该文介绍了从 Bingham-von Mises-Fisher 分布中采样的拒绝和 Gibbs 抽样算法，并且说明了它们在分析蛋白质相互作用网络中的应用。
Dec, 2007
本文讨论了个性化生存分布（ISD）模型以及它们与标准模型的区别，探讨了 ISD 模型的评估方法，提出了一种新的方法 D-Calibration，用于确定模型的概率估计是否有意义，并使用这些方法来评估多种 ISD 预测工具。
Nov, 2018
本文对多元偏态正态分布进行了探讨，分析了概率性质和统计学相关性，讨论了推理和其他统计问题，并通过数值例子进行了应用。最后，介绍了一种引入椭圆密度偏斜因素的进一步扩展。
Nov, 2009
提出了一种使用生存分析预测滚动轴承的失效时间的新方法，该方法通过分析频域数据并比较来自时域的协变量，利用机器学习模型对滚动轴承的风险进行概率预测，从而促进了预测性维护建模中对截尾数据的进一步研究。
Sep, 2023
提出了一种消除超参数调优负担的生存分析方法，匹配或优于基线模型在多个真实数据集上的效果。
Nov, 2023
本文提出了使用镶嵌二分布的拟合方法来准确建模具有重尾噪声的非平稳时间序列，以达到更准确的异常检测。与其他现有方法相比，我们的方法不仅能建立对极端值具有鲁棒性的模型，还能准确刻画整个分布的特性。本文还在 Twitter 数据集上验证了该方法的卓越性能。
Jun, 2021
本研究旨在开发一种患者个体特征存活函数的预测模型，提供更准确的生存概率估计，并演示可将现有的样本预测区间估计方法应用于此类生存曲线分析中，同时还介绍了改进预测区间估计方法和新的预测区间估计方法，表现出竞争性的性能，这些方法不仅能用于生存分析，还可以应用于任何可跟踪目标分布的情景中。
Jun, 2019
使用基于贝叶斯推断的模型方法来估计序列系统的失效轨迹，使用自动微分计算轨迹梯度并使用 Hamiltonian Monte Carlo 采样方法进行多模式捕捉和平滑处理，该方法在自主驾驶车辆、倒置摆控制系统和部分可观察月球着陆器实现，结果显示在样本效率和参数空间覆盖率方面比黑盒子基线方法有所改进，此方法已开放源代码。
May, 2023
本文探讨 Stein 方法在正态、泊松、指数和几何分布的分布逼近方面的主要概念和技术，以及它与集中不等式的关系。这些内容是为概率初年级研究生所设计的，并强调了这些主题与 Stein 方法相关文献的共同点。
Sep, 2011
我们开发了一种解释性的分布数据分析方法 ADD MALTS，通过匹配和伸缩学习来确保可信和稳健的决策。我们通过模拟演示 ADD MALTS 在估计治疗效果方面的优越性，并且通过研究连续葡萄糖监测仪在缓解糖尿病风险方面的有效性，展示了 ADD MALTS 的实用性。
Dec, 2023