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重新校准 pm-kusum 方案
• 随着 Pradhan Mantri Kisan Urja Suraksha Evam Utthaan Mahabhiyan (PM-KUSUM) 计划接近其目标年份 2026 年，有必要进行重新调整以应对挑战并优化其在实现农民能源安全、推广可再生能源和履行气候承诺方面的影响。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
足球应用的摄像机校准算法的比较分析
摘要在解决足球比赛视频录像的自动分析问题时，目前正在使用特殊摄像机。这项工作介绍了已知算法和摄像机校准方法的比较表征，包括利用机器学习和神经网络的方法，目的是确定其缺点并为开发现代，更有效的方法和算法构成理论基础。具体来说，它检查了需要更多输入数据但可以快速运行的算法[1，2]和使用机器学习的更准确的算法[3，4，5，6，5]。证明他们的主要缺点是准确性或速度。使用机器学习的更准确的算法通常并未指定该算法的操作速度，这排除了它们在实时应用中的使用。强调速度的研究作品经常缺乏在现实生活中使用实际使用所需的准确性。
GLMNETR中机器学习模型的校准
## ## 10倍（嵌套）交叉验证的性能度量与使用所有数据无需交叉验证计算的幼稚摘要## ## ## ave devrat ave slope ave concordance ave ave非零零## lasso min 0.2452 1.0702 0.8702 0.8730 48.0 ## lasso min 0.244.084.084 0.244.084 0.2452 minR.G0 0.2435 0.9451 0.8733 16.8 ## Ridge 0.2256 1.2887 0.8660 99.0 ## Naive DevRat Naive Concordance Non Zero ## LASSO min 0.1696 0.8794 42 ## LASSO minR 0.1710 0.8791 20 ## LASSO minR.G0 0.1663 0.8759 13 ## Ridge 0.1718 0.8822 99 ## ## Ave DevRat Ave Slope Ave Concordance Ave Non Zero ## Stepwise df tuned 0.2541 0.9741 0.8776 14.7 ## Stepwise p tuned 0.2549 0.9775 0.8786 15.0 ## Naive DevRat Naive Concordance Non Zero ## Stepwise df tuned 0.1711 0.8785 15 ##逐步调谐0.1711 0.8785 15
深度学习的校准框架
网页：https：//computerscience.aceter.ac.uk/people/profile/profile/index.php？username = gad212项目详细信息：计算机模型或模拟器在各种科学学科中都起着至关重要的作用，包括工程，公共健康，公共健康，空中流量，以及空中控制（ATC）。这些模拟器通常昂贵且耗时运行，依靠参数的准确校准来进行可靠的预测。但是，用于校准的传统高斯工艺（GPS）在处理大型输入数量和多个输出时表现出局限性，通常需要不切实际的简化假设。我们正在寻找一个高技能和积极进取的候选人，以开创性的博士学位项目，旨在通过开发一个通用，基于深度学习的模型校准框架来克服这些局限性。利用基于神经网络的方法在处理输入和输出维度方面的可伸缩性，该项目探讨了有效的深度学习替代模型的构建。重点将放在量化预测中固有的不确定性，并将这种不确定性整合到校准过程中。此外，该项目将研究可逆神经网络和生成模型的应用，以直接输入采样与目标输出对齐。该框架的主要应用在于空中交通管制系统的领域，在该系统中，精确校准昂贵的模拟至关重要。改进的模型校准将提高交通管理预测的可靠性，从而有助于更安全，更明智的决策。该项目的预期可交付成果包括著名科学期刊的高影响力出版物以及开发开源软件套件，该套件封装了我们的创新方法。
国家检测和校准认可委员会...
国家检测和校准实验室认可委员会 文件编号：NABL 112B 指导文件：医学实验室 发行编号：01 发行日期：2024 年 12 月 18 日 修订编号：-- 修订日期：-- 页码：第 10 页，共 43 页
国家测试和校准的国家认证委员会...
国家测试和校准实验室的国家认证委员会文档。no：NABL 112A医疗实验室认证的具体标准编号：01发行日期：18-DEC-2024 AMEND NO NO： - 修订日期： - 第108页：10 of 108
公平校准V1.4.1
1 School of Earth and Environment, University of Leeds, Leeds, LS2 9JT, United Kingdom 2 Energy, Climate and Environment Program, International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), 2361 Laxenburg, Austria 3 Department of Physics and Technology, UiT the Arctic University of Norway, Tromsø, Norway 4 School of Geography, Earth and Atmospheric Sciences, The University of Melbourne, Melbourne,澳大利亚维多利亚州5气候资源，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚，6大气，海洋和行星物理，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津，奥克斯11 3PU，英国7会议，埃克塞特市，埃克塞特市，Ex1 3pb，英国8PB，英国8气候系统研究，芬兰人气候研究所，弗洛鲁斯·布鲁斯·沃特，弗兰德，弗兰德，弗兰德。 1050布鲁塞尔，比利时