马尔科夫

该团队利用中国心血管疾病政策模型，整合多项长期队列随访资料，结合我国空气污染、城市人口变化、心血管疾病危险因素流行以及心血管疾病发病、死亡等数据，运用马尔科夫蒙特卡罗模拟方法等，预测了我国城市空气质量逐步改善所带来的健康获益。 研究发现，如果2017年~2030年，PM2.5全国城市平均水平从61ug/m3下降到55ug/m3（奥运会时期北京市水平），我国35岁~84岁城市居民中能减少心血管疾病死亡67.6万人。如果年均值控制到35ug/m3，心血管疾病死亡将减少266万人；若控制到PM2.5年均10ug/m3（世卫组织推荐值），将减少心血管疾病死亡470万人，远超过我国控制25%的高血压患者或者减少30%的吸烟人群所带来的心血管健康获益

030：上一次人工智能寒冬是什么样子的？ 我曾多次推荐过约翰·马尔科夫的《与机器人共舞》，在这本书里，有一个篇章专门介绍了上世纪八十年代的人工智能寒冬，以下文字摘录自《与机器人共舞》，有删减。 028：前 Uber 时代，ZipCar 如何让租汽车成为一股潮流？ 从出行的实现方式来说，Uber 做到了“我为人人当司机，我当人人的乘客”的终极体验，当然这个过程也并非一帆风顺，在几乎全球各个国家都遭到不同程度的**和阻碍。在 Uber 之前，所谓共享出行的唯一代名词则是 Zipcar

深入浅出地介绍强化学习的概念，算法发展历史，分类，及发展趋势。 强化学习深入浅出完全教程，内容包括强化学习概述、马尔科夫决策过程、基于模型的动态规划方法、蒙特卡罗方法、时间差分方法、Gym环境构建及强化学习算法实现、值函数逼近方法、DQN方法及其变种、策略梯度方法。 南开大学计算机与控制工程学院博士后

时间地点：7月6号，上午8：30到10：00 教学楼 B230 时间地点：7月6号，下午16：00到17：30 物理实验中心203 李传锋，男，1973 年2月生于山东。教授、博导，国家杰出青年科学基金获得者，长江学者特聘教授。中国物理学会量子光学专业委员会副主任，Science Bulletin、《量子光学学报》、《科技导报》等杂志编委

隐马尔科夫模型（HMM）依然是读者访问“我爱自然语言处理”的一个热门相关关键词，我曾在《HMM学习**范例与崔晓源的博客》中介绍过国外的一个不错的HMM学习教程，并且国内崔晓源师兄有一个相应的翻译版本，不过这个版本比较简化和粗略，有些地方只是概况性的翻译了一下，省去了一些内容，所以从今天开始计划在52nlp上系统的重新翻译这个学习教程，希望对大家有点用。属于隐马尔科夫模型分类，被贴了 hmm、HMM学习、崔晓源、自然语言处理、隐马尔科夫模型 标签。作者是52nlp

1969年本科毕业于四川大学 数学系。现为中国数学会会员、中国电子学会高级会员、四川大学数学学院概率统计教研室主任、教授、博士生导师、四川省概率统计学会副理事长，并兼任四川大学信息数学技术实验室(四川省重点实验室)学术委员会委 员、智能系统实验室(四川省重点实验室)学术委员会委员。专业方向为随机信号处理与模式识别

游戏规则：假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4

通常，模式并不是单独的出现，而是作为时间序列中的一个部分——这个过程有时候可以被辅助用来对它们进行识别。在基于时间的进程中，通常都会使用一些假设——一个最常用的假设是进程的状态只依赖于前面N个状态——这样我们就有了一个N阶马尔科夫模型。最简单的例子是N = 1

在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中，我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题。但是M-H采样有两个缺点：一是需要计算接受率，在高维时计算量大。并且由于接受率的原因导致算法收敛时间变长

本模型利用电离层数据同化方法，给出了中国及周边区域（15°-55°N，70°-140°E）电离层总电子含量（TEC）、GPS单频接收机定位误差、相对于过去一周的TEC变化值、以及TEC变化率指数（ROTI）的准实时现报地图，每15分钟进行更新。 电离层数据同化是在基于物理机制的背景模型上，同化融合时空不规则分布的观测数据，使模型与数据相互匹配以达到更真实的效果。本模型利用国际参考电离层（IRI）作为背景场，使用中科院空间环境监测网，中国大陆构造环境监测网络（CMONOC）和IGS的部分GNSS台站数据作为观测值，并采用三维变分与高斯-马尔科夫卡尔曼滤波相结合的算法进行背景场和观测值的数据同化，为中国及周边区域的卫星导航、雷达成像、短波通信等工程应用和科学研究提供相对及时、准确、有效的电离层TEC和误差修正信息