Imperial College London（帝国理工学院）

Novelty detection on path space

路径空间上的新颖性检测

Ioannis Gasteratos, Antoine Jacquier, Maud Lemercier, Terry Lyons, Cristopher Salvi

机构 * Institute of Mathematics TU Berlin（柏林技术大学数学研究所） ； Department of Mathematics Imperial College London（伦敦帝国理工学院数学系） ； Mathematical Institute University of Oxford（牛津大学数学研究所） 纠错

AI总结 本文提出基于签名的检验统计量用于路径空间新颖性检测，通过运输成本不等式和洗牌积推导出CVaR替代公式，并设计新的单类SVM算法，评估了其在异常扩散和分子生物学数据中的性能。

Marginalize, Rather than Impute: Probabilistic Wind Power Forecasting with Incomplete Data

边缘化而非填补：基于不完整数据的概率风功率预测

Honglin Wen, Pierre Pinson, Jie Gu, Zhijian Jin

机构 * School of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电气工程学院） ； Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（帝国理工学院设计工程学院） ； Department of Technology, Management and Economics, Technical University of Denmark（丹麦技术大学技术、管理与经济系） ； Centre for Energy Research – CoRE, Aarhus University（奥胡斯大学能源研究中心） 纠错

AI总结 本文提出一种基于不完整数据的概率风功率预测方法，通过联合生成模型和边缘化技术提升预测质量并降低计算成本。

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