XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBay
贝勒医学学院风险投资1年度...
法官阿曼达·伯克哈特（Amanda Burkhardt），MBA，MBA首席执行官Phiogen Inc. Sarah Hein，博士学位。 MBA副总裁，风险运营董事总经理，Stargaze Portal Innovations Zaffer Syed，MBA，MS MS CEO，Affa Medical，Inc。Juan Vera，M.D。首席执行官，Marker Therapeutics会议4-推进生物医学和生命科学创新（Cullen礼堂）下午1:30 - 1:55主题演讲III通过企业家精神解锁学术潜力首席执行官，Marker Therapeutics会议4-推进生物医学和生命科学创新（Cullen礼堂）下午1:30 - 1:55主题演讲III通过企业家精神解锁学术潜力
贝叶斯基因组预测方法在全基因组关联分析中的应用
摘要背景：贝叶斯基因组预测方法的开发是为了同时将所有基因型标记与一组可用的表型进行拟合，以预测数量性状的育种值，从而考虑到性状遗传结构（标记效应分布）的差异。这些方法还为全基因组关联 (GWA) 研究提供了灵活可靠的框架。本文的目的是回顾用于 GWA 分析的贝叶斯层次和变量选择模型的发展。结果：通过同时拟合所有基因型标记，贝叶斯 GWA 方法隐含地解释了群体结构和经典单标记 GWA 的多重测试问题。使用马尔可夫链蒙特卡罗方法实现的贝叶斯 GWA 方法允许使用从后验分布获得的概率来控制错误率。使用贝叶斯方法进行的 GWA 研究的功效可以通过使用基于先前关联研究、基因表达分析或功能注释信息的先验信息来增强。贝叶斯 GWA 分析适用于多种性状，可通过多性状、结构方程或图形模型深入了解多效性效应。贝叶斯方法还可用于结合基因组、转录组、蛋白质组和其他组学数据，以推断因果基因型与表型的关系，并提出可改善表现的外部干预措施。结论：贝叶斯分层和变量选择方法为基因组预测、GWA、先前信息的整合以及来自其他组学平台的信息整合提供了一个统一而强大的框架，以识别复杂数量性状的因果突变。
比斯伊湾的气候变化
摘要：在气候变化下，未来物种的组合将由当地物种的运动和极向移动以及更多的嗜热物种从下层延伸中驱动。评估气候变化对比斯开湾海洋社区的影响，我们使用了分层滤波器建模方法。模型集成了3个垂直深度层，并考虑了针对气候变化（IPCC）场景的2个政府间小组（代表性的集中途径，RCP2.6和RCP8.5）和2个时期（2041-2050和2091-2100），以模拟潜在的未来物种分布。结果预测了163种物种以及非土著南部物种的未来到来的可能适当的未来范围。我们将这些结果汇总为绘制物种组合的变化。的结果表明，沿海地区将在比斯坎湾物种中遭受最高的物种损失，具体取决于其垂直栖息地（底栖，甲壳虫，底栖底层或骨髓）。底栖动物和葡萄干物种被预计会经历向西的转变，这将引起这些物种的加深。相比之下，预计上层物种向北移动。预计在气候变化下，预计一半研究物种（主要是底栖生物和emersal）的潜在生态位。此外，预计南方物种的速度很高（+28％）。对社区组成的评估显示，由南部物种替换为南部物种，在0-50 m的等化物中替代了高物种。这可能导致营养网络的重大重组，并具有社会经济的影响。
空间旋转：带有Spintronics实施的基于空间辍学的二进制贝叶斯神经网络
摘要 - 机器学习系统在实时，关键的决策领域（例如自动驾驶和工业自动化）中获得了突出性。他们的实现应通过不确定性估计来避免过度自信的预测。贝叶斯神经网络（Baynns）是估计预测不确定性的原则方法。但是，它们的计算成本和功耗阻碍了它们在Edge AI中的广泛部署。利用辍学作为后验分布的近似值，将贝恩的参数进行二进制，以及在基于Spintronics基于旋转的计算中（CIM）硬件阵列中实现它们的进一步，可以提供可行的解决方案。但是，设计用于卷积神经网络（CNN）拓扑的硬件辍学模块是具有挑战性且昂贵的，因为它们可能需要大量的辍学模块，并且需要使用空间信息来删除某些元素。在本文中，我们引入了MC-SpatialDropout，这是一种基于空间辍学的近似贝恩，带有Spintronics的新兴设备。我们的方法利用Spintronic设备的固有随机性与现有实现相比有效地实现了空间辍学模块。此外，每个网络层的辍学模块的数量减少了9倍，能量消耗量为94。11×，同时与相关工作相比仍能实现可比的预测性能和不确定性估计。
使用黎曼概率的贝叶斯积累的端到端 P300 BCI
摘要 — 在脑机接口 (BCI) 中，大多数基于事件相关电位 (ERP) 的方法都侧重于 P300 的检测，旨在对拼写任务进行单次试验分类。虽然这是一个重要的目标，但现有的 P300 BCI 仍然需要多次重复才能达到正确的分类准确率。P300 BCI 中的信号处理和机器学习进步主要围绕 P300 检测部分，而字符分类不在范围之内。为了在保持良好字符分类的同时减少重复次数，解决完整的分类问题至关重要。我们引入了一个端到端流程，从特征提取开始，由使用概率黎曼 MDM 的 ERP 级分类组成，该分类使用跨试验的贝叶斯置信度积累提供字符级分类。现有方法仅在字符闪现时增加其置信度，而我们新的管道，称为黎曼概率贝叶斯累积 (ASAP)，在每次闪现后更新每个字符的置信度。我们提供了此贝叶斯方法的正确推导和理论重新表述，以便无缝处理从信号到 BCI 字符的信息。我们证明我们的方法在公共 P300 数据集上的表现明显优于标准方法。
di -ucla.in
[PDF]南非公立高中系统E Becker-2024的因子关系统计映射本研究为南非公立高中的学习者进步开发了与因素相关的映射，特别关注西开普和豪登省。使用2019年一般家庭调查中的数据是……[PDF]组合数据的计算和学习，张Zhang-2025二十一世纪是一个数据驱动的时代，人类的活动和行为，身体现象，科学发现，技术进步，技术进步以及几乎在世界上发生在大规模发电，收集和chug bat baug bat baug batsigance by sangey becke bection by nagiention b by nakey becke n sharke Ingrogiant by的范围中的一切。 J Lindsey，J Wu… - Arxiv预印式Arxiv…，2025年的机械解释性旨在了解网络能力的计算机制，以实现具体的科学和工程目标。因此，该领域的进展有望提供更大的……[HTML]用于供应链风险预测和干预计划M Wyrembek，G Baryannis的因果机器学习 - Barytrup -barytrup-国际生产研究杂志，2025年，Devel学习模型在供应链管理中的最终目标是使链链管理中的最终目标成为最佳干预措施。我们的结果表明，农田增加了1％会导致…However, most machine learning models identify correlations in data rather than inferring causation, making it difficult … Quantifying the Water Quality Impacts of Cropland Farming in China: A Satellite Data Approach C Tang, Y Guo, L Feng - American Journal of Agricultural Economics, 2025 We compile a unique satellite ‐ derived panel dataset to investigate the impacts of cropland coverage on the outbreak of Harmful Algal Blooms (HABs) in 2003年至2019年之间的中国。
di
[PDF]南非公立高中系统E Becker-2024的因子关系统计映射本研究为南非公立高中的学习者进步开发了与因素相关的映射，特别关注西开普和豪登省。使用2019年一般家庭调查中的数据是……[PDF]组合数据的计算和学习，张Zhang-2025二十一世纪是一个数据驱动的时代，人类的活动和行为，身体现象，科学发现，技术进步，技术进步以及几乎在世界上发生在大规模发电，收集和chug bat baug bat baug batsigance by sangey becke bection by nagiention b by nakey becke n sharke Ingrogiant by的范围中的一切。 J Lindsey，J Wu… - Arxiv预印式Arxiv…，2025年的机械解释性旨在了解网络能力的计算机制，以实现具体的科学和工程目标。因此，该领域的进展有望提供更大的……[HTML]用于供应链风险预测和干预计划M Wyrembek，G Baryannis的因果机器学习 - Barytrup -barytrup-国际生产研究杂志，2025年，Devel学习模型在供应链管理中的最终目标是使链链管理中的最终目标成为最佳干预措施。我们的结果表明，农田增加了1％会导致…However, most machine learning models identify correlations in data rather than inferring causation, making it difficult … Quantifying the Water Quality Impacts of Cropland Farming in China: A Satellite Data Approach C Tang, Y Guo, L Feng - American Journal of Agricultural Economics, 2025 We compile a unique satellite ‐ derived panel dataset to investigate the impacts of cropland coverage on the outbreak of Harmful Algal Blooms (HABs) in 2003年至2019年之间的中国。
基于贝叶斯深度学习组成部分的可靠自主系统
摘要 - 作为自治系统，越来越多地依赖深度神经网络（DNN）来实施导航管道功能，不确定性估计方法至关重要，这是估计对DNN预测的信心的重要性。贝叶斯深度学习（BDL）提供了一种原则性的方法来模拟DNN中的不确定性。但是，在基于DNN的系统中，并非所有组件都使用不确定性估计方法，并且通常会忽略它们之间的不确定性传播。本文提供了一种考虑BDL组件之间的不确定性和相互作用以捕获整体系统不确定性的方法。我们研究了基于BDL的系统对自动航空导航的不确定性传播的影响。实验表明，我们的方法使我们能够捕获有用的不确定性估计，同时在最终任务中稍微改善了系统的性能。此外，我们讨论采用BDL来构建可靠的自主系统的好处，挑战和含义。索引术语 - Bayesian深度学习，不确定性宣传，无人驾驶，导航，动态依赖能力
大师实习优惠 - 2025年春季从Pac -Bayesian的角度来预测
机器学习算法在我们的社会中越来越普遍。随着这些算法的快速扩展，当研究算法应用于新数据时，就其可靠性和概括性能出现了许多问题。因此，对最广泛使用的算法进行了深入的数学分析，在当前的研究中起着越来越重要的作用。新工具以快速的速度出现，有助于研究为什么这些算法概括地概括了。这项研究属于统计学习理论的主要领域[8]。为了获得相关的统计保证，已经开发了许多方法，例如统一稳定性的概念，假设空间的复杂度度量或Pac-Bayesian理论[7，5]。Pac-Bayesian方法最近在发现新颖的概括范围中导致了连续的突破，直到现在，这些范围才能使用替代理论产生。它也已用于得出新算法以最大程度地减少此类界限（称为自我限制算法[9，第7章]）。