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脑功能连接的协变量辅助主回归的贝叶斯估计
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人（2021b）的协变量辅助主（CAP）回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言，该方法估计一组多元响应信号的线性投影，其方差与外部协变量相关。在神经科学中，人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣，我们将其称为功能连接（FC）（Lindquist 2008；Fornito 和 Bullmore 2012；Fornito 等人 2013；Monti 等人 2014；Fox 和 Dunson 2015）。功能连接背后的大脑信号是多变量的，在分析功能连接时，每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系（Varoquaux 等人，2010），因为这种统计依赖性与行为特征（协变量）相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维，以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常，分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域（ROI）的节点，其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后，根据每个节点时间过程之间的统计依赖性（van der Heuvel 和 Hulshoff Pol，2010；Friston，2011），估计网络连接（或节点之间的“边缘”结构）。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数（ Hutchison 等人，2013 年）以及部分
Orix标志Greenko Energy的股票转移协议和其会员公司的新投资
关于Orix Group：Orix Group（Orix Corporation TSE：8591; NYSE：IX）成立于1964年，并已从其在日本租赁的根源中发展为全球，多样性和独特的公司群体。今天，它活跃于全球范围内的融资和投资，人寿保险，资产管理，房地产，特许权，环境和能源，与汽车相关的服务，工业/ICT设备，船舶和飞机。自1971年在日本以外扩展以来，Orix Group在全球范围内发展了其业务，现在在全球约30个国家和地区拥有约34,000人的业务。Orix组围绕其目的团结：“寻找路径。 产生影响。”结合多样化的专业知识和创新思维，以可持续的方式帮助我们的世界发展。 有关更多详细信息，请访问我们的网站：https：//www.orix.co.jp/grp/en/（截至2024年9月30日）Orix组围绕其目的团结：“寻找路径。产生影响。”结合多样化的专业知识和创新思维，以可持续的方式帮助我们的世界发展。有关更多详细信息，请访问我们的网站：https：//www.orix.co.jp/grp/en/（截至2024年9月30日）
通过非原始系统实现的协变遍历量子马尔可夫半群
摘要。我们从协变完全正映射构造相对论量子马尔可夫半群。我们首先将 Stinespring 膨胀中的一个步骤推广到一般的不完全性系统，并将其基于庞加莱群。所得噪声通道具有相对论一致性，并且该方法适用于任何基本粒子，尽管我们针对类光粒子的情况进行了演示。相对论一致性完全正身份保持映射的克劳斯分解（我们的设置在海森堡图中）使我们能够构造一致连续的协变量子马尔可夫半群。我们从小群中诱导表示，以确保由于传递系统不完全性而具有遍历性的量子马尔可夫半群。
欧洲核医学协会对人工智能 (AI) 在分子脑成像中的作用的看法
Francesco Fraioli、Nathalie Albert、Ronald Boellaard、Ilaria Boscolo Galazzo、Matthias Brendel 等人。欧洲核医学协会对人工智能 (AI) 在分子脑成像中的作用的看法。《欧洲核医学和分子成像杂志》，2023 年，51 (4)，第 1007-1011 页。�10.1007/s00259-023-06553-1�。�inserm-04783173�
新闻媒体协会对CMA邀请的回应评论：‘SMS调查Google的一般搜索和搜索
评论的邀请指出，Gemini AI助手攻入Google搜索结果，以提供对查询的回答。1再次，我们认为与Google搜索服务有关的所有网络爬行或索引都应符合指定的范围，所有依赖于它们的服务（包括Gemini AI助手）也应符合指定。Google将无法创建Gemini AI助手，或者像搜索结果一样点击搜索基础架构，这使其可以进行大规模的Web刮擦和索引。此外，拥有名称所包含的“ AI概述”，而不是双子AI助手，这是完全不一致的。他们访问当代，可靠信息的搜索结果的手段是相同的，并且他们用于用户的产品仅通过Google的命令来区分其SERP中的查询中的QUARIES，以“ AI概述”来回答。
横跨陆地节肢动物的分散，生命史和热壁细分市场的一致协变
建立肽序列与原纤维形成之间的基本关系对于理解蛋白质错误折叠过程和指导生物材料设计至关重要。在这里，我们将全原子分子动力学（MD）模拟与人工intel-ligence（AI）相结合，以研究短肽序列排列的细微变化如何影响其形成原纤维的倾向。我们的结果表明，疏水残基的分布和电荷簇的分布很小，可以显着影响成核速率和跨β结构的稳定性。为了快速扩展此分析，我们开发了一个主动学习 - 增强的框架 - 用于分子动力学的机器学习（ML4MD），从而根据MD衍生的聚合数据迭代地完善了其预测。ML4MD有效筛选了许多肽排列，并指导发现先前未识别的原纤维式序列，从而在接收器操作特征（ROC）曲线（AUC）下达到0.939的接收器下方。总体而言，ML4MD通过将详细的原子模拟与快速和高敏锐的ML预测整合在一起，简化了淀粉样蛋白样肽的合理设计。
提高监管和药物融合，协调和全球合作，以提高药物供应链弹性
6。国家科学，工程和医学学院；健康与医学部；全球健康委员会；袖口，P。和Wood，A。J.（eds。）。（2019）。在全球化世界中监管药物：监管机构之间需要增加依赖的需求。国家科学院出版社（美国）。
供应链管理（SCM）涉及与商品生产和分配有关的所有活动的协调和优化。这个e
这个构建基础着重于从一个点到另一点的有效运动。它包括选择适当的运输模式（道路，铁路，空气，海洋），并优化途径以最大程度地减少成本和交货时间。分销网络旨在从战略上定位库存，以及时且具有成本效益的交付以满足客户需求。
展示竞技场3.0：在协作和高度动态的环境中提高社会导航
摘要 - 基于我们以前的贡献，本文介绍了Arena 3.0，Arena Bench [1]，Arena 1.0 [2]和Arena 2.0 [3]的扩展。Arena 3.0是一个综合软件堆栈，包含多个模块和仿真环境，重点是协作环境中社交导航方法的开发，模拟和基准测试。我们通过纳入各种新的社会力量模型和相互作用模式，涵盖人类和人类机器人动态，从而显着增强人类行为模拟的现实主义。该平台提供了一套全面的新任务模式，旨在进行广泛的基准测试和测试，并能够动态地产生现实和以人为中心的环境，以迎合各种社会导航方案。此外，该平台的功能是在三个广泛使用的模拟器中抽象的，每个模拟器都针对特定的培训和测试目的进行了量身定制。全球研究人员和学生社区通过对平台的广泛基准和用户评估来验证该平台的功效，与以前的版本相比，该平台的平台社区指出，它的实质性提高，并表达了利用该平台的未来研究和开发的兴趣。Arena 3.0在https://github.com/arena-rosnav上公开可用。
分散的自然政策梯度，降低了协作多代理增强学习的差异
本文研究了一个政策优化问题，这是由协作多代理强化学习在分散的环境中引起的，在该环境中，代理商通过无方向的图表与邻居进行交流，以最大程度地提高其累积奖励的总和。提出了一种新型的分散自然政策梯度方法，称为基于动量的分散自然政策梯度（MDNPG），提出了该方法，它结合了自然梯度，基于动量的方差降低，并梯度跟踪到分散的体积梯度梯度梯度上升框架中。MDNPG的O（n -1 ϵ -3）样品复杂性，以收敛到一个定位点，已建立在标准假设下，其中N是代理的数量。表明MDNPG可以实现分散策略梯度方法的最佳收敛率，并且与集中式优化方法相比，具有线性加速。此外，MDNPG的出色经验性能超过了其他最先进的算法。