本论文提出了一种用于平台导航的和积推理算法,称为多模态 iSAM(增量平滑和映射)。常见的仅高斯似然性具有限制性,需要复杂的前端流程来处理非高斯测量。相反,我们的方法允许前端推迟使用非高斯测量模型的歧义。我们保留了前身 iSAM2 最大乘积算法 [Kaess et al., IJRR 2012] 的非循环贝叶斯树(和增量更新策略)。该方法在贝叶斯(连接)树上传播连续信念,这是非参数因子图的有效符号重构,并渐近近似底层 Chapman-Kolmogorov 方程。我们的方法以最小的近似误差跟踪所有变量边际后验中的主导模式,同时抑制几乎所有低似然模式(以非永久方式)。遵循现有的惯性导航,我们提出了一种新颖的、连续时间的、可追溯校准的惯性里程计残差函数,使用预积分将纯惯性传感器测量无缝地整合到因子图中。我们以因子图为中心(使用饥饿图数据库),将导航元素分离成一个流程生态系统。其中包括实际示例,例如如何推断模糊环路闭合的多模态边际后验信念估计;原始波束形成声学测量;或传统参数似然等。
本论文提出了一种用于平台导航的和积推理算法,称为多模态 iSAM(增量平滑和映射)。常见的仅高斯似然具有限制性,需要复杂的前端流程来处理非高斯测量。相反,我们的方法允许前端推迟使用非高斯测量模型的歧义。我们保留了前身 iSAM2 最大乘积算法 [Kaess et al., IJRR 2012] 的非循环贝叶斯树(和增量更新策略)。该方法在贝叶斯(连接)树上传播连续信念,这是非参数因子图的有效符号重构,并渐近地近似底层 Chapman-Kolmogorov 方程。我们的方法以最小的近似误差跟踪所有变量边际后验中的主导模式,同时抑制几乎所有低似然模式(以非永久方式)。与现有的惯性导航保持一致,我们提出了一种新颖的、连续时间的、可追溯校准的惯性里程计残差函数,使用预积分将纯惯性传感器测量无缝地合并到因子图中。我们围绕因子图(使用饥饿图数据库)集中将导航元素分离成一个流程生态系统。其中包括实际示例,例如如何推断模糊环路闭合的多模态边际后验信念估计;原始波束形成声学测量;或常规参数似然等。
本文讨论了脑机接口 (BCI) 中脑电图 (EEG) 信号中 μ 抑制的检测。为此,提出了一种基于统计模型和线性分类器的有效算法。确切地说,提出了广义极值分布 (GEV) 来表示中枢运动皮层 EEG 信号的功率谱密度。使用最大似然法估计相关的三个参数。基于这些参数,设计了一个简单而有效的线性分类器来对三类事件进行分类:想象、运动和静息。初步结果表明,所提出的统计模型可用于精确检测 μ 抑制并区分不同的 EEG 事件,具有非常好的分类精度。
我们建议在生成器模型的潜在空间中学习基于能量的模型 (EBM),以便 EBM 充当基于生成器模型自上而下网络的先验模型。潜在空间 EBM 和自上而下网络都可以通过最大似然法联合学习,这涉及从潜在向量的先验和后验分布中进行短期 MCMC 采样。由于潜在空间的低维数和自上而下网络的表现力,潜在空间中的简单 EBM 可以有效地捕获数据中的规律,而潜在空间中的 MCMC 采样效率高且混合良好。我们表明,学习到的模型在图像和文本生成以及异常检测方面表现出色。一页代码可以在补充材料中找到。
描述 用于分析空间点模式的综合开源工具箱。主要关注任何空间区域中的二维点模式,包括多类型/标记点。还支持三维点模式、任意维度的时空点模式、线性网络上的点模式和其他几何对象的模式。支持空间协变量数据,例如像素图像。包含 3000 多个用于绘制空间数据、探索性数据分析、模型拟合、模拟、空间采样、模型诊断和形式推理的函数。数据类型包括点模式、线段模式、空间窗口、像素图像、镶嵌和线性网络。探索性方法包括样方计数、K 函数及其模拟包络、最近邻距离和空白空间统计、Fry 图、成对相关函数、核平滑强度、交叉验证带宽选择的相对风险估计、标记相关函数、分离指数、标记依赖性诊断和协变量效应的核估计。还支持随机模式的正式假设检验(卡方、Kolmogorov-Smirnov、蒙特卡罗、Diggle-Cressie-Loosmore-Ford、Dao-Genton、两阶段蒙特卡罗)和协变量效应检验(Cox-Berman-Waller-Lawson、Kolmogorov-Smirnov、ANOVA)。可以使用与 glm() 类似的函数 ppm()、kppm()、slrm()、dppm() 将参数模型拟合到点模式数据。模型类型包括泊松、吉布斯和考克斯点过程、奈曼-斯科特聚类过程和行列式点过程。模型可能涉及对协变量的依赖、点间相互作用、聚类形成和对标记的依赖。模型通过最大似然法、逻辑回归法、最小对比度法和复合似然法进行拟合。可以使用函数 mppm() 将模型拟合到点模式列表(重复的点模式数据)。除了上面列出的所有特征外,该模型还可以包括随机效应和固定效应,具体取决于实验设计。
2. Price Unless otherwise agreed upon in this PO or other written agreements by both Parties, price under this PO (“Price”) shall include all tax, shipping cost and other production and sale cost. Unit Price under this PO shall be the most current one as agreed upon by both Parties before payment. Seller hereby warrants that the Price does not exceed those offered to other customers purchasing the same or similar products under the same or similar transaction conditions in the same quarter. If, at Buyer's discretion, the price for the same or similar products is lower, Buyer may thus proportionally deduct the payment for the Products and/or offset against any of Buyer's accounts payable to Seller (including but not limited to the payment for the Products.). 2. 价格 针对本订单,双方当事人除非另有书面协议外,本订单项下的价格(以下简称为“价格”)应包含所有税费、运费和 其它生产及销售费用。本订单项下的单价应该是支付前双方当事人同意的最新价格。卖方在此保证,该价格不超过 同一季度在相同或类似交易条件下购买相同或类似产品的其他客户所获得的价格。假如相同或类似产品的价格较低, 则买方可以自行决定,买方可能据此按比例地扣减货款,和/或抵销买方对卖方的任何应付账款(包括但不仅限于该 产品的货款)。 3. Payment Unless otherwise stipulated herein, payment shall be made within 90 days from 1) Buyer's receipt of the appropriate invoice
荷兰中央银行2(DNB)通过将自然3整合到政策和决策中,显示了作为金融机构和监管机构的领先实践。DNB对自然风险的研究确定,自然风险是财务风险:自然损失会影响金融机构,公司和整个经济的稳定性。该银行的研究还表明,荷兰金融机构通过贷款,投资和保险提供的财务承受着自然风险。自然风险可能会影响财务稳定,因此属于荷兰中央银行的任务。在其可持续财务战略下,DNB正在采取行动将包括自然在内的可持续性风险整合到其所有核心职能中,并与包括立法者在内的其他人互动,以促进对经济和金融体系的自然风险的管理。
摘要 — 连接的移动设备数量的强劲增长对有效利用可用网络资源提出了新的挑战。代码域非正交多址 (NOMA) 技术似乎是一种非常有效的解决方案。每个设备都使用其分配的代码同时传输其数据以及用户标识符,而无需任何资源预留交换,从而节省了宝贵的无线资源。然而,这需要一个能够盲目检测活跃用户的接收器,这非常复杂。在量子架构有希望的叠加特性的驱动下,本文的目标是在 NOMA 的背景下调整和应用量子 Grover 算法进行活跃用户检测 (AUD),以减轻搜索复杂性。将这种改进的 Grover 算法与最佳经典最大似然 (ML) AUD 接收器以及基本的经典传统相关接收器 (CCR) 进行了比较。根据接收信号的信噪比 (SNR) 评估 AUD 概率的基准。我们表明,我们改进的 Grover 算法在高 SNR 范围内非常有前景。索引词 —NOMA、AUD、最大似然、量子算法、Grover 算法