XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System累积分布
在有符号累积函数中进行最近子空间搜索...
本文提出了一种使用有符号累积分布变换 (SCDT) 对一维信号进行分类的新方法。所提出的方法利用 SCDT 的某些线性化特性，使问题在 SCDT 空间中更容易解决。该方法使用 SCDT 域中的最近子空间搜索技术来提供一种非迭代、有效且易于实现的分类算法。实验表明，所提出的技术在使用极少量训练样本的情况下优于最先进的神经网络，并且对模拟数据上的分布外示例也具有鲁棒性。我们还通过将所提出的技术应用于 ECG 分类问题来证明其在实际应用中的有效性。实现所提出的分类器的 Python 代码可以在 PyTransKit [1] 中找到。
Redalyc.极值理论应用于标准化降水指数
摘要。标准化降水指数 (SPI) 是一种数学算法，用于检测和描述与预期区域气候条件相关的降水偏差。因此，本研究旨在验证使用时间独立的一般极值分布 (GEV) 来模拟巴西圣保罗州坎皮纳斯气象站 (1891-2011) 获得的 SPI 年度最大值 (最大月度 SPI 值；SPImax) 和 SPI 年度最小值 (最小月度 SPI 值；SPImim) 发生概率的可能性，并评估这两个数据集中趋势、时间持久性和周期成分的存在。本研究中使用的拟合优度检验量化了经验累积分布和 GEV 累积函数之间的一致性。我们的结果表明，这种参数函数可用于评估 SPImin 和 SPImax 值发生的概率。在两个系列中均未检测到显著的序列相关性，也未检测到趋势。对于 SPImim，小波分析已检测到 4-8 年范围内的主导模式。未来的研究应侧重于开发能够解释此类特征的 GEV 模型。未发现年度每月 SPI 最大值的主导模式。
ISO 14644 修订摘要
定义 为简化 ISO 14644-1:2015，以下对修订相关章节进行了总结。 ISO 14644-1:2015 洁净室和相关环境 第 1 部分 按粒子浓度对空气洁净度进行分类 本节以空气体积浓度表示的粒子数量规定了世界洁净室和受控环境的空气洁净度等级。要确定等级，需要采用指定的测试方法，包括选择取样位置。 ISO 14644-1 简介 ISO 14644-1 是一系列文件的第一章，这些文件描述了洁净室设计、操作和控制中要采用的方法、程序和限值。该标准用于微电子、制药、航空航天、医疗器械、医疗保健和食品生产等不同行业。它以空气体积浓度表示的粒子数量规定了世界洁净室和受控环境的空气洁净度等级。要确定等级，需要采用指定的测试方法，包括对采样位置进行战略性选择。 ISO 14644-1 范围 本国际标准的范围是提供用于洁净室认证的空气悬浮颗粒浓度方面的指南、规范和规则。 ISO 14644-1 涉及所有分类考虑因素，这些因素具有基于阈值（下限）尺寸的累积分布，范围从 0.1 µm 到 5 µm。 较低的颗粒尺寸浓度限值（纳米颗粒）在 ISO 14644-12 中讨论。
有效推断分位数治疗效果和超越
我们考虑在估计估计方程式中估计涉及依赖目标参数作为输入的高维滋扰函数的估计参数。一个中心示例是因果推理中（局部）分位处理效应（（l）QTE）的效率估计方程，该方程涉及在分位数上评估的协方差累积分布函数以进行估计。基于估计的滋扰和插入估计值的现有方法，例如伪造的马克内斯学习（DML），我们需要我们在所有可能的输入中学习滋扰。对于（L）QTE，DML要求我们学习整个协变量累积分布函数。我们相反提出了局部付符的机器学习（LDML），该学习避免了此盗窃步骤，并且只需要在单个初始粗略猜测目标参数的情况下估算烦恼。对于（L）QTE，LDML仅涉及学习两个回归功能，这是机器学习方法的标准任务。我们证明，在LAX速率条件下，我们的估计器具有与使用未知的真实滋扰的不可行的估计器相同的渐近行为。因此，LDML显着实现了实际上可比性和理论上的效率估计因果推理中重要数量的效果，例如（l）QTES，当我们必须控制许多协变量和/或相关关系时，正如我们在经验研究中所证明的那样。