XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System混杂
自动奖励从混杂的离线数据
抽象的奖励成型已被证明是加速增强学习过程（RL）代理的有效技术。虽然在经验应用方面取得了成功，但良好的塑形功能的设计原则上的理解较少，因此通常依赖于领域的专业知识和手动设计。为了超越这个限制，我们提出了一种新型的自动化方法，用于设计离线数据的奖励功能，可能被未观察到的混杂偏见污染。我们建议使用从离线数据集计算出的因果状态值上限作为对最佳状态价值的保守乐观估计，然后用作基于潜在的基于潜在的重新塑造（PBR）的状态电位。根据UCB原则，将我们的塑造功能应用于无模型学习者时，我们表明，它比学习者而没有塑造的学习者享有更好的差距遗憾。据我们所知，这是通过在线探索中限制PBR的第一个依赖差距的遗憾。模拟支持理论发现。
基于微生物组的宿主表型预测的无混杂预测模型
与许多领域一样，存在混杂效应（或偏见）在微生物研究中提出了重大挑战，包括使用微生物组数据来预测宿主表型。如果无法正确解决，混杂的人可能会导致虚假的关联，偏见的预测和误导性的解释。一个无表的示例是药物二甲双胍，通常规定治疗2型糖尿病（T2D），并且已知会影响肠道微生物组。在这项研究中，我们提出了使用微生物组数据进行人类表型预测的无混杂预测模型。这些模型在对抗性的Min-Max优化框架内利用端到端方法来得出与混杂因素不变的特征，同时考虑了混杂因素与预测结果之间的固有相关性。我们使用不同的网络体系结构实现了两个版本的无混杂预测变量：一个基于完全连接的网络（称为FNN CF），另一个基于以前的生物学知识（称为MicroKPNN CF）。我们在与T2D关联的微生物组数据集上评估了我们的模型，其中二甲双胍充当混杂因素。我们的结果表明，与不解释混杂因子并更有效地识别与表型相关的微生物标记的模型相比，无混杂的预测因子具有更高的精度，而不是受二甲双胍影响的标记。在先前的知识指导的方法中显示出较低的预测能力，但它提供了更大的可解释性，从而提供了对基本生物学机制的更多见解。
纵向干预研究中的调解分析与顺序治疗依赖性混杂因子
在介入的健康研究中，可以使用因果中介分析来研究干预影响目标健康结果的机制。识别直接和间接（即介导的）效果会变得复杂。在这里，我们研究了在与纵向介体，事件时间结局和三分法序数治疗依赖性混杂因素的情况下，在这种情况下进行中介作用的鉴定。我们表明，如果干预始终仅在一个方向上影响治疗依赖性混杂因子（单调性），则将中介作用鉴定为灵敏度参数并得出其经验性的非参数表达。单调性假设可以根据对治疗依赖性混杂因子的条件分布的限制来从经验数据中评估。我们通过将调解人视为功能性实体，并将事实结果定义为无疾病的时间，避免了与治疗后调节有关的陷阱。在经验分析中，我们使用芬兰糖尿病预防研究的数据来评估生活方式干预对避免避免2型糖尿病的影响的程度，通过减轻高风险人群的体重来介导其他与健康相关的变化，而其他与健康相关的变化则用作治疗依赖性的混杂因素。
差异在公平分类中的混杂作用
在不同训练的模型之间预测的差异是公平二进制分类中的重要，爆炸率不足的错误源。实际上，某些数据示例的差异是如此之大，以至于决策可以有效任意。为了调查这个问题，我们采用了一种实验方法，并做出了四个总体贡献。WE：1）定义一个称为自矛盾的度量，源自差异，我们将其用作衡量和降低任意性的代理； 2）开发一种结合算法，即预测是任意的时弃权分类的； 3）对公平二进制分类中方差（相对于自愿和任意性）的作用（相对于自愿和任意性）的作用进行最大的实证研究；以及4）释放一种工具包，该工具包使《美国房屋抵押贷款披露法》（HMDA）数据集易于用于未来的研究。总的来说，我们的实验揭示了关于基准数据集上结论的可靠性的令人震惊的见解。在考虑预测中存在的任意性数量时，最公平的二进制分类台 - 在我们甚至尝试采用任何公平干预措施之前。这一发现质疑了常见算法公平方法的实际实用性，进而表明我们应该重新考虑如何选择如何测量二进制分类中的公平性。
短寿命蛋白质靶向降解的混杂因素
摘要 靶向蛋白质降解最近已成为药物发现的一种新选择。天然蛋白质半衰期预计会影响降解剂的功效，但它对靶向蛋白质降解的影响程度尚未得到系统探索。通过对蛋白质降解进行数学建模，我们证明靶向蛋白质的天然半衰期对降解剂诱导的蛋白质降解水平有显著影响，这可能会给筛选工作带来重大障碍。此外，我们还表明，在筛选短寿命蛋白质降解剂时，会阻碍蛋白质合成的药物（如 GSPT1 降解剂和一般细胞毒性化合物）会误认为是蛋白质降解剂。例如，在 GSPT1 降解和用阿霉素等细胞毒性药物治疗后，MCL1 和 MDM2 等短寿命蛋白质会消失。这些发现对靶标选择以及得出新药物作为真正的靶向蛋白质降解剂所需的对照实验类型具有重要意义。
在（混杂）人类微生物组研究中识别差异丰富的分类单元的现实基准
结果在这里我们开发了一个模拟框架，该框架将校准信号植入实际的分类学概况，包括模仿混杂因素的信号。使用几个全元素组和16S rRNA基因扩增子数据集，我们验证我们的模拟数据与疾病关联研究的真实数据相比，其程度要比以前的基准更大。使用广泛的参数化模拟，我们基准了18种DA方法的性能，并进一步评估了混杂模拟的最佳方法。只有线性模型，Limma，Fastancom和Wilcoxon测试以相对较高的灵敏度正确控制虚假发现。在考虑混杂因素时，这些问题会加剧，但是我们发现事后调整可以有效地减轻它们。在大型心脏代谢性疾病数据集中，我们展示了未能说明诸如药物等协变量的情况，这会导致现实世界中的虚假关联。
经济不明朗，美国消费者发出混杂信号
因此，随着美国经济继续发出混杂信号，消费者也在做同样的事情，这也就不足为奇了。根据我们最新的美国消费者脉搏调查结果，他们担心物价上涨和工作保障，但他们仍然保持乐观并继续消费。他们正在转向较便宜的品牌以节省资金，但他们也愿意在某些商品和服务上挥霍。自新冠疫情爆发三年以来，一些疫情前的购物习惯已强势回归，但其他由疫情引发的新消费变化似乎仍将持续下去。这种情况可能令人困惑。塞西莉亚·劳斯曾担任白宫经济顾问委员会主席，任期至 2023 年 3 月底，她最近告诉《纽约时报》，“过去几年里，我有时希望我的博士学位是心理学的”，而不是经济学的。1
b' 提议不再禁止运动员通过血浆置换捐献血浆或血浆成分。Kinahan 博士澄清说，在许多国家，运动员的定义很广泛，因此禁止血浆置换会影响血浆的正常供应。此外，还咨询了血液学 ABPWG，确认对护照的影响非常短暂，血液护照很快稳定下来，因此该程序不能用作掩盖兴奋剂做法的混杂因素。最后，还咨询了 WADA Legal，并重申血浆置换对血浆量的影响是短暂的，不能作为使用兴奋剂的借口。几位 HMRC 成员表示担心它可能被用来操纵生物护照。由于将血浆置换从清单中撤出的提议并未随草案一起分发给利益相关者，HMRC 认为提出了太多担忧，并决定不接受这一改变。他们建议 LiEAG 收集有关允许血浆置换的利弊的更多细节。 Kinahan 博士要求 HMRC 汇编并将关注点发送给 LiEAG 以供明年讨论。行动要点。”
b' 提议不再禁止运动员通过血浆置换捐献血浆或血浆成分。Kinahan 博士澄清说，在许多国家，运动员的定义很广泛，因此禁止血浆置换会影响血浆的正常供应。此外，还咨询了血液学 ABPWG，确认对护照的影响非常短暂，血液护照很快稳定下来，因此该程序不能用作掩盖兴奋剂做法的混杂因素。最后，还咨询了 WADA Legal，并重申血浆置换对血浆量的影响是短暂的，不能作为使用兴奋剂的借口。几位 HMRC 成员表示担心它可能被用来操纵生物护照。由于将血浆置换从清单中撤出的提议并未随草案一起分发给利益相关者，HMRC 认为提出了太多担忧，并决定不接受这一改变。他们建议 LiEAG 收集有关允许血浆置换的利弊的更多细节。 Kinahan 博士要求 HMRC 汇编并将关注点发送给 LiEAG 以供明年讨论。行动要点。”
混杂生理信号的多元卡尔曼滤波回归用于 fNIRS 数据的实时分类
意义：功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性技术，用于测量与神经功能相关的人体皮层血流动力学变化。由于其小型化潜力和相对较低的成本，fNIRS 已被提议用于脑机接口 (BCI) 等应用。与诱发神经活动产生的信号相比，大脑外生理产生的信号幅度相对较大，这使得实时 fNIRS 信号解释具有挑战性。通常使用结合生理相关辅助信号（例如短分离通道）的回归技术将脑血流动力学反应与信号中的混杂成分分离。然而，大脑外信号的耦合通常不是瞬时的，需要找到适当的延迟来优化干扰消除。
确定单个认知性状的四个混杂因素和功能连接性：探索性研究
静止状态功能连接性（RSFC）已被广泛用于个性化性状预测。但是，多个混杂因素可能会影响预测的脑行为关系。在这项研究中，我们研究了4种混杂因素的影响，包括时间序列长度，功能连通性（FC）类型，脑部细化选择和预测目标的差异。使用人类Connectome项目的数据，包括1,206名健康受试者，具有3个认知特征，包括流体智能，工作记忆和图片词汇能力，作为预测目标。我们使用部分最小平方回归比较了这4个因素的不同设置下的预测性能。结果表明，适当的时间序列长度（300个时间点）和脑部分割（独立组件分析，ICA100/200）可以实现更好的预测性能而不会消耗太多时间。FC由Pearson，Spearman和部分相关计算得出的精度和更低的时间成本比共同信息和连贯性更高。认知性状在受试者之间具有较大差异的认知性状可以更好地预测，这是由于对个体变异性的良好阐述。此外，增加扫描持续时间到预测的有益效果部分是由RSFC的重新测试可靠性提高的。综上所述，该研究强调了基于RSFC的预测中确定这些因素的重要性，这可以促进基于RSFC的预测管道的标准化。