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时变参数Copulas的应用与探索

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简介：
本研究聚焦于时变参数Copulas模型在金融风险管理及数据分析中的应用，探讨其建模方法、估计技术及其在实际问题解决中的潜力和挑战。 科普拉斯只是对时变的copulas建模的一次初步尝试。目前仅适用于基于观察数据的模型（如Croop等人在2013年提出的GAS以及Koopman等人在2016年提出的ACM）。此外，这种方法只适用于椭圆形分布系（包括高斯和学生t 分布）。参考文献为Creal, D., SJ Koopman等人的研究。

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  • 时变参数Copulas的应用与探索
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    本研究聚焦于时变参数Copulas模型在金融风险管理及数据分析中的应用，探讨其建模方法、估计技术及其在实际问题解决中的潜力和挑战。 科普拉斯只是对时变的copulas建模的一次初步尝试。目前仅适用于基于观察数据的模型（如Croop等人在2013年提出的GAS以及Koopman等人在2016年提出的ACM）。此外，这种方法只适用于椭圆形分布系（包括高斯和学生t 分布）。参考文献为Creal, D., SJ Koopman等人的研究。
     
  • 数据大潮与云技术的应用探索
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    本讲座聚焦于探讨大数据时代的特征及其挑战，并深入分析云技术如何助力数据管理和应用创新，旨在为观众提供前沿的技术视野和实践指导。 标题中的“大数据、云计算及应用实践”指的是一种现代信息技术的发展趋势，涵盖了两个关键领域：大数据处理和云计算服务，并且这些技术已经被广泛应用于实际场景中。大数据涉及海量、高速、多样的信息资产，通过高级分析技术揭示隐藏的模式、关联和洞察，以驱动决策优化。而云计算则提供了一种通过互联网按需访问计算资源（包括网络、服务器、存储、应用程序和服务）的方式，无需直接管理和维护底层基础设施。 描述中的“小小终端=超级计算机”暗示了云计算的力量，即通过将计算任务分布到云端的大量服务器上，即使是小型设备也能处理复杂的计算任务，就像拥有超级计算机的能力一样。这使得移动设备和其他轻量级硬件能够运行高性能的应用程序，提升了用户的体验和效率。“更加智能的服务”指的是基于大数据分析和人工智能的智能化服务。通过收集、分析用户的行为和偏好，云服务提供商可以提供个性化、预测性的建议和服务，如推荐系统、智能助手等。 “如影随行的私人数据中心”意味着云计算让用户随时随地都能访问自己的数据和应用，就像一个随身携带的个人数据中心。这得益于云存储和云备份，数据可以在任何有网络连接的地方被访问和恢复，确保了数据的安全性和可用性。“服务器永远不会塞车”意味着云计算具有弹性扩展的能力，可以根据需求自动调整资源，避免了传统IT环境中的资源瓶颈问题。在高峰期，服务器能够迅速扩展以应对高流量，在低谷期，则会自动缩减资源，节省成本。 “90% Off 的价格”突出了云计算的经济优势。相比于自建和维护数据中心，企业可以以更低的成本获得所需的IT服务，因为云服务商可以通过规模经济将成本分摊给众多客户。“信息随手可得”体现了大数据的价值，使得信息的获取和分析变得容易和快速。通过对海量数据的实时处理，企业能够迅速做出决策、洞察市场趋势，并提升竞争力。 总之，大数据与云计算结合为各行各业带来了革命性的变化，它们改变了数据的存储、处理及使用方式，推动了业务创新并提高了效率的同时降低了运营成本。通过学习和掌握这些技术，企业和个人都能从中受益，在信息管理和业务运营中实现更高的效能和智能化水平。
     
  • Tsai的时间序列与序列深度学习：PyTorch FastAI的应用探索
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    本课程由Tsai主讲，深入探讨时间序列分析及其在序列数据上的深度学习应用，并演示如何使用PyTorch和FastAI库来实现高效的时间序列预测模型。 蔡用于时间序列和序列建模的最先进深度学习技术正在由timeseriesAI积极开发。tsai是一个基于Pytorch和fastai的开源深度学习包，专注于时间序列分类、回归和预测的最先进技术。 MINIROCKET是SOTA（State-of-the-Art）时间序列分类模型，在Pytorch中已可用。使用这种方法可以在不到10分钟的时间内对来自UCR档案的所有109个数据集进行训练和测试，并达到最先进的准确性。 此外，还有一个专门用于多类和多标签时间序列分类的新教程笔记本。如果您有兴趣将自监督学习应用于时间序列，也可以查看相关新教程笔记本。 我们还添加了一个新的预测可视化功能。
     
  • 数据链(Link-16)的应用探索_54页.doc
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    本文档深入探讨了Link-16（数据链）在军事通信领域的应用情况，分析其技术特点和优势，并提出了进一步优化与拓展的新思路。共54页。 数据链(Link-16)是美国军方为适应现代战争需求而开发的一种高级通信系统。它能够实时传输战场情报给所有相关单位，从而提高作战效率并增加胜算。 一、定义与作用 Link 16 是一种用于即时传递信息的网络体系，其主要功能包括：提供敌我态势的动态情况；发送指挥和控制指令；确保不同数据链系统之间的兼容性。 二、发展历程 Link 16 的历史可以追溯到1965年。当时美国军方启动了联合战术信息分发系统的研发项目（JTIDS），旨在提高战争中的效能与成功率。该项目历经多个阶段，包括构思期、开发期和装备部署期。在20世纪80年代，成功研制出第二类终端机，并开始配备第一代设备；90年代时确立了Link 16标准并启动多功能信息分发系统（MIDS）的研发。 三、通道系统 Link 16 的通信架构包括同步时间分割多址接入方式(TDMA)、网络时间基准(NTR)，以及存储大量战场数据和指令的JTIDSMIDS信息池等组件。这使得各作战单元之间能够进行高效的数据交换与协作。 四、应用领域 该技术被广泛应用于各类军事行动中，如战斗机显示屏上的战斗场景展示；空中对空打击任务执行；航空母舰及导弹巡洋舰、驱逐舰的指挥控制；两栖攻击和登陆支援等。此外，在防空作战（例如爱国者系统）以及远程拦截(THAAD)等方面也发挥着关键作用。 总之，Link 16 是一种强大的战场信息传输工具，它通过快速准确地共享战术情报来增强联合作战能力，并支持多种平台上的协同作战任务执行。
     
  • Hotel Booking Modeling: 探索性数据分析与机器学习应用
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    本项目聚焦酒店预订模式分析，通过详尽的探索性数据研究及机器学习技术的应用，旨在优化预测模型，提升行业运营效率。 了解酒店预订网站上的客户行为对公司的预期结果具有重大影响。预测诸如预订取消和选择的酒店类型之类的客户行为有助于提高公司业绩和发展。在竞争日益激烈且客户需求不断变化的情况下，饭店及在线旅行社比以往任何时候都更需要做出准确的预测。 预订取消会给企业带来损失，而了解特定类型的酒店需求（如度假胜地或城市酒店）可以帮助企业在优化库存方面取得成功。本研究旨在根据历史数据经验性地预测客户的酒店类型选择和可能发生的预订取消情况，并在深入分析之前通过探索性数据分析来更好地理解客户行为。 这项研究基于最初由Nuno Antonio和Ana Almeida收集的相关数据进行，目的是利用监督式机器学习模型来进行上述预测。
     
  • Introduction to Copulas
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    《Introduction to Copulas》是一本介绍Copula理论与应用的基础读物，涵盖了Copula的基本概念、统计特性及在金融、保险等领域的实际应用。 《Copulas导论》由Nelsen, Roger B.编写，并于2006年由Springer出版社出版发行了第二版。该书以PDF格式提供，文件大小为2.28MB，共有250页；ISBN号为978-0-387-28659-4。本书旨在介绍Copulas的基本性质及其在统计学中的应用。 Copula是一种函数，用于将多元分布函数与其单变量边缘连接起来。研究Copulas和它们在统计学上的作用是一个新兴但迅速发展的领域。书中详细讨论了Copulas的核心属性及一些主要的应用场景，包括依赖性分析、相关度量以及构建双变量分布家族的方法等。 全书包含将近一百个实例与超过150道练习题，适合用作教材或个人自学使用；读者需要具备概率论和数理统计方面的高级课程知识，并且对非参数统计有一定的了解会更有帮助。不过对于测度理论的概率学知识则没有要求。 Roger B. Nelsen是位于俄勒冈州波特兰市的莱斯大学与克拉克学院（Lewis & Clark College）的一名数学教授，他也是《无需证明：视觉思维练习》一书的作者，该书由美国数学会出版。
     
  • 非线性回归分析的应用与探索-贝茨
    优质
    《非线性回归分析的应用与探索》由贝茨撰写，深入探讨了非线性回归模型在统计学中的应用及其理论基础，结合实际案例进行解析和讨论。 非线性回归分析及其应用这本书值得一看，对学习非线性回归理论很有帮助。
     
  • 自动驾驶中ROS的应用探索与实践.pdf
    优质
    本文档深入探讨了在自动驾驶领域中应用机器人操作系统（ROS）的技术细节和实践经验，旨在为相关领域的研究者和技术人员提供有价值的参考。 本段落介绍了ROS在Apollo系统中的应用。Apollo是一个开放的、完整的、安全的平台，旨在帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。