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World File Search System似然估计
预测情感和认知学习结果
大气条件的最新变化在地球表面施加了很大的压力，导致态度变化，对生存和生活方式的恐惧。学校并不来自气候条件变化的这些影响。因此，这些研究。检查了气候变化向量之间的联系，例如课堂温度变化，持续的干旱，中学生的严重洪水发生，班级参与和中学生的学习成绩。这项研究采用了事后研究设计，总共使用了1,881个进行数据收集。将两种研究工具，气候变化量表和班级出勤，班级参与和学术绩效量表用于数据收集。使用因子分析对仪器进行验证，以评估项目的维度，并使用组件分析和varimax旋转获得因子。为了评估原理的适应性和可接受性，使用最大似然估计方法进行了验证性因素分析（CFA），并且探索性因素分析和CFA的因子负载并没有太大差异。使用简单和多线性回归技术分析收集的数据。结果表明，相对，持久，严重的洪水和课堂温度变化对学生的班级参与，上课和学业表现产生了重大贡献。陈述了研究的含义和建议。同样，变量；当综合检查时，严重的洪水，干旱和课堂温度有助于班上出勤，班级参与和学生学业表现的差异。
课程结构 M.Tech.(ECE)
第 2 单元监督机器学习回归（线性回归、岭回归、回归树、非线性回归、贝叶斯线性回归、多项式回归、套索回归、梯度下降）分类（随机森林、决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、多类分类）最大似然估计、正则化/ MAP、软/硬边距 SVM、SVM 对偶组件 2 第 3 单元无监督机器学习聚类（K 均值聚类（软/硬）、KNN（k 最近邻）、层次聚类、异常检测、神经网络、主成分分析、独立成分分析、先验算法、后验算法、奇异值分解）关联（隐马尔可夫模型、高斯混合模型、高斯混合模型-通用背景模型、联合因子分析、i-向量、i-向量/PLDA 方法）第 4 单元强化机器学习 强化学习概述、学习任务、Q 学习、非确定性 Q 学习、时间差分学习、RL-General 公式、多臂赌博机、马尔可夫决策过程和深度强化学习 6. 教科书和参考文献： 1. 《模式识别与机器学习》，Bishop 编著，Springer，2006 年。 2. 《机器学习：概率视角》，Kevin P. Murphy 编著，麻省理工学院出版社，2012 年 3. 《统计学习要素》，第二版，Hastie、Tibshirani 和 Friedman 编著，Springer-Verlag，
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成相关文档标识的列表（DOCID），给定查询。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的上下文中已显示出侧面的方法是有效的，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是次优的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。从特定上讲，我们将排名copid列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们学习了一个参数的子集，这些参数最大化了the DocID的相应生成可能性，给定（前面的）顶部 - 1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
课程结构和教学大纲M.Tech CSE
比例并根据统计检验的结果得出结论。使用数字理论设计各种密码。将图理论应用于网络路由问题等实时问题。单元I：基本概率和随机变量：随机实验，样本空间事件，概率的概念概率的公理，一些有关概率分配的重要定理，条件性概率定理，对条件性概率，独立事件，独立事件，贝叶斯定理或规则。随机变量，离散概率分布，随机变量的分布函数，离散随机变量的分布函数，连续随机变量单元II：抽样和估计理论：种群和样本，使用和不替换随机示例进行统计推理采样，随机数量量级统计分布，频率分布，相对频率分布，相对分布，计算，计算，计算，均值分布，计算，计算，计算，计算。公正的估计值和有效估计点估计值和间隔估计值。可靠性置信区间的人口参数估计，最大似然估计单元III：假设和意义的检验：统计决策统计假设。null假设假设测试和I型和II型误差的显着性和II型误差的显着性测试水平，涉及正态分布的一尾和两尾测试P值的特殊样本的特殊测试特殊测试的特殊样本具有估算理论和假设测试特征曲线之间的小样本关系的特殊显着性测试。测试质量控制图的功率将理论分布拟合到样本频率
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
人工智能的工程应用
本文构建了一个具有时变基强度的霍克斯过程来对压缩机站的故障序列即故障事件进行建模，并结合生存分析和基于霍克斯过程的点过程模型对压缩机站的各种故障事件进行研究。据我们所知，到目前为止，几乎所有的霍克斯点过程相关文献都假设条件强度函数的基强度是时不变的。这种假设显然过于苛刻，难以验证。例如，在实际应用中，包括财务分析、可靠性分析、生存分析和社会网络分析，故障发生的基强度随时间的真实变化并不是恒定的。恒定的基强度不会反映故障发生的基强度随时间的变化趋势。因此，为了解决这个问题，本文提出了一种新的时变基强度，例如，将其视为服从威布尔分布。首先，我们将基强度引入到服从威布尔分布的霍克斯过程中，然后提出一种基于最大似然估计的有效学习算法。在恒定基强度合成数据、时变基强度合成数据和真实数据上的实验表明，该方法可以同时且稳健地学习霍克斯过程的触发模式和时变基强度。在真实数据上的实验还揭示了不同类型故障的格兰杰因果关系以及基失效概率随时间的变化。根据实验结果，我们提出了一些实际生产建议。
一个非平稳的标准降水指数（NSPI ...
摘要：标准化降水指数（SPI）通过标准化累积降水来衡量气象干旱相对于历史气候。较长的记录长度可改善参数估计值，但是这些更长的循环可能包括人为气候变化和多年自然气候爆发的信号。从历史上看，气候非平稳性已被忽略或纳入SPI中，例如WMO 30-y时期。这项研究介绍并评估了一种基于贝叶斯花素的新型非平稳性SPI模型，旨在改善固定气候的参数估计值，又可以明确纳入非组织性。使用合成产生的降水，本研究将提出的贝叶斯SPI模型与现有的SPI方法基于固定和非平稳气候的最大似然估计进行比较。所提出的模型不仅重现了现有SPI模型的性能，而且在几个关键领域都对它们进行了改进：降低Pa-Rameter的不确定性和噪声，同时建模为零和正降水的可能性，并捕获非线性趋势和季节性变化。此外，完全贝叶斯的方法确保所有参数都有不确定性估计值，包括零降水可能性。研究指出，零降水参数过于敏感，并且可以在将来的迭代中改善。该研究以美国在美国一系列氢气候区域的九个量规的应用，以拟议的贝叶斯非平稳SPI模型的应用结束。这种经验的结果表明，该模型是稳定的，并在先前的研究中鉴定出了非平稳模式，同时也表明了新发现，特别是对于形状和零降水参数。
![arXiv:2408.07115v1 [quant-ph] 2024 年 8 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a416435f399d05cab4741eea867dac5b50011fbc.webp)
arXiv:2408.07115v1 [quant-ph] 2024 年 8 月 13 日
量子态断层扫描 (QST) 仍然是量子计算机和量子模拟器的基准测试和验证的黄金标准。由于通用量子多体状态中的参数数量呈指数级增长，实验量子设备的当前规模已经使直接量子态断层扫描变得难以实现。然而，大多数物理量子态都是结构化的，通常可以用少得多的参数来表示，这使得高效的 QST 成为可能。一个突出的例子是矩阵乘积状态 (MPS) 或矩阵乘积密度算子 (MPDO)，矩阵维度较小，据信它代表了一维 (1D) 量子设备生成的大多数物理状态。我们研究是否可以仅使用量子比特数多项式的状态副本数来恢复一般的 MPS/MPDO 状态，并且误差有界，这对于高效的 QST 是必要的。为了使这个问题在实践中变得有趣，我们假设只对目标状态上的量子比特进行局部测量。通过使用只需要单一测量设置的局部对称信息完备正算子值测量（SIC-POVM），我们对各种常见的多体量子态，包括典型的短程纠缠态、随机 MPS/MPDO 态和一维哈密顿量的热态，给出了上述问题的肯定答案。此外，我们还对某些长程纠缠态（如一族广义 GHZ 态）给出了肯定的否定答案，但已知具有实值波函数的目标态除外。我们的答案得到了 Cramer-Rao 界限的有效计算与使用机器学习辅助最大似然估计（MLE）算法的数值优化结果之间近乎完美的一致性的支持。该一致性还导致了使用局部 SIC-POVM 的最佳 QST 协议，该协议可以在当前的量子硬件上实际实现，并且对大多数一维物理状态都非常高效。我们的结果还表明，即使长距离纠缠量子态能够被有效表示，通常也无法有效恢复。
探索发电机下的扩散和流匹配...
最深层生成建模中的最新技术具有利用马尔可夫生成过程，以更结构化和灵活的方式学习复杂的高维概率分布[17]。通过将马尔可夫链方法与深层神经体系结构整合在一起，这些方法旨在利用深网的代表力，同时维持可聊天且理论上扎根的训练程序。与早期生成模型相反，这些模型在很大程度上依赖于直接的最大似然估计或对抗性目标，此类方法采用了迭代的随机变换（通常以马尔可夫的更新表示）来逐渐将初始噪声样本逐渐从所需的目标分布中绘制出来。di效率和流量匹配模型代表了两种突出的生成方法类别，这些方法通过一系列连续转换来结构数据样本。di效率模型[6，13]引入了一个向前的和反向降级过程，通过学习在每个步骤中撤消增量的噪声损坏，将简单的噪声分布逐渐将简单的噪声分布重新定位到复杂的目标分布中。流量匹配模型[10，11，12]直接学习连续的时间变换，这些转换将基本分布转换为规定的流量字段下的目标分布。两个家庭都从良好的可能性和稳定的培训目标中受益，从而使理论上的见解更清晰，样本质量提高了，并且通常比以前的方法（例如gans）更可靠[3，5]。生成器匹配[7]是一个框架，可以在artrary状态空间上使用Markov进程来构建生成性建模。此框架允许以两种方式组合不同的马尔可夫进程：马尔可夫叠加和通过组合单峰发生器创建多模式生成模型。在这项工作中，我们旨在利用生成器匹配框架提供详细的理论比较，并将其匹配模型和流量匹配模型进行详细的理论比较。我们表明，我们的目的是提供生成器匹配的概述，如何连接到分解和流量匹配模型以及某些Markov生成过程的特定属性如何使它们比其他过程更强大。