用的稀有发生率的较低相互作用率，估计杂草捕获的水平可能具有挑战性（McCracken，2004；Amandè等，2012; Martin等，2015； 2015年； Stock等，2019）。渔业管理计划和法规通常需要估算和监视给定层中给定物种的兼容量。根据管辖区的不同，过度的旁观，定义不同，可能会导致调整习惯的监管变化，弯曲齿轮的变化，限制性活动的限制或整个封闭式封闭。1362）。因此，准确，准确地确定在填充中旁观的水平的能力是填充管理的关键组成部分。在美国，《马格努森 - 斯文森渔业保护与管理法》（MSA），濒危物种法（ESA）和海洋哺乳动物保护法（MMPA）（MMPA）适用于旁观物种和填充物，并要求管理机构来监视旁注。在MSA（50CFR§600.350）下，应最小化或避免征用，而受保护的物种兼容不能超过ESA（50 CFR 216.3）下的允许采取或超过MMPA下潜在的生物移除水平（U.S.C.通常，为了实现旁观监测目标，训练有素的钓鱼者观察者被放置在钓鱼容器上，以监视受保护的物种相互作用，并记录捕获和旁捕虫（NOAA Fisheries，20222），因为这些信息不需要记录在日志中。这些观察者收集的数据用于通过各种统计或数学手段来估计填充中的兼例水平。在许多情况下，基于样本的比率估计器（例如广义比率估计器或Horvitz-Thompson估计器）可以提供对旁观的无偏估计（McCracken，2000，2019）。还实施了基于模型的估计，包括通用线性模型（GLM），零插入模型，跨栏模型，贝叶斯模型和广义添加剂模型（GAMS），以说明少数协变量对纤维状雪橇的影响（McCracken，2004; Martin等； Martin等，2015; 2015年； 2015年；从这种方法中估算的临界估计，然后进一步介绍了在给定时期内（通常为一年）对某些物种的兼容限制的过程（Moore等，2009），以及其他下游产品和
H:/Latex/Sonobouy ACEKF_UDRC_conference_paper_2012/Sonobouy ACEKF_UDRC_conf_2012.dvi
摘要 — 我们考虑了水下声源的 DIFAR 声纳浮标方位估计问题。基于标准反正切的方法利用不同通道的观测噪声之间的正交性来形成方位估计，并忽略了实际源信号的相关结构。在本文中，我们提出了一种新的状态空间技术，与标准反正切估计器相比，该技术利用源信号中的相关结构来实现增强的性能，特别是在低信噪比 (SNR) 条件下。使用一些实际信号类别的模拟支持了该分析。索引术语 — 方位估计、DIFAR 声纳浮标、增强型复卡尔曼滤波器、随机游走建模、复圆度、宽线性估计
1.1 Calsim 3模型更新 - 三角洲管理委员会
•校准：对于每个储层，方程9-10中的斜率（a）和截距（b）是通过观察到的蒸发数据和使用修改后的Hargreaves-Samani方程获得的估计蒸发率之间的最小二乘估计器线确定的。确定每个储层12组系数，每月一组。确定系数（r 2）的值通常在0.87至0.98之间。如果没有用于特定储层的历史蒸发数据，则使用了最相似（纬度，高度，大小）的储层中的校准系数。随着历史温度数据的更新，更新了校准因子（坡度，截距值）。时间序列的蒸发率是为1921年9月至2021年10月在Calsim 3中动态模拟的40个储层生成的。
单光子激光元的分辨率限制-CVF Open Access
单光子光检测和范围（LIDAR）系统通常配备一系列检测器，以提高空间分辨率和传感速度。但是，考虑到激光跨场横跨场景产生的固定量磁通量，当更多像素在单位空间中堆积时，每像素信号到噪声（SNR）将减小。这在传感器阵列的空间分辨率与每个像素的SNR之间的空间分辨率之间提出了基本的权衡。探索了这种基本限制的理论表征。通过得出光子竞争统计量并引入一系列新的近似技术，得出了时间延迟的最大样品估计器的平均平方误差（MSE）。理论预测与模拟和实际数据良好。
线性二次高斯控制系统的设计...
有几种不同类型的控制方法可用于线性和非线性系统。这些控制方法需要简单到复杂的控制器。在本项目中，通过获取状态空间模型并检查不同控制方法的开环和闭环响应来分析无尾翼火箭的俯仰稳定性。此外，根据线性二次调节器 (LQR) 的响应评估了简单但强大的比例、积分、微分 (PID) 控制器的响应。由于实际应用和案例的局限性，开发了卡尔曼滤波器 (最佳估计器) 来充分观察和获取必要的状态变量。最终，将 LQG 和卡尔曼滤波器结果和增益结合起来以获得线性二次高斯 (LQG) 控制器响应。每个部分都将定义、推导和实现必要的函数到 MATLAB 和 Simulink 中以获得最佳响应。
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。
辐射传输模型的识别和校正...
本文简要证明了相对于ECMWF预测模型，观察到的测得的空气偏差。证据的重量表明，大多数观察到的偏差及其与空气质量的变化可以归因于辐射转移建模（RTM）引起的错误。尽管RTM误差可能是复杂的，并且取决于许多因素，但在本文中表明，基于对通道吸收系数的调整的简单模型可以估算，并且可以估计其用于改善空气数据中全球和空气量依赖性偏见的结果。将测得的亮度温度与ECMWF NWP模型预测的偏离与从简单的吸收系数误差中预期的偏移进行比较，并使用最佳估计器来获得两个参数偏置模型的值：[Δ，γ]其中δ是全局常数和（γ-1）是层吸收系数的分数误差。
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过量化物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维示例说明了这一原则，支持以物理信息为正规化经验风险的说法对估计器的统计性能有益。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
基于得分的连续时间离散diffu
通过随机微分方程（SDE）基于得分的建模已对扩散模型有了新的视角，并在连续数据上证明了出色的绩效。但是，log-likelihood函数的梯度，即，分数函数未正确定义用于离散空间。这使得将基于得分的建模调整为分类数据并不乏味。在本文中，我们通过引入随机跳跃过程将反向过程通过连续的Markov链进行反向过程来扩散变量。此公式在向后采样期间接受分析模拟。要学习反向过程，我们将分数匹配扩展到一般的分类数据，并表明可以通过简单的条件边缘分布来获得公正的估计器。我们演示了构成方法在一组合成和现实世界的音乐和图像基准中的有效性。
固定翼和多旋翼飞机的稳健视觉惯性导航与控制
以固定翼飞机为例，开发了一种基于矢量场输入的状态相关 LQR 控制器，以及从误差状态和李群理论得出的 EKF，以估计飞机状态和惯性风速。通过蒙特卡罗模拟证明了这种控制器/估计器组合的稳健性。接下来，通过使用阻力系数、部分更新和关键帧重置增强滤波器，提高了多旋翼飞行器最先进的 EKF 的准确性、稳健性和一致性。蒙特卡罗模拟证明了增强滤波器的准确性和一致性得到了提高。最后，推导出使用图像坐标的视觉惯性 EKF，以及用于估计精确视觉惯性估计算法所需变换的离线校准工具。通过数值模拟还表明基于图像的 EKF 和校准器在各种条件下都具有稳健性。