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World File Search System均值
量子均值估计.pdf
假设 y 是一个实数随机变量，并且可以访问生成该变量的“代码”（例如，输出为 y 的随机电路或量子电路）。我们给出一个量子程序，该程序运行代码 O ( n ) 次并返回 µ = E [ y ] 的估计值 ̂ µ，该估计值以高概率满足 ∣̂ µ − µ ∣≤ σ / n ，其中 σ = stddev [ y ] 。这种对 n 的依赖对于量子算法来说是最佳的。我们可以将其与经典算法进行比较，经典算法只能实现二次更差的 ∣̂ µ − µ ∣≤ σ / √ n 。我们的方法改进了以前的研究，这些研究要么对 y 做出了额外的假设，和/或假设算法知道 σ 的先验界限，和/或使用了超出 O ( n ) 的额外对数因子。我们结果的中心子程序本质上是 Grover 算法，但具有复杂的阶段。
UMM：无监督均值差异最大化
摘要 许多脑机接口利用响应视觉、听觉或触觉刺激而引发的脑信号，即所谓的事件相关电位 (ERP)。在主要使用的视觉 ERP 拼写器应用中，屏幕上显示的字母组会随机闪烁，参与者会注意他们想要拼写的目标字母。当此字母闪烁时，产生的 ERP 与任何其他非目标字母闪烁时不同，通过对观察到的 ERP 响应进行一系列二元分类，脑机接口可以检测出哪个字母是目标。我们提出了一种新的无监督方法来检测被关注的字母。在每次试验中，对于每个可用的字母，我们的方法都会假设它实际上是被关注的字母，并根据每个假设计算 ERP。通过利用只有真实假设才能产生类均值之间最大差异的事实，我们可以检测到被关注的字母。请注意，这种无监督方法不需要对底层实验范式进行任何更改，因此可以在几乎任何基于 ERP 的设置中使用。为了处理非常嘈杂的脑电图数据，我们使用块 Toeplitz 正则化协方差矩阵来模拟背景活动。我们实现了所提出的新型无监督均值差异最大化 (UMM) 方法，并在脑机接口视觉拼写器数据集的离线重放中对其进行了评估。对于每次试验每个符号使用 16 次闪光的数据集，UMM 在 25 名参与者中正确分类了 3654 个字母中的 3651 个（99.92%）。在另一个试验次数较少且较短的数据集中，54 名参与者每人进行两次试验，正确分类了 7383 个字母中的 7344 个（99.47%）。即使在从肌萎缩侧索硬化症患者（77.86%）获得的更具挑战性的数据集中或使用听觉 ERP（82.52%）时，UMM 获得的分类率也具有竞争力。作为额外的好处，这种新方法提供了稳定的置信度度量，可用于监控 UMM 的收敛性。
随机对照试验中的均值回归
当以这种方式确定项目目标时，可能会出现均值回归；即使没有接受治疗，滞后结果值较高的个体也可能会随着时间的推移而好转。RCT 中的零结果可能意味着干预措施确实对任何人都不起作用（尖锐零假设），但这也与干预措施对一部分结果不会自行改善的受试者有效相一致；即那些长期符合该项目资格的受试者。这就引发了一个问题：是否有可能确定哪些具有极端滞后结果值的受试者可能出现均值回归，哪些受试者可能对治疗有反应。如果可能的话，它可以更清楚地解释 RCT 结果，并允许更具成本效益地确定治疗目标。
enc -240系列 - 均值井
1。修改充电器规范可能需要进行不同的电池规范。请联系电池供应商，并表示良好以获取详细信息。2。在230VAC输入，额定负载和环境温度的25个参数中测量所有未提及的参数。℃3。这是通过使用智能电池充电程序员SBP-001编程VBoost或VFloat进行编程的范围。4。这是卑鄙的井的建议范围。请咨询您的电池制造商有关最大充电电流限制的建议。5。在低输入电压下可能需要脱衍生。请检查降落曲线以获取更多详细信息。6。该保护机制是针对充电器打开后短路发生的情况的。62！％ + 7789： + 7789：'2; 2 <= + +！（如https://www.meanwell.com//upload/pdf/emi_statement_en.pdf） @2 <$ 28＆7 /// + 8＆7＆7 //////////////////////////////////a8 // a8 //
椭圆体的 Minkowski 和与协方差矩阵的均值
摘要。两个椭球集的闵可夫斯基和与差一般不是椭球形的。然而，在许多应用中，需要计算在某种意义上近似闵可夫斯基运算的椭球集。在本研究中，考虑了一种基于所谓椭球微积分的方法，该方法提供了参数化的外部和内部椭球族，可以紧密近似于闵可夫斯基椭球的和与差。近似沿方向 l 是紧密的，因为椭球在 l 上的支撑函数等于和与差在 l 上的支撑函数。然后可以根据相应椭球的体积或迹的最小（或最大）测量值来选择基于外部（或内部）支撑函数的近似。建立了利用欧几里得几何或黎曼几何对两个正定矩阵的闵可夫斯基和与差的基于体积的近似及其均值之间的联系，这也与它们的 Bures-Wasserstein 均值有关。
通过连续时间选择均值 - 变化投资组合...
强化学习（RL）是机器学习中的一个活跃子区域，已成功应用于解决复杂的决策问题，例如玩棋盘游戏[31，32]和视频游戏[22] [22]，自主驾驶[18，21]，以及最近，将大型语言模型和文本生成模型与人类的preference preferfection and-to anclight [18，21]。RL研究主要集中在离散时间和空间中的马尔可夫决策过程（MDP）上。有关MDP的理论和应用的详细说明，请参见[34]。Wang，Zariphopoulou和Zhou [40]是第一个使用受控扩散过程的RL制定和开发RL的熵调查的，探索性控制框架的人，该过程固有地与连续状态空间和可能的连续作用（可能连续的动作（控制）空间）。在此框架中，随机放松控制被用来表示探索，从而捕获了RL核心的“反复试验”概念。随后的工作旨在通过Martingale方法[14、15、16]和政策优化在连续时间内为无模型RL奠定理论基础[44]。在这里，“无模型”是指潜在的动力学是扩散过程，但是它们的系数以及奖励函数是未知的。[14，15，16]的关键见解是，可以从基于连续时间RL的Martingale结构中得出学习目标。这些论文中的理论结果自然会导致一般RL任务的各种“无模型”算法，因为它们直接直接学习最佳策略而无需尝试学习/估计模型参数。这些算法中的许多算法恢复了通常以启发式方式提出的MDP的现有RL算法。然而，对MDP的RL研究占据了中心阶段的算法的融合和遗憾分析仍然缺乏扩散率。To our best knowledge, the only works that carry out a model-free convergence analysis and derive sublinear regrets are [12] for a class of stochastic linear–quadratic (LQ) control problems and [11] for continuous-time mean–variance portfolio selection, both of which apply/apapt the policy gradient algorithms developed in [15] and exploit heavily the special structures of the problems.本文的目的是通过对[16]中引入的（小）Q学习的定量分析以及通常非线性RL问题的相关算法来填补这一空白。（big）Q-学习是离散时间MDP RL的关键方法，但Q功能在连续的时间内崩溃，因为它不再依赖于时间步长无限时间小时的操作。[16]提出了Q功能的概念，Q功能是Q功能在时间离散化方面的第一阶导数。
与设备的因果均值聚合流式reslstm ...
在本文中，我们提出了一个流媒体模型，以区分旨在用于智能家居设备的语音查询和背景语音。提出的模型由多个具有剩余连接的CNN层组成，然后是堆叠的LSTM架构。通过使用单向LSTM层和因果均值聚集层来实现流式功能，以形成最终的话语级别预测到当前帧。为了避免在线流媒体推理期间的冗余计算，我们为每个卷积操作都使用一种缓存机制。对设备定向与非设备定向任务的实验结果表明，与以前的最佳模型相比，所提出的模型降低了41％。进一步，我们表明，与基于注意力的模型相比，所提出的模型能够在时间上准确预测。
在变暖下对均值和极端降水的区域预测的约束
在当前气候模型中，全球变暖下的水文周期的预计变化仍然高度不确定。在这里，我们证明了观察性过去的变暖趋势可用于有效地在全球和区域尺度上的平均值和极端降水中有效地占领。这种约束的物理基础依赖于各个模型中相对恒定的气候灵敏度以及模型之间区域水文敏感性的合理一致性，这受大气湿度的增加而支配和调节。对于高排放情况，在全球平均水平上，预计的平均降水量变化从6.9降低至5.2％，而在极端降水中的降水量从24.5降低至18.1％，而间模型方差分别降低了31.0和22.7％。此外，约束可以应用于中间 - 高纬度地区的区域，特别是在土地上。这些约束会导致空间解决的校正，这些校正偏离了全局平均校正。本研究提供了全球范围内受到限制的水文反应，对特定区域的气候适应性有直接影响。
使用K-均值聚类方法和LSVM
引言人类与计算机之间的关系是近年来进行许多投资的研究领域之一。在过去的二十年中，已经设计了各种人类计算机间接位置，它利用了试听，视觉，节感或它们的组合。自从过去十年以来，就已经根据大脑电子信号分析将计算机与环境联系起来。这些系统的主要目的是帮助具有皮质脊髓损伤的人。尽管拥有健康的大脑，但这些人通常无法与周围环境移动或建立正常自然的关系。神经科学，生理学，信号分析，机器学习和硬件的最新进展使设计直接的脑部计算机通信系统，称为脑部计算机间隙（BCI），这使身体残疾的患者能够在没有其他人的帮助的情况下进行事务。通常，大脑计算机界面是一个系统，它允许残疾人操作电气设备，例如计算机指针，机器人手臂，甚至是脑电图。关于其实施，BCI系统评估了大脑活动的特定特征，因此翻译