matlab均方误差的代码 PML 近似轮廓最大似然估计。 该软件包在中实现了算法。 注意：当前版本的代码为Python中单一分布的功能（如熵和支持集大小）实现了近似PML。 多维PML的代码（用于多种分布的功能，如L1距离）将在2020年7月底发布，Julia和Matlab的实现也将在此之前发布。 剖析最大似然概览 假设我们有n具有经验分布（直方图）的样本p̂=(̂p[1], ̂p[2], ...) 。 重新标记σ̂p = (p̂[σ[1]], p̂[σ[2]], ...)根据置换σ置换p̂的分量。 轮廓最大似然（PML）分布pᴾᴹᴸ使观察到经验分布p̂任何重新标记的可能性最大化。 计算PML分布等效于解决以下优化问题： 其中和在分布p的支持集的所有置换σ上，

在本文中，我们将最优外汇风险对冲解决方案的Kim（2013）扩展到多种外汇汇率，并提出了其应用方法。 首先，介绍了多种外币买卖的广义最优套期保值方法。 第二，包括处理远期合同的费用。 第三，作为对冲绩效评估的标准，考虑了Leontief效用函数，该函数代表了对冲者的风险厌恶性。 第四，介绍了有关进行套期保值所需的具体步骤。 计算了三种常规对冲工具（即看涨/卖出货币期权，远期合约和未平仓头寸）的最佳组合的加权比。 对于指定水平的预期收益，数学优化的封闭形式解决方案可以实现较低水平的外汇风险。 此外，还提供了有关可以通过Excel在业务领域中执行的过程的建议。

高浓度PV多结太阳能电池（HCPV）可能是实现低成本能源的有利替代方案。 但是，多结太阳能电池具有不同的特性，应先解决这些特性，然后才能将其应用于大规模能源生产。 科威特的峰值能耗通常发生在使用空调系统的时期，该系统几乎全年都在科威特这样的恶劣气候中使用。 高峰时间消耗的功率比满足常规消耗时间的负载所需的功率更昂贵。 本研究的主要目标是提高HCPV太阳能电池的效率，以降低科威特的最大电力成本。 采用单二极管等效电路模型研究了科威特天气条件下的多结太阳能电池性能。 开发的模型考虑了浓度比和温度的影响。 文献综述中的大多数研究通常都忽略了二极管的分流电阻，但是在当前开发的理论模型中已考虑了该电阻。 为了校准本模型，将当前预测与多结太阳能电池制造商提供的相应测量数据进行比较。 本模型预测中的总均方根误差约为1.8％。 这意味着，当前开发的考虑了分流电阻影响的单二极管模型可以提供精确可靠的数据。 HCP的电效率随浓度的增加而上升，但达到一定的浓度值后开始下降。 另外，利用链接到电网的HCPV可以大大降低最大负荷。 HCPV模块产生的电力用于为科威特普通家庭的家庭提供能源需求，以评估HCPV对环

基于Bluenext和欧洲气候交易所（ECX）的交易数据，本文通过最大熵谱和小波方差分析了欧盟碳排放权的周期性价格波动。 结果表明：1）欧盟碳交易市场存在明显的周期性价格波动，最长周期为33个月，最短为5.7； 2）对影响碳排放权价格周期性波动的因素的研究表明，电价（POWER）对碳排放权价格的影响最大，其次是煤炭价格（COAL）。 电力每变化1％，碳排放权价格就向同一方向变化10.95％。 煤的每变化1％，碳排放价格就会反过来变化9.28％； 3）基于方差分解的研究表明，电价对碳排放价格变化的贡献最大，在30天的滞后周期中，方差贡献率为13％。

一项众包实验，其中，英国广播公司（BBC）电视节目的观看者（“人群”）提交了不倒翁硬币数量的估计值（在第1部分）中显示，服从对数正态分布∧ （m，s2）。 硬币估计实验是适用于众包解决方案的广泛图像分析和对象计数问题的原型。 当前文章（第2部分）的目的是通过贝叶斯方法和最大似然（ML）方法确定∧（m，s2）的位置和比例参数（m，s），并比较结果。 分析的结果之一是通过杰弗里斯的规则解决了有关适当贝叶斯先验问题的问题。 结果表明，贝叶斯分析和ML分析导致位置参数的表达式相同，但尺度参数的表达式不同，这在无限样本量的限制内变得相同。 分析的第二个结果涉及使用样本均值作为不寻求或不知道响应分布的应用程序中人群信息的度量。 在硬币估计实验中，发现样本均值与根据∧（m，s2）计算出的平均硬币数相差很大。 这种不一致性引发了关于样本平均值是否以及在何种条件下提供人群信息的可靠度量的关键问题。 本文通过使用最大熵原理（PME）解决了该问题。 PME产生了一组方程，用于找到与给定的先验信息且仅与该信息一致的最可能的分布。 如果对于指定的样本均值和样本方差没有PME方程的解，则样本均值是不可靠的统计信息

简单空间调制，最大似然检测代码，具体实施细节如下： （1）发射天线数：4 （2）接收天线数：4 （3）调制方式：QPSK， （4）空间调制每次发送比特数(Pbit)：Pbit = log2(发射天线数)+log2(调制方式) （5）信道噪声：高斯噪声 （6）信道：复高斯信道 （7）每时隙发送比特数(Nbit)：256 具体细节参考：https://blog.csdn.net/ProgrammersFighting/article/details/116994638

遗传算法 (GA) 和布谷鸟搜索优化 (CSO) 的组合，用于分类精度最大化中的特征选择。 我没有使用 Levy 飞行，而是使用 GA 品种和变异进行布谷鸟更新。 我在代码中使用了朴素贝叶斯分类，但您可以将其替换为任何其他分类器。

DeepTech深科技的独家专访 ，介绍基于知识图谱+自然语言理解技术的 magi.com AI 搜索引擎，介绍作者关于季逸超和Peak Labs团队，介绍搜索解决方案的构建思路。 有多少人工才能有多少认知智能，知识图谱的行业应用同NLP一样面临着重复性的数据标注问题，团队扎根开放领域的互联网文本进行知识提取的 Magi 项目，有了从纯文本自动构建可信知识图谱的技术。知识图谱准确度问题不是问题，信息覆盖率远非人工所及，现在主要的问题是不太堪用。 分析了Magi 项目，团队面临的6 个重要技术挑战，介绍了所完善的整个技术堆栈（重点），任务可以独立也可组合其他图谱。介绍了Magi 商业进程、倾向客户、近期规划和（广告）禁入限制。当然，不要忘了工程师朴素的初心。

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光伏板最大功率点追踪MPPT，Boost电路Matlab仿真。扰动观察法和电导增量法都有，Matlab 2022a版本。