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联合气候重建中的不确定性定量的可耦合过程建模
摘要AnyExperimentWithClimateModeModeliesReliesonapentiallyLargesetofSpatio-temorporalBundaryConditions。这些可以代表系统的初始状态和/或强迫在整个实验过程中驱动模型输出。这些边界条件通常是使用气候建模研究中的可用重建固定的；但是，实际上，它们是高度不确定的，不确定性是未量化的，并且对实验产出的影响可能相当大。我们对这些不确定性的有效量化结合了来自多个模型和观察结果的相关数据。从Coex-RangeAbility模型开始，我们开发了一个可共交易的过程模型，以捕获变量的多个相关的时空场。我们证明，对此表示中的参数的进一步交换性判断会导致层次模型的贝叶斯线性类比。我们使用该框架在最后的冰川最大值（23-19 kya）下提供海面温度和海冰浓度边界条件的联合重建，并使用它使用著名的冰耦合大气层和冰形模型来强制冰盖模拟集合。我们证明，鉴于我们的不确定性，这些实验中通常使用的现有边界条件是令人难以置信的，并证明了对冰盖模拟使用更合理的边界条件的影响。本文的补充材料可在线获得，包括对可再现工作的材料的标准化描述。
定量的Empirische forschung Zur polititis bildung
政治教训的任务是促进政治能力，从而使教育成为一个政治成熟的公民。学习者形式的内容。是有益的，或者是受母屋，同龄人或日常政治影响的障碍动机和情感。在有关教育的科学论述中，已经确定了二十多年的实证实证研究。随着专家教学法中能力测量的出现，对循证研究结果的渴望也可以在政治教学法中确定。这样的研究重点是有关政治能力，教学的视觉和深度结构以及政治教师的专业能力的问题。系统的研究并不声称要研究政治教育的视野。
使用定量的患者特异性分子测定法检测可测量的残留疾病（MRD），对患有急性淋巴细胞白血病的患者
有关产品层安排的私人健康保险信息，请访问www.privatehealth.gov.au。有关临床类别中MBS项目列表的详细信息可在该部门的网站上找到。私人健康保险最低住宿福利信息，包括MBS项目住宿分类，可在2011年联邦立法登记册上的2011年私人健康保险（福利要求）规则中获得。如果您对私人健康保险有查询，则应发送电子邮件至phi@health.gov.au。
定量的胎合法作为预测轻度创伤性脑损伤比赛的生物标志物：军事创伤性脑损伤倡议
目的本研究旨在确定定量胎合测定法的有效性，以预测在西点的一系列受伤学员中轻度创伤性脑损伤（MTBI）之后恢复全部活动/职责的时间。方法每个受试者都接受了基线（T0）定量胎合测定法，除了对平衡错误评分系统（BESS），标准化脑震荡评估（SAC）和运动脑震荡评估工具第五版症状调查（SCAT5）的评估。使用相同参数的重复评估在受伤后的48小时内，渐进式恢复到活动（T2）和渐进式恢复到活动方案时（T3）时进行了重复评估（T1）。瞳孔指标。结果作者的统计分析发现了T1处的俯频测量值之间的相关性，包括末端初始直径和最大收缩速度，更大的变化和更快的收缩预测了早期恢复。在基线（T0）时也有最大收缩速度的关联，可以预测更快的恢复速度。结论作者得出的结论是，瞳孔测定法可能是评估MTBI返回值班时间的宝贵工具，通过在MTBI后急性阶段提供对MTBI和/或自治功能障碍的基线弹性。
观点：激素和人感知的演变 - 定量的遗传框架
进化生物学提供了一个统一的理论，用于测试有关激素与人感知之间关系的假设。人们的感知通常从性选择的角度受到关注。但是，由于人的感知是受激素调节的套件中的一个特征，因此单变量方法不足。在这一观点文章中，定量遗传学被视为一个重要但未充分利用的框架，用于测试本文中的进化假设。我们注意到当前有关精神遗传学的文献中的默认假设，这些假设危及到迄今为止的发现的解释。作为各种特征多种流形的调节因子，激素介导了一系列功能之间的权衡。激素多效性还提供了相关选择的基础，该过程在激素介导的套件中对一个性状进行选择会在其他特征中产生选择。该体系结构为激素介导的套件内的性和自然选择之间的冲突提供了基础。由于其在人的感知，精神疾病和生殖生理学中的作用，性激素雌激素被强调为这里的典范。讨论了该框架对人感知演变的含义。对荷尔蒙介导的套件中特征的选择的经验量化仍然是文献中的重要差距，具有阐明精神疾病的基本本质的巨大潜力。
人工神经网络语言模型可以预测人类大脑对语言的反应，即使经过一定量的训练
人工神经网络已成为人类语言处理的计算上可行的模型。对这些模型的一个主要批评是，它们接收的训练数据量远远超过人类在语言学习过程中接收的数据量。在这里，我们使用两种互补的方法来探究训练数据量如何影响模型捕捉人类对句子的 fMRI 反应的能力。首先，我们根据 fMRI 基准评估了用 100 万、1000 万、1 亿或 10 亿个单词训练的 GPT-2 模型。我们认为 1 亿个单词的模型在训练数据量方面在发展上是可行的，因为这个数量与儿童在生命的前 10 年估计接触到的数据量相似。其次，我们测试了在 90 亿个标记数据集上训练的 GPT-2 模型的性能，以在训练的不同阶段达到人类基准上最先进的下一个单词预测性能。通过这两种方法，我们发现：(i) 在发展上可行的数据量上训练的模型在捕捉句子的 fMRI 反应方面已经实现了接近最大的性能。此外，(ii) 较低的困惑度（衡量下一个单词预测性能的指标）与与人类数据的更强的一致性相关，这表明经过足够训练以实现足够高的下一个单词预测性能的模型也会获得可以预测人类 fMRI 反应的句子表征。同时，这些发现表明，尽管一些训练对于模型的预测能力是必要的，但发展上可行的训练量（约 1 亿个单词）可能就足够了。
定性而不是定量的HLA -DQ等位基因之间的差异会影响器官移植中HLA -DQ免疫原性
转移后移植抗体（HLA-DNDSA）的DE-NOVO HLA-DONOR特异性抗体的发展与抗体介导的排斥反应（ABMR）的风险增加和同种异体移植效果不佳有关。1 - 5虽然ABMR的发展可能是由于药物不合规引起的，但尚不清楚为什么有些接受者尽管有足够的槽级免疫抑制，但为什么有些接受者会向其HLA不匹配的捐助者开发DNDSA，而另一些则没有。这表明某些HLA不匹配比其他不匹配更具有免疫原性。旨在破译这种免疫晶状体的变异性，近年来引入了几种分子不匹配载荷（MML）肛门方法。6 - 9，如名称所建议的，所有MML方法都需要在（分子）氨基酸水平上键入的供体和受体HLA等位基因的知识。最受使用的软件程序Hlamatchmaker，10 - 12个假设，假定小的多态氨基酸片段称为Eplet，称为EPLET，具有免疫原性的意义。hlamatchmaker-从两个供体等位基因到“ eplet Universe”中的eplets将其与接收的eplet宇宙进行了比较，并输出仅作为不匹配负载中的供体抗原中存在的eplets数量。hlamatch-Maker进一步将这些EPLET视为“功能表位”，13,14与“结构表位”不同，这是指抗体认可的该区域的全部占地面积。
快速li电镀定量的快速...
大多数商用锂离子电池的快速充电受到限制，这是由于担心石墨阳极上的锂电池，这很难检测到并带来很大的安全风险。在这里，我们演示了简单，可访问和高通量循环技术的功能，以量化来自200个以上细胞的不可逆li电镀数据。我们首先观察能量密度，电荷速率，温度和电荷（SOC）对锂电镀的影响，使用结果来完善基于成熟的物理学的电化学模型，并提供一个可解释的经验方程来预测镀金开发SOC。然后，我们探索锂电池的可逆性及其与电解质设计的连接，以防止不可逆的LI积累。最后，我们设计了一种量化商业相关石墨的原位li板的方法| lini 0.5 mn 0.3 CO 0.2 O 2（NMC）细胞，并与实验方便的LI |石墨配置的结果进行比较。本文中的假设和大量数据主要是用电池研究人员通用的设备生成的，鼓励进一步开发创新的测试方法和数据处理，从而可以快速电池工程。
定量的Fattorini-Hautus测试和抛物线抛物线问题的最小无效控制时间
自Fattorini和Russel的开创性工作以来，抛物面部分分化方程的无效可控性已被广泛研究[17]。从Fursikov和Imanuvilov [19]以及Lebeau和Robbiano [23]的作品中，人们通常会承认，在抛物线副部分差异方程的背景下，在控制域上没有限制，并且对控制域没有限制，在内部或边界控制上没有几何限制。最近，对特定示例的研究强调了无效可控性或控制域上的几何条件的积极最小时间的存在。实际上，在[13]中的70 s中已经提供了这样的示例，但是由于特定的点控制，当时还没有理解此结果的全部范围。关于这种最小时间的最新结果已在也被视为特定的上下文中证明，即对耦合抛物线方程的控制[2，4，5，14]或对退化抛物线方程的控制[7，8，9，6]。尽管这三个设置表现出相同的定性行为，但到目前为止，它们之间尚未建立任何精确的联系。我们在本文中的目的是给出一个抽象的框架，其中包含那些不同的框架来研究最小的零控制时间属性。更确切地说，我们将将这一最小时间与（1.5）定义的时间t ∗相关联。我们将强调，这种最小的时间可以具有不同的起源。可以通过（广义）本征函数的某些定位相对于观察算子B ∗（如[13，5，5，14，7，8，9，6]）。在定理1.2中处理此方面。，但也可以通过[2，4]中的基础操作员的特征值的凝结来创建最小的时间。在定理1.3中处理了这一方面。在这两个抽象设置中，最小的无效控制时间将由t ∗给出。我们还将提出一个更通用的设置（包括之前的两个设置），以应对最小时间来自特征函数的定位和光谱的凝结的情况。在这种情况下（请参见定理1.4），我们将证明存在这种最小时间与t ∗有关，但是此最小时间的确切值将是一个开放的问题。最后，仍然有一些例子不适合我们研究的不同设置。有关其中一些示例（请参阅第二节4）我们仍将能够证明最小的空控制时间由t ∗给出。对特定示例的这种分析将需要先验最小时间的值，因此目前，在[7，8，6]中研究的退化抛物线方程将不在本文的范围内。