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World File Search System单个概率
quizartinib的人口平均效应估计
单个概率模型中的数据，通过合并两个试验中的协变量信息来扩展标准网络荟萃分析框架，以进行更准确的人口调整。由于该方法可以为任何目标群体产生调整后的估计，因此为量子优先的试验人群和批准试验人群产生了结果。固定固定和随机效应模型。- 使用偏差信息标准比较CR模型，而CIR和OS模型
再次论量子态的现实性
Pusey、Barrett 和 Rudolph (PBR) 定理声称量子态不能被视为仅代表系统的信息。该结果基于 Harrigan 和 Spekkens (HS) 提出的本体论模型框架。在本文中，我们表明 HS 框架存在一个基本问题：它隐含地假设的认知结构不遵循量子力学所规定的结构。也就是说，模型的认知状态与量子密度矩阵之间的映射既不保留信息熵的值也不保留信息熵的顺序。因此，混合状态的认知内容没有以有意义的方式映射。问题源于假设认知状态由单个概率测度表征，这本质上是非语境性的假设。鉴于这个基本问题，每个使用 HS 框架的结果，包括 PBR 定理，都应该仔细重新审视。
无免费午餐定理，kolmogorov的复杂性以及归纳偏见在机器学习中的作用
没有免费的午餐定理用于监督学习的情况，没有学习者可以解决所有问题，或者所有学习者在学习问题上的均匀分布上平均达到完全相同的精度。因此，这些定理通常被引用，以支持个人问题需要特别量身定制的电感偏见。几乎所有均匀采样的数据集具有很高的复杂性，但现实世界中的可能性不成比例地生成低复杂性数据，我们认为神经网络模型具有使用Kol-Mogorov复杂性正式化的相同偏好。值得注意的是，我们表明，为特定域而设计的Ar奇数（例如计算机视觉）可以在看似无关的域上压缩数据集。我们的实验表明，预先训练甚至随机初始化的语言模型更喜欢产生低复杂性序列。虽然没有免费的午餐定理似乎表明单个概率需要专业的学习者，但我们解释了通常需要进行人工干预的任务，例如当稀缺或大量数据可以自动化为单个学习算法时选择适当尺寸的模型。这些观察结果证明了通过越来越小的机器学习模型集合统一看似不同的问题的深入学习的趋势。