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对质量为零质量的多变量有限数据推断
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预测气候协变量对埃塞俄比亚风能的影响
摘要：本研究探讨了埃塞俄比亚风速与风速的气候协变量和空间元素的相互作用。它打算使用气象数据集在未观察到的空间点上推断风的潜在斑点。我们应用了一个组合的动态空间面板自回归随机效应模型，其位置的空间重量是空间重量。这种空间重量优于其他空间权重以捕获空间依赖性并提高有效估计。结果描述的是，平均风速在经度范围和纬度跨度上有所不同，受气候协变量的影响，并在一年中的几个月中波动。风速强度沿该地区的中部，东部和东北部高。在2月，3月，6月和7月相对于9月和10月的几个月中也很高。证据表明，夏季和春季风速较高，但在冬季和秋季季节相对较低。这意味着风速主要是在雨季结束和开始之前的风速很高。模型估计还表明，平均风速在相邻站点和时间点之间在空间上相关。特别是，平均风速随海拔和温度而增加，但随着降水的增加而降低。阳光级分和相对湿度具有负面影响，但它们的影响在统计学上并不显着，p = 0.2496和p = 0.4484。总而言之，建议使用这些方法来预测显示随机过程的数据。关键字：贝叶斯推论；动态空间面板自回归模型，预测，
密钥变量加载器（KVL）5000派克
Alex Tzonkov（AMD）Nicole Petta（Rambus）David Sequino（ISS）Eric Sivertson（Lattice）Jeremy Muldavin（Cadence）Rebecca McWhite（Nist）
IVDML：具有仪器变量和异质性的双机器学习
•如果ml_method ==“ gam”，则可以为z和x的components指定IND_LIN_Z和IND_LIN_X，以线性建模。•如果ml_method ==“ xgboost”，则可以指定max_nrounds，k_cv，ropand_stopping_rounds，vectors eta和max_depth。•如果ml_method ==“ RandomForest”，可以指定num.trees，num_mtry（要尝试的不同mtry值的数字）或向量mtry，vector max.deppth，num_min.node.node.node.size（num_min.node.size）•要指定不同的滋扰功能恢复的不同参数，ml_par应该是列表的列表：ml_par_d_xz（nui-sance函数e [d | z，x]的参数，iv_method“ mliv” mliv“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_par_d_duis funcorme etu | iv_method“线性”，“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_f_x（nui-sance函数的参数“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_z_x（nuisance函数e [z | x]的参数，iv_method“ lineariv”）。a_deterministic_x
关于ML预测变量的信誉评估的共识声明
机器学习（ML）预测因子在计算机医学中的快速整合已彻底改变了利益量（QIS）的估计，这些估计是直接衡量的挑战。但是，这些预测因素的信誉至关重要，尤其是当它们为高风险的医疗保健决定提供信息时。该立场论文介绍了专家在硅世界实践社区中发表的共识声明。我们概述了十二个关键陈述，构成了评估ML预测因子的可信度的理论基础，并强调了因果知识的必要性，严格的错误量化和对偏见的鲁棒性。通过将ML预测因子与生物物理模型进行比较，我们强调了与隐式因果知识相关的独特挑战，并提出了确保可靠性和适用性的策略。我们的建议旨在指导研究人员，开发人员和监管机构在临床和生物医学环境中ML预测因子的严格评估和部署中。
组合优化问题的变量量子算法简介
c specific heat, J.kg -1 .K -1 in input E energy, Wh j time step H enthalpy, J out output h specific enthalpy, J.kg -1 PV photovoltaic K global thermal coefficient, W.m -2 .K -1 ṁ mass flow rate, kg.s -1 p constant pressure m mass, kg RE renewable energy Q heat transfer, J res reservoir q heat transfer rate, J.s -1 ret return t time, s ST storage T temperature, K t turbine u specific internal energy, J.kg -1 v constant volume w specific work, J.kg -1 w wind Subscripts Superscript amb ambient w water c compressor co cold Greek letters EBD electrical building demand Δ and delta GR grid γ heat capacity ratio HE heat exchanger boolean coefficient ho hot compression/ expansion ratio i stage number exergy efficiency Abbreviation
新生儿脑连接使用变量自动编码器
功能磁共振成像（fMRI）的摘要最新进展有助于以前的早期产前和新生儿脑发育的无法访问的轨迹。迄今为止，胎儿 - 神经fMRI数据的解释依赖于线性分析模型，类似于成人神经成像数据。但是，与成人大脑不同，胎儿和新生大脑的发展迅速，超过了整个寿命的任何其他大脑发育期。因此，在沿着产前 - 神经期连续体的大脑发育的关键时期，传统的线性计算模型可能无法充分捕获这些加速且复杂的神经发育轨迹。为了获得对胎儿 - 神经性大脑发育的细微理解，包括非线性增长，我们首次开发了数量的，全系统范围的大脑对大脑活动的代表（胎儿（> 500）（> 500）的（> 500）的早产和完整的新生儿，使用了一种不受欢迎的模型，以优于替代的综合模型，以前陈述了一种模型（Vae），以前是一种模型（Vae），以前是一种模型（Vae），以前是一种模型（VAI），是一种模型，是一种模型，是一种模型）健康成年人的数据。在这里，我们证明了非线性脑特征，即潜在变量，该特征是在人类成年人的RSFMRI上预先介绍的，具有重要的个体神经特征，携带了重要的个体神经特征，从而改善了产前神经性脑脑成熟模式的表示，并具有更准确的和稳定的年龄预测与新生酸盐群体相比，并具有稳定的年龄预测。使用VAE解码器，我们还揭示了跨越感觉和默认模式网络的不同功能性脑网络。使用vae，我们能够可靠地捕获和量化复合物，非线性胎儿 - 神经性神经连通性。这将为详细绘制其起源于胎儿生活的健康和异常功能性脑签名的详细映射。
旅游业变量对沙特阿拉伯王国经济增长的影响
摘要：本研究研究了旅游部门变量对2010年至2020年沙特阿拉伯王国经济增长的影响。采用描述性理论框架和一种分析方法，该研究采用Garch模型来评估旅游业收入，一般收入和对旅游业对经济增长的影响。通过诊断测试，研究结果表明了显着的相关性：首先，旅游业收入与经济增长之间存在积极的关系；其次，一般收入与经济增长之间观察到正相关。第三，在旅游业的投资与经济增长之间存在正相关。此外，该研究强调了旅游业变量在经济增长中的解释能力以及通过沙特阿拉伯旅游业变量预测经济增长的估计模型的预测准确性。因此，这些结果为沙特阿拉伯旅游业内的分析，政策评估和经济决策提供了宝贵的见解。该研究提供了建议，包括对内部和外部旅游环境进行全面分析，以确定优势，劣势，机会和威胁；关注旅游服务的质量，以反映沙特阿拉伯的文化和人道主义价值观；并加强与支持旅游活动（例如运输，医疗保健，教育服务和边境控制机构）的机构的合作。关键词：经济增长，旅游收入，公共收入，对旅游业的投资。
信息几何广义协变量移位自适应
由 { ( x te i , y te i ) } n te i =1 构成的例子，取自测试分布 p te ( x , y ) = p te ( x ) p te ( y | x )。