»Du hast besseres verdient.
Lebst Tag um Tag dieses Leben so gut es eben geht, kümmerst dich um Kinder und Angehörige, trägst deinen Teil an dieser Gemeinschaft, und hast nicht verdient, daß ein großer Teil deiner Arbeit in die Superyacht der Überreichen fließt, daß deine Stimme weniger zählt als die des Oligarchen, der mit seinem Reichtum die Welt verbrennt, daß dein Bundeskanzler dich verhöhnt und abschätzig über dieses Volk spricht, daß Faschisten deine Wut über diese Ungerechtigkei…
🇺🇦 #NowPlaying on KEXP's #VarietyMix
sparklmami:
🎵 running
#sparklmami
https://sparklmami.bandcamp.com/track/running
https://open.spotify.com/track/1xeZtwjZljHYaZFAn5GWbD
Liebe #CDU - ja, damit sind alle gemeint - das Ergebnis der #Landtagswahl #SachsenAnhalt ist hauptsächlich euer Verdienst. Und der Medien, die euren Speichel lecken und die ihr als Sprachrohr …
🇺🇦 #NowPlaying on KEXP's #VarietyMix
Joy Division:
🎵 A Means to an End
#JoyDivision
https://skyborg.bandcamp.com/track/joy-division-a-means-to-an-end-t-error-remix
https://open.spotify.com/track/4HgxCQLqNcd8s6lyoR4aag
Drift Estimation for a Multi-Dimensional L\'evy-Driven Stochastic Differential Equation Using Deep Neural Networks
Taisei Noguchi, Teppei Ogihara
https://arxiv.org/abs/2610.09813 https://arxiv.org/pdf/2610.09813 https://arxiv.org/html/2610.09813
arXiv:2610.09813v1 Announce Type: new
Abstract: We develop a non-asymptotic theory for nonparametric drift estimation in discretely observed multi-dimensional L\'evy-driven stochastic differential equations using sparse ReLU neural networks. Under exponential \(\beta\)-mixing and an exponential-tail condition on the L\'evy measure, we establish an oracle inequality for the least-squares estimator. The jump component changes both the martingale structure and the concentration regime relative to diffusion models: continuous martingales are replaced by discontinuous martingales, while the relevant empirical-process fluctuations are sub-exponential rather than sub-Gaussian. We handle these difficulties without truncating the observed increments, using an exponential-supermartingale argument for compensated Poisson integrals and \(\psi_1\)-chaining. Despite the weaker concentration, the resulting statistical bound is, up to constants, of the same order as the corresponding diffusion bound. For drift functions with hierarchical compositional structure, this yields intrinsic-dimensional convergence rates. The framework allows infinite jump activity and, in some cases, infinite variation. Finally, we establish a minimax lower bound on a fixed non-trivial compound-Poisson submodel. Together with the upper bound, this shows that the estimator is minimax optimal up to logarithmic factors.
toXiv_bot_toot
POL-VER: Pressemitteilung der Polizeiinspektion Verden/Osterholz Landkreise Verden und Osterholz (ots) - LANDKREIS VERDEN Vorsicht vor Trickdiebstahl Achim. Ein bislang unbekannter Täter hat am Mittwoch gegen 11 Uhr auf dem rückwärtigen Parkplatz der Sparkasse an der Obernstraße einen 82-jährigen Mann ... https://www.pre…
🇺🇦 #NowPlaying on KEXP's #VarietyMix
Emily A. Sprague:
🎵 Sing To
#EmilyASprague
https://mlesprg.bandcamp.com/track/sing-to-khotin-remix
https://open.spotify.com/track/2on9Qx0i7XjUicfxPca2ha
🇺🇦 #NowPlaying on KEXP's #VarietyMix
Superchunk:
🎵 The First Part
#Superchunk
https://superchunk.bandcamp.com/track/the-first-part-2019-acoustic
https://open.spotify.com/track/4W9q5D44hHQEpzdGNEqNza
🇺🇦 #NowPlaying on KEXP's #VarietyMix
sparklmami:
🎵 vaga
#sparklmami
https://open.spotify.com/track/5OlKT6FbbtZFtgDxdwdG7x