Are You Sure Your Posterior Makes Sense?
详细的指南有关如何使用诊断来评估MCMC采样器的性能，您确定后验是否有意义？首先出现在数据科学上。
Huashanosaurus Qini Mo，Zhou，fu，xiong，hu＆xu，2025 https：//www.geojournals.cnabstractwe报告了新的Eusauropod恐龙，Huashanosaurus Qini Qini Gen。 et sp。 11月，基于从中国南部广西县宁明县的Mingjiang River附近的Huqiu Quarry的下层到中侏罗纪旺格曼组（FM。）中回收的部分骨骼。可以通过以下自动形态诊断出新的分类单元：尺骨形的后验过程；尺骨形状的近端部分的横截面；凹槽结构存在于腓骨的后静脉表面。系统发育分析表明，与中侏罗族肖龙相比，吉尼氏菌的变化更晚
[a-b] Profundulus hectori [C-D] Grijalva河流盆地和墨西哥南部Tehuantepec河流的河流，结合了形态学和分子数据。从遗传上讲，它与其他分析物种分开，对于ND2线粒体基因，其至少为3.86％未校正的P-距离。新物种可以通过以下字符组合来区分与同类物质：在身体侧面的尺度上存在一组大型黑点，这些黑点是一组黑点，其大小等于或大于新物种的学生直径的50％，在新物种的直径，横向线上的尺度较大，较大的尺度和较大数量的尺度。基于分子序列数据的系统发育分析，新物种与Chimalapensis接近相关，并由后验概率为0.96，并且与oaxacae的近距离接近恢复了该进化
Ofsted chief faces new year committee grilling
马丁·奥利弗爵士将就解决露丝·佩里死后验尸官担忧的进展问题接受议员质询。文章 Ofsted 负责人面临新年委员会质询首次出现在 Schools Week 上。
Parauchenoglanis spp. Sithole、Vreven、Bragança、Musschoot 和 Chakona，2024 DOI：doi.org/10.1093/zoolinnean/zlae121 saiab.AC.za 摘要赞比西石首鱼 Parauchenoglanis ngamensis 目前分布在非洲南部和中南部的四个（子）流域，即奥卡万戈河、赞比西河上游、宽扎河和开赛河。本研究结合分子（条形码）、颜色模式和其他形态数据来探索该物种中可能存在的隐藏物种多样性。根据现有样本，分子数据分析发现了七个得到充分支持（贝叶斯后验概率为 0.96–1.00）的候选物种，它们之间
モンティ・ホール問題とベイズ推定－追加情報に応じて取るべき行動をどう変えるか?
最流行的概率难题之一是 Monty Hall 问题。我们的许多读者可能在某处听说过它。 事实上，直到现在我才刻意讨论蒙蒂·霍尔问题。这个问题是如此众所周知，以至于感觉没有什么新东西可写。 然而，当我尝试使用贝叶斯估计找到答案时，我意识到这个问题有许多不同的变体。这次我们就来看看其中的一部分。首先，我们来看看蒙蒂·霍尔问题。我希望那些说“我很清楚这一点”的读者回顾一下。 （蒙蒂·霍尔问题）有一个电视游戏节目，由一个名叫蒙蒂·霍尔的人主持。回答者前面有三扇门（1）、（2）和（3）。如果其中一个有这扇门的房间里有宝藏，那扇门就会被击中，其余的都会丢失。如果回答者猜出雅达利门，他们将获得宝藏。要求回答
VerifAI Project: Open Source Biomedical Question Answering with Verified Answers
基于 Qdrant 和 OpenSearch 索引构建 LLM（Mistral 7B）生物医学问答系统的经验，并采用幻觉检测方法去年 9 月（2023 年），在获得 Horizon Europe 的 NGI Search 资助计划的资助后，我们着手开发 VerifAI 项目。该项目的想法是创建一个基于经过审查的文档（因此我们使用了一个名为 PubMed 的生物医学期刊出版物库）的生物医学领域生成搜索引擎，并使用一个额外的模型来验证生成的答案，通过比较引用的文章和生成的声明。在生物医学等领域，以及一般科学领域，人们对幻觉的容忍度很低。虽然有些项目和产品（例如 Elicit 或 Perplex
摘要：马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法广泛应用于水文学和其他领域，用于贝叶斯框架中的后验推理。正确构造的 MCMC 采样器可以保证收敛到正确的极限分布，但收敛可能非常慢。虽然大多数研究的重点是改进用于在马尔可夫链中生成试验移动的提案分布，但这项工作的重点是有效地为基于群体的 MCMC 采样器找到初始群体，以加速收敛。四个案例研究，包括两个水文模型，被用来证明使用多级单链接隐式过滤随机全局优化来初始化种群，既降低了总体计算成本，又显着增加了在约束条件下找到正确极限分布的机会。固定的计算预算。
Dynamic linear models with tfprobability
之前的文章介绍了 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 接口），重点介绍了深度神经网络的增强功能（例如，引入贝叶斯不确定性估计）以及使用汉密尔顿蒙特卡罗拟合分层模型。这次，我们将展示如何使用动态线性模型 (DLM) 拟合时间序列，从而得到后验预测以及来自卡尔曼滤波器的平滑和滤波估计。
以某种方式，我忘了发布此信息：本周我们在华盛顿观看的一个故事与所谓的“ Doc Fix”有关。这与医生照顾医疗保险患者时的薪水有关。这个问题已经存在了多年 - 没有[…] DOC修复的后验药，首先出现在偶然的经济学家上。
