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贝叶斯反问题的广义稀疏促进解:通用稀疏变换和未知噪声方差。 arXiv公司:2402.16623

预印本,arXiv:2402.16623[math.NA](2024)。
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用于高分辨率数据同化的具有似然标度的多级马尔可夫链蒙特卡罗。 arXiv:2401.15978号

预印本,arXiv:2401.15978[math.NA](2024)。
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流行病学中基于主体模型参数的近似贝叶斯估计。 (英语) Zbl 07826959号

Melliani,Said(编辑)等人,《模糊集理论、分数微积分、动态系统和优化的最新进展》。本文基于2021年6月1日至2日在摩洛哥贝尼梅勒尔举行的偏微分方程与应用、建模与仿真国际会议上的发言。查姆:斯普林格。莱克特。注释Netw。系统。476, 302-314 (2023).
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离散分数阶SEIRD模型的贝叶斯推断。 (英语) Zbl 07826945号

Melliani,Said(编辑)等人,《模糊集理论、分数微积分、动态系统和优化的最新进展》。基于2021年6月1日至2日在摩洛哥贝尼梅勒举行的偏微分方程及其应用、建模和模拟国际会议上的演讲的贡献。查姆:斯普林格。莱克特。注释Netw。系统。第476、138-146页(2023)。
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走向微分方程的发现。 (英语。俄文原件) Zbl 07825755号

多克。数学。 108,补遗2,S257-S264(2023); Dokl翻译。罗斯。阿卡德。恶心,Mat.Inform。Protsessy升级。514,第2期,第109-117页(2023年)。
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贝叶斯人工智能初始概率的计算逻辑。 (英语) Zbl 07823020号

Bentzen,Bruno(编辑)等人,《人工智能和法律的逻辑》。2023年9月8日至9日和11日至12日,中国杭州,第三届新一代人工智能逻辑国际研讨会和逻辑、人工智能和法律国际研讨会联合会议记录。伦敦:学院出版物。159-174 (2023).
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贝叶斯半参数问题中高斯近似的精度。 (英语) Zbl 07822575号

Belomestny,Denis(编辑)等人,《现代统计基础》。纪念弗拉基米尔·斯波科尼。根据2019年11月6日至8日在德国柏林举行的国际会议和2019年10月30日在俄罗斯莫斯科举行的会议上的陈述,选择了部分贡献。查姆:斯普林格。Springer程序。数学。《美国联邦法律大全》第425卷,第381-413页(2023年)。
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