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用惩罚回归技术测量线性多元过程中的连通性
对耦合和因果关系的时间和频域度量的评估依赖于线性多元过程的参数表示。时间序列之间时间依赖性的研究基于矢量自回旋模型的识别。通过通过普通最小二乘（OLS）估计器解决的回归问题的定义来实现此过程。但是，其准确性受到数据点不足的强烈影响，并且并不能保证稳定的解决方案。要克服这个问题，可以使用受惩罚的回归技术。这项工作的目的是将OLS的行为与不同实验条件下连通性分析的不同惩罚回归方法进行比较。偏见，用于此目的的网络结构重建和计算时间的重建精度。通过模拟数据在不同量的可用数据示例中实现不同的地面真实网络的模拟数据测试了不同的惩罚回归。然后，将方法应用于从执行运动成像任务的健康志愿者中记录的真实脑电图信号（EEG）。惩罚的回归优于仿真设置中的OLS。实际脑电图数据上的应用程序显示了如何使用从大脑网络中提取的功能，即使在数据匮乏的条件下，也可以在两个任务之间进行分解。惩罚回归技术可用于大脑连通性估计，并且可以根据线性假设克服经典OLS施加的局限性来计算所有连接性估计器。
JHEP06(2022)062
中微子振荡最早由 Bruno Pontecovero 于 1957 年 [1] 提出，并被用于解决大气中微子异常和太阳中微子之谜。1998 年的超级神冈中微子探测实验 (Super-K, SK) [2] 和 2002 年的萨德伯里中微子天文台 (SNO) [3] 通过实验证实了这一点；更多详细信息请参阅参考文献 [4]。大多数中微子振荡实验都可以在具有三个大质量中微子的标准模型 (SM) 中得到很好的解释。在标准的三味中微子振荡框架中，三种已知的中微子味本征态（νe、νµ和ντ）可以写成三个质量本征态（ν1、ν2和ν3）的量子叠加，中微子振荡概率用六个振荡参数表示：三个混合角（θ12、θ13和θ23）、两个质量平方差（∆m221和∆m231）和一个狄拉克CP相（δCP）。如果中微子是马约拉纳粒子，则马约拉纳CP相对中微子振荡不起作用。在这六个可观测量的振荡参数中，∆m221、| ∆ m 2 31 |、θ 12 和 θ 13 已精确测定到百分之几的水平。但中微子质量排序（∆ m 2 31 是正还是负）、θ 23 的八分之一（θ 23 大于还是小于 45 ◦）和狄拉克 CP 相仍是悬而未决的问题。目前，正常质量排序 (NMO) 和 θ 23 的第二八分之一均低于 3 σ 置信水平 (CL) [ 4 – 6 ]，在 3 σ CL 下，NMO 的 δ CP 范围为 [-3.41, -0.03]，倒置质量排序 (IMO) 的 δ CP 范围为 [-2.54, -0.32] [ 7 ]。下一代中微子振荡实验的主要物理目标，如
避免自主系统在...
在开放世界中运行的自主系统通常使用其环境不完整的模型。模型不完整是不可避免的，这是由于精确模型规范和有关开放世界环境的数据收集的实际限制。由于模型的有限性，部署时可能会产生负面影响（NSE）。负面效应是对环境对代理作用的不良，未建模的影响。nses在设计时识别出来的挑战性，并且可能影响系统的可靠性，可用性和安全性。我们提出了两种互补的方法来减轻NSE通过：（1）从反馈中学习，以及（2）环境塑造。解决方案通过不同的假设和代理职责来实现目标设置。在从反馈中学习时，代理商将学习与NSE相关的惩罚功能。我们研究了不同反馈机制的效率，包括人类的反馈和自主探索。该问题被称为多目标马尔可夫决策过程，以便优化代理的指定任务优先于减轻NSE。Slack参数表示允许的最大偏差与代理商任务的最佳预期奖励，以减轻NSE。在环境塑造中，我们研究了人类如何帮助代理人，除了提供反馈之外，并利用其更广泛的知识范围来减轻NSE的影响。我们将问题提出为与脱钩目标的人类合作。代理优化其分配的任务，并在其操作过程中可能会产生NSE。人类通过对环境进行适度的重新配置来协助代理，以减轻NSE的影响，而不会影响代理人完成其分配任务的能力。我们提出了一种用于塑造和分析其特性的算法。经验评估证明了在不同环境中缓解NSE的不同方法的贸易。
定量超声心动图评估和无症状三尖瓣反流的早期干预的最佳标准
多变量调整模型中包含的变量包括年龄，性别，种族，TR，心脏手术病史，随访期间的TR手术，肾小球效果率，LVEF，糖尿病，高血压和先前的血管事件。在此模型中分别评估了每个超声心动图参数。b对逐步选择模型进行了与多变量调整后的模型相同的协变量，并使用了向后逐步选择算法从超声心动图参数中进行选择，这些参数是从多变量调整的模型中显着的（除了标记为C或F）。最终模型中保留的超声心动图参数是反流体积，分数变化，RVFW和RA菌株。的最后一列的缺少值的参数表示选择算法从最终模型中排除的参数，因为它们不符合最终模型的统计要求（即，P排除¼0.20; p canclusion; p纳入¼0.10）。c变量由于多线性（方差局部因子> 10）而未包含在最终逐步选择模型中。d eROA和反流体积。基于Akaike信息标准（AIC）和相对可能性（RL）分别为1,210和0.95，反流体积模型的分别为1,216和0.05。同样，具有RVFWS（AIC：1,200，RL> 0.99）的模型比RV Global应变（AIC：1,220，RL <0.01）更好。e RA储层应变的效果随时间而变化。与时间相互作用的估计分别为1.03（95％CI：1.01-1.05）和1.03（95％CI：1.01-1.05），分别为单变量和多变量调整模型。f变量由于大量缺失值而未包含在最终逐步选择模型中。
在机器人技术感知中的DIV> legged的位置...
从感官数据中开发一种学习环境的物理参数表示的解决方案，适用于涉及腿部机器人运动的任务。将交互式感知范式应用于腿部机器人。要使用场景中对象的物理参数为腿部机器人提供控制算法。该人将负责指导年轻的研究人员的工作。这将涉及计划和执行实验，设定研究目标并参与纸质写作。科学组成部分将涵盖与身体感知有关的任务。候选人必须拥有博士学位。机器人技术或相关学科的学位，例如计算机科学。经验应与感知和机器学习有关，重点是腿部机器人。研究项目中的主要角色将是一个优势。要求： - 机器人技术或相关学科的博士学位，例如计算机科学，最高博士学位后7年， - 感知和机器学习方面的研究记录， - 领先的会议或期刊的出版物：ICRA，ICRA，IROS，IROS，T -RO，RAS，RA -L ..--与腿部机器人技术相关的经验，ROS和机器学习框架的经验 - 在研究项目中的领先作用 - 研究项目中的领先作用将是一种受益的团队 - 优秀的团队 - 杰出的英语和英语能力，融合了融合技能，融合了技能，精力，技能，技能，融合。理想的： - 德国和驾驶执照的基本知识。我们提供： - 加利福尼亚州的全职工作。8600 PLN（总）/月 - 全职工作最初为1年，最多可能会延长2年； - 预计从2024年11月1日开始就业。申请截止日期为：2024年10月11日下午12点（CET）有关该项目的更多信息，请访问以下网址：https：//intention.put.poznan.pl/将e-mail em-mail送达我的简历以及项目列表和出版物列表。您以前的雇主的支持信。随时与我联系任何非正式查询Krzysztof.walas@put.poznan，PL，Krzysztof Walas，博士学位助理教授Poznan技术大学，机器人和电气工程学院机器人和机器Intelligence的控制学院，机器人和机器Intelligence，Robotics UL。Piotrowo 3A，60-965 Poznan，波兰
生成可逆量子神经网络
生成模型一直是机器学习研究中特别受关注的一个领域，成功的模型架构极大地改进了生成模型，包括变分自编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 和可逆神经网络 (INN) [1-3]。除其他应用外，生成模型在事件生成中的应用也得到了广泛研究 [4-6]。与马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 技术 [7-11] 相比，生成模型的优势不仅限于提高推理速度，而后者迄今为止已成为领先的 LHC 模拟和解释方法。此外，生成模型可以进行端到端训练，从而实现更全面的应用，如展开 [12-14]、异常检测 [15-19] 等等 [20]。然而，这些神经网络 (NN) 的参数空间巨大，使其能够模拟复杂的交互，但这也导致对计算资源的需求巨大。流行的 NN 架构的规模早已达到计算可行性的边界。量子机器学习 (QML) 将量子计算的强大功能引入现有的机器学习基础，以建立并利用量子优势，从而实现量子算法独有的性能提升。虽然基于门的量子计算与经典计算有很大不同，但已经构建了许多与上述经典生成网络等效的模型，包括量子自动编码器 [ 21 ] 和量子 GAN [ 22 – 27 ]。值得注意的例外是 INN [ 28 , 29 ]，它们尚未转移到 QML 领域。此类网络将成为量子神经网络 (QNN) 阵列的理想补充。虽然经典 INN 中雅可比行列式的可处理性使它们能够执行密度估计，这从本质上防止了模式崩溃，但通常无法有效地计算完整的雅可比矩阵 [ 30 ]。 INN 中完全可处理的雅可比矩阵（QNN 可用）将允许高效学习主要数据流形 [31-34]，为可解释的表示学习和对底层过程的新洞察开辟机会。基于耦合的 INN 架构已通过经验证明对消失梯度问题更具弹性 [28]，这使它们可以直接受益于具有许多参数的深度架构。然而，到目前为止列出的许多 INN 应用已经需要大量的训练资源。目前的研究表明，量子模型可以避免这种对巨大参数空间的需求。它们在表达力方面胜过常规 NN，能够用少得多的参数表示相同的变换 [35-39]。这一理论基础得到了几个专门构建的 QML 电路实例的支持，这些电路为专门设计的问题提供了比经典解决方案更有效的解决方案 [ 40 – 43 ]。QNN 已经成功应用于相对有限的高能物理问题 [ 21 ， 25 ， 44 – 46 ， 46 – 51 ] 以及非 QML 方法 [ 52 – 56 ]。然而，据我们所知，尚未尝试构建可逆 QNN，该 QNN 可通过其可逆性用作生成任务的密度估计器。通过这项工作，我们旨在填补与经典 INN 量子等价的剩余空白，开发量子可逆神经网络 (QINN)。我们展示了如何将 QNN 流程中的每个步骤设计为可逆的，并展示了模拟网络估计分布密度的能力。作为原理证明，我们将我们的模型应用于最重要、研究最多的高能物理过程之一的复杂模拟 LHC 数据，pp → Z j → ℓ + ℓ − j，
页面休息算法乳胶
乳胶算法部门：线和页面断裂指南============================================================================= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =当与乳胶中的长期算法一起工作时，它不得不跨越多页。通常不建议通过分解文档流，有时您需要对布局进行更多控制。在本文中，我们将探讨如何插入线路断裂，页面断裂和任意空格。###简介打破线条的最简单方法是创建一个新段落。这是通过在代码中留一条空线来实现的。但是，单线断裂是文本中的空间，而离开空线开始了一个新段落。###线断裂有几种方法可以在乳胶中插入线路断裂。除了标准段落中断外，我们还将介绍两个命令： *`\\`（两个后斜线）：此命令与段落中断相似。*`\ ewline`：此命令还插入了一个线路，但并未缩进文本。*`\ hfill \ break`：组合这两个命令允许对线断裂进行更多控制。###页面中断到插入页面中断，我们有两个选项： * \ clearPage`：此命令启动一个新页面，然后冲洗出任何堆叠的浮动元素，例如表或图形。在上面的示例中，同一图像被插入三次，证明了这一点。*`\ newPage`：此命令也启动了一个新页面，但并未清除浮动元素。通过掌握这些行和页面断路命令，您将对乳胶文档的布局进行更多控制。如果不需要，则可以使用ewpage。该过程涉及将图像插入空页面中，然后继续使用指定断点下方的文本。该文档使用乳胶命令演示如何插入白色空间和线路断裂。当插入线路断裂时，文本仍未注明。为了实现线断路，使用了特定的命令：\ ewline本段不包含任何信息，但我们正在探索线路断裂。通过组合\ hfill，\ break和ewpage之类的命令，可以将图像放在新页面上，同时试图适合文本流。可以使用命令\ hSpace插入水平空格。\ hfill命令插入一个空白，该空间伸展以填充可用空间。其他命令，例如\ hrulefill和\ dotfill创建水平统治者和点的弦，而不是空白空间。对于垂直空白空间，这两个语法都与它们的水平对应物相似。命令基于指定的长度插入垂直空间，而\ vfill则允许创建一个空白，该空间伸展以填充可用的垂直空间。也有命令，例如\ smallskip，\ medskip和\ bigskip，它们会根据文档类型和可用空间添加不同数量的垂直空间。此外，两个后斜线后面是星号（*）可以在命令的点上断线。此外，还可以防止强制线路断开后的页面断开，而是在不填充当前线的情况下将其打破，这可能会导致格式不佳，即使无法正确处理。为了填充线条，通过使用如下所示，可以使用它与EWLINE类似的效果，并且可以通过使用它来实现。该高级乳胶选项用于线路断路，允许在命令点上断开，其数字作为参数表示其优先级为0到4（其中0表示它很容易忽略，并且4可以确保其完成）。当使用此线路休息选项时，乳胶的目的是产生最佳的换行符。有关更多信息的进一步读取，请参见：基于常规\ loop和\ endloop组合的副本，允许使用带注释的loop \ aroop（和\ endAloop）的\ break添加了修改，该算法可以使用\ break break break（and \ endaloop），但使用添加的参数进行注释。这不是唯一可能的修改：将文档类设置为文章，并且包装算法和算法与修改一起使用。一个新的命令\断裂定义为状态，其次是算法break。此外，命令\ aloop和\ endaloop是基于常规\ loop和\ endloop创建的，但带有添加参数以进行注释。讨论了这些命令的进一步自定义及其在算法中的应用。