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World File Search System贝叶斯
基于贝叶斯混合效应模型的多响应鲁棒参数设计
在可盖实验的鲁棒参数设计中，每个块内响应观测值的相关性和模型参数不确定性通常会影响获得理想的工作条件。在本文中，建议基于贝叶斯混合回归的多响应表面建模和优化方法来解决上述问题。首先，混合效应模型被合并到贝叶斯框架中，并使用贝叶斯定理得出模型参数的后验分布。其次，使用混合蒙特卡洛算法来计算模型参数。第三，构建满足规范的预期质量损失函数是为了减少异常值对优化结果的影响，并且通过混合遗传算法获得了最佳因素设置。此外，后验概率用于评估优化结果的符合性。最后，使用添加剂制造过程的模拟研究和现实世界示例来说明该方法的生存能力。与当前技术相比，所提出的方法可以减少模型不确定性对建模和优化结果的影响，从而导致更合适和强大的优化结果。
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各个应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关Mi-Crobiome的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型gaussian popula图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于分配外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础义务网络的推理中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算有效搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和降低结构的同时推断，包括图形不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法从一般的多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是对微生物组分析的关系。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型；离散的weibull;链接预测；结构学习；微生物组
证据网络：快速，摊销，神经贝叶斯模型比较的简单损失
抽象证据网络可以在最先进的方法时启用贝叶斯模型比较（例如嵌套采样）失败，即使可能性或先验是棘手或未知的可能性。贝叶斯模型比较，即贝叶斯因素或证据比率的计算可以作为优化问题。尽管贝叶斯对最佳分类的解释是众所周知的，但在这里，我们更改了透视和当前类别的损失函数，这些损失功能会导致快速，摊销的神经估计器，这些神经估计器直接估计贝叶斯因子的方便功能。这种减轻与估计单个模型概率相关的数值不准确性。我们介绍了泄漏的奇偶校验功率（L-pop）变换，从而导致了新型的“ L-pop-timpential”损失函数。我们探讨了不同模型中数据概率的神经密度估计，这表明与证据网络相比，它的准确和可扩展性不那么准确和可扩展性。多个现实世界和综合示例说明，证据网络明确地独立于参数空间的维度，并与后验概率密度函数的复杂性温和地缩小。这种简单而强大的方法对模型推理任务具有广泛的影响。作为证据网络在现实世界数据中的应用，我们计算了两个模型的贝叶斯因子，该模型具有暗能量调查的重力镜头数据。我们简要讨论了我们的方法在隐式推理设置中的其他相关的模型比较和评估问题。
通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测 先天性心脏病的力学 - UCL发现 通过单个... 评估心脏非编码转录组 社会参与和发展痴呆症的风险 进行测量：量化生命科学中显微镜数据的简介 提议的机会病原体的分类系统改善了医疗保健 阴极Zn底电位沉积-UCL Discovery 推进金属电池的金属阳极的生产 “不是火箭科学”和“不是脑外科手术” - “ 主动贝叶斯大脑和Rorschach任务 社论概述：学习和可塑性的神经生物学 淀粉样蛋白-β阳性在认知无损的klotho kl-vs杂合子中较少普遍 抑制ALKB核酸脱甲基酶-UCL发现
通过谱系可塑性和发散的克隆进化（3，5-7）。CRPC-NE患者通常通过类似于小细胞肺癌（SCLC）的化学疗法方案进行积极治疗，并且还在进行几项CRPC-NE指导的临床试验。当前CRPC-NE的诊断仍然存在，因为需要转移活检以及室内肿瘤异质性。浆细胞-FRE-FREDNA（CFDNA）的DNA测序是一种无创的工具，可检测CER中的体细胞改变（8）。但是，与CRPC-Adeno相比，癌症特异性突变或拷贝数的变化仅在CRPC-NE中适度富集（3，9）。相反，我们和其他人观察到与CRPC-NE相关的广泛的DNA甲基化变化（3，10），并且可以在CFDNA中检测到这种变化（11，12）。DNA甲基化主要是在CpG二核苷酸上进行的，并且与广泛的生物学过程有关，包括调节基因的表达，细胞命运和基因组稳定性（13）。此外，DNA甲基化是高度组织特异性的，并提供了强大的信号来对原始组织进行反v，从而允许增强循环中低癌部分的检测（16、17），并已成功地应用于早期检测和监测（18，19）。如前所述，可以用甲硫酸盐测序来测量基础分辨率下的DNA甲基化，该测序为每种覆盖的CpG提供了一小部分甲基化的胞质的β值的形式，范围为0（无甲基化）至1（完全甲基化）。低通序测序遭受低粒度，并以粗分辨率捕获所有区域。原则上，诸如全基因组Bisulfite CFDNA测序（WGB）之类的方法可以很好地了解患者的疾病状况，并具有最佳的甲基化含量信息。实际上，鉴于高深度全基因组测序的成本，WGB的低通型变种适用于大规模的临床研究。鉴于此上下文中的大多数CPG站点可能是非信息或高度冗余的，我们旨在将测序空间减少到最小设置
通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测 发现和基于V形连接器分子的基于葡萄的金属有机框架的原位结晶研究 医学中的人工智能 展开微生物群-Iris -Eperto 自适应进化：细菌和癌细胞如何生存... 固体二氧化硅纳米颗粒作为水性介质中荧光方染料的载体：迈向分子工程方法 内源性心脏保护剂-Iris -Aperto 贝叶斯非参数推断``物种采样...
通过谱系可塑性和发散的克隆进化（3，5-7）。CRPC-NE患者通常通过类似于小细胞肺癌（SCLC）的化学疗法方案进行积极治疗，并且还在进行几项CRPC-NE指导的临床试验。当前CRPC-NE的诊断仍然存在，因为需要转移活检以及室内肿瘤异质性。浆细胞-FRE-FREDNA（CFDNA）的DNA测序是一种无创的工具，可检测CER中的体细胞改变（8）。但是，与CRPC-Adeno相比，癌症特异性突变或拷贝数的变化仅在CRPC-NE中适度富集（3，9）。相反，我们和其他人观察到与CRPC-NE相关的广泛的DNA甲基化变化（3，10），并且可以在CFDNA中检测到这种变化（11，12）。DNA甲基化主要是在CpG二核苷酸上进行的，并且与广泛的生物学过程有关，包括调节基因的表达，细胞命运和基因组稳定性（13）。此外，DNA甲基化是高度组织特异性的，并提供了强大的信号来对原始组织进行反v，从而允许增强循环中低癌部分的检测（16、17），并已成功地应用于早期检测和监测（18，19）。如前所述，可以用甲硫酸盐测序来测量基础分辨率下的DNA甲基化，该测序为每种覆盖的CpG提供了一小部分甲基化的胞质的β值的形式，范围为0（无甲基化）至1（完全甲基化）。低通序测序遭受低粒度，并以粗分辨率捕获所有区域。原则上，诸如全基因组Bisulfite CFDNA测序（WGB）之类的方法可以很好地了解患者的疾病状况，并具有最佳的甲基化含量信息。实际上，鉴于高深度全基因组测序的成本，WGB的低通型变种适用于大规模的临床研究。鉴于此上下文中的大多数CPG站点可能是非信息或高度冗余的，我们旨在将测序空间减少到最小设置
从量子系统的多个副本中提取贝叶斯网络
简介。算符本征态之间的转换概率在量子力学中起着核心作用。假设驱动系统在时间 t 1 处于给定本征态 | j 1 ⟩ ，则系统在稍后时间 t 2 处于本征态 | j 2 ⟩ 的概率为 P j 1 ,j 2 = |⟨ j 2 | U ( t 2 − t 1 ) | j 1 ⟩| 2 ，时间演化算符为 U ( t 2 − t 1 ) [1]。则测量相应本征值 j 1 和 j 2 的概率为 P j 1 ,j 2 P j 1 ，其中 P j 1 是初态的占据概率。这种联合概率通常通过投影测量确定 [1]。然而，本征态的相干叠加可能对动力学产生深远影响，在量子理论中无处不在 [2]。由于射影测量会破坏线性组合，因此开发非射影方法来测量（多个）任意状态之间的联合概率至关重要。在这方面，动态贝叶斯网络提供了一种强大的形式化方法，可以分析一组与时间相关的随机量的条件依赖关系。在这种方法中，动态变量之间的关系通过经贝叶斯规则评估的条件概率来指定 [3–6]。它们在统计学、工程学和计算机科学中得到了广泛的应用，用于在概率模型中对时间序列进行建模。具体的应用包括预测未来事件、推断隐藏的
通过多任务学习跨工程机队的知识转移的等级贝叶斯建模
摘要 - 我们提出并在实验上基于双波长DFB激光器，基于四个相移的Moiré光栅（4PS-SMG）。通过在山脊波导的每一侧设计4PS光栅，在腔内的两侧进行了等效的引入，从而实现了两种π相移，从而使设备能够展示双波长激光。山脊波导每一侧的4PS-SMG的采样周期分别为4668 nm和4609 nm。可以通过电子束光刻（EBL）以高质量实现采样周期的59 nm差异。此外，侧壁光栅结构只需要一个暴露才能定义山脊波导和光栅，从而避免了与光栅和山脊波导之间的未对准有关的问题。将电流注入130 mA至210 mA范围内的DFB激光器时，该设备会提供出色的双波长性能，其功率差在两种主要模式之间的功率差不到2 dB。该设备在39.4 GHz处提供高质量的射频（RF）信号，狭窄的线宽约为5.0 MHz。索引项 - 毫米波，双波长DFB激光器，DFB半导体激光器，采样Moiré光栅。
在机器学习中使用天真的贝叶斯分类器算法的学生绩效预测
摘要 - 这项研究的重点是对基于机器学习原理的方法论平台的开发和分析，用于评估学习过程并增强学生的成绩。这项研究的目的是开发和测试一种根据天真的贝叶斯分类器评估学生学业表现的方法。此外，这项研究的目的是创建一种有效的工具，能够使用当代机器学习方法和技术来自动化和优化对教育绩效的评估。这项研究采用幼稚的贝叶斯分析技术来预测学生的成就，并在Python实施了算法。尽管强调了软件产品的开发，但该研究主要集中于该方法的开发和分析。我们的发现强调了这种方法的新颖性，该方法可以作为教育机构和教育工作者的宝贵工具。
大规模疫苗接种政策和控制措施对泰国肿块皮肤病病例的影响：贝叶斯结构时间序列分析的见解
方法：分析了2021年3月至9月在泰国每周新的LSD病例的数据。使用贝叶斯结构时间序列（BST）分析来评估在干预前（疫苗接种运动之前）和干预后阶段（疫苗接种运动之后）中新的LSD病例之间的因果关系。评估涉及两种不同的情况，每种情况由估计有效的干预日期确定。在两种情况下，在大规模疫苗接种计划之后都观察到新的LSD病例的持续下降，而其他控制措施，例如动物运动，昆虫控制的限制以及在整个干预前和干预阶段的限制以及主动监视方法的增强。
通过合并贝叶斯网络
我们介绍了基于快速贪婪的等效搜索算法，通过合并本地学到的贝叶斯网络来学习基因调节网络的结构的新方法，用于学习基因调节网络的结构。该方法在Matthews相关系数方面与艺术的状态具有竞争力，该系数既考虑到精度和召回率，同时也可以在速度方面进行改进，扩展到数万个变量，并能够使用有关基因调节网络拓扑结构的经验知识。为了展示我们的方法扩展到大规模网络的能力，我们使用来自不同大脑结构的样本（来自艾伦人脑大脑图书馆）的数据来学习全人类基因组的基因调节网络。此外，这种贝叶斯网络模型应以专家的清晰度来预测基因之间的相互作用，遵循当前可解释的人工智能的趋势。为了实现这一目标，我们还提出了一种新的开放式可视化工具，该工具促进了大规模网络的探索，并可以帮助寻找感兴趣的体验测试节点。