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World File Search System随机
使用条件随机样品
更详细地，PCP建立在分裂的保形预测框架的基础上（Lei and Wasserman，2014； Papadopoulos等，2002）。它首先将观察到的数据D随机分配到初步的D PRE和校准集D Cal中。它具有三个阶段。（1）它适合条件生成模型Q（y | x）与初步数据d pre。（2）对于校准集d cal中的每个点（x i，y i），它生成了k独立的预期样本ˆ y x i = {ˆ y i i 1，····y ik}，从拟合的模型q（y | x i）中。然后，它计算每个采样的预言与真实标签y i之间的差异。这些数量称为不符合分数，并测量生成模型的合适性。（3）最后，它计算并记录了不符合分数的（1 -α）经验分位数。分位数将用于构建预测集。
可解释的随机森林
摘要 先进的机器学习模型因其出色的性能而被广泛应用于各个领域。然而，它们的复杂性往往使它们难以解释，这可能是高风险决策场景中的一个重大限制，因为可解释性至关重要。在本研究中，我们提出了可解释随机森林 (XRF)，它是随机森林模型的一个扩展，它在训练过程中考虑了用户对问题及其特征空间的看法所产生的可解释性约束。虽然已经提出了许多方法来解释机器学习模型，但这些方法通常仅适用于模型训练后。此外，这些方法提供的解释可能包括人类无法理解的特征，这反过来可能会妨碍用户理解模型的推理。我们提出的方法解决了这两个限制。我们系统地将我们提出的方法应用于六个公共基准数据集，并证明 XRF 模型能够平衡模型性能和用户的可解释性约束之间的权衡。
随机几何与无线网络
无线通信网络可视为位于某个域中的节点集合，这些节点可以是发送器或接收器（根据所考虑的网络，节点将是移动用户、蜂窝网络中的基站、WiFi 网状结构的接入点等）。在给定时间，一些节点会同时向自己的接收器发送数据。每个发送器-接收器对都需要自己的无线链路。从链路发送器接收到的信号会受到从其他发送器接收到的信号的干扰。即使在最简单的模型中，从某一点辐射的信号功率以欧几里得距离各向同性的方式衰减，节点位置的几何形状也起着关键作用，因为它决定了每个接收器处的信干噪比 (SINR)，从而决定了以给定比特率同时建立此链路集合的可能性。接收器看到的干扰是从所有发送器（其自己的发送器除外）接收到的信号功率的总和。
随机量子电路
量子电路——由局部幺门和局部测量构建而成——是量子多体物理学的新天地，也是探索远离平衡的普遍集体现象的可处理环境。这些模型揭示了关于热化和混沌的长期问题，以及量子信息和纠缠的底层普遍动力学。此外，这些模型产生了一系列新问题，并引发了传统模拟所没有的现象，例如由外部观察者监控的量子系统中的动态相变。鉴于在构建数字量子模拟器方面取得的实验进展，量子电路动力学也具有重要意义，这些模拟器可以精确控制这些成分。电路元件中的随机性允许高水平的理论控制，其中一个关键主题是实时量子动力学与有效经典晶格模型或动力学过程之间的映射。在这个可处理的环境中可以识别的许多普遍现象适用于更广泛的更结构化的多体动力学。
提供随机临床试验
Konstantinos Leventogiannis，1.17 Evdoxia Kyriazopoulou，1.17 Nikolaos Antonakos，1.17 Antigone Kotsaki，1.17 Iraklis Tsangaris，2 Dimitra Markopopoulosos Theodorou，6 Eleni Antoniadou，7 Ioannis Koutsodimitropoulos，8 George Dalekos，9 Glykeria Vlachogianni，10 Karolina Akinosoglou，11 Vassileios Koulouras，12 Apostolos Komnos，13 Theano Kontopoulou，13 Theano Kontopoulou，14 AthananaSAssios，14 AthananaSAssios，14 AthananaSAnsASSIOS Prekates，15 Antonia Koutsoukou，5 Jos W.M.van der Meer，4 George Dimopoulos，5 Miltiades Kyprianou，1 Mihai G. Netea，4.16和Evangelos J. Giamarellos-Bourboulis 1.18， * 1 4 the Internal Medicine，National和National和Capodistian大学。希腊雅典雅典医学院2 2 2 2 2 ND重症监护医学系，国家和卡普迪斯特里大学雅典医学院，雅典，希腊3重症监护病房希腊4内科和拉德布德传染病中心，荷兰Nijmegen的拉德布德大学医学中心5 1第1个肺部医学系，国家和雅典卡波迪斯特里大学希腊雅典6雅典，塔拉斯大学的重症监护医学系，亚历山大洛普利斯，希腊7重症监护室，''G.gennimatas'塞萨洛尼基综合医院，塞萨洛尼基，希腊8重症监护室，雅典雅典Latseion Elefsis综合医院，希腊9号医学和内科医学系，希腊国家专业知识中心，在欧洲肝脏的全部医院成员，欧洲人参考网络，普通大学（LARISS PROFISS PRIFASE）（HEAPASATS PARIVE）（HEAPASATS） 41110希腊拉里萨（41110），希腊10重症监护室，“ Aghios dimitrios”，塞萨洛尼基综合医院，希腊塞萨洛尼基塞萨洛尼基综合医院，希腊11号，希腊帕特拉帕特拉帕特拉市帕特拉市帕特拉市帕特拉市帕特拉市帕特拉市帕特拉12号12号医学院，帕特拉大学12.希腊雅典雅典雅典总医院15重症监护室，皮拉雷斯综合医院，皮雷埃斯，希腊16号免疫学和代谢部，生活与医学科学研究所（LIMES），波恩，波恩，德国，德国，17这些作者，这些作者在同等上贡献了18个领先的联系。 https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2022.100817
量子场论和随机偏微分方程
量子场论 (QFT) 起源于 20 世纪 40 和 50 年代为基本粒子定义相对论量子力学理论的尝试。如今，这个术语用于描述从基本粒子到凝聚态物理等各种物理现象的计算框架，该框架基于路径积分，即广义函数空间上的测度。此类测度的数学构造和分析也称为建设性 QFT。本工作联合会将首先介绍一些背景材料，然后探讨近年来基于随机偏微分方程 (SPDE) 视角的一些进展，对于这些方程，QFT 测度是平稳测度。物理学家 Parisi 和 Wu [PW81] 首次观察到 QFT 和 SPDE 之间的联系，这种联系被称为随机量化。从随机量化程序中导出的这些 SPDE 的解理论和解的性质的研究促进了奇异 SPDE 解理论的实质性进展，尤其是过去十年中规则结构理论 [Hai14b] 和准受控分布理论 [GIP15] 的发明。此外，随机量化使我们能够引入更多工具（包括 PDE 和随机分析）来研究 QFT。本 Arbeitsgemeinschaft 的重点将以 QFT 模型（例如 Φ 4 和 Yang-Mills 模型）为例，讨论随机量化和 SPDE 方法及其在这些模型中的应用。其他模型（例如费米子模型、sine-Gordon 和指数相互作用）也将在一定程度上得到讨论。我们将介绍正则结构和准受控分布的核心思想、结果和应用，以及与这些模型相对应的 SPDE 的局部解和全局解的构造，并使用 PDE 方法研究这些 QFT 的一些定性行为，以及与相应的格点或统计物理模型的联系。我们还将讨论 QFT 的一些其他主题，例如威尔逊重正化群、对数索伯列夫不等式及其含义，以及这些主题与 SPDE 之间的各种联系。
一项随机临床试验
中风后马达失语症是指大脑中风后获得的语言功能障碍，其特征是慢性非流动语音。在中风幸存者中，急性阶段大约三分之一的经历失语症，在发病后1年仍受到61％的影响。中风后运动失语症患者的语音功能障碍破坏了他们的通知能力和生活质量（QOL）。此外，失语症与更严重的中风条件和更高的死亡率有关。鉴于失语症对中风预后和日常生活的破坏性影响，需要对失语症进行全面管理。但是，很少有人类制定策略来解决中风后运动失语症。行为疗法，例如语言培训，建议作为一种有益的疗法，但患者康复可能会受到身体能力的抑制。尽管失语症患者的药物疗法有希望，但其功效需要进一步研究。如前所述，卒中后失语症患者需要其他方法来最大化康复。