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rlearner：R-学习器，用于对异类治疗效果进行准Oracle估计 正如Nie和Wager（2017）所建议的那样，该程序包实现了R学习器来估计异构处理效果。 我们考虑一种设置，在该设置中，我们观察根据以下常规非参数模型生成的数据(X, W, Y) X ~ P(X) W ~ P(W|X) where W is in {0,1} Y = b(X) + (W-0.5)*tau(X) + epsilon 与E[epsilon | X, W] = 0 E[epsilon | X, W] = 0 。 R学习器提供了一个通用框架来估计异构处理效果tau(X) 。 我们首先估计边际效应和治疗倾向，以形成一个隔离信号因果成分的目标函数。 然后，我们优化此数据自适应目标函数。 R学习器非常灵活且易于使用：对于这两个步骤，我们都可以使用任何最小化损失的方法，例如套索，随机森林，增强等。 此外，可以通

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提出一种基于传输速率自适应的动态带宽分配算法，为异构无线网络中的多业务提供服务质量保证。根据所提的传输速率优先级决策模型，在传输速率QoS需求和异构网络容量约束的条件下，通过动态调整不同网络中各个移动终端所支持业务的传输速率来得到最优带宽重分配矩阵，以最大化整个异构网络的效用函数；将自适应带宽重分配问题描述为一个优化问题，采用动态优化的迭代算法自适应调节用户传输速率来进一步最大化该效用函数。理论分析和数值仿真结果表明，所提算法在给定传输速率且满足QoS需求的基础上，能够最大化网络的效用函数并减小新呼叫的阻塞概率。

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