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World File Search System统计估计
Bertram的配对策略与有限风险
摘要：在Ornstein -Uhlenbeck的价格差异过程之后，找到Bertram的一对协调资产的最佳交易策略，可以作为无约束的凸优化问题，以最大化每单位时间单位的预期利率。该模型被概括为以其每次单位波动率来衡量的拟合风险的形式（例如，如果存在监管机构实施的交易策略的风险限制）。最终的优化问题不必是凸。尽管存在这一不良事实，但证明该问题仍然可以解决。此外，研究了价格差异过程的参数从未确切知道的问题，并且从观察到的有限样本中估算了不准确的估计（回顾这个问题对于实践至关重要）。与知道参数的理论交易者相比，不精确地通过量化不准确估计引起的损失来影响最佳交易策略。主要结果集中于风险构成的交易策略的几何和优化理论观点以及统计估计引起的不精确。
袋鼠收获维多利亚的配额，2025年 - 野生动物
在2024年9月进行的维多利亚州未森林地区的空中调查。这些调查补充了两种灰色袋鼠物种所占据的地区的同时地面调查，以估算每个收获区中东部和西灰色袋鼠的比例。组合，这两个数据集允许对五个收获区域中每个袋鼠中存在的袋鼠数量进行统计估计。随着新的KHMP的启动，收获区的数量和边界变化了，以改善KHP的给药，并从商业收获中排除了墨尔本城市边缘的另外十个城市（图S1）。总配额（ATCW和KHP合并）被指定为每个收获区域内估计丰度的10％，对东方和西灰色袋鼠进行了单独的配额。使用时间序列建模的历史ATCW许可证数据预测，在2025年在ATCW许可下将在每个区域中被淘汰的每个物种的数量，其余的总允许的10％将分配给KHP。
联邦对抗性学习 - 抢劫2406.15925v1.pdf
摘要。随着自主着陆系统中深度学习技术的发展不断增长，面对可能的对抗性攻击，主要挑战之一是信任和安全。在本文中，我们提出了一个基于对抗性学习的框架，以使用包含干净本地数据及其对抗性版本的配对数据来检测着陆跑道。首先，本地模型是在大型车道检测数据集上预先训练的。然后，我们求助于预先训练的模型，而不是利用大实例 - 自适应模型，而是诉诸于一种称为比例和深度特征（SSF）的参数 - fne-fne-tuning方法。其次，在每个SSF层中，干净的本地数据及其广泛的广告版本的分布被列出，以进行准确的统计估计。据我们所知，这标志着联邦学习工作的frst实例，该工作解决了登陆跑道检测中对抗性样本问题。我们对降落方法跑道检测（猪油）数据集的合成和真实图像的实验评估始终证明了所提出的联邦对抗性学习的良好性能，并对对抗性攻击进行了鲁棒。
ELEC3810 神经工程数据科学（2023 年秋季...
这是一门数据科学在神经工程中应用的入门课程。本课程将介绍数据科学的基本原理、概率和统计估计的技术和实现，以及神经工程中几个实际问题的建模。主题包括概率、随机变量、统计检测和估计、随机过程、神经系统的结构和功能、编码和解码、群体编码、神经网络、可塑性和学习、神经接口和康复。将介绍概率、随机过程和估计的概念，以便学生能够理解和实现神经工程的真实示例，并认识到最新技术的影响。本课程将增强学生的视野，鼓励他们在未来的跨学科研究领域工作。学生有望通过脑机接口项目获得数据科学和神经科学的知识以及实践经验。本课程包含计算神经科学的元素及其在神经工程中的应用，神经工程是生物医学工程的一个重要领域，适合具有 CBE 背景的学生。它还包含数据科学和神经工程应用的元素，因此，它也适合来自 ECE 的学生。不同课程代码的学生将获得相同待遇，只使用一套课程内容和考核安排。先修课程：（MATH2111 或 MATH 2121）和 MATH 2421，或 BIEN 2310 或 BIEN 3320 成绩基于家庭作业（20%）、期中考试（30%）和期末项目（50%）。暂定时间表如下。
Kyle P Messier 简历
{ 地理空间建模和毒理学：日益壮大的机械信息化学混合物风险评估联盟乔治华盛顿大学环境与职业健康系系研讨会系列，华盛顿特区，2023 年 4 月 25 日，（由于技术限制，赞助旅行被拒绝）{ 地理空间人类健康暴露科学与毒理学的联系。国家毒理学计划科学顾问委员会，北卡罗来纳州三角研究园，2019 年 6 月 17-18 日{ 地下水氡与非肺癌的关系：目前的理解和未来的研究。辐射控制计划主任会议，路易斯安那州新奥尔良，2017 年 10 月 4 日{ 使用谷歌街景车辆移动监测的空气质量数据的空间变异性和稳定性。乌得勒支大学风险评估科学研究所，荷兰乌得勒支，2016年10月14日 { 使用监测和私人水井数据模型研究北卡罗来纳州地下水中硝酸盐的变化。北卡罗来纳州环境与自然资源部水资源司，美国北卡罗来纳州罗利。2014年11月21日 { 整合地址地理编码、土地利用回归和时空地理统计估计地下水PCE。北卡罗来纳州GIS会议，2013年2月8日
高度适应性拉索：在现实模型中提供有效的非参数推断的机器学习
使用现实世界数据了解治疗对健康相关结果的影响需要定义因果参数并施加相关识别假设，以将其转化为统计估计。半参数方法，例如目标最大似然估计器（TMLE），以构建这些参数的渐近线性估计器。要进一步建立这些估计量的渐近效率，必须满足两个条件：1）数据可能性的相关组成部分必须属于Donsker类，而2）2）滋扰参数的估计值在其真实值的速度上以比N -1 /4更快的速度收敛。高度适应性的拉索（HAL）通过在具有有界分段变化标准的Càdlàg函数中充当经验风险最小化来满足这些标准，已知是Donsker。hal达到了所需的收敛速度，从而保证了估计量的渐近效率。HAL最小化其风险的功能类别具有足够的灵活性，可以捕获现实的功能，同时保持建立效率的条件。此外，HAL可以对非方向可区分参数（例如条件平均治疗效果（CATE）和因果剂量响应曲线，对精确健康很重要。尽管在机器学习文献中经常考虑这些参数，但这些应用通常缺乏适当的统计推断。HAL通过提供可靠的统计不确定性量化来解决这一差距，这对于健康研究中的知情决策至关重要。
选择神经尖峰检测的有效幅度阈值
脑机接口正在利用细胞外记录中的神经尖峰波形或尖峰时间实现重要的新功能 [1]，[2]。尖峰检测是从记录中提取神经尖峰的重要步骤。它不仅可以提取用于神经活动解码的信息，还可以将数据带宽减少数百甚至数千倍，从而实现无线传输并实现完全植入神经接口而无需经皮导线突破皮肤。尖峰检测性能对于保存神经信息和避免解码精度下降至关重要。阈值是尖峰检测的最常用方法，超过阈值的值被视为尖峰。面对不断变化的大脑环境，自适应且稳健的阈值至关重要。文献中提出了许多用于定义阈值的算法。一种方法是使用计算算法 [3]，[4]，例如短时傅立叶变换、小波变换和模板匹配。还有一些算法方法，例如反馈控制阈值 [5]。最常见的方法是根据信号统计数据设置阈值。噪声统计数据被广泛用于设置阈值。还提出了一种硬件高效估计方法，使用乘数将平均值/中位数/标准差/均方根值设置为阈值 [6]。其他人选择使用稳健统计估计来设置阈值 [7]。将阈值设置为 T = αN ，其中 N 是噪声统计数据，α 是用户定义的参数，这是设置阈值的常用方法 [8]。由于其简单性，这种方法在植入体实施中尤其受欢迎 [9]。然而，这种算法的自适应性
基于循环节奏连接的随机过程
摘要：在这项研究中，证实了脑电信号向量的新数学模型，该模型是在脑量表界面操作员多次重复的条件下注册的。研究信号的节奏比已知模型具有许多优势。这个新模型为研究多维分布函数开辟了道路。高阶的初始，中心和混合力矩功能，例如每个脑电图信号分别；以及它们各自兼容的概率特征，其中最有用的特征可以选择。这可以提高大脑 - 计算机界面操作员的心理控制影响（分类）的检测（分类）。基于开发的数学模型，证实了电位信号信号向量的统计处理方法，这些方法包括对其概率特征的统计评估，并有可能对电脑信号的概率特征进行有效的联合统计估计。这为来自不同传感器的信息协调整合提供了基础。在频域中使用高阶函数及其光谱图像作为大脑 - 计算机接口系统中的信息特征。在实验中确定了它们对脑计算机界面操作员的心理控制影响的显着敏感性。将贝塞尔的不平等应用程序应用于信息特征的矢量尺寸（从500次增加到20个数字）的问题，这可以显着降低算法的计算复杂性，以降低算法的计算复杂性。也就是说，我们在实验上确定，只有20个值的傅立叶估计值的傅立叶估算值的较高级别函数的傅立叶变换非常适合构成大脑计算机界面中信息效率的向量，因为这些频谱组成的统计量占相应的量化量的较高的统计量，这是相应的统计量的均可构图。信号。
维多利亚时代的指南，用于建模...
是指发生或超过给定的洪水幅度之间的平均时间间隔。预计每10年平均每10年一次超过10年的ARI洪水。预计每100年平均每100年一次超过100年的ARI洪水。AEP是ARI表示为百分比。向后岸范围从swash限制到陆地。berm a沿海堤防是由于波动通过波动的陆上行动而在海滩上形成的几乎水平的岸平行脊。berms。集水区排水到站点。它始终与特定位置有关，可能包括支流溪流和主要水路的集水区。沿海危害一个术语，可以集体描述由沿海或海洋学过程驱动的自然环境的身体变化和影响。Delta在淡水源进入河口水体设计洪水泛滥的地点是一种概率或统计估计，通常基于某种形式的洪水或降雨数据的分析。平均复发时间间隔或超出概率归因于估计排放，随着时间的推移，按体积测量的水流量率。应该与流量的速度或速度区分开，这是对水的移动速度而不是移动的速度的衡量标准。嵌入一个沿海凹痕，这已经通过过去的海平面上升而淹没，并且没有被沉积物显着填充。Estuary The seaward limit of a drowned valley which receives sediment from both river and marine sources and contains geomorphic and sedimentary conditions influenced by tide, wave and river processes Flood Relatively high stream flow which overtops the natural or artificial banks in any part of a stream, river, estuary, lake or dam, and/or overland runoff before entering a watercourse and/or coastal inundation resulting from elevated sea levels and/or海浪超过海岸线防御。洪水危害生命的潜在风险和洪水引起的肢体。洪水危害结合了洪水深度和速度。
ALS-NSF-PAR
摘要 - 目的：功能性近红外光谱（FNIRS）最近在基于运动成像（MI）的基于脑部计算机界面（BCIS）的研究方面已经获得了动力。令人惊讶的是，大多数研究工作主要致力于增强基于FNIRS的BCIS的健康个体。尚未探索尚未探索尚未探讨BCI最终用户利用基于FNIRS的血液动力学反应来有效控制基于MI的BCI的主要BCI最终用户中的患者（ALS）的能力。本研究旨在量化ALS患者对MI任务的血液动力学反应的主体特异性时空特征，并研究使用这些反应作为控制二进制BCI的通信手段的可行性。方法：使用八名ALS患者的FNIR记录血液动力学反应，同时执行MI-REST任务。进行了广义线性模型（GLM）分析以统计估计并评估个性化的空间激活。选定的通道集已在统计上优化用于分类。特定于主题的判别特征，包括从GLM获得的提议的数据驱动的估计系数，并确定了优化的分类参数，并用于使用线性支持向量机（SVM）分类器进一步评估性能。结果：在患者血流动力学反应的时空特征中观察到了受试者间的变化。使用优化的分类参数和特征集，所有受试者都可以成功使用其MI血流动力学反应来控制BCI，平均分类精度为85.4％±9.8％。显着性：我们的结果表明，基于FNIRS的MI血流动力学反应可用于控制ALS患者的二元BCI。这些发现突出了特定于特定数据驱动的方法在识别优化BCI性能的歧视时空特征方面的重要性。