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竞争（方法论）（惩罚和赔偿）条例2024
1 Title ................................................................................................................................... 3 2 Commencement .............................................................................................................. 3 3 Interpretation ................................................................................................................... 3
惩罚一类单个索引变化的估计 -
最近的技术进步使得可以收集高维基因组数据以及大量受试者的临床数据。在癌症等慢性疾病的研究中，整合临床和基因组数据以建立对疾病机构的全面了解是非常有趣的。尽管对综合分析进行了广泛的研究，但由于数据类型之间的数据和性质的高度差异性，临床和基因组变量之间的相互作用效应仍然是一个持续的挑战。在本文中，我们提出了一种综合方法，该方法使用单个指数变化的模型对相互作用进行建模，其中基因组特征的影响可以通过临床变量来修饰。我们提出了一种分别选择主要和相互作用效应的惩罚方法。值得注意的是，所提出的方法可以基于COX比例危害模型应用于右汇编的生存结果。我们通过广泛的模拟研究证明了所提出的方法的优势，并为激励癌症基因组研究提供了应用。
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。
提供还是惩罚？学生对高等教育生成AI的看法
众所周知，生成的AI工具经常产生虚构的事实，统计或引用为“幻觉”。我们问学生他们与AI产生的文本中出现幻觉的频率。他们倾向于觉得幻觉比频繁出现的偶尔是一个偶尔的问题，最受欢迎的选择是“很少”（17％）和“经常”（14％）。使用生成AI的人中最受欢迎的选择是“不知道”，由超过三分之一（35％）的AI用户选择。这可能表明学生经常使用生成的AI来知道它的可靠性，但它也可能表明这些学生并没有努力验证生成性AI产生的信息，并且可能会借鉴不准确的信息和引用。
堕胎、死产、流产和不良妊娠结局的定罪和惩罚
竞相颁布严厉的限制或为堕胎权制定保护措施。目前，有 14 个州正在全面或几乎全面禁止堕胎。1 而夹在激烈的政治斗争中间的是数百万需要堕胎护理的人，而这些州的堕胎服务却遥不可及，在许多情况下甚至被视为刑事犯罪，他们必须确定他们可以向谁求助以及可以信任谁来获得所需的护理。人权委员会已经认识到，将堕胎和不良妊娠结果定为刑事犯罪会使孕妇远离所需的医疗保健，并增加了个人诉诸不安全堕胎或放弃所需医疗保健的可能性，违反了第 6 条。此外，委员会和其他人权机构强调，医疗保健提供者必须尊重产科急症患者的隐私，并谴责向执法部门报告的行为侵犯了生命权（第 6 条）、隐私权（第 17 条）和免受酷刑、残忍、不人道和有辱人格的待遇（第 7 条）。根据第 2、3 和 26 条，因产科结果而将个人定罪也构成性别歧视。将主要由女性实施的行为（如堕胎）定罪的法律，或将因怀孕或怀孕结果而导致的行为定罪的法律，在任何其他情况下都不会被定罪，这本身就构成了性别歧视。此外，因产科结果而将人定罪对黑人和土著妇女以及社会经济地位较低的妇女的影响尤为严重，她们受到过度监视，更有可能侵犯其获得公平审判和获得司法公正的权利，这反映了对女性作为母亲的角色以及黑人和土著母亲“不适合”的性别和种族刻板印象——以及基于孕妇无法获得医疗保健和社会经济地位而对她们进行不当定罪，违反了第 2、3、9、14 和 26 条。
pqrbayes：贝叶斯惩罚分位数回归
说明使用现代加密技术将R对象加密到原始向量或文件。基于密码的密钥推导与“ argon2”（）。对象被序列化，然后使用“ XCHACHA20- poly1305”进行加密（），遵循RFC 8439的rfc 8439，用于认证的加密（ and>）加密函数由随附的“单核”'C'库提供（）。
放松和惩罚：一种新型的双重二元超参数优化方法
近年来，双重方法已经非常受欢迎，可以在机器学习模型的有效估计高维超参数上。迄今为止，二进制pa-Rameters是通过连续放松和四舍五入策略来处理的，这可能导致解决方案不一致。在这种情况下，我们通过基于适当的罚款术语求助于等效的连续二线重新构造，以应对混合二元超参数的挑战优化。我们提出了一个算法框架，在合适的假设下，可以保证提供混合二进制解决方案。此外，该方法的一般性允许在提议的框架内安全地使用现有的连续折叠求解器。我们评估了两个特定的机器学习问题的方法的性能，即，回归问题中的群 - 符号结构的估计和数据蒸馏问题。报告的结果表明，我们的方法具有基于放松和舍入的最新方法竞争。
昨天的奖励是今天的惩罚：人类对强化学习者反馈的对比影响
自主代理向用户保证了个性化的未来，允许他们将注意力转移到对他们最有意义的任务上。但是，个性化的需求无法实现诸如机器学习之类的车型训练范式，这需要许多数据订单才能培训代理的单个任务。在顺序决策域中，加强学习（RL）可以实现这一需求，当对所需行为的先验培训非常棘手时。先前的工作已利用用户输入来培训代理将其映射到数值奖励信号。但是，最近的方法已经确定了不一致的人类反馈是实现最佳表现的瓶颈。在这项工作中，我们提供了经验证据，以表明受对比影响影响的人类感知会扭曲其对强化学习者的反馈。通过一系列研究，涉及来自亚马逊机械土耳其人的900名参与者，他们被要求向RL代理提供反馈，我们表明，参与者在接触了同一任务上具有较高能力的代理商后，明显低估了代理商的行动。为了了解这种影响在训练过程中对代理的重要性的重要性，然后我们模拟了培训师，这些培训师基于过去的性能（创建系统偏向的反馈信号）对代理的动作进行了低估 - 整合到了Actor-Critic框架中。我们的结果表明，在Atari环境中人类反馈中有系统偏斜的情况下，代理性能最多可降低98％。我们的工作提供了对人类反馈不一致的源头的概念理解，从而为人类代理人的互动设计提供了信息。
使用惩罚最小二乘>的符号回归中的形状约束
摘要。我们研究了形状约束（SC）的添加及其在符号识别步骤（SR）的参数识别步骤中的考虑。sc是一种将有关未知模型函数形状的先验知识引入SR的手段。与以前在SR中探索过SC的工作不同，我们建议在使用基于梯度的NU-MERIMILICE优化的参数识别期间最大程度地减少SC违规行为。我们测试了三种算法变体，以评估其在识别合成生成数据集的三个符号表达式时的性能。本文研究了两种基准方案：一个具有不同噪声水平的基准，另一个具有不同的培训数据。结果表明，当数据稀缺时，将SC纳入表达搜索特别有益。与仅在选择过程中使用SC相比，我们在参数识别期间最小化违规行为的方法在我们的某些测试用例中显示出具有统计学意义的好处，在任何情况下都没有明显更糟。