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用于预测编码和主动推断的大脑体系结构的演变
摘要本文考虑了用于预测处理的大脑体系结构的演变。我们认为，预测感知和作用的大脑机制并不是像我们这样的先进生物的晚期进化加成。相反，它们逐渐源自更简单的预测循环（例如自主和运动反射），这些循环是我们早期进化祖先的遗产，并且是解决其适应性调节基本问题的关键。，我们以生成模型的形式表征了更简单的复合大脑，这些模型包括增加层次宽度和深度的预测循环。这些可能从简单的稳态基序开始，并在进化过程中以四种主要方式进行详细说明：这些包括将预测性控制的多模式扩展到同类循环中；它复制以形成多个感官循环，以扩大动物的行为曲目；以及具有层次深度的生成模型的逐渐捐赠（处理以不同的空间尺度展开的世界各个方面）和时间深度（以未来面向的方式选择计划）。反过来，这些阐述为越来越复杂的动物所面临的生物调节问题提供了解决方案。我们的建议将神经科学理论（预测性处理）与不同动物物种中脑体系结构的进化和比较数据保持一致。关键字：预测处理；主动推断；大脑进化；脑建筑；模型选择；自然选择。
今晚和明天的天气预报，2025年2月15日，提要和推断：期待散落的雷暴，当地大雨主要
2025年2月15日的今晚和明天的天气预报，提示：预期雷暴散落，由于热带间收敛型区（ITCZ）的影响，主要在南部和中部地区，当地大雨主要在南部和中部地区。咨询：不要尝试越过洪水或快速流动的水。夏尔山谷（Shire河沿岸的地区以及奇塔湖和奇尔瓦湖周围）部分多云和温暖的条件，今晚和明天早晨孤立的雷暴。多云，明天下午有孤立的雷暴。预测温度：Ngabu Min.23°C和最大30°C南部高地（Shire Highlands，Kirk，范围为dedza，即预测温度：Ngabu Min.23°C和最大30°C南部高地（Shire Highlands，Kirk，范围为dedza，即ntcheu，Neno，Mwanza，Mulanje，Thyolo，Zomba，Chiradzulu，Phalombe和Blantyre）期望今晚和明天早晨在下雨中局部雷暴。多云，散落的雷暴与明天下午的当地大雨相结合。预测温度：Blantyre Min.19°C和最大25°C中央区域（Lilongwe，Mchinji，Ntchisi，Dowa，Dowa，Kasungu，Kasungu和Mzimba District的一部分），今晚和明天早上有孤立的thunderstorms。期望明天下午降雨散落的雷暴。预测温度：Lilongwe Min.19°C和最大27°C湖岸地区（Mangochi，Salima，Nkhotakota，Nkhotakota，Nkhata Bay，Karonga，Karonga）预计将在今晚和明天早上降雨。明天下午期望部分多云和炎热条件和雷暴。预测温度：Mangochi Min。 23°C和最大29°C北部地区（北部所有区域（除湖岸以外的所有区域））多云和温和条件，今晚和明天早晨孤立的雨水。预测温度：Mangochi Min。23°C和最大29°C北部地区（北部所有区域（除湖岸以外的所有区域））多云和温和条件，今晚和明天早晨孤立的雨水。明天下午多云和温暖的天气和孤立的雷暴。预测温度：mzuzu最小值。17°C和最大26°C风：暴风雨区的阵阵阵阵……周日的预测：期待当地的大雨...时间和日落的时间和日落明天2月15日，2025年2月15日，
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
信息论和变分推断的平方和松弛
我们考虑香农相对熵的扩展，称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关：(a) 根据矩进行估计，(b) 计算正则化积分，和 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联，并且对于所有这些问题，在整个数据科学中都有许多应用，我们的目标是计算上可处理的近似算法，这些算法可以保留原始问题的属性，例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点，我们推导出一系列凸松弛，用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度：从通常不易处理的最佳下限开始，我们考虑基于“平方和”的额外松弛，现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还基于来自量子信息理论的谱信息散度提供了计算效率更高的松弛。对于上述所有任务，除了提出新的松弛之外，我们还推导出易于处理的凸优化算法，并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
探索性分析叶子叶子的线粒体DNA的分子特征，以推断出分类特征对综合分类法
生物多样性的抽象准确的系统分类对于生态和进化研究是基础，尤其是在一个越来越降低和威胁生物多样性的世界中。在本研究中，我们建议使用遗传标记物的探索性分析，以从物种之间作为分子特征（MTS）的序列序列来获取其他信息。这些分子特征又可以为综合分类法提供独立的信息，以帮助属级限制。因此，我们使用叶叶属抗肌emimyrmex Cristiano等，2020年，Atta Fabricius，1804年，1865年的Acromyrmex Mayr作为模型来评估定期在系统生理和进化研究中定期应用的线粒体基因组片段。生物信息学分析揭示了可以用作诊断特征的物种之间共有的结构证据，将其与其他物种区分开，并支持对叶片的三个属的分类。有丝分裂组段的分子特征，以及其他特征，例如染色体数，核型特征，分子系统发育和形态学数据，可用于综合框架中，以访问生物多样性和目的分类学假设。
推断量子时空相关性中的时间箭头
我们考虑如何从两个时间和任意数量的量子比特的量子实验中分辨出与测量数据相关的时间顺序。我们定义了一个时间箭头推理问题。我们考虑在时间反转下对称或不对称的初始状态和最终状态的条件。我们通过伪密度矩阵时空状态表示时空测量数据。有一个完全正向和迹保持 (CPTP) 的正向过程和一个通过基于反转单元膨胀的替代恢复图获得的反向过程。对于不对称条件，协议确定数据是否与单元膨胀恢复图或 CPTP 图一致。对于对称条件，恢复图产生有效的 CPTP 图，实验可以在任一方向进行。我们还讨论了将该方法应用于 Leifer-Spekkens 或过程矩阵时空状态。
对物种识别的深度学习与捕食者 - 捕集的推断之间的权衡
深度学习用于在几个科学领域的重要应用中使用的计算机视觉问题。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。 但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。 首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。 第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。 在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。 我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。 尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。 此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。 我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。
对质量为零质量的多变量有限数据推断
这篇主要的研究论文是由Uwindsor奖学金的论文，论文和主要论文免费提供给您的。已被Uwindsor的奖学金授权管理人纳入主要论文。有关更多信息，请联系schoolship@uwindsor.ca。
水平基因转移推断
水平基因转移（HGT）是核进化的基本驱动力，促进了新的特征并适应新环境。尽管其重要性，但很少有系统地比较用于推断HGT的方法，这在我们对它们的相对优势和局限性的理解上留下了差距。验证HGT推理方法是由于缺乏可以证实历史转移事件的基因组化石记录而面临的质疑。没有经验黄金标准，通常会验证新的推理方法的模拟数据；但是，这些模拟可能无法捕获生物学复杂性，并且经常嵌入推理方法本身中使用的相同假设。在这里，我们利用HGT事件的趋势涉及多个相邻的基因来评估不同HGT插入方法的准确性。我们表明，分析基因树木之间基因的存在/不存在模式的方法始终优于基于基因树种树的重新征服的方法。我们的发现挑战了显式系统发育和解方法优于模拟者隐式方法的普遍假设。通过提供全面的台式标记，我们提供了选择适当方法的实用建议，并指示了未来方法论进步的途径。
基于模拟的疾病虚拟脑模型的推断
基于摘要连接组的模型，也称为虚拟脑模型（VBM），已在网络神经科学中得到很好的确定，以研究各种大脑疾病的病理生理原因。在VBM中，个人的大脑成像数据的整合具有提高患者特异性的预测性，尽管即使在最新的蒙特卡洛采样中，贝叶斯对空间分布的参数的估计也仍然具有挑战性。VBM表示由噪声和网络输入驱动的潜在非线性状态空间模型，需要对广泛适用的贝叶斯估计的高级概率机器学习技术。在这里，我们提出了基于仿真的VBM（SBI-VBM）推断，并证明对时空和功能特征的训练深神网络可以准确估算脑疾病中的生成参数。系统使用大脑刺激为估计降解限量限制为较小连接子集的降解提供了有效的补救措施。通过将模型结构优先于数据，我们表明SBI-VBMS中的分层结构使推理更有效，精确和生物学上可行。这种方法可以通过快速，可靠地预测患者特异性脑疾病来广泛提高精度医学。