各位老哥好，在某个领域遇到了一个有关数学/统计相关的问题，于是想咨询一下有经验或相关知识的人士，获取更多的思路，也做一个交流。背景与问题如下：
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有关数值生成的稳健性探讨
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在数值生成中，如何提高计算的稳健性？
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- 2023-01-10 16:21回答 2 已采纳 在使用方差分析进行统计分析后，进行稳健性检验可以使用多种方法来检验。 一种常用的方法是使用稳健性统计检验方法，如箱线图和稳健的统计检验方法(如稳健的t检验和W检验等)。 箱线图可以帮助检验是否存在离群
- 2021-09-25 18:36回答 4 已采纳 在SDK版本大于29（即Android10以上）的设备上取消了对二进制文件执行的权限，原文如下：行为变更：以 API 29 及更高级别为目标平台的应用 | Android 开发者 | Andr
- 2021-12-03 11:02回答 1 已采纳 题主如果有绑定过开发平台，那么可以通过unionid来关联，没有的话通过新账号的配置信息获取access token后调用转换接口进行转换就行了access token获取参考此文https://de
- 2024-05-27 20:35在这个毕业设计中，我们将深入探讨如何利用MATLAB实现自适应鲁棒数值微分。 数值微分是数学分析的一个分支，其目的是通过离散数据点来估计导数。在实际应用中，由于测量误差、噪声或非线性因素，传统的固定步长方法...
- 2016-05-28 16:23回答 3 已采纳 将java.exe创建快捷方式或发送到桌面快捷方式，然后编辑这个快捷方式的属性-目标，在java.exe 后加上 -jar %1，如有必要还可加上其他参数。
- 2022-06-06 23:02掌握这种场景树生成算法对金融从业者和研究者来说非常有价值，它能够帮助他们更全面地理解和应对市场的不确定性，从而制定出更加稳健的投资策略。同时，这个例子也展示了Matlab和AMPL在金融工程领域的强大应用潜力，...
- 2024-01-14 12:36无水先生的博客 泊松流生成模型 (PFGM) 是一种新型的生成深度学习模型，与扩散模型类似，其灵感来自物理学。在这本简单易懂的指南中了解 PFGM 背后的理论以及如何使用它们生成图像。
- 2020-12-16 19:10weixin_39865952的博客 真的能用来理解深度神经网络、推导神经网络架构、构建深度生成模型？本文将从鄂维南、董彬和陈天琦等研究者的工作中，窥探微分方程与深度学习联袂前行的路径。近日，北京智源人工智能研究院开展了第一次论坛，其以「...
- 2022-05-30 17:22在计算机科学领域，算法与复杂性理论是核心研究内容，它们探讨了如何高效地解决问题以及这些问题的内在难度。本文主要关注的是非线性方程组的求解，特别是如何利用混沌算法和单纯形搜索算法来克服传统数值方法的局限...
- 2024-06-11 01:33北京杨的博客 检索增强生成 (RAG) 已成为自然语言处理的关键创新...具体来说，我们仔细研究和对比了检索和生成组件的多个可量化指标，例如相关性、准确性和忠实度，以及当前RAG评估方法中的内部链接，涵盖了可能的输出和基本事实对。
- 2024-01-12 15:41扫地的小何尚的博客 随着互联网规模的数据，人工智能生成内容的计算需求显着增长，数据中心全速运行数周或数月来训练单个模型，更不用说生成时的高推理成本（通常作为服务提供）。在这种情况下，牺牲性能的次优算法设计是一个代价高昂的...
- 2024-04-24 13:22深度人工智能的博客 为提高模型效率，研究者提出了多种快速采样算法，如DDIM（离散扩散模型）和ADM（加速扩散模型），这些方法能够在保证生成质量的前提下，显著减少反向扩散所需的步骤数，从而大幅缩短生成时间。此外，还出现了如半...
- 2021-06-16 10:20在这个"MATLAB统计分析-描述性统计"的主题中，我们将深入探讨如何利用MATLAB进行有效的数据描述和分析。描述性统计是统计学的基础，它帮助我们理解数据的基本特征，包括集中趋势和离中趋势，以及通过频数分析和统计...
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9月29日
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