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统计学入门-第二章 参数估计:其他分布参数的区间估计

在前面几个章节中,我们以正态分布为例,学习了如何对正态分布的均值和方差进行区间估计,从中可以看到对不同参数进行区间估计的重要性。与点估计相比,区间估计最大的特点就是能够在一定程度上反映估计量的精确程度。在给定置信度的前提下,估计精度越高,置信区间的长度就越小,反之亦然。因此,区间估计是一个非常有用的统计学工具,需要熟练掌握。但是,实际工作中,除了正态分布以外,还常常会碰到很多其他的重要分布(例如指数分布、0-1分布、泊松分布),它们也常被用于描述不同事件的不确定性。同理,对这些分布中的参数进行估计同样十分重要。本节就将重点讨论如何对常见分布的参数进行区间估计。首先考虑几个典型应用场景。

  • 2022-08-03
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统计学入门-第1章:不确定性的数学表达:0-1分布

在前面几节的介绍中,我们谈到了上证综指的日度收益率分布情况,探讨了最适合日度收益率的概率分布。在这个过程中,我们关注的是日度收益率这一具体数值,它的特点在于,你总能在两个取值不同的日度收益率之间,再找到一个可能出现的新的日度收益率。换而言之,上证综指的日度收益率是一个连续随机变量。然而如果我们对每天具体赚了多少钱不太关心,而是关注手机屏幕里收益率那一项是红色还是绿色。那么上证综指的日度收益率就变成了一个只存在两种结果的事件集合:{0:日度收益率为负;1:日度收益率为正(或0)}。例如图1.5.1所示就是1991-2021年部分日度上证综指的正负情况。这就是本节要介绍的0-1型数据。

  • 2022-08-02
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自动驾驶感知多任务学习网络方法盘点(检测-分割-车道线-关键点-深度估计)

作者丨汽车人来源丨 自动驾驶之心多任务学习是自动驾驶领域非常重要的一个模块,旨在通过一个网络在较小计算量下实现多个任务,比如分割、检测、关键点、车道线等,除了具有节省计算量的优势外,多任务之间还具有一定的相互辅助作用,比如分割任务会帮助检测任务提升整体性能,下面梳理下自动驾驶领域常用到的一些多任务学习网络;

  • 2022-08-02
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怎样修好数控机床?资深数控维修专家实战经验谈

一要多看 要了解 要了解控制面板的操作和各菜单的内容; 要了解数控编程的方法; 要了解各种数控系统(CNC)和可编程序控制器(PLC)的功能和特点; 要了解CNC参数、PLC参数设定的含义; 要了解PLC的编程语言; 要了解数控系统的报警及排除方法。

  • 2022-08-30
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通过HMI控制PLC采用profinet通信实现机器人多工位工艺选择

电气项目主管工程师,五年项目集成设计经验,曾参与过国产C919大客上飞总装航空型架电控系统设计,PLC程序设计; 吉利沃尔沃,一汽森雅等车型的点焊弧焊机器人工作站电气设计,PLC程序设计。

  • 2022-08-30
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AIoT车联网系列深度之一:网联化与智能化,共筑“无人驾驶”之路-东吴证券

在来自交通现状、政策规划、用户需求、技术的推动,尤其是5G、AI等技术大力推动下,逐步形成车路协同,融合共同打造新一代智能交通新生态。

  • 2022-08-09
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中兴通讯——面向5G的承载方案探讨

界公认的移劢通信技术更新速度约为每十年一代,但一个明显的趋势是,相对于3G/4G,5G技术标准从开发到商用部署的迚程大大加快。

  • 2022-08-01
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中兴通讯方正-5G商用网络部署的挑战

灵活协同的5G网络+大数据+AI分析支撑匹配“权益法则”,开创全新的5G运营模式,灵活协同的5G网络+大数据+AI分析支撑匹配“权益法则”,开创全新的5G运营模式

  • 2022-08-01
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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