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技术深入研究高级统计测试
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3229-3242，文章ID：IJCET_16_01_225在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_225©iaeme Publication3229-3242，文章ID：IJCET_16_01_225在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_225©iaeme Publication
生物医学数据分析中的人工智能：对自动临床试验解释和统计评估的大语言模型的比较评估
分析临床试验数据对于评估新疗法的功效和安全性至关重要。传统上，此过程需要在生物医学，临床研究，生物统计学和数据科学方面的专业专业知识，通常使其劳动密集型，耗时且昂贵[1]。对于缺乏数据分析培训的临床医生和研究人员，复杂的统计要求可能会成为重大障碍，从而导致将研究结果转化为临床实践的延迟。以大数据集和多个终点为特征的现代临床试验的复杂性日益加剧，加剧了这些挑战[2]。临床试验越来越依赖的不同原始和次要数据源的整合进一步强调了对处理复杂的，异质数据的先进分析工具的需求。介入的临床试验依赖于严格的协议下的一致记录保存，涉及多个学科的专家，包括 - 疾病生物学，专科临床护理，毒理学，转化科学，生物统计学，生物分析科学，监管事务，监管事务和生物医学伦理学。每个领域都为试验设计提供了重要的要素，以确保试验的各个方面都符合监管标准和科学严格的严格性，以产生有关治疗功效和安全性的证据。
PHD在分子医学，癌症研究，免疫学，心血管研究和生物统计学领域的位置
3。Yang，J.，Chen，Y.，Tian，Y.，Li，X.，Yu，Q.，Huang，C。，...＆Li，Y。 （2024）。 护士心理健康问题的风险因素和后果：对队列研究的范围审查。 国际心理健康护理杂志。 4。 Kokorelias，K。M.，Chiu，M.，Paul，S.，Zhu，L.，Choudhury，N.，Craven，C.G.，...＆Burhan，A.M。（2024）。 使用虚拟现实和增强现实技术来支持痴呆症患者的护理人员的韧性和技能建设：范围范围。 Cureus，16（7）。 5。 Sagnier，C.，Loup-Escande，E.，Lourdeaux，D.，Thouvenin，I。和Valléry，G。（2020）。 用户对虚拟现实的接受：扩展技术接受模型。 国际人类交互杂志，36（11），993-1007。Yang，J.，Chen，Y.，Tian，Y.，Li，X.，Yu，Q.，Huang，C。，...＆Li，Y。（2024）。护士心理健康问题的风险因素和后果：对队列研究的范围审查。国际心理健康护理杂志。4。Kokorelias，K。M.，Chiu，M.，Paul，S.，Zhu，L.，Choudhury，N.，Craven，C.G.，...＆Burhan，A.M。（2024）。使用虚拟现实和增强现实技术来支持痴呆症患者的护理人员的韧性和技能建设：范围范围。Cureus，16（7）。5。Sagnier，C.，Loup-Escande，E.，Lourdeaux，D.，Thouvenin，I。和Valléry，G。（2020）。 用户对虚拟现实的接受：扩展技术接受模型。 国际人类交互杂志，36（11），993-1007。Sagnier，C.，Loup-Escande，E.，Lourdeaux，D.，Thouvenin，I。和Valléry，G。（2020）。用户对虚拟现实的接受：扩展技术接受模型。国际人类交互杂志，36（11），993-1007。
生物统计学（BST）
BST 252 — 生物统计学高级主题（4 个单元）课程描述：从以下类别中选择生物统计学方法和模型：遗传学、生物信息学和基因组学；纵向或功能数据；临床试验和实验设计；环境数据分析；剂量反应、营养和毒理学；生存分析；观察性研究和流行病学；生物统计学中的计算机密集型或贝叶斯方法。先决条件：BST 222；BST 223。学习活动：讲座 3 小时，讨论/实验室 1 小时。重修学分：如果主题不同，经导师同意，可以重修。交叉列表：STA 252。评分模式：字母。
对语言输入统计数据对...的影响进行建模
我们在一系列儿童与照顾者之间英语互动的纵向语料库上训练了一个计算模型（基于块的学习器，CBL），以测试一种拟议的统计学习机制——后向转换概率——是否能够稳定准确地预测儿童在成长最初几年的言语表达。我们预测，随着儿童年龄的增长，该模型重建儿童言语表达的准确性会降低，因为儿童逐渐开始使用抽象形式而不是来自其言语环境中的特定“块”来生成言语。为了验证这个想法，我们在一系列纵向儿童语言语料库中最近遇到的和累积的言语输入上训练了该模型。然后我们评估了该模型是否能够准确地重建儿童的言语。控制话语长度和重复块的存在后，我们没有发现任何证据表明 CBL 重建儿童言语表达的能力会随着年龄的增长而降低。
每周基金统计
ACP 6.39 美元 6.13 美元 -4.07% 419,471 美元 801,504,001.30 美元 1,081,504,001.30 美元 280,000,000.00 美元 125,470,678 美元 AEF 6.12 美元 5.44 美元 -11.19% 760,675 美元 310,431,559.37 美元 350,431,559.37 美元 40,000,000.00 美元 50,751,778 美元 AGD 11.11 美元 10.27 美元 -7.56% 77,480 美元 276,302,213.92 美元 278,762,248.08 美元$2,460,034.16 24,865,081 AOD $9.62 $8.71 -9.46% 295,857 $1,013,828,878.88 $1,013,828,878.88 - $105,430,999 ASGI $19.40 $17.76 -8.45% 193,396 $561,493,071.30 $561,493,071.30 - $28,944,192 AWP $3.92 $4.02 2.55% 212,416 $336,524,440.00 $418,285,546.25 $81,761,106.25 85,869,712 传真 $16.80 $15.51 -7.68% 109,751 $693,602,714.26 $1,119,602,714.26 $426,000,000.00 $41,282,628 FCO $3.40 $6.00 $76.47% 27,027 $45,779,660.33 $66,079,660.33 $20,300,000.00 $13,446,280 HQH $19.19 $17.68 -7.87% 170,499 1,017,456,769.88 美元 1,017,456,769.88 美元 - 53,014,457 美元 HQL 15.39 美元 13.80 美元 -10.33% 162,026 美元 438,113,775.49 美元 438,113,775.49 美元 - 28,466,316 美元 IAF 5.03 美元 4.46 美元 -11.33% 87,349 美元 137,920,663.22 美元 147,332,416.12 美元 9,411,752.90 美元 27,414,547 美元 IFN 16.80 美元 15.78 美元 -6.07% 163,153 $661,248,117.72 $661,248,117.72 - $39,356,669 JEQ $6.91 $5.93 -14.18% 243,779 97,240,386.38 $107,082,077.60 $9,841,691.22 $14,079,417 THQ $20.80 $20.46 -1.63% 58,559 860,199,037.54 $1,085,199,037.54 $225,000,000.00 $41,363,649 THW $11.59 $11.85 2.24% 115,636 455,358,025.66 美元 575,358,025.66 美元 120,000,000.00 美元 39,291,829 美元 VFL 11.62 美元 10.32 美元 -11.19% 68,472 142,651,276.36 美元 241,651,276.36 美元 99,000,000.00 美元 12,278,003 美元
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。
在CKKS中达到有效的订单统计
本文探讨了在CKKS加密方案中改善排名，顺序统计和分类算法的方法，重点是近似近似差异函数，例如符号函数。完全同态加密（FHE）通过直接对加密数据启用计算来确保数据隐私，但其高计算复杂性带来了显着的挑战。为了应对这些挑战，这项研究分析了两种关键近似技术的准确性和计算效率之间的平衡：Tchebyche和复合的minimax近似算法。我们的实验结果表明，复合最小值多项式优于使用Tchebyche近似值在内存使用和计算效率中创建的多项式，使其更适合于高性能效率。为了提高其针对近似误差的鲁棒性，本文还提出了一种修订算法，用于确定矢量的（arg）min和（arg）max，该算法将比较函数的用法替换为最大或最小函数的使用。我们的发现表明，在确定向量中的最小值时，使用最大或最小函数而不是比较函数可改善稳健性与近似误差。但是，计算Argmin时相反，因为稳健性降低。这些结果有助于开发CKKS加密方案的更健壮和有效的隐私算法，并具有潜在的应用程序，并具有安全的云计算，加密的机器学习和具有隐私意识的数据分析。
美联储统计发布
Stage-of-process groups Crude 85.6 87.9 84.9 90.0 77.0 83.9 87.5 87.3 87.4 87.0 88.4 87.7 -.4 Primary and semifinished 80.1 86.5 77.6 87.5 63.7 76.5 76.4 76.1 76.1 75.5 76.2 77.0 1.6 Finished 76.7 83.3 77.6 80.4 66.2 75.3 75.5 74.9 73.6 74.0 74.2 74.2 74.4 1.8 R修订。p初步。注意。该版本中的统计数据涵盖了美国工业部门的产出，产能和容量利用，该工业部门由美联储定义，包括制造，采矿以及电力和天然气公用事业。采矿被定义为北美行业分类系统（NAICS）21区的所有行业；电力和天然气公用事业是NAICS部门2211和2212中的电力。制造业包括NAICS制造行业（部门31-33）以及伐木行业以及报纸，期刊，书籍和目录出版行业。记录和出版在NAICS的其他地方（分别在农业和信息下）进行了分类，但从历史上看，它们被认为是制造业的，并在标准工业类别（SIC）系统下被包括在工业部门中。2002年12月，美联储将其从SIC系统重新分类为NAICS。