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2024-2025全球影响报告
Medallia是客户，员工，公民和患者经验的先驱和市场领导者。作为领先的企业体验平台，Medallia Experience Cloud是记录的关键任务系统，它使所有其他应用程序都使客户和员工了解。该平台捕获了数十亿个跨互动的体验信号，包括所有语音，视频，数字，物联网，社交媒体和公司消息传递工具。Medallia使用专有的人工智能和机器学习技术来自动揭示推动强大的业务行动和成果的预测见解。Medallia客户减少了流失，将批评者变成了推动者和买家，创造了瞬间的交叉销售和向上销售的机会，并推动损害收入的商业决策，从而提供了明确而有力的投资回报。
DePauw University目录2020-2021
本课程向学生介绍了标准统计程序背后的理论。该课程假定学生对单变量的微积分的工作知识。学生有望得出并采用理论结果以及执行标准统计程序。所涵盖的主题将包括瞬间的功能，伽马分布，卡方分布，T分布和F分布，采样分布以及中心极限定理，点估计，置信区间和假设测试。先决条件：数学136或数学151。数学251。微积分III科学与数学组1课程介绍了几个变量的演算。主题包括向量和固体分析几何形状，多维分化和集成以及应用的选择。先决条件：数学152。数学270。线性代数1组课程矢量空间，线性变换，矩阵，决定因素，特征值以及特征向量和应用。先决条件：数学152或教师的许可。数学321。几何学组1课程中的主题
宏观经济不确定性对家庭支出的影响
摘要使用对欧洲家庭的新调查，我们研究了家庭所感知的宏观经济不确定性中的外源性变化如何影响其支出决策。我们使用随机信息处理，提供有关未来经济增长的第一和/或第二瞬间的不同类型的信息，以在某些家庭的宏观经济不确定性中产生外源性变化。在随访调查中测量了相对于未处理的对照组的支出决策的影响。较高的宏观经济不确定性会导致家庭在随后的几个月内减少对非耐用商品和服务的支出，并减少购买较大物品（例如套餐假期或奢侈品）的购买。此外，不确定性减少了家庭投资共同基金的倾向。这些结果支持这样的观念，即宏观经济不确定性会影响家庭决策并对经济结果产生巨大的负面影响。JEL：E3，E4，E5关键字：不确定性，家庭支出，家庭财务，调查，随机控制试验
驯服维度的诅咒：定量...
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
驯服维度的诅咒：深度学习 *
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
时刻到时刻的大脑信号变异性可靠地预测精神病治疗结果
精神治疗反应的生物标志物仍然难以捉摸。功能磁共振成像（fMRI）已显示出希望，但低可靠性限制了典型的fMRI措施作为治疗成功的前提。引人注目的是，大脑信号的时间变异性已经证明是个体差异的敏感且可靠的指标，但尚未与精神病治疗结果有关。在这里，使用简单的基于任务和静止状态的fMRI扫描了45例社交焦虑症患者两次（相隔11周），以捕获力矩到时刻的神经变异性。fMRI测试重测后，患者接受了9周的认知行为疗法。可靠性基于5倍的交叉验证表明，基于任务的大脑信号变异性是治疗结果预测模型（总R实际，预测= .77）的最强贡献者 - 表现优于自我报告，静止状态神经变异性和基于标准的基于基于神经活动的平均值。值得注意的是，基于任务的大脑信号变异性显示出极好的测试可靠性（类内相关系数= .80），即使任务长度少于3分钟。而不是不良“噪声”的来源，而是瞬间的fMRI变异性可以作为临床结果的高度可靠，有效的预后指标。
B.Tech Power电子和仪器
模块1：线性代数简介（8个讲座）向量，向量空间，线性独立性，碱基和维度，正交性，线性图和矩阵，矩阵的基本子空间，rank-nullity Theorem。模块2：光谱分解（6个讲座）特征值，不变子空间，内部产物，规范，正统碱基，光谱定理，等法，极值和奇异值分解，应用。模块3：矩阵（5个讲座）特殊矩阵，规范和决定因素的特性。模块4：概率简介（6个讲座）经典和公理概率，概率空间，条件概率和独立性，总概率，贝叶斯规则。模块5：随机变量（8个讲座）定义，常见示例，累积分布函数，概率质量函数，概率密度函数；随机变量的函数；期望 - 卑鄙，差异和时刻；特征和瞬间的功能；特殊的随机变量 - 二项式，泊松，统一，指数和高斯；共同时刻，有条件的期望；协方差和相关性 - 独立，不相关和正交随机变量；两个随机变量的函数；大量法律和中央限制定理的法律薄弱。模块6：随机过程简介（3个讲座）离散和连续时间过程；随机过程的概率结构；卑鄙，自相关和自相关功能；随机过程的示例：白噪声。文本/参考书：
B.Tech第四学期
模块1：线性代数简介（8个讲座）向量，向量空间，线性独立性，碱基和维度，正交性，线性图和矩阵，矩阵的基本子空间，rank-nullity Theorem。模块2：光谱分解（6个讲座）特征值，不变子空间，内部产物，规范，正统碱基，光谱定理，等法，极值和奇异值分解，应用。模块3：矩阵（5个讲座）特殊矩阵，规范和决定因素的特性。模块4：概率简介（6个讲座）经典和公理概率，概率空间，条件概率和独立性，总概率，贝叶斯规则。模块5：随机变量（8个讲座）定义，常见示例，累积分布函数，概率质量函数，概率密度函数；随机变量的函数；期望 - 卑鄙，差异和时刻；特征和瞬间的功能；特殊的随机变量 - 二项式，泊松，统一，指数和高斯；共同时刻，有条件的期望；协方差和相关性 - 独立，不相关和正交随机变量；两个随机变量的函数；大量法律和中央限制定理的法律薄弱。模块6：随机过程简介（3个讲座）离散和连续时间过程；随机过程的概率结构；卑鄙，自相关和自相关功能；随机过程的示例：白噪声。文本/参考书：