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World File Search System模型误差
关于估计地图模型误差和 GPS...
为了确定是否可以安全地执行所需的操作，谨慎的导航员必须了解其车辆定位系统的当前空间不确定性以及用于描绘战区的导航地图模型的空间不确定性。从安全导航的角度来看，了解数据的准确性与数据本身一样重要。本文讨论了 GPS 车辆定位误差和特定于水深地图模型（图表）的相对较大的数据建模误差对电子海图 (EC) 的影响。它提出并演示了软件解决方案，这些解决方案可以统计评估这两种空间不确定性，并在 EC 环境中以图形方式集成这两个随机模型。本文还记录了加拿大水文服务局进行的一项实验，旨在确保实时 DGPS 用户计算出统计上有效的位置误差估计。实验使用传统的伪距冗余实时误差分析获得了位置误差估计，并对其进行了地面实况分析。利用这些地面实况信息，根据经验确定了改进的伪距误差模型。新的伪距误差模型使用 Novatel GPS 接收器计算出的估计伪距方差不断更新，而不是应用最小二乘调整中典型的恒定先验伪距方差。这种动态范围误差模型有效地减少了观测到的误差与其预测的误差估计之间的统计偏差。改进的范围误差模型还显著提高了位置解的性能。修改后的软件计算的所有 DGPS 位置的定位精度均优于 0.5 米。
关于估计地图模型误差和 GPS...
为了确定是否可以安全地执行所需的操作，谨慎的导航员必须了解其车辆定位系统的当前空间不确定性以及用于描绘战区的导航地图模型的空间不确定性。从安全导航的角度来看，了解数据的准确性与数据本身一样重要。本文讨论了 GPS 车辆定位误差和特定于水深地图模型（图表）的相对较大的数据建模误差对电子海图 (EC) 的影响。它提出并演示了软件解决方案，这些解决方案可以统计评估这两种空间不确定性，并在 EC 环境中以图形方式集成这两个随机模型。本文还记录了加拿大水文服务局进行的一项实验，旨在确保实时 DGPS 用户计算出统计上有效的位置误差估计。实验对使用伪距冗余的传统实时误差分析获得的位置误差估计进行了地面实况分析。利用此地面实况信息，根据经验确定了改进的伪距误差模型。新的伪距误差模型使用 Novatel GPS 接收器计算的估计伪距方差不断更新，而不是应用最小二乘调整中典型的恒定先验伪距方差。该动态范围误差模型有效地减少了观察到的误差与其预测的误差估计之间的统计偏差。改进的范围误差模型还显著提高了位置解的性能。修改后的软件计算的所有 DGPS 位置的定位精度均优于 0.5 米。
值梯度加权模型...
基于模型的增强学习（MBRL）是一种获得控制策略的样本有效技术，但不可避免的建模误差通常会导致性能恶化。MBRL中的模型通常仅用于重建动态，尤其是状态观察，而模型误差对策略的影响并未由培训目标捕获。这导致MBRL的目标目标之间的不匹配，实现良好的政策和价值学习，以及实践中采用的损失函数的目标，未来的国家预测。天真的直觉表明，价值感知的模型学习将解决这个问题，实际上，已经基于理论分析提出了针对该客观不匹配问题的第二种解决方案。但是，在实践中，它们往往不如通常使用的最大可能性（MLE）方法。在本文中，我们提出了价值梯度加权模型损失（VAGRAM），这是一种新颖的价值模型学习方法，可改善MBRL在具有挑战性的环境中的性能，例如小型模型容量和分散注意力的状态尺寸。我们分析了MLE和值感知的方法，并演示了他们如何在学习价值吸引模型时无法解释样本覆盖范围和功能近似的行为。fom，我们强调了在深度学习环境中稳定优化的其他目标。为了实现这一目标，我们利用经验值函数的梯度作为对RL算法对模型误差的敏感性的量度。我们通过表明我们的损失函数能够在Mujoco基准套件上获得高回报来验证我们的分析，同时比基于最大似然的方法更健壮。
数据科学和genai
•介绍机器学习•监督和不受监督的学习之间的差异•分类和回归之间的差异•机器学习应用•数据科学项目生命周期•线性回归理论•线性回归理论•成本功能•使用梯度下降使用梯度下降的优化梯度解释•梯度解释•模型下降•模型误差•平均正方误差•平均正方误差•多态性误差•多态多态，多态多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态误差，使用Python进行回归•过度拟合，不适合，合适的拟合•逻辑回归•理解逻辑回归一步一步矩阵
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Bayarri, MJ 等人 (2015) 风险的概率量化，国际不确定性量化杂志，5 (4) 297-325 Berger, JO 和 LA Smith (2018) 论不确定性量化的统计形式，统计及其应用年鉴，DOI：10.1146/annurev-statistics-030718-105232。Good, IJ (1959) “概率的种类”，科学，第 129 卷，第 443-447 页。Hagedorn, R. 和 LA Smith (2009) 用天气轮盘传达概率预报的价值，Meteorol. Appl.，16 (2): 143-155。 Judd, K.、CA Reynolds、TE Rosmond 和 LA Smith (2008) 模型误差的几何学，J. Atmos. Sci., 65 (6): 1749-1772。Judd, K. 和 LA Smith (2004) 不可区分状态 II：不完美模型场景，Physica D, 196: 224-242。Thompson, EL 和 Smith, LA (2019) 逃离模型世界。经济学讨论论文，第 2019-23 号，基尔世界经济研究所。http://www.economics-ejournal.org/economics/discussionpapers/2019-23。
政策指南建议使用合成数据培训AI模型
使用培训人工智能（AI）算法中的合成或人为生成的数据是一种新兴的实践，具有直接影响社会的巨大潜力。它可以解决数据稀缺，隐私和偏见问题，但确实引起了人们对数据质量，安全性和道德意义的担忧。虽然某些系统仅使用合成数据，但大多数时候合成数据与现实世界数据一起使用以训练AI模型。我们在本文档中的建议是针对使用某些合成数据的任何系统。合成数据的使用有可能增强现有数据，以实现更有效和包容性的实践和政策。但是，我们不能假设综合数据自动更好，甚至等同于物理世界的数据。使用合成数据有许多风险，包括网络安全风险，偏见传播和增加模型误差。本文档规定了在AI培训中负责使用合成数据的建议。
基于WOA-BP算法
温度补偿是解决非分散红外CO 2气体传感器检测准确性受到温度影响的问题的主要措施。由于非分散红外CO 2气体传感器的测量精度很容易受到环境温度的影响，因此本文分析了传感器受温度影响的原因，并提出了一种整合鲸鱼算法（WOA）和BP神经网络的温度补偿方法。鲸鱼算法用于优化BP神经网络的权重和阈值，以建立非分散红外CO 2气体传感器的温度补偿模型，并将优势与传统的BP神经网络模型和粒子群群和粒子群优化（PSO）BP神经网络模型进行比较。实验结果表明，WOA-BP算法的温度补偿模型误差低于30 ppm，平均绝对误差百分比为3.86％，远比BP神经网络和PSO-BP神经网络好得多，并且有效地降低了温度对传感器准确性的影响。
大型多元空间数据的协方差近似...
本文研究了多个气候模型误差之间的互相关。我们构建了一个贝叶斯分层模型，该模型解释了各个模型的空间依赖性以及跨不同气候模型的跨构成。我们的方法允许具有不可分割的和非稳定的交叉协方差结构。我们还提出了一种协方差近似方法，以促进非常大的多元空间数据集建模和分析中的计算。协方差近似组成的两个部分：一个减少的秩部分以捕获大规模的空间依赖性，以及稀疏的协方差矩阵，以纠正由降低级别近似所引起的小规模依赖误差。我们特别注意近似值的第二部分具有块对基结构。模型拟合和预测的仿真结果表明，在预测过程近似和独立块分析中，提出的近似值的取代。然后，我们将综合方法应用于多个气候模型错误的联合统计建模。
使用基于模型的森林的观察数据的异质治疗效应估计
摘要估计异构治疗效应对许多学科引起了极大的兴趣，最值得一提的是医学和经济学。到目前为止，当代研究主要集中在连续和二元响应上，在传统上，即使在某些模型误差下，也可以通过线性模型估算异质的治疗效果，从而允许估计恒定或异构效应。更复杂的生存，计数或顺序结果的模型需要更严格的假设，以可靠地估计治疗效果。最重要的是，非挑剔的问题需要对治疗和预后效应进行联合估计。基于模型的森林允许同时估计协变量依赖性治疗和预后效应，但仅用于随机试验。在本文中，我们建议对基于模型的森林进行修改，以解决观察数据中的混杂问题。在特殊性中，我们评估了最初由Robinson（1988，Conemenice）提出的正交策略，该策略是针对广义线性模型和转化模型中异质治疗效果估计的基于模型的森林的背景。我们发现，该策略在具有各种结果分布的模拟研究中降低了混杂效应。我们通过评估Riluzole对肌萎缩性侧面硬化的进展，证明了生存和顺序结局的异质治疗效应估计的实际方面。
模拟南卡罗来纳州沿海和佐治亚州萨凡纳国家野生动物保护区附近河流和潮汐沼泽的水位和盐度
AI 人工智能 ANN 人工神经网络 ASA 应用科学协会 ATM 应用技术与管理 BEP 反向误差传播 BFHYDRO 边界拟合流体动力学模型 CRADA 合作研究与开发协议 DSS 决策支持系统 EFDC 环境流体动力学规范 EIS 环境影响声明 FCFWRU 佛罗里达州鱼类与野生动物合作单位 GaEPD 佐治亚州环境保护部 GPA 佐治亚州港务局 GUI 图形用户界面 LMS Lawler、Matusky 和 Skelly ME 平均误差 MLP 多层感知器 MSE 均方误差 M2M 模型到沼泽应用 NWIS 国家水信息系统 OLS 普通最小二乘法 PME 百分比模型误差 psu 实用盐度单位 Q 流量 RMSE 均方根误差 R 2 判定系数 SISO 单输入单输出 SNWR 萨凡纳国家野生动物保护区 SSE 误差平方和 SSR 状态空间重建 USACOE 美国陆军工程兵团 USFW 美国鱼类与野生动物管理局 USGS 美国地质调查局 WASP7 水资源评估与模拟程序 - 第 7 版 WES 水道美国陆军工程兵团实验站 WL 水位 XWL 潮汐范围