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推动 AI 发展的数学
人们通常认为人工智能中的逐底竞争是一件坏事。但是当你讨论损失函数时，情况就不同了。损失函数是实用人工智能 (AI) 中一个至关重要但经常被忽视的组成部分，它们的作用是尽快找到最底层 — — 尽管是图表上的一条文字曲线。在训练算法以自动执行繁琐的数据分析（例如在数百万张照片中寻找特定特征）时，你需要一种衡量其性能的方法。这就是“损失函数”：它测量算法相对于数据的“基本事实” — — 已知真实或正确的信息 — — 的误差。然后你调整算法的参数，冲洗并重复，并希望下次误差更小。“你要尝试找到一个最小值：误差尽可能小的点——最好是零，”比勒陀利亚大学的计算智能研究员 Anna Bosman 说道。
我们需要重新考虑定量科学研究中的钻石开放访问期刊Marc-AndréSimard*，Leigh-Ann Butler **，Juan Pabl
摘要宣布了几项新的钻石开放访问（OA）相关的计划，并创建了全球钻石开放式通道的峰会，Diamond OA现在处于OA运动的最前沿。但是，在研究我们最近的定量科学研究出版物和数据集的同时，我们注意到暂时放弃文章处理费用（APC）是大出版商在其某些期刊上的常用策略。在没有钻石期刊指数的情况下，大多数研究都将钻石期刊的鉴定为不收取APC的黄金期刊的子集。尽管这是一种务实的方法，但我们担心它可能破坏研究对理解我们认为的钻石OA所理解的价值。这封信讨论了对书目计量研究的必要性，以在没有APC的情况下将钻石OA运行如何应用。我们呼吁出版部门在出版成本上更加透明。最终，我们认为，透明度和对NO-APC出版的长期承诺对于Diamond OA成功是必要的，并且在寻求理解模型时，研究界需要应用此标准。关键字：开放访问发布，开放访问，文章处理费用，钻石开放访问，开放科学，在被称为Diamond Open Access（OA）之前，OA的模型不向读者或作者收取世界许多地方的规范，尤其是在拉丁美洲（Alperin＆Fischman，2015年）。这是务实的，以及宣布了几项与钻石OA相关的新举措，例如钻石开放式行动计划，直径和手工艺性OA项目，以及最近在钻石开放式钻石开放式通道上创建的全球峰会，很明显，钻石OA现在已经处于OA运动的最前沿。关于钻石OA的许多兴奋源于一种信念，即它可以根据文章处理费用（APC）来解决作者付费模型中固有的不平等现象。尽管有这种乐观，直到最近，关于钻石OA的吸收，成本，劳动力和影响的数据很少（Bosman等，2021）。因此，越来越多的研究试图理解该模型也就不足为奇了（Becerril等，2021; Bosman等，2021; Khanna等，2022; Simard等，2022; Simard等，2023）。在没有钻石OA期刊指数的情况下，大多数研究（包括我们自己的一些研究）都将钻石OA期刊的识别识别为不收取APC的金OA期刊的一个子集（在任何给定的分析时刻）。
“ MHC-I- OPATHY”的Eular研究小组：识别疾病 转运蛋白介导的药物输送 细胞系和患者衍生的异种移植物的表面分析证实了FGFR4，NCAM1，CD276和突出显示AGRL2，JAM3和L1CAM，作为横纹肌肉瘤的表面目标 微生物 机器学习根据MRI纹理分析预测犬胶质瘤的组织学类型和等级 在类似手术的环境中，用于脑组织分化和白质纤维道鉴定的宽场成像摩尔器极化法的鲁棒性：离体研究 再生响应元件Careg监测MULLER GLIA在MNU诱导的斑马鱼视网膜损伤后的激活 介导对淡水的适应性
Jonas JW Kuiper ， Shumnalieva，10个秘密，11inakötter， 19,20名忠实居民，21,22NatašaVidovia，23,24和Talgal-Tutkun的折磨， 32FabianLötscher，33 Floor G Schance， 28,29 Ahmet Gul，40 John Bowes ，41,42 Rik Ju Loris ，19.20 MHC-I-Opathies研究
北美和欧洲植入式心脏复律除颤器在治疗致心律失常性右心室心肌病中的应用
理查德·T·卡里克（Richard T. ，Arthur Am Wilde 4,9，Brianna Davies 10，Colette Seifer 11，Jason D. Roberts 12,13，Jeff S. Healey 12，Ciorsti MacIntyre 14,15，Wael Alqarawi 16,17，Rafik Tadros 2，Rafik Tadros 2，Michael J. Cutler 18，Michael J. Cutter 18，Mattia Tartia Targti 19，Mattia Targia targia tarti tarti tarti tarti 19，Leonardodo Calco Calco Calco 20 Vitali 21，Matteo Bertini 21，Paolo Compagnucci 22，Michela Casella 22，Antonio Dello Russo 22，Chiara Cappelletto 4,23,24，Antonio de Luca 4,23，Antonio de Luca 4,23，Davide Stoldo stolfo 4,23,24，davide stolfo 4,23,24，Firat Duru 25 30，Nina E. Hasselberg 31，Andrea di Marco 32,33，PalomaJordà2,34，Elena Arbelo，Elena Arbelo 4,34,35,36，Zoraida Moreno Weidmann 37，Karolina Borowiec 38,39 J. Peter van Tintelen 4.42、Pyotr G. Platonov 43、Iacopo Olivotto 19、Ardan M. Saguner 25、Kristina H. Haugaa 31、Moniek Cox 44、Claudio Tondo 45.46、Marco Merlo 4.23、Andrew D. Krahn 10、Anneline S.J.M. te Riele 3.4、Katherine C. Wu 1、Hugh Calkins 1、Cynthia A. James 1† 和 Julia Cadrin-Tourigny 2 *†
运输与物流2023电话：021 808 3911 e- ...
概述运输和物流文凭将为研究生提供先前的物流管理或运输经济学培训，并具有有关运输经济和物流管理的核心知识和技能。因此，资格旨在进入在特定知识领域中适当资格但缺乏运输和物流管理背景的人们进入业务或专业环境。它为学生提供了确保竞争优势并扩大职业前景的机会。资格还针对希望进一步教育的BCOM物流和运输经济学学生，而无需完成荣誉研究项目。最低入学要求最低入学要求是任何领域的三年学士学位。拥有三年学士学位的申请人必须至少拥有55％的核心科目。在物流管理和运输经济学方面没有经验或有限经验的学生需要参加入门模块（运输经济学和物流管理简介简介）。具有物流或运输经济学的学生在第三年级可能不会参加入门模块。他们注册了更多的选修模块。从一月到11月的全职一年。场地该计划在Stellenbosch的Bosman Street的Stellenbosch University的主要校园中介绍。课程费用该课程费用可从Stellenbosch University的学生费用系获得。请求引号：http：//www.sun.ac.za/english/maties/fees/fees/provisional-statement-statement-of-fees-fees--quotation）研究材料教科书在程序中的模块中使用，详细信息可在每个模块的开头提供。NQF级别和学分此研究生文凭在NQF 8级（120个学分）提供。讲座所有模块都将以英语呈现。模块讲师的讲座主要由斯泰伦博斯大学物流学系的讲师介绍。有时会由演讲嘉宾介绍。评估和考试学生的进度是通过连续评估计划监测的。评估方案往往是经典的，专注于个人绩效，同时允许小组工作的信用。方案可能因模块而有所不同，但主要属于以下类别：
NRS 097-2-1:2024 |安全工程协会
NRS 097-2 的本节由 NRS 管理委员会编制，并经其批准供供应机构使用。 NRS 097-2 的这一部分由一个工作组准备，在出版时，该工作组由以下成员组成：Beukes J Dr（主席）Eskom RT&D Brandow F 埃库鲁莱尼市 Cooper S Cape Agulhas Municipality de Beer G Sasol Govender V Eskom Groenewald H Eskom Herselman M 茨瓦内市 Jefferies I 开普敦市 Lamour B Nelson Mandela Bay Municipality Mpholo M Mangaung Municipality Moonsamy R Eskom Nundlal V（项目负责人）NRS 项目管理局（NRS PMA）Pillay L George Municipality Raedani H 埃库鲁莱尼市 Sewchurran S Dr eThekwini Municipality van Rooyen K Eskom van der Riet R 开普敦市 Vermeulen P City Power Johannesburg (SOC) Ltd Zondi L（女士）乌姆哈拉图泽市 就此问题咨询了一个行业利益集团当工作组同意时，将 NRS 097-2 本节的内容及其意见纳入其中。行业利益小组由以下成员组成： Anderson A Trackos Bekker B Prof 斯泰伦博斯大学 Benjamin B SMA Solar Bosman A Fibon Energy Botha G Dr 西北大学 Burger I Dr Solarfuture Fourie H ABB Kossak B Fronius la Cock F Solaredge Monk L Schneider-Electric Seedat M Fronius Mushwana C CSIR Mwanza C NERSA Yeshaya A Solaredge NRS 097-2 的此部分已由 NRS 管理委员会批准，该委员会在发布时由以下成员组成： Padayachee V（主席） 南部非洲市政电力协会 (AMEU) Dlamini J 南非标准局 (SABS) Ferrier R 布法罗市都会区 Kgopa M 南非国家能源监管机构 (NERSA) Lamour B Nelson Mandela Bay 市 Mostert H 开普敦市 Naicker J NRS 项目管理局 (NRS PMA) Naidoo L Eskom Transmission Nkambule T (Ms) Eskom Distribution
欧洲诉讼托卡马克剥削计划的概述，以支持ITER和DEMO
E. Joffrin 1，∗，M。Wischmeier2，M。Barruzz3，A。大约4，A。第2章，D。Keeling 5，B。Labit 6，E Abbot 7，M。Agoniti 7，F.C.P.Albert Devasagayam 11，St. Alexander 5，E L. Applice 5，G.M。 方法3，M。Ariola17，C。Arnas18，J.F。 Artaud 1，W。Arter 5，O。Associations 19，L。Auce 20，M.H。 Aumunier 1，F。Ayllon41，E M. Balden 2，A。Balestrius6，M。BaqueroRuiz 6，T。Barberis24，C。R。Morals 5，J 2，K。Bogar 9，T.O.S.J。 Carvalo 5，36，I。Cassiaghi 12，A。Casol 9，F.J。Casson 5，C 名人28，I.H。 Grazia 17，A。Albert Devasagayam 11，St. Alexander 5，E L. Applice 5，G.M。方法3，M。Ariola17，C。Arnas18，J.F。Artaud 1，W。Arter 5，O。Associations 19，L。Auce 20，M.H。Aumunier 1，F。Ayllon41，E M. Balden 2，A。Balestrius6，M。BaqueroRuiz 6，T。Barberis24，C。R。Morals 5，J 2，K。Bogar 9，T.O.S.J。Carvalo 5，36，I。Cassiaghi 12，A。Casol 9，F.J。Casson 5，C名人28，I.H。Grazia 17，A。Bosman 29, C. Bourdelle 1, C. Bowman 5, S. Brezinsek 28, 76, D. Brida 2, F. Brochard 30, R. Brunet 1, D. Brunetti 5, V. Bruno 1, R. Buchholz 10, J. Buermans 31, H. Bufferand 1, P. Buratti 3, A. Burckhart 2, J. Cai 28, R. Calado 32, J. Caloud 9, S. Cancelli 20，F。Dog 33，B。Cannas 21，M。Cappelli 3，S。Carcangiu 21，A。Cardinal 3，S。Carli 34，D。Carnival 35，M。Carole 16，M。Carpita 6，D。Carralero 22，F。Caruggi，I.S。 Challis 5, R. Chandra 11, A. Chankin 2, B. Chapman 5, H. Chen 41, M. Chernyshova 37, A.G. Chiariello 17, P. Chmielewski 37, A. Chomiczewska 37, C. Cianfarani 3, G. Ciraolo 1, J. Citrin 29, F. Clairet 1, S. Coda 6, R. Coelho 32，J.W。 咖啡38，C。Colandrea 6，L。Colas 1，S。Conroy 15，C。Conte 6，N.J。Conway 5，L。Cordaro 7，Y。Corre1，D.Costa 32，S。Costea 39，D。Coster 39，D。Coster 2，X。Courtois 2，Coverleis 1，C。Cowley 40，T。Craciunescu 42，Croci 20，G.Croci 20，A.M。 Croitou 42，K。Crumpets 31，D.J。 Cruz Zabala 41，G。Cseh 19，T。Czarski 37，A。Da Ros 1，A。Dal Molin 20，M。Dalla Rosa 20，Y。Damizia5，O。 d'Arcangelo 3，P。David2，M。DeAngeli 12，E。DeLa Cal 22，E。Dela Luna 22，G。DeTommasi 17，J。Decker6，R。Dejarnac9，D.Del Sarto 26，G.Derks 29，G.Derks 29，C。Desgranges 1，C。Desgranges 1，P。Devynck 1，P。Devynck 1，S. of Genoa 43，L.Ee。 siena 2，M。Dicorato16，M。Diez1，M。Dimitrova9，T。Dittmar28，L。Dentrich23，J.J。 DomínguezPalaciosDurán41，P。Donnel1，D。Douai1，S。Dowson5，S。Doyle41，M。Dreval44，P。Drews28，L。Dubus1，R。Dumont1，R。Dumont1，Bosman 29, C. Bourdelle 1, C. Bowman 5, S. Brezinsek 28, 76, D. Brida 2, F. Brochard 30, R. Brunet 1, D. Brunetti 5, V. Bruno 1, R. Buchholz 10, J. Buermans 31, H. Bufferand 1, P. Buratti 3, A. Burckhart 2, J. Cai 28, R. Calado 32, J. Caloud 9, S. Cancelli 20，F。Dog 33，B。Cannas 21，M。Cappelli 3，S。Carcangiu 21，A。Cardinal 3，S。Carli 34，D。Carnival 35，M。Carole 16，M。Carpita 6，D。Carralero 22，F。Caruggi，I.S。Challis 5, R. Chandra 11, A. Chankin 2, B. Chapman 5, H. Chen 41, M. Chernyshova 37, A.G. Chiariello 17, P. Chmielewski 37, A. Chomiczewska 37, C. Cianfarani 3, G. Ciraolo 1, J. Citrin 29, F. Clairet 1, S. Coda 6, R. Coelho 32，J.W。咖啡38，C。Colandrea 6，L。Colas 1，S。Conroy 15，C。Conte 6，N.J。Conway 5，L。Cordaro 7，Y。Corre1，D.Costa 32，S。Costea 39，D。Coster 39，D。Coster 2，X。Courtois 2，Coverleis 1，C。Cowley 40，T。Craciunescu 42，Croci 20，G.Croci 20，A.M。 Croitou 42，K。Crumpets 31，D.J。Cruz Zabala 41，G。Cseh 19，T。Czarski 37，A。Da Ros 1，A。Dal Molin 20，M。Dalla Rosa 20，Y。Damizia5，O。d'Arcangelo 3，P。David2，M。DeAngeli 12，E。DeLa Cal 22，E。Dela Luna 22，G。DeTommasi 17，J。Decker6，R。Dejarnac9，D.Del Sarto 26，G.Derks 29，G.Derks 29，C。Desgranges 1，C。Desgranges 1，P。Devynck 1，P。Devynck 1，S. of Genoa 43，L.Ee。siena 2，M。Dicorato16，M。Diez1，M。Dimitrova9，T。Dittmar28，L。Dentrich23，J.J。 DomínguezPalaciosDurán41，P。Donnel1，D。Douai1，S。Dowson5，S。Doyle41，M。Dreval44，P。Drews28，L。Dubus1，R。Dumont1，R。Dumont1，siena 2，M。Dicorato16，M。Diez1，M。Dimitrova9，T。Dittmar28，L。Dentrich23，J.J。 DomínguezPalaciosDurán41，P。Donnel1，D。Douai1，S。Dowson5，S。Doyle41，M。Dreval44，P。Drews28，L。Dubus1，R。Dumont1，R。Dumont1，
未来的飞机结构设计
[1] E.H. Baalbergen, E. Moerlan, W.F.Lammen, P.D.Ciampa (2017) 支持未来飞机高效协同设计的方法。NLR-TP-2017-338。[2] A.J.de Wit, W.F.Lammen, H.S.Timmermans, W.J.Vankan, D. Charbonnier, T. van der Laan, P.D.Ciampa (2019) 飞机供应链的协同设计方法：多级优化。NLR-TP-2019-202。[3] W.F.Lammen, P. Kupijai, D. Kickenweitz, T. Laudan (2014) 将发动机制造商的知识整合到初步飞机尺寸确定过程中。NLR-TP-2014-428。[4] E. Amsterdam, J.W.Wiegman, M. Nawijn (2021) 铝合金疲劳裂纹扩展速率的幂律行为和转变。国际疲劳杂志，待提交。[5] F.P.Grooteman (2020) 使用光纤布拉格光栅传感器进行多载荷路径损伤检测。NLR-TP-2020- 415。[6] F.P.Grooteman (2019) 概率故障安全结构风险分析。NLR-TP-2020-416。在 2019 年 ASIP（飞机结构完整性计划）会议上发表。[7] F.P.Grooteman, E. Lee, S. Jin, M.J. Bos (2019) 极限载荷系数降低。在 2019 年 ASIP（飞机结构完整性计划）会议上发表。[8] E. Amsterdam, F.P.Grooteman (2016) 应力状态对疲劳裂纹扩展幂律方程指数的影响。NLR-TP-2016-064。[9] E. Amsterdam (2021) 金属合金拉伸-拉伸疲劳裂纹扩展速率的现象学模型。待提交。[10] W.J.Vankan, W.M.van den Brink, R. Maas (2017) 飞机复合材料机身结构模型的验证与相关性——初步结果。NLR-TP-2016-172。[11] J.W.van der Burg, B.B.Prananta, B.I Soemarwoto (2005) 几何复杂飞机配置的气动弹性 CFD 研究。NLR-TP-2005-224。[12] J. van Muijden, B.B.Prananta, R.P.G.Veul (2008) 疲劳分析参数化程序中的高效气动弹性模拟。NLR-TP-2008-587。[13] H. Timmermans, B.B.Prananta (2016) 飞机设计过程中的气动弹性挑战。第六届飞机设计合作研讨会，波兰华沙。NLR-TP-2019-368。[15] L. Paletti, W.M.[14] L. Paletti、E. Amsterdam (2019) 增材制造对航空航天部件结构完整性方法的影响。van den Brink、R. Bruins、E. van de Ven、M. Bosman (2020) 航空航天增材制造设计：拓扑优化和虚拟制造。NLR-TP-2020-285。[16] J.C. de Kruijk (2018) 使用机器人技术实现复合材料自动化制造可降低成本、交货时间和废品率 - STO- MP-AVT-267-12。NLR-TP-2018-143。[17] W.M.van den Brink、R. Bruins、C.P.Groenendijk、R. Maas、P. Lantermans (2016) 复合热塑性水平稳定器扭力箱的纤维引导蒙皮设计。NLR-TP-2016-265。[18] P. Nijhuis (2020) 复合格栅加固板的环保生产方法。在 2020 年阿姆斯特丹 SAMPE 欧洲会议上发表。[19] M.H.Nagelsmit、C. Kassapoglou、Z. Gürdal (2010) 一种用于提高损伤容限的新型纤维放置架构。NLR-TP-2010-626。[20] A. Clarke、R.J.C.Creemers, A. Riccio, C. Williamson (2005) 全复合材料耐损伤翼盒的结构分析与优化。NLR-TP-2005-478。
未来的飞机结构设计
[1] EH Baalbergen、E. Moerlan、WF Lammen、PD Ciampa (2017) 支持未来飞机高效协同设计的方法。NLR-TP-2017-338。[2] AJ de Wit、WF Lammen、HS Timmermans、WJ Vankan、D. Charbonnier、T. van der Laan、PD Ciampa (2019) 飞机供应链的协同设计方法：多层次优化。NLR-TP-2019-202。[3] WF Lammen、P. Kupijai、D. Kickenweitz、T. Laudan (2014) 将发动机制造商的知识整合到初步飞机尺寸确定过程中。NLR-TP-2014-428。 [4] E. Amsterdam、JW Wiegman、M. Nawijn (2021) 铝合金疲劳裂纹扩展速率的幂律行为和转变。国际疲劳杂志，待提交。[5] FP Grooteman (2020) 使用光纤布拉格光栅传感器进行多载荷路径损伤检测。NLR-TP-2020-415。[6] FP Grooteman (2019) 概率故障安全结构风险分析。NLR-TP-2020-416。在 2019 年 ASIP（飞机结构完整性计划）会议上发表。[7] FP Grooteman、E. Lee、S. Jin、MJ Bos (2019) 极限载荷系数降低。在 2019 年飞机结构完整性计划 (ASIP) 会议上发表。 [8] E. Amsterdam，FP Grooteman (2016) 应力状态对疲劳裂纹扩展幂律方程指数的影响。NLR-TP-2016-064。 [9] E. Amsterdam (2021) 金属合金拉伸-拉伸疲劳中裂纹扩展速率的现象学模型。待提交。 [10] WJ Vankan、WM van den Brink、R. Maas (2017) 飞机复合材料机身结构模型的验证与相关性——初步结果。NLR-TP-2016-172。 [11] JW van der Burg、BB Prananta、BI Soemarwoto (2005) 几何复杂飞机配置的气动弹性 CFD 研究。NLR-TP-2005-224。 [12] J. van Muijden、BB Prananta、RPG Veul (2008) 疲劳分析参数化程序中的高效气动弹性模拟。NLR-TP-2008-587。[13] H. Timmermans、BB Prananta (2016) 飞机设计过程中的气动弹性挑战。第六届飞机设计合作研讨会，波兰华沙。[14] L. Paletti、E. Amsterdam (2019) 增材制造对航空航天部件结构完整性方法的影响。NLR-TP-2019-368。[15] L. Paletti、WM van den Brink、R. Bruins、E. van de Ven、M. Bosman (2020) 航空航天中的增材制造设计：拓扑优化和虚拟制造。NLR-TP-2020-285。 [16] JC de Kruijk (2018) 使用机器人技术实现复合材料的自动化制造，降低成本、缩短交货时间和提高废品率 - STO- MP-AVT-267-12。NLR-TP-2018-143。[17] WM van den Brink、R. Bruins、CP Groenendijk、R. Maas、P. Lantermans (2016) 复合材料热塑性水平稳定器扭力箱的纤维转向蒙皮设计。NLR-TP-2016-265。[18] P. Nijhuis (2020) 复合材料格栅加筋板的环保生产方法。在 2020 年阿姆斯特丹 SAMPE 欧洲展会上发表。[19] MH Nagelsmit、C. Kassapoglou、Z.Gürdal (2010) 一种提高损伤容限的新型纤维铺放结构。NLR-TP-2010-626。[20] A. Clarke、RJC Creemers、A. Riccio、C. Williamson (2005) 全复合材料损伤容限翼盒的结构分析与优化。NLR-TP-2005-478。
贝叶斯数据分析
请在我们身份验证您的情况下等待...2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。 但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。 例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。 Berger，J。2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。Berger，J。一些研究人员提出了各种技术来提出专家判断以告知先前分布的技术。，例如，O'Hagan等。（2006）提供了先前启发的综合指南，包括技术和潜在的陷阱。其他研究的重点是开发使用贝叶斯先验的专家的信念的方法（例如，Johnson等，2010）。此外，还有各种可用的在线资源可以帮助进行贝叶斯分析。例如，Van de Schoot的在线统计培训提供了有关高级统计主题的教程和练习。总的来说，在组织科学中使用贝叶斯方法的使用变得越来越重要，但是它需要仔细考虑先前的分布和启发技术，以确保准确的结果。注意：我已经删除了一些特定的参考，并重点介绍了要点。让我知道您是否希望我保留更多原始文本！van de de Schoot-Hubeek，W.，Hoijtink，H.，Van de Schoot，R.，Zondervan-Zwijnenburg，M。＆Lek，K。评估专家判断引发程序，以相关性和应用于贝叶斯分析。客观的贝叶斯分析：对主观贝叶斯分析的案例，批评和个人观点。Brown，L。D.经验贝叶斯和贝叶斯方法的现场测试，用于击球平均赛季预测。Candel，M。J.，Winkens，B。Monte Carlo研究在纵向设计中多级分析中的经验贝叶斯估计值的性能。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。darnieder，W。F.贝叶斯方法依赖数据依赖的先验。＆Chen，F。权力先验：具有统计功率计算的理论和应用。Muthen，B。，Asparouhov，T。贝叶斯结构方程建模：使用数据依赖性先验对实体理论的更灵活的表示。Rietbergen，C.，Klugkist，I.，Janssen，K。J.，Moons，K。G.＆Hoijtink，H。将历史数据纳入随机治疗试验的分析中，以及基于系统文献搜索和专家精力提示的知识的贝叶斯PTSD-Traigntory分析。van der Linden，W。J.在自适应测试中使用响应时间进行项目选择。Wasserman，L。使用数据依赖性先验对混合模型的渐近推断。请注意，我保留了您的消息的原始语言而不翻译。给定文本：释义此文本：数据（版本V1.0）。Zenodo（2020）。元素Google Scholar Chung，Y.，Gelman，A.，Rabe-Hesketh，S.，Liu，J。＆Dorie，V。层次模型中协方差矩阵的点估计值较弱。J.教育。行为。Stat。40，136–157（2015）。Google Scholar Gelman，A.，Jakulin，A.，Pittau，M。G.＆Su，Y.-S。 logistic和其他回归模型的弱信息默认分布。ann。应用。Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。 B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. Bayesian数据分析卷。 2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。 am。 Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. 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Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.82，528–540（1987）。本文解释了当直接计算感兴趣参数的后验密度时，如何使用数据扩展。马尔可夫链蒙特卡洛手册（CRC，2011年）。本书对MCMC及其在许多不同的应用中的使用进行了全面评论。Gelman，A。Burn-in MCMC，为什么我们更喜欢“热身”一词。元建模，因果推理和社会科学（2017）。Gelman，A。＆Rubin，D。B.使用多个序列从迭代模拟中推断。Stat。SCI。 7，457–511（1992）。 一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.SCI。7，457–511（1992）。一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。J. Comput。图。Stat。7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。（2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。（2017）。关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。（2015），Liang等。 Q.（2015），Liang等。Q.Q.新方法利用排序差异，折叠和本地化技术来增强\（\ hat {r} \）的准确性。此外，本综述强调了贝叶斯建模中变异推理方法的重要性，尤其是随机变体，这些变体是大型数据集或复杂模型的流行近似贝叶斯推理方法的基础。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。 （2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。（2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2008），Forte等。（2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。（2014）。用于回归分析中的稀疏信号。该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J.＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。咨询。临床。Google Scholar Smith，M.，Pütz，B。，Auer，D。＆Fahrmeir，L。Neuroimage（2003）中还讨论了通过空间贝叶斯变量选择评估大脑活动。Google Scholar此外，检查了Zhang，L。，Guindani，M.，Versace，F。＆Vannucci，M。Neuroimage（2014）的时空非参数贝叶斯变量选择模型用于聚类相关时间课程。判断中信息处理的研究采用了各种方法，如Bolt等人的研究中所见，他们探讨了两种戒烟剂在联合使用的有效性，理由是J.Psychol。80，54–65，2012）。在类似的脉中，Billari等。基于贝叶斯范式内的专家评估（人口统计学51，1933–1954，2014）开发了随机人群预测模型。其他研究已经深入研究了暂时的生活变化及其对离婚时间的影响（Fallesen＆Breen，人口统计学53，1377-1398，2016）。同时，Hansford等人。分析了美国律师将军在最高法院的政策领域的位置（Pres。螺柱。49，855–869，2019）。此外，研究重点是使用健康行为综合模型来预测限制“自由糖”消耗（Phipps等人，食欲150，104668，2020）。此外，研究还将贝叶斯统计数据引入了健康心理学，并强调了其在该领域的潜在好处（Depaoli等人，Health Psychol。修订版11，248–264，2017）。Psychol。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。 数学。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。数学。贝叶斯估计的应用已显示在各种情况下取代传统的t检验，包括认知建模和生态研究（Kruschke，J。Exp。Psychol。55，1-7，2011）。此外，层次结构的贝叶斯模型已在生态学中用于建模种群动态和推断环境参数（Royle＆Dorazio，生态学的分层建模和推断）。通过包括Gimenez等人在内的各种研究人员的工作进一步开发了这种方法。（在标记人群中建模的人口统计过程中，3）和King等。（贝叶斯分析人群生态学）。研究还研究了贝叶斯方法在生态学中的使用，例如使用汉密尔顿蒙特卡洛（Monnahan等人，方法ECOL。Evol。8，339–348，2017）。贝叶斯对生态学的重要性的重要性已被埃里森（Elison）等研究人员（ecol。Lett。 7，509–520，2004）。 最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。 也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。 Soc。 系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。Lett。7，509–520，2004）。最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。Soc。系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。系列C 57，609–632，2008）。在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。- Dennis等。-McClintock等。总而言之，对判断中信息处理的研究以及贝叶斯统计在各个领域的应用，使人们对这些概念及其对决策和人口建模的影响有了更深入的了解。这些作品涵盖了种群建模的各个方面，包括贝叶斯估计，综合人群模型和遗传关联研究。关键论文包括： - King and Brooks（2008）关于贝叶斯对具有异质性和模型不确定性的封闭种群的估计。（2006）使用生态数据估计密度依赖性，过程噪声和观察误差。（2012）基于多阶段随机步行开发了一个一般的离散时间框架，用于动物运动。-Aeberhard等。（2018）对渔业科学的州空间模型进行了综述。其他值得注意的贡献包括： - Isaac等。（2020）讨论了大规模物种分布模型的数据集成。-McClintock等。（2020）提出了一种使用隐藏的马尔可夫模型来发现生态状态动力学的方法。- King（2014）审查了统计生态及其应用。- Andrieu等。（2010）引入了粒子马尔可夫链蒙特卡洛方法，用于复杂的种群建模。这些研究表明，从人口生存能力分析到遗传关联研究，在理解生态系统中采用的统计技术的多样性，强调了该领域数据整合和高级建模方法的重要性。提出一种利用转移学习以提高数据质量的方法。基因组学，统计和机器学习的交集在理解复杂的生物系统中变得越来越重要。最近的研究探索了多摩智数据集的整合，以发现对人类健康和疾病的新见解。由Argelaguet等人建立了整合多派数据集的框架，该框架采用贝叶斯方法来识别生物学过程的关键因素。该方法已应用于包括单细胞转录组学在内的各个领域，如Yau和Campbell的工作所示，他们使用贝叶斯统计学习来分析大型数据集。研究的另一个领域涉及在英国生物库中对跨树木结构的常规医疗数据进行遗传关联的分析。诸如Stuart和Satija的研究表明，将单细胞分析与基因组学相结合以揭示有关复杂生物系统的新信息的潜力。深层生成模型的发展也促进了单细胞转录组学的进步，如Lopez等人的工作所证明的那样，后者应用了深层生成模型来分析大型数据集。此外，与Wang等人一起，对单细胞转录组学中数据降解和转移学习的研究已显示出令人鼓舞的结果。最近的研究还强调了科学研究中可重复性和公平原则（可访问，可互操作和可重复使用）的重要性。这包括诸如癌症基因组图集和Dryad＆Zenodo之类的举措，旨在促进开放研究实践。提出了功能性变分贝叶斯神经网络。机器学习技术（包括变异自动编码器）的应用也在理解复杂的生物系统方面变得越来越重要。正如Paszke等人的评论中所述，变化自动编码器为将基因组学和统计数据与深层生成模型的整合提供了有希望的方法。总体而言，多摩智数据集，机器学习技术和统计分析的进步的整合已经开辟了新的途径，以理解复杂的生物系统并揭示了对人类健康和疾病的新见解。概率建模的最新进展导致了几种将深度学习与贝叶斯推论相结合的技术的发展。该领域的一个关键概念是变异自动编码器（VAE），它通过将其映射到较低维度的空间中来了解输入数据的概率分布。Hinton等人引入的Beta-Vae框架将VAE限制为学习基本的视觉概念。研究人员还探索了贝叶斯方法在神经网络中的应用，例如高斯过程和周期性随机梯度MCMC。例如，尼尔在神经网络上的贝叶斯学习方面的工作突出了神经网络与高斯过程之间的联系。此外，已证明将深层合奏用于预测不确定性估计在各种任务中都是有效的。最近的预印象提出了新的新技术，包括功能变分贝叶斯神经网络和细心的神经过程。后者使用注意机制从输入数据中学习相关特征。res。另一项研究的重点是开发更可扩展和可解释的模型，例如标准化流量和周期性随机梯度MCMC。该领域在理解深度学习的理论基础上，包括神经网络与高斯过程之间的联系，也看到了重大进展。Mackay和Williams的作品为贝叶斯倒退网络提供了一个实用的框架，而Sun等人。总的来说，这些进步有助于我们理解概率建模及其在深度学习中的应用。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。 No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。 J. 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