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【2h】

An algorithm-centric Monte Carlo method to empirically quantify motion type estimation uncertainty in single-particle tracking

机译：一种以算法为中心的蒙特卡罗方法，用于在单粒跟踪中统一地量化运动型估计不确定性

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Alessandro Rigano; Vanni Galli; Krzysztof Gonciarz; Ivo F. Sbalzarini; Strambio-De-Castillia Caterina;
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年度 2018
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1. Quaternionic Attitude Estimation for Robotic and Human Motion Tracking Using Sequential Monte Carlo Methods With von Mises-Fisher and Nonuniform Densities Simulations [J] . To G., Mahfouz M.R. IEEE Transactions on Biomedical Engineering . 2013,第11期

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4. A two-stage Markov chain Monte Carlo method for velocity estimation and uncertainty quantification [C] . Georgia K. Stuart, Weihua Yang, Susan E. Minkoff, Society of Exploration Geophysicists International Exposition and Annual Meeting . 2016

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6. Multilevel and quasi-Monte Carlo methods for uncertainty quantification in particle travel times through random heterogeneous porous media [O] . D. Crevillén-García, H. Power 2017

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