高维检验，不必再猜信号稀疏度

一项 JASA 研究让高维检验自适应信号形态，并用更细的标尺比较功效。

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同时看网络连边与节点时间曲线，让社区分群多一条证据。

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让“掰木棍”得到的概率权重彼此关联，更适合表达有序依赖。

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Warp-U 先把分散的概率峰拉到一起，让采样更容易覆盖多种可能。

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给基因关系网络加上公平性约束，减少群体差异造成的系统偏差。

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用122万份病历搭建虚拟人群，让 Q-learning 在数字孪生中试验加强针政策。

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两步估计法兼顾极端值、非零中位数与时变波动，让 AR 参数估计更稳健。