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宏观金融模型的机器学习投影方法
绑定，设置b n t + 1 = m n，并找到消费和休闲的相关值。在一个多键模型中，这是具有挑战性的，因为在设置b n t + 1 =`m n之后，需要检查其他约束是否不在重新计算的解决方案中绑定，如果它们这样做，则执行并重新计算解决方案，然后再重新计算解决方案。要克服这一挑战，我们将Lagrange乘数与以下函数相结合：如果B I t + 1 m i，其中φ控制约束的相对重要性。在我们的实习中，我们设置φ=90。我们还发现，包括这些乘数在培训集中
宏观融资模型的机器学习投影方法
，我们使用监督的机器学习来近似经济模型的最佳条件中通常包含的期望，并具有随机模拟的参数化期望算法（PEA）。当由随机模拟生成一组状态变量时，它很可能不受多重共线性的影响。我们表明，通过扩大Faraglia，Marcet，Oikonomou和Scott（2019）研究的最佳债务管理问题，可以将基于神经网络的期望与多重共线性有效地处理多重共线性。我们发现，最佳政策规定了新增加的中期期限的积极作用，使计划者能够提高财务收入，而无需增加对支出冲击的响应。通过这种机制，政府在衰退期间有效地补贴了私营部门。
使用机器学习分类算法和随机投影
记录的版本：此预印本的一个版本于2024年12月19日在无线个人通讯上发布。请参阅https://doi.org/10.1007/s11277-024-11668-1。
MAPP FY25多年投影信息表
随着对气候和天气状况的基础设施脆弱性的认识而增长，并且随着气候变化的影响而表现出来。在美国，目前以异类的方式满足了信息需求，这取决于您的前瞻性时间表 - 通过个人研究人员的互动，定制的数据和信息提供方法，使用各种方法（例如，降级）以及针对各种各样的用户社区的生态系统，具有多样化的生态系统，具有各种各样的范围，并且具有多样性的范围，并需要一系列的范围，并提供了各种范围的范围。已经出现了丰富的用户科学家关系和各种方法的网络，但是需要在加强这些共同开发协作方面进行投资，以确保我们将最佳的气候建模，数据和理解付诸实践。
通过光场投影进行 3D 光刻 - NSF-PAR
提出并演示了一种通过微透镜阵列 (MLA) 的光场投影进行 3D 光刻的方法。利用 MLA，我们可以通过开发的聚焦方案将来自空间光调制器 (SLM) 的光传送到 3D 空间中的任意位置，即体素。体素位置和 SLM 像素位置之间的映射函数可以通过光线追踪一一确定。基于正确的映射函数，可以通过 SLM 和 MLA 在 3D 空间中重建计算机设计的 3D 虚拟物体。然后可以对投影的 3D 虚拟物体进行光学压缩并将其传送到光刻胶层进行 3D 光刻。利用适当的近紫外光，可以在光刻胶层内的不同深度构建 3D 微结构。这种 3D 光刻方法可用于在任意位置进行高速 3D 图案化。我们预计，在提出的光场 3D 投影/光刻方案中采用飞秒光源和相关的多光子固化工艺时，也可以实现高精度 3D 图案化。多光子聚合可以防止在到达设计的焦点体素之前沿光路对区域进行非自愿图案化，如我们在单光子演示中所观察到的那样。
量子计算机上状态准备的投影算法
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主，由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营，合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文，出版商承认美国政府保留非独占的、免版税许可，可以为了美国政府的目的出版或复制本文的已发表形式，或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利；但是，作为一个机构，实验室并不认可出版物的观点，也不保证其技术上的正确性。
关于3D高斯分裂和最佳投影策略的误差分析
摘要。3D高斯碎片在实时神经渲染中引起了广泛的关注和应用。同时，人们对这种技术在稀疏观点中的限制，绩效和鲁棒性等方面引起了人们的关注，从而导致了各种改进。然而，显然缺乏关注分裂本身固有的局部仿射近似引入的投影错误的基本问题，以及这些错误对照片真实渲染质量的结果影响。本文介绍了3D gaus-sian脱落的投影误差函数，从投影函数的一阶泰勒膨胀开始，从剩余的误差开始。分析建立了误差与高斯平均位置之间的相关性。subsemess，利用功能优化理论，本文分析了该函数的最小值，以提供最佳的投影策略，以涉及最佳的高斯分裂，这可以使各种摄像机模型可观。实验验证进一步提出了这种投影方法可以减少伪影，从而导致更令人信服的现实渲染。
covid-19疫苗功效：案例的准确性，不确定性和投影
在检查疫苗功效时，经常像辉瑞（Pfizer-Biontech）和现代研究一样进行双倍的安慰剂对照临床试验。在此类试验中，在几个月内招募了中等或大量的参与者，并随机分配给两个试验组之一（或两个武器），以确保两组之间受试者的可比性。一组称为治疗组，其受试者接受研究疫苗。另一组被称为对照组，其受试者接受安慰剂而没有通用的研究药物，模仿不会接受疫苗治疗的社区的人口。然后计算出功效为（1 -𝑅𝑅），𝑅𝑅是风险比，疫苗组的疾病率与对照组𝑅𝑅𝑅𝑢𝑅。因此，相对于未接种疫苗的接种疫苗之间的速率越小（𝑅 /𝑅），疫苗功效越高（1 -𝑅𝑅）[2]。
在体外向海马的层特异性纤维投影形成
河马校园中传入连接的成年层压被认为是由不同传入的到达时间（1-3）决定的。因此，啮齿动物内嗅皮层（EC）的II和III层中的投影神经元是早期产生的，并在产前时期已经对已经对河马校园形成了强大的投射（4）。这些纤维终止于海马和齿状靶神经元的远端树突上（参考文献5和6;图1）。相反，产生海马的合并/关联（CA）纤维的神经元出生相对较晚（2，3），仅在出生后对对侧海马形成（7，8）对侧海马的投射（7，8），并在海马邻近靶细胞的近端树枝状部分终止。纤维隔离的时间假设意味着，海马传入的顺序向内生长的逆转将逆转在正常遗传学发育期间所规定的这种策略。检验该假设的实验很难在体内累积。在这里，我们采用了一种体外方法，其中海马组织与其正常传入以依次的方式共培养。然而，与这些程序的正常发展相比，与传入纤维系统的对抗的顺序是反转的（图2）。如果纤维序列的时间假设为真，则在这些条件下应逆转海马传入的分层。2）。追踪对海马靶培养的投影，前进运输的示踪剂生物细胞为切片培养物，因为在这些培养物中保留了海马的器官组织，特征性细胞和树突状层（11-14）。将海马切片与另一个海马切片（i）与另一个海马片（i）和（ii）和（iii）和（iii）和（iii）和（iii）进行了，并带有新生儿肠内切片，并添加到两个hippo-gearp板条中，并延迟了5-11天（请参阅图5-11天。与体内的情况相反，在后一种实验设计中，海马靶神经元遇到了来自共培养的海马切片的“ commental”纤维，前者是在5天后到达的肠纤维。