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传输保护系统异常的网络物理安全分析
输电系统中的组件，随着自动化的不断发展，正变得越来越数字化。这些数字系统容易受到漏洞/攻击，利用这些漏洞可能会对电网性能造成重大影响。控制中心报告的多个警报可能是由于保护系统中的故障（预期操作）或故障（异常/意外操作）造成的。通过相量测量单元 (PMU) 等传感器获得的态势感知和通过网络系统获取的数据为开发系统的持续网络物理监控提供了机会。请注意，控制中心不会连续报告继电器数据。本文介绍了一种基于网络物理数据分析的技术来监控输电保护系统并检测恶意活动。首先，使用长短期记忆 (LSTM) 对 PMU 数据进行持续监控以检测数据异常，包括坏数据或缺失数据。然后，使用半监督深度自动编码器模型，利用感兴趣的 PMU 数据进行故障诊断。在本研究中，通过操纵保护设备的设置/逻辑设计来建模网络异常，并使用基于岭回归的分类器和特征工程管道来检测网络异常。然后利用深度自动编码器模型和基于岭回归的分类器的结果进行详细调查，以找出观察的根本原因
网络研讨会：如何在 2023 年制定筹款策略
数量 - 支持者数量，包括您有多少活跃支持者、有多少已经流失以及您招募了多少支持者。价值 - 净收入、毛收入、每位捐赠者的成本和平均捐赠金额。旅程 - 捐赠者回归的速度（第二次捐赠率）以及每月有多少人停止捐赠或与您互动（每月流失率）联系能力 - 电子邮件选择加入率、跳出率和打开率通配符 - 特定于某些组织但不适用于其他组织的指标，例如赠款或遗赠
课程和教学大纲
单位-II：假设估计理论的估计理论和测试：估计的无偏，一致性，效率和充分性，最大似然估计及其特性（没有证据）。假设的检验：简单而复合的假设，基因和类型的错误–II，关键区域，重要性水平，大小和测试的功率。单位-III：简单假设的显着性检验，卡方检验，拟合良好，应急表中属性的独立性以及许多比例的平等，t检验，f检验和基于它们的问题，在数据挖掘中的重要性测试的应用。单位IV：相关和回归相关性：简介，类型，Karl Pearson的相关系数，Spearman的等级相关系数，多重和部分相关。回归：线性回归，回归系数，多线性回归的概念和多线性回归的矩阵符号。单位V：非参数测试需要非参数测试，一个样本和两个样本的标志测试，Wilcoxon签名的等级测试，中间测试，Wald Wolfowitz Run测试，Mann Whitney U测试，随机性运行测试，基于Spearman的独立性测试，基于Spearman的独立等级相关系数（小样品和大型样品），kruskal iner for等等。在数据挖掘中非参数测试的应用。教科书
至少有sgd的隐式正规化的好处...
随机梯度下降（SGD）在实践中表现出强大的算法正则化效率，该算法在现代机器学习方法的概括中起着重要作用。在这项工作中，我们试图在线性回归的更简单设置（包括众多和参数化的政权）中理解这些问题，我们的目标是对（未注册）平均SGD与Ridge Regres-Sion的显式正规化提供（未注册的）平均SGD的隐性正规化比较。对于一系列最小二乘问题实例（在高维度中是自然的），我们显示：（1）对于每个问题实例和eviry Ridge参数（（未进行定制）SGD），当在对数上提供的样品提供的样本比提供给山脊算法更糟糕的ridge songe（提供的常量）的样本（概括）不变的步骤（概括了SGD的常数）（概括） （2）相反，存在最佳调整的山脊回归需要的样本比SGD更多的样本以具有相同的概括性能。总的来说，我们的结果表明，到对数因素，SGD的概括性能总是不比Ridge回归的多种过度参数化的问题差，实际上，对于某些问题实例来说可能会更好。更普遍地，我们的结果表明，即使在更简单（过度参数化）凸设置中，算法正则化如何产生重要的后果。
教育的经济利益作为人均GDP的返回
本文研究了许多不同的教育因素，包括所接受的教育水平，每个学生的支出以及每个教育水平的支出，以及与上述教育水平的失业水平的衡量有关其如何影响人均GDP的水平。每次回归的一致性是，实际上，人口接受的平均教育年度将对人均GDP水平产生有益的影响。这些回归也表明的是对未来而不是过去的趋势。在考虑失业率时，在教育上花了多少钱，而是，识字率对人口的含量是多少。
飞机识别、轨迹跟踪和预测最终...
介绍了改进飞机识别和轨迹预测方法的技术。这项工作是对高级跟踪器的扩展，它使用平移和姿态数据来提高轨迹跟踪和预测的准确性。这项工作中的新扩展涉及基于曲率半径估计器的新跟踪算法的开发、在预测间隔期间使用基于回归的人工测量以及基于远程轨迹测量的被跟踪车辆的飞机识别技术的开发。该程序使用在训练飞行中获得的 F-14A、AV-8B 和 A6 飞机的实际位置和姿态轨迹数据进行评估。
Bucco：州长墨菲的电动汽车授权执行“ ...
”如果州长墨菲（Murphy）关心中层和下层家庭，那么他不会继续推动这些回归的高成本政策。如果车辆制造商仅允许在该州出售电动汽车，则有时会有一段时间是我们居民唯一的选择，除非他们将业务带出州。”“这些极端的能源政策走得太远，太快了，将花费太多的家庭无法成功实施。消费者应该可以选择购买和驾驶电动汽车，混合动力车和汽油动力车辆。政府无权限制消费者的选择。”
在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。
