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内容提要
该文章介绍了一种新颖的Bootstrap方法，可在线执行，特别适用于实时应用。作者证明了该方法在一般条件下的理论有效性，并通过大量模拟实验表明它能够在复杂的数据依赖关系存在的情况下提供可靠的不确定性量化。
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关键要点
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文章介绍了一种新颖的Bootstrap方法，适用于实时应用。
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该方法能够处理数据依赖关系，并在线执行。
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作者证明了该Bootstrap方案在一般条件下的理论有效性。
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通过大量模拟实验，表明该方法在复杂数据依赖关系下提供可靠的不确定性量化。
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本研究架起了经典重采样技术与现代数据分析需求之间的桥梁。
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为动态、数据丰富的环境中的研究人员和实践者提供了有价值的工具。
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