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飞机遭遇建模的贝叶斯方法
将无人机整合到国家空域系统的主要挑战之一是开发能够感知和避免当地空中交通的系统。如果设计得当，这些防撞系统可以提供额外的保护层，以保持当前卓越的航空安全水平。然而，由于其对安全至关重要的性质，需要进行严格的评估，然后才能有足够的信心认证防撞系统用于运营。评估通常包括飞行测试、运营影响研究和数百万次交通相遇的模拟，目的是探索防撞系统的稳健性。这些模拟的关键是所谓的相遇模型，它以代表空域中实际发生的情况的方式描述相遇的统计构成。一个以这种方式经过严格测试的系统是交通警报和防撞系统 (TCAS)。作为 20 世纪 80 年代和 90 年代 TCAS 认证过程的一部分，多个组织通过数百万次模拟近距离接触测试了该系统，并评估了近空中相撞（NMAC，定义为水平距离小于 500 英尺，垂直距离小于 100 英尺）的风险。1–4 最终，这项分析促成了 TCAS 的认证和美国对大型运输飞机配备 TCAS 的授权。最近，欧洲空中导航安全组织和国际民航组织进行了类似的模拟研究，以支持欧洲和世界
选择贝斯项目的较高出价
Kota Kinabalu：Warisan总裁Datuk Seri Mohd Shafie Apdal对Lahad Datu在Lahad Datu的最新裁决授予MSR Green Energy Sdn Bhd（MSR-GE）的最新奖项表示担忧。Shafie呼吁从沙巴电力（SE）及其董事长Datuk Seri Wilfred Madius Tangau提高透明度，尤其是在最近得知一家总部位于中国的公司在满足该项目的技术要求的同时提交了较低的出价。“我敦促Datuk Seri Madius Tangau和SE解释为什么在有更具成本效益的选择时选择更高的出价。Sabahans应该做出透明且合理的决定，尤其是当公共资金及其生计受到威胁时。在进行此规模的项目时，确保物有所值至关重要。”他在周六的一份声明中说Shafie指出了沙巴当前的电价结构，该结构给消费者，尤其是低收入家庭带来了不成比例的负担。Sabahans为前100 kWh支付17.5 Sen'kwh，但这
战略管理 - 贝莱斯天堂学院
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物理科学的贝叶斯逻辑数据分析
越来越多的科学领域的研究人员开始接触贝叶斯统计或贝叶斯概率论。通过包含归纳和演绎逻辑，贝叶斯分析可以将模型参数估计提高许多数量级。它为所有数据分析问题提供了一种简单而统一的方法，允许实验者根据当前的知识状态为感兴趣的竞争假设分配概率。本书通过大量示例和问题集清晰地阐述了底层概念。本书还讨论了实施贝叶斯计算的数值技术，包括对马尔可夫链蒙特卡罗积分的介绍以及从贝叶斯角度看的线性和非线性最小二乘分析。此外，附录中提供了背景材料，支持 Mathematica 笔记本可从 www.cambridge.org/052184150X 获得，为高年级本科生、研究生或任何认真的物理科学或工程研究人员提供了一条简单的学习途径。
布斯贝港 - Five Gables Inn
您是运动钓鱼爱好者吗？那么，您来对地方了！中部海岸水域盛产各种鱼类，可为您带来真正难忘的钓鱼体验。租用众多运动钓鱼船中的一艘，有机会捕获鲭鱼、金枪鱼、条纹鲈鱼甚至鲨鱼。这些包租船的船长在布斯贝水域钓鱼方面拥有多年经验，因此他们知道捕获传奇鱼类的最佳地点。布斯贝港拥有充足的派对和包租船队，可提供各种价格范围的旅行，是所有年龄段的纯粹享受和乐趣。
用于目标识别的贝叶斯多传感器数据融合
摘要：军事指挥和控制系统必须处理各种不同的传感器和来源。除了传统信息源（如 IFF、战术数据链和 ESM 传感器）之外，AIS、蓝军跟踪和 GMTI 雷达等其他来源也成为目标识别和分类的重要来源。正确识别是防止误伤和平民附带损害以及完成态势感知的重要先决条件。本文概述了我们扩展贝叶斯识别过程的解决方案，以便为海军以及空中和地面目标建立战术图景。对于一些传感器和重要的识别源，如自动识别系统 (AIS)、自动目标识别 (ATR) 和 GMTI 雷达，我们将详细介绍解决方案。
贝叶斯无线电干涉校准和成像
A G. Edenhofer等。“重新启动数值信息字段理论（Nifty.RE）：高斯过程和变异推理的库”。in：（2024）。arxiv：2402.16683 [Astro-Ph.im]。
回归问题贝叶斯推理指南
本指南为回归问题的贝叶斯推理提供了实用指导。为了从本指南中受益，读者应至少熟悉概率论、统计学和数学微积分，以了解“GUM” [9] 及其补充的原理，它们是计量学中关于测量不确定度评估的主要文件。但是，即使没有详细遵循本文件，所呈现的真实案例研究也说明了贝叶斯推理的潜力。提供的软件和算法可以作为处理类似问题的模板解决方案。尽管本指南中的回归问题类型源自所考虑的案例研究，并未涵盖所有可能的回归场景，但此处给出的指导应具有广泛的适用性。
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。