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随机对照试验的贝叶斯网络分析
2018 年，美国估计有 42,220 例肝细胞癌和肝内胆管癌新发病例和 30,200 例死亡病例 [1]。这些死亡病例大多数是由于肝细胞癌 (HCC)，这是最常见的原发性肝癌 [2]。在全球范围内，肝癌是癌症死亡的第四大原因 [3]。HCC 最常与慢性乙型肝炎病毒或丙型肝炎病毒感染有关，尤其是并发肝硬化，这限制了手术切除的可行性 [4]。对于适合手术的患者，肝移植和手术切除仍然是早期 HCC 最有效的治疗方法。不幸的是，绝大多数患者在被诊断为 HCC 时已处于晚期，肿瘤无法切除。以往，晚期HCC预后不佳，治疗仅限于经动脉化疗栓塞、射频消融、放射治疗和全身药物治疗[5]。欧洲SHARP试验首次证明，多靶点小分子酪氨酸激酶抑制剂（TKI）索拉非尼可延长不可切除的HCC患者的中位生存期，优于安慰剂[6]。随后，更多靶向药物相继问世，并在II期或III期临床试验中证明其有效且安全[7]。尽管已有研究将这些药物的有效性和安全性与索拉非尼或安慰剂进行了比较，但尚未进行过头对头比较[8]。为了进一步评估靶向药物治疗HCC患者的疗效和安全性证据，我们进行了贝叶斯网络荟萃分析（NMA）以比较不同HCC靶向药物的生存期、客观缓解率（ORR）和不良事件（AE）。
自由电子激光器的贝叶斯优化
直线加速器相干光源 X 射线自由电子激光器是一种复杂的科学仪器，每天会多次更改配置，因此需要快速调整策略来减少连续实验的设置时间。为此，我们采用贝叶斯方法通过控制四极磁铁组来最大化 X 射线激光脉冲能量。高斯过程模型为机器响应提供了相对于控制参数的概率预测，从而在寻找全局最优时实现了探索和利用的平衡。我们表明，可以从存档的扫描中学习模型参数，并且可以从光束传输中提取设备之间的相关性。结果是一个样本高效的优化程序，结合了历史数据和加速器物理知识，大大优于现有的优化器。
贝叶斯的贝叶斯推理用于脑振荡的光谱图模型植物层应用微生物学
摘要植物层或植物叶表面代表了一个大小相当大的微生物生态系统，具有非凡的生物多样性和巨大的潜力，可在生物技术，农业，医学和其他地方发现新产品，工具和应用。这种迷你审查强调了植物圈的应用微生物学是一种原始的研究领域，该领域与基因，基因产物，自然化合物和特征有关，这些基因，自然化合物和特征是浮力层特异性适应和服务，这些适应和服务具有当前或未来创新的商业和经济价值。的例子包括植物生长和抑制疾病的植物杆菌，支持人类健康的益生菌和发酵食品，以及对空气生污染物，残留农药或塑料造成叶面污染的微生物。腓骨微生物可将植物生物量转化为堆肥，可再生能量，动物饲料或纤维。他们生产食品，例如增稠剂和糖替代品，工业级生物表面活性剂，新型抗生素和癌症药物，以及用作食品添加剂或冷冻剂的酶。此外，基于DNA序列的基于叶片相关的微生物群落的新发展允许在食品安全和保障的背景下进行监视方法，例如，在叶状蔬菜上检测到肠道蔬菜，预测植物性疾病暴发，并拦截植物疾病爆发，并拦截植物性植物病原体和对国内交易商品的病原体和病虫。
I-II期临床试验的贝叶斯设计I-II期临床试验的贝叶斯设计
现实：这些试验结果都非常不可靠•PR（TOX | D = MTD）的95％CI从.01到.52•毒性严重程度均被忽略。•疗效被忽略。如果PR（响应| D = 200）= .25和PR（响应| D = 300）= .50怎么办？
人类与人工智能互补性的贝叶斯模型
人工智能 (AI) 和机器学习模型越来越多地应用于实际应用。在许多此类应用中，人们强烈希望开发混合系统，使人类和 AI 算法能够协同工作，充分利用两者互补的优势和劣势。我们开发了一个贝叶斯框架，用于结合人类和机器的预测和不同类型的置信度分数。该框架使我们能够研究影响互补性的因素，其中人类和机器预测的混合组合比单独的人类或机器预测组合产生更好的性能。我们将此框架应用于一个大规模数据集，其中人类和各种卷积神经网络执行相同的具有挑战性的图像分类任务。我们从经验和理论上表明，即使人类和机器分类器的表现不同，只要这些准确度差异在由人类和机器分类器置信度分数之间的潜在相关性确定的范围内，就可以实现互补性。此外，我们证明，通过区分人类和机器分类器在不同类别标签上犯的错误，可以提高混合人机性能。最后，我们的结果表明，引出并纳入人类信心评级可提高贝叶斯组合模型的混合性能。我们的方法适用于涉及人类和机器算法的各种分类问题。
兰贝斯住房战略 2024-30 摘要
我们致力于在居民的支持下完成房屋翻新。我们将采取一种新方法，通过真诚的参与努力与居民建立信任，确保居民的反馈在房屋翻新中发挥关键作用。我们将继续通过在所有住房计划中提供透明度和问责制来与居民建立信任。