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布斯贝港 - Five Gables Inn
您是运动钓鱼爱好者吗？那么，您来对地方了！中部海岸水域盛产各种鱼类，可为您带来真正难忘的钓鱼体验。租用众多运动钓鱼船中的一艘，有机会捕获鲭鱼、金枪鱼、条纹鲈鱼甚至鲨鱼。这些包租船的船长在布斯贝水域钓鱼方面拥有多年经验，因此他们知道捕获传奇鱼类的最佳地点。布斯贝港拥有充足的派对和包租船队，可提供各种价格范围的旅行，是所有年龄段的纯粹享受和乐趣。
用于目标识别的贝叶斯多传感器数据融合
摘要：军事指挥和控制系统必须处理各种不同的传感器和来源。除了传统信息源（如 IFF、战术数据链和 ESM 传感器）之外，AIS、蓝军跟踪和 GMTI 雷达等其他来源也成为目标识别和分类的重要来源。正确识别是防止误伤和平民附带损害以及完成态势感知的重要先决条件。本文概述了我们扩展贝叶斯识别过程的解决方案，以便为海军以及空中和地面目标建立战术图景。对于一些传感器和重要的识别源，如自动识别系统 (AIS)、自动目标识别 (ATR) 和 GMTI 雷达，我们将详细介绍解决方案。
贝叶斯无线电干涉校准和成像
A G. Edenhofer等。“重新启动数值信息字段理论（Nifty.RE）：高斯过程和变异推理的库”。in：（2024）。arxiv：2402.16683 [Astro-Ph.im]。
回归问题贝叶斯推理指南
本指南为回归问题的贝叶斯推理提供了实用指导。为了从本指南中受益，读者应至少熟悉概率论、统计学和数学微积分，以了解“GUM” [9] 及其补充的原理，它们是计量学中关于测量不确定度评估的主要文件。但是，即使没有详细遵循本文件，所呈现的真实案例研究也说明了贝叶斯推理的潜力。提供的软件和算法可以作为处理类似问题的模板解决方案。尽管本指南中的回归问题类型源自所考虑的案例研究，并未涵盖所有可能的回归场景，但此处给出的指导应具有广泛的适用性。
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。
贝叶斯推断划分数据的框架
使用大数据进行贝叶斯计算的常见分裂方法是分区数据，分别对每一部分进行局部推断，并结合结果以获得全局后近近似值。虽然在概念上和计算上具有吸引力，但该方法涉及有问题的需要，也需要将局部推断的先验分开；这些疲软的先验可能无法为每个单独的计算提供足够的正则化，从而消除了贝叶斯方法的关键优势之一。为了解决这一难题，同时仍保留了基本局部推理方法的普遍性，我们将期望传播（EP）的想法应用于分布式贝叶斯推论的框架。鉴于其他近似值和先验的状态，迭代的想法是迭代地更新局部可能性的近似值。
提高感觉的贝叶斯推理效率...
数十年来，许多饮食模式都被开发，以改善社会中人们的生活质量和健康。饮食模式构成了饮食中各种食物的数量和种类，以及食用食物的频率。一些主要的饮食变体是（i）高热量饮食（例如西方饮食）； （ii）混合均衡饮食（例如地中海饮食）； （iii）基于植物的饮食（例如素食）； （iv）低碳水化合物饮食（例如，生酮饮食）。这些饮食对生理健康有不同的影响，其中一些饮食具有共同的元素（Clemente-Suárez等人。2023; Guasch-Ferré和Willett 2021）。尽管如此，遵守特定的饮食模式，最终取决于地理，文化，道德和环境意识，自我形象和身体健康，健康维护以及心理健康（Hargreace等人（Hargreace等）2023; Tosti等。2018; Westman等。2003）。2003）。
脑电图神经活动的贝叶斯推断
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种将大脑活动转化为操作技术命令的系统。脑电图 (EEG) BCI 的常见设计依赖于 P300 事件相关电位 (ERP) 的分类，这是一种由常见非目标刺激中罕见的目标刺激引起的反应。现有的 ERP 分类器很少直接探索神经活动的潜在机制。为此，我们对 P300 ERP-BCI 设计下的多通道真实 EEG 信号的概率分布进行了新颖的贝叶斯分析。我们的目标是识别神经活动的相关时空差异，这为 P300ERP 反应提供了统计证据，并有助于设计高效、准确的个性化 BCI。作为我们对单个参与者分析的一项重要发现，视觉皮层周围通道的目标 ERP 在刺激后约 200 毫秒达到负峰值的后验概率为 90%。我们的分析确定了 BCI 拼写器的五个重要通道（PO7、PO8、Oz、P4、Cz），从而实现了 100% 的预测准确率。从对其他九名参与者的分析中，我们一致地选择了确定的五个通道，并且选择频率对带通滤波器和内核超参数的微小变化具有稳健性。本文的补充材料可在线获取。
2022-27 年活跃兰贝斯战略
我们在兰贝斯拥有的这些资源都是为了他们的最终发展。凯·怀特 (Kye Whyte) 在奥运会 BMX 比赛中获得银牌，但他从小就在布罗克韦尔公园的赛道上开始学习，而杰登·桑乔 (Jaden Sancho) 则在肯宁顿的五人制球场上磨练自己的技能。大多数人都无法达到这些水平，但他们在运动和活动方面的经验可能同样有价值——这意味着他们能够保持健康、结交朋友、提高自信、远离负面影响、减少孤独感或培养在生活的各个方面都对他们有益的价值观和习惯。出于这些以及许多其他原因，兰贝斯必须利用本战略中规定的运动和体育活动的力量。我希望这些好处具有包容性——兰贝斯的所有社区都可以享受。如果这需要我们以不同的方式和在新的场地工作，建立创新的伙伴关系，提供优惠或运行有针对性的计划——这正是我们应该做的。
美国经济的大型贝叶斯 VAR
Crump, Sbordone：纽约联邦储备银行（电子邮件：richard.crump@ny.frb.org、argia.sbordone@ny.frb.org）。Eusepi：德克萨斯大学奥斯汀分校（电子邮件：stefano.eusepi@austin.utexas.edu）。Giannone：亚马逊（电子邮件：dgiannon2@gmail.com）。Qian：普林斯顿大学（电子邮件：ericqian@princeton.edu）Giannone 对本文的贡献是在作者加入亚马逊之前完成的。本出版物及其内容与亚马逊无关，不反映该公司及其子公司的立场。本文介绍了初步调查结果，并分发给经济学家和其他感兴趣的读者，仅用于激发讨论和征求意见。本文表达的观点为作者的观点，不一定反映纽约联邦储备银行或联邦储备系统的立场。任何错误或遗漏均由作者负责。