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We explore time-varying networks for high-dimensional locally stationary time series, using the large VAR model framework with both the transition and (error) precision matrices evolving smoothly over...
This paper develops a novel method for policy choice in a dynamic setting where the available data is a multivariate time series. Building on the statistical treatment choice framework, we propose Tim...
2017年8月1日记者获悉,中国科学院国家授时中心副研究员薛艳荣和助理研究员李雨薇,近日赴美国科罗拉多州博尔德美国国家标准与技术研究院分部(NIST)参加第42届世界时间频率研讨会,与美国、欧盟、韩国、印度等国家和区域的代表、专家进行了相关技术领域的交流。据悉,第42届时间频率研讨会是相关专家学者参加的专业综合性研讨会,致力于推进时间频率领域科学和导航技术发展的会议。此次会议内容全面范围广泛,主要...

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