XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System方差
评估基于扩散的生成模型的设计空间
大多数现有的扩散模型准确性的理论研究，尽管很重要，但假设得分函数已近似于一定的精度，然后使用此先验绑定来控制发电的错误。本文相反，对整个生成过程（即培训和采样）提供了第一个定量的理解。更确切地说，它对梯度下降下的脱氧分子分数进行了非质合分析分析。此外，还提供了方差爆炸模型的精制采样误差分析。这两个结果的组合产生了完整的误差分析，该分析阐明了（但这一次，理论上）如何设计训练和采样过程以进行有效产生。例如，我们的理论意味着偏爱噪声分布和训练中的减肥权重，这些训练与Karras等人中使用的偏爱。[30]。它还提供了对抽样时间和方差时间表的选择的观点：当分数经过良好的训练时，Song等人的设计。[46]更可取，但是当训练较少时，Karras等人的设计。[30]变得更加可取。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
9 认识特殊二项式策略
中级代数技能培养 # PF – 9 识别特殊二项式策略：确定两个项是完全平方数还是完全立方数。然后检查形式是否为以下之一：平方和平方差立方和立方差示例 1. 3 8 x − = 2. 4 25 y − = 3. 4 8 16 ab − =
绘制从多基因责任到大脑结构再到青春期心理问题的潜在途径
背景：我们使用外化行为多基因评分 (extPGS) 和结构 MRI 来检查青少年时期从遗传倾向通过大脑导致行为问题的潜在途径。方法：在青少年大脑认知发展 SM 研究 (ABCD 研究) 中，对 4,475 名欧洲血统的 9-13 岁儿童进行了三次年度儿童行为问题、注意力缺陷/多动问题和内化问题评估。结果：extPGS 预测了每一波的行为问题 (R 2 = 2.0% – 2.9%)。双因子模型显示，extPRS 不仅预测了行为问题特有的差异 (R 2 = 1.7% – 2.1%)，而且预测了行为问题与其他测量问题共有的差异 (R 2 = 0.8% – 1.4%)。纵向来看，extPGS 可以预测特定行为问题的水平（R 2 = 2.0%），但不能预测它们随年龄变化的变化斜率。extPGS 与总灰质体积（TGMV；R 2 = 0.4%）相关，较低的 TGMV 可预测特定行为问题（R 2 = 1.7% – 2.1%）和每波中所有问题的共同方差（R 2 = 1.6% – 3.1%）。每波中特定于行为问题的多基因倾向中有一定比例在统计学上由 TGMV 介导。结论：在整个青少年期，extPGS 可预测行为问题特有的方差和所有测量问题共有的方差。extPGS 还与 TGMV 相关，后者可以稳健地预测行为问题。统计中介分析表明，多基因变异会影响大脑发育的个体差异，而这种差异与青少年过渡期出现行为问题的可能性有关，这证明有必要开展新的研究来检验这一因果假设。关键词：多基因评分；大脑结构；精神病理学的一般因素；外化。
健脑操对老年人认知功能的影响
本综述旨在系统地评估和荟萃分析关于健脑操 (BG) 对老年人认知功能影响的现有数据。使用“健脑操”和“老年人”、“健脑操”和“老年人”系统地搜索了六个电子数据库。使用 PEDro 和 MINORS 量表评估方法学质量。对于荟萃分析，使用逆方差或一般逆方差，并使用卡方检验和 I2 检验评估异质性。十项研究，质量从高到低。在 BG 组中观察到神经认知结果的组内和组间显著变化。荟萃分析的结果表明，通过简易精神状态检查，BG 组的认知功能变化并不大于对照组/比较组报告的变化。从低到高的证据支持，BG 不会导致有或没有认知障碍的人的认知功能改善。© 2023 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )
极限学习机器中的不确定性量化-Serval
不确定性量化对于评估机器学习模型的预测质量至关重要。在极端学习机器（ELM）的情况下，文献中提出的大多数方法都对数据进行了强有力的假设，忽略输入权重的随机性或忽略了置信估计的偏见贡献。本文提出了克服这些限制并提高对ELM变异性的理解的新颖估计。分析推导是在一般假设下提供的，旨在识别识别和解释不同变异源的贡献。在同性恋性和异性恋性下，提出了几种方差估计值，进行了投资和数值测试，显示了它们在复制预期方差的有效性。最后，通过采用关键方法来讨论置信间隔估计的可行性，从而提高了榆树用户对某些陷阱的认识。该论文与Scikit-Learn兼容的Python库相同，从而实现了本文中所有讨论的所有估计值的有效计算。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
单变量和多变量方差分析
一位经济学家收集了去年生产电子计算设备的公司样本的生产率改进数据。这些公司根据过去三年的平均研发支出水平进行分类（低、中、高）。研究结果如下（生产率改进的衡量标准为 0 到 100）。假设具有通常假设的方差分析模型是合适的。
关于使用高斯分布之间的测地三角形解决分类问题
本文提出了一种新的一阶和二阶统计数据分类框架，即均值/位置和协方差矩阵。在过去十年中，已经提出了几种协方差矩阵分类算法。它们通常利用对称正定矩阵 (SPD) 的黎曼几何及其仿射不变度量，并在许多应用中表现出色。然而，它们背后的统计模型假设了零均值。在实践中，它通常在预处理步骤中被估计然后被删除。这当然会对均值作为判别特征的应用造成损害。不幸的是，均值和协方差矩阵的仿射不变度量相关的距离仍然未知。利用以前关于测地三角形的研究，我们提出了两个使用这两种统计数据的仿射不变散度。然后，我们推导出一种计算相关黎曼质心的算法。最后，将基于散度的最近质心应用于农作物分类数据集 Breizhcrops，显示了所提框架的趣味性。
改善车辆轨迹预测的联合学习稳定性 /作者=太阳，Youbang；郭，江；帕森斯，基兰； nagai，Yukimasa /creationdate = 2024年7月9日 /主题=通信，机器学习< /div>
摘要众包信息可用于校准自动和自动驾驶汽车的高级驾驶员辅助系统/自动驾驶（ADAS/AD）参数。但是，在车辆网络中学习此类信息是具有挑战性的。一方面，单个车辆收集的数据可能不足以训练大型机器学习模型。另一方面，将原始数据上传到云服务器同样是不切实际的，这是由于符合通信的带宽要求和数据隐私威胁。本文通过应用联合学习（FL）寻求解决方案。我们旨在提高FL算法稳定性以提高预测准确性。因此，我们提出了一种基于方差的和结构感知的FL（VSFL），其中引入了FL服务器的基于方差的模型聚合方法，以进行最佳模型聚合，并为车辆客户提供了一个结构性模型培训方案，以解决统计异质性，而不会损害性能。我们首先为拟议的VSFL提供了理论分析。然后，我们使用合成数据和实际数据验证VSFL算法对车辆轨迹预测的效果。
B. Tech。土木工程计划
线性代数基础知识：向量空间和子空间，基础和维度，血统转换，四个基本子空间。矩阵理论：规范和空间，特征值和特征向量，特殊矩阵及其特性，最小平方和最小规范的解决方案。矩阵分解算法-SVD：属性和应用，低等级近似值，革兰氏施密特过程，极性分解。尺寸还原算法和JCF：主成分分析，血统判别分析，最小多项式和约旦的规范形式。微积分：微积分的基本概念：部分导数，梯度，定向衍生物Jacobian，Hessian，凸集，凸功能及其属性。优化：无约束和受约束的优化，受约束和不受约束优化的数值优化技术：牛顿的方法，最陡的下降方法，惩罚函数方法。概率：概率的基本概念：条件概率，贝叶斯定理独立性，总概率，期望和方差定理，几乎没有离散和连续分布，联合分布和协方差。支持向量机：SVM简介，错误最大程度地减少LPP，双重性和软边距分类器的概念。参考书：