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点估计，间隔估计，人口
目标估计值的点估计值估计值的点估计属性置信量估计置信区间置信区间估计估计间隔间隔估计人口平均值（σ已知）间隔估计人口平均值（σ未知）关键字估计，点估计器，误差率，间隔估计
2024 PhD程序
Haoxing Liu应用数学论文主席：加里·罗森（Gary Rosen）论文：用于参数依赖性的脉冲响应函数，卷积和反vlosion的Delta方法置信带，由经营者的分析分析系统与定期散发性生成器的分析系统所描述的进化系统所描述的进化系统。
2025年2月20日 - 经济与金融
释放消费者置信指标（CCI）的释放政策：每个月，欧洲委员会的总统经济和金融事务局（DG ECFIN）使用截止日期可用的数据发布了欧盟和欧洲地区聚集的Flash CCI。最终的消费者调查结果将作为本月底的全部业务和消费者调查版本的一部分发布。
极限学习机器中的不确定性量化-Serval
不确定性量化对于评估机器学习模型的预测质量至关重要。在极端学习机器（ELM）的情况下，文献中提出的大多数方法都对数据进行了强有力的假设，忽略输入权重的随机性或忽略了置信估计的偏见贡献。本文提出了克服这些限制并提高对ELM变异性的理解的新颖估计。分析推导是在一般假设下提供的，旨在识别识别和解释不同变异源的贡献。在同性恋性和异性恋性下，提出了几种方差估计值，进行了投资和数值测试，显示了它们在复制预期方差的有效性。最后，通过采用关键方法来讨论置信间隔估计的可行性，从而提高了榆树用户对某些陷阱的认识。该论文与Scikit-Learn兼容的Python库相同，从而实现了本文中所有讨论的所有估计值的有效计算。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
产品设计
Kenda橡胶Ind。 co。 它具有无管准备的GCT套管，可加强侧壁以保护。 化合物具有出色的抓地力，速度和耐用性。 其低滚动阻力允许在砾石小径上速度速度，并且在砾石比赛中获得了成功的成功，例如Alexey Vermeulen的2022年BWR胜利。 •置信 - 在所有地形中抓地力的新化合物•化合物 - 在湿条件下进行优化的抓地力•砾石套管技术 - 在侧壁上构建的侧壁构造，并在侧壁上构建，并密封无内管的界面Kenda橡胶Ind。co。它具有无管准备的GCT套管，可加强侧壁以保护。化合物具有出色的抓地力，速度和耐用性。其低滚动阻力允许在砾石小径上速度速度，并且在砾石比赛中获得了成功的成功，例如Alexey Vermeulen的2022年BWR胜利。•置信 - 在所有地形中抓地力的新化合物•化合物 - 在湿条件下进行优化的抓地力•砾石套管技术 - 在侧壁上构建的侧壁构造，并在侧壁上构建，并密封无内管的界面
N-亚硝基二甲胺 (NDMA) 的毒理学概况
BMDL 1SD : 0.0014 UF: 100 Moniuszko-Jakoniuk 等人 1999 年；Roszczenko 等人 1996a、1996b 中等 数据不足以得出 MRL 慢性 数据不足以得出 MRL a 有关更多信息，请参阅附录 A。BMDL 1SD = 与对照平均值 1 SD 变化相关的 BMD 的 95% 置信下限；SD = 标准偏差；UF = 不确定因素
基于贝叶斯的分类置信度估计用于增强SSVEP检测
摘要 - 大脑计算机界面（BCI）使人们能够直接与外围设备进行通信和操作。由于其快速通信速率和高信号噪声比，近年来，基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP） - 基于BCI的系统已被广泛研究。许多当前的SSVEP识别方法通过发现最大的相关系数来确定目标类别。但是，当最大的系数与其余值没有显着差异时，分类性能通常会降低。这项研究提出了一种基于贝叶斯的分类置信估计方法，以增强基于SSVEP的BCI系统的目标识别性能。在我们的方法中，使用基本目标识别方法产生的最大值和其他值之间的差异用于在训练过程中定义特征向量。使用高斯混合模型（GMM）来估计正确与错误分类的特征向量的概率密度函数。随后，在测试程序中通过贝叶斯推断计算出准确和错误分类的后验概率。基于两个后验概率提出了分类置信值（CCVALUE），以估计分类信心。最后，决策规则可以确定是否应接受或拒绝当前的分类结果。对开放式基准数据集和自收集的数据集进行了广泛的评估研究。实验结果证明了提出的方法提高基于SSVEP的BCI系统的可靠性的有效性和可行性。
聊天机器人对已知的个人prakriti（...
stract：本文通过使用OPENCV实施的对象检测技术提出了一种增强视障人士可访问性的新方法。利用最新的对象检测模型，我们开发了一个实时系统，该系统能够检测相机提要中的对象并提供听觉反馈，以导航和与环境的交互。OPENCV的集成可以使有效的对象检测，边界框可视化，置信阈值和非最大抑制作用，这有助于为视觉障碍的辅助技术开发。通过对现有文献的全面审查，我们确定了为视力障碍开发可访问解决方案的创新差距和机会。我们的方法论涉及对象检测模型的选择和适应，实现了实时对象检测的OPENCV以及用于用户交互的听觉反馈的集成。我们详细介绍了实现过程，包括对输入图像的预处理，使用选定模型的对象检测，边界框的可视化以及置信阈值的应用和非最大最大抑制作用到完善检测到的对象。实验的结果证明了对象检测系统在辅助视觉受损的个体方面的有效性，并根据检测准确性，处理速度和用户反馈进行评估。讨论解释结果，解决我们方法的优势和局限性，并提出未来的研究方向。总而言之，本文强调了将OPENCV整合到为视障和概述途径开发可访问解决方案的重要性，以进一步发展辅助技术和计算机视觉。
2024 年爱德曼信任度晴雨表_新加坡报告
2024 年爱德曼信任度晴雨表。POP_EMO。有些人说他们担心很多事情，而另一些人则说他们担心的事情很少。我们对您担心的事情感兴趣。具体来说，您对以下每件事有多担心？9 分制；前 4 个框，担心。对一半样本询问了一些属性。新加坡普通民众。对组织员工询问失业问题（Q43/1）。失业是属性 1-3、5 和 22-24 的净值。使用 99% 以上的置信水平的 t 检验集对同比变化进行了显着性检验。