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本文研究了OLS回归中的分布式草图化方法，该方法不是对整个数据集构建草图，而是基于分区子集构建，从而降低计算成本。作者刻画了平均估计量的精确超额损失，并表明当子集协方差散度较小时，该损失与全数据草图化的损失相当。
本文探讨了使用变分自编码器学习大规模X射线散射数据的潜在表征，从而实现高效的数据压缩和分析。