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非线性多刺量子光子学中Fisher信息的贝叶斯优化
摘要：我们在薄膜𝜒（2）谐振器中基于非线性多辅音光学元件提出了一个片上陀螺仪，该光学具有同时结合了高灵敏度，紧凑的外形和低功率消耗的谐振器。我们理论上分析了一种新型的整体度量 - 多种非线性光子腔的Fisher信息能力 - 以充分表征我们陀螺仪在娱乐性量子噪声条件下的灵敏度。利用贝叶斯优化技术，我们直接最大化了非线性多辅助渔民信息。我们的整体选择方法策划了多种物理现象的和谐融合，包括噪声挤压，非线性波混合，非线性临界耦合和非稳态信号，都封装在单个传感器谐波中，从而显着增强敏感性。我们表明，与射击有限的线性陀螺仪具有相同的占地面积，固有质量因素和功率预算相比，可以进行约470倍的改进。
非线性多谐振量子光子陀螺仪中 Fisher 信息的贝叶斯优化
摘要：我们提出了一种基于非线性多谐振光学器件的片上陀螺仪，该器件位于薄膜𝜒 (2) 谐振器中，同时兼具高灵敏度、紧凑外形和低功耗。我们从理论上分析了一种新颖的整体度量标准——多谐振非线性光子腔的 Fisher 信息容量，以充分表征我们的陀螺仪在基本量子噪声条件下的灵敏度。利用贝叶斯优化技术，我们直接最大化非线性多谐振 Fisher 信息。我们的整体优化方法协调了多种物理现象的和谐融合——包括噪声压缩、非线性波混频、非线性临界耦合和非惯性信号——所有这些都封装在单个传感器谐振器中，从而显著提高了灵敏度。我们表明，与具有相同占地面积、内在品质因数和功率预算的散粒噪声受限线性陀螺仪相比，可以实现约 470 × 的改进。
非线性多刺量子光子学中Fisher信息的贝叶斯优化
摘要：我们在薄膜𝜒（2）谐振器中基于非线性多辅音光学元件提出了一个片上陀螺仪，该光学具有同时结合了高灵敏度，紧凑的外形和低功率消耗的谐振器。我们理论上分析了一种新型的整体度量 - 多种非线性光子腔的Fisher信息能力 - 以充分表征我们陀螺仪在娱乐性量子噪声条件下的灵敏度。利用贝叶斯优化技术，我们直接最大化了非线性多辅助渔民信息。我们的整体选择方法策划了多种物理现象的和谐融合，包括噪声挤压，非线性波混合，非线性临界耦合和非稳态信号，都封装在单个传感器谐波中，从而显着增强敏感性。我们表明，与射击有限的线性陀螺仪具有相同的占地面积，固有质量因素和功率预算相比，可以进行约470倍的改进。
基于贝叶斯的分类置信度估计用于增强SSVEP检测
摘要 - 大脑计算机界面（BCI）使人们能够直接与外围设备进行通信和操作。由于其快速通信速率和高信号噪声比，近年来，基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP） - 基于BCI的系统已被广泛研究。许多当前的SSVEP识别方法通过发现最大的相关系数来确定目标类别。但是，当最大的系数与其余值没有显着差异时，分类性能通常会降低。这项研究提出了一种基于贝叶斯的分类置信估计方法，以增强基于SSVEP的BCI系统的目标识别性能。在我们的方法中，使用基本目标识别方法产生的最大值和其他值之间的差异用于在训练过程中定义特征向量。使用高斯混合模型（GMM）来估计正确与错误分类的特征向量的概率密度函数。随后，在测试程序中通过贝叶斯推断计算出准确和错误分类的后验概率。基于两个后验概率提出了分类置信值（CCVALUE），以估计分类信心。最后，决策规则可以确定是否应接受或拒绝当前的分类结果。对开放式基准数据集和自收集的数据集进行了广泛的评估研究。实验结果证明了提出的方法提高基于SSVEP的BCI系统的可靠性的有效性和可行性。
结合贝叶斯优化和自动化以同时优化反应条件和路线
使用基于OW的反应器来优化Suzuki - Miyaura耦合（3个连续变量，一个分类）和C - H激活（5个连续变量）通过5 - 22实验中的多任务BO进行，从而降低了与常规优化技术相比，R＆D成本降低了R＆D的成本。在一项不同的研究中，使用BO技术来提高基于4个输入控制变量（例如居住时间，等效量和温度）参数的自动连续OW平台，在OW系统中的HECK环化34个34的产量。作者能够在仅14小时（13个总实验）中实现81％的产量，并发现了有利的竞争途径。这样的ndings强调了BO在不同的研发方案中的多功能性和效力。将BO方法纳入研发方法的一个主要挑战是，这些方法通常被视为具有有限的解释性和可解释性的黑匣子，35妨碍了他们广泛采用。此外，当搜索空间很大时，研究人员在可视化和
通过Shap和贝叶斯机器学习的聚合物设计优化PDNA和CRISPR核糖核蛋白递送
核酸是重要的治疗方法，但是递送效率的问题继续阻碍诊所的广泛进步。输送系统对于封装和保护这些大型且高度敏感的有效载荷并改善组织内在化至关重要。1,2当前的病毒输送方法一直在努力克服障碍，包括有限的货物容量，3个制造成本，4和免疫。5,6个非病毒输送方法已在商业配方中得到证明，可用于外源性核酸药物的功能，可调节和不兼容的车辆。聚生物是建立的药物制剂，但由于性能较低而导致在体内携带核酸的利用不足。7然而，由于化学和物理调制的易于性以及可及时的制造，因此存在无限的聚合物输送车辆的潜力。7,8
通过脑栓塞保护装置在经导管主动脉瓣植入中减少中风：系统评价和贝叶斯荟萃分析
抽象目标在多个随机试验中研究了经导管主动脉瓣植入（TAVI）期间脑栓塞保护（CEP）的使用。我们旨在对随机CEP试验进行系统的审查和贝叶斯荟萃分析，重点是临床上相关的残疾中风。方法将系统搜索应用于三个电子数据库，包括将TAVI患者随机与CEP与标准治疗的试验。主要结果是禁用中风的风险。结果作为相对风险（RR），绝对风险差异（ARDS），需要治疗（NNT）和95％可靠的间隔（CRIS）（CRIS）。根据专家共识，以1.1％ARD确定临床上重要的差异（NNT 91）。主要的贝叶斯荟萃分析是在模糊的先验下进行的，并在两个知情的文献先验下进行了次要分析。结果包括七个随机研究以进行荟萃分析（n = 3996：CEP n = 2126，对照n = 1870）。在含糊的先验下，禁用中风的CEP使用的估计中值RR为0.56（95％CRI 0.28至1.19，得出的ARD ARD 0.56％和NNT 179，I 2 = 0％）。尽管估计的任何收益的后验概率为94.4％，但在模糊且知情的基于文献的先验下，临床相关效应的概率为0-0.1％。在多个灵敏度分析中的结果是可靠的。结论很有可能具有有益的CEP治疗效果，但这不太可能在临床上相关。Prospero注册号CRD42023407006。这些发现表明，将来的试验应集中于确定中风基线风险增加以及新一代设备的开发。
bn-bacarena：Bacarena的贝叶斯网络扩展，用于微生物群落的动态模拟
1 ，纳瓦拉大学，圣塞巴斯蒂大学工程学院，圣塞巴斯蒂，AN，20018年，西班牙2，2生物医学工程中心，大学校园，大学纳瓦拉纳瓦拉，纳瓦拉31009，西班牙31009，西班牙31西班牙3号研究所，数据科学与人工智能学会（DATARARRA），纳瓦尔（Dataii Intifellient of Navarra）马德里28660号政治上的政治ecnica de Madrid大学，西班牙5地区和卫生局，卡洛斯三世卫生研究所，马德里28029，西班牙7，西班牙7营养学系，研究中心，研究中心，研究中心，研究中心，埃迪卡，布拉纳达大学的营养与技术研究所，布拉纳达研究所，研究所。 div>格拉纳达，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18012年，西班牙对应。 div>纳瓦拉大学工程学院生物医学工程与科学系，纳瓦拉大学，曼努埃尔·德拉迪扎巴尔13号，圣塞巴斯蒂，AN，20018年，西班牙。 div>电子邮件：fplanes@technun.es（F.J.P。） div>电子邮件：fplanes@technun.es（F.J.P。） div>
因果网络的贝叶斯学习用于分布式能源系统的无监督故障诊断
这项工作部分由欧盟通过欧洲社会基金 (FSE) 资助，该基金隶属于欧洲凝聚力和领土复苏援助 (REACT-EU) 倡议，属于 2014-2020 年国家研究和创新行动计划 (PON) 的范畴，根据 Decreto Ministeriale [部长法令 (DM)] 1062/2021 合同 57-I-999-6。Federico Castelletti 的工作部分由 UCSC (D1 和 2019-D.3.2 研究补助金) 资助；部分由 MUR-PRIN 补助金 2022 SMNNKY-CUP 资助，由欧盟-下一代欧盟资助，补助金 J53D23003870008。所表达的观点和意见仅代表作者本人，并不一定反映欧盟或欧盟委员会的观点和意见。欧盟和欧盟委员会均不对此负责。
社论：贝叶斯和其他模型在翻译神经科学中的新应用
大脑和神经科学家的任务都是为了理解大量相互依存和不确定的变量（即概率）。这部分解释了为什么统计模型（尤其是贝叶斯模型）在分析神经数据的脑功能和方法论中都越来越突出。贝叶斯定理指定了将先前信念与概率推断中的数据相结合的最佳方法，其中1个是在不确定性下进行推理的强大工具（van Amersfoort等，2020）。在贝叶斯网络的框架内，可以通过贝叶斯定理的连续应用从观察数据中计算出通过条件依赖性网络相互关联的多个变量的值（或概率分布）。贝叶斯网络可以用作大型和一般的动力学现象类别的统计模型，并且可以使用专家知识构建或通过结构学习过程从数据中学到。最新的大脑功能理论表明，感知，认知和动作都可以富有成果理解为贝叶斯推论的形式，在这种形式上，世界内部生成模型被反转以拟合感官数据。该内部生成模型可以正式化为动态和层次深度的贝叶斯网络 - 即由多个（越来越抽象的）解释变量及时演变而来。在感知中，模型被更改以匹配感觉数据，而在动作中，更改了感官数据以通过所谓的活动推断匹配模型。反转该网络是通过预测处理来实现的，其中大脑活动主要编码模型生成的预测和感觉数据之间的差异，即预测错误。