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World File Search SystemChoy
请致电论文
会议主席，亚历山大·科尔森斯基教授，三一学院，英国牛津大学，英国牛津大学杰弗里·米切尔教授，莱里亚的研究所，葡萄牙会议联合主席Zeki Candan教授，Bionanoteam教授，伊斯坦布尔大学，伊斯坦布尔大学，Türkiye教授Jian Lu.拉米雷斯·卡斯特拉诺斯·朱利奥（Ramirez-Castellanos Julio），西班牙大学，英国牛津大学的西班牙法蒂尔·乌祖恩博士，英国牛津大学计划主持人Alexey I. Salimon教授，Skolkovo技术研究所（Skoltech），俄罗斯俄罗斯教授Alexander Lunt教授，英国巴斯大学教授，贝斯特·埃弗里斯·埃弗里斯·埃弗里斯·埃弗里斯·贝尔格·勒·莱尔·莱弗斯，ku leuman sebco sebco marco sebco sebco sebco sebco sebco sebco sebco seb。意大利计划联合主席Kwang Choy教授，昆山大学，中国教授Carsten Gachot教授，维也纳技术大学，奥地利，奥地利Pranut Potiyaraj教授，Chulalongkorn University，Thailand Assoc。 Prof. Henni Ouerdane, Skolkovo Institute of Science and Technology, Russia Scientific Committee Prof. Xu Song, Chinese University of Hong Kong, China Prof. Tea-Sung (Terry) Jun, Incheon National University, South Korea Steering Committee Prof. Gennady Chitov, Laurentian University, Canada Prof. Marcelo Gaspar, Instituto Politécnico de Leiria,Portugal Prof. Armando Ramalho，Castelo de Castelo Branco研究所，葡萄牙教授Isaac Chang，Brunel先进固体技术中心，英国协会。 Marina Rynkovskaya教授，俄罗斯人民友谊大学，俄罗斯协会。 Poland的西里斯技术大学Andrzej Katunin教授，意大利Udine分会椅子协会Enrico Salvati博士。 iosif-vasile nemoianu教授，罗马尼亚布加勒斯特大学的“ Politehnica”大学。 菲律宾菲律宾大学玛丽·唐纳贝尔·巴雷拉（Mary Donnabelle Balela）教授。拉米雷斯·卡斯特拉诺斯·朱利奥（Ramirez-Castellanos Julio），西班牙大学，英国牛津大学的西班牙法蒂尔·乌祖恩博士，英国牛津大学计划主持人Alexey I. Salimon教授，Skolkovo技术研究所（Skoltech），俄罗斯俄罗斯教授Alexander Lunt教授，英国巴斯大学教授，贝斯特·埃弗里斯·埃弗里斯·埃弗里斯·埃弗里斯·贝尔格·勒·莱尔·莱弗斯，ku leuman sebco sebco marco sebco sebco sebco sebco sebco sebco sebco seb。意大利计划联合主席Kwang Choy教授，昆山大学，中国教授Carsten Gachot教授，维也纳技术大学，奥地利，奥地利Pranut Potiyaraj教授，Chulalongkorn University，Thailand Assoc。Prof. Henni Ouerdane, Skolkovo Institute of Science and Technology, Russia Scientific Committee Prof. Xu Song, Chinese University of Hong Kong, China Prof. Tea-Sung (Terry) Jun, Incheon National University, South Korea Steering Committee Prof. Gennady Chitov, Laurentian University, Canada Prof. Marcelo Gaspar, Instituto Politécnico de Leiria,Portugal Prof. Armando Ramalho，Castelo de Castelo Branco研究所，葡萄牙教授Isaac Chang，Brunel先进固体技术中心，英国协会。Marina Rynkovskaya教授，俄罗斯人民友谊大学，俄罗斯协会。Poland的西里斯技术大学Andrzej Katunin教授，意大利Udine分会椅子协会Enrico Salvati博士。 iosif-vasile nemoianu教授，罗马尼亚布加勒斯特大学的“ Politehnica”大学。 菲律宾菲律宾大学玛丽·唐纳贝尔·巴雷拉（Mary Donnabelle Balela）教授。Poland的西里斯技术大学Andrzej Katunin教授，意大利Udine分会椅子协会Enrico Salvati博士。iosif-vasile nemoianu教授，罗马尼亚布加勒斯特大学的“ Politehnica”大学。菲律宾菲律宾大学玛丽·唐纳贝尔·巴雷拉（Mary Donnabelle Balela）教授。safolkovo教授Ivy Colabombo教授，大学Ivy Colabombo教授，大学
计划学术图书馆空间的框架-Dr -ntu
规划学术图书馆空间的框架Choy Fatt Cheong＆Goh su nee介绍目的（强制性）重点是在过去十年左右的时间里为用户设计空间，这意味着图书馆从提供资源到积极活跃的伙伴的逐渐变化。为支持学习的用户空间计划要复杂得多，因为它需要考虑到用户的需求和行为的多样性。在指定用户空间的实际布局和设计之前，重要的是考虑影响预期图书馆空间使用的所有主要因素。本文为图书馆计划的指南提供了基础，基于Nanyang Technological University（NTU）图书馆的作者经验。设计/方法/方法（强制性）在NTU库开发的计划库空间的框架由四个组件组成 - 协作空间，庇护所空间，互动空间和社区空间。讨论这些空间的基本原理和实施的建议将有助于其他人就自己的图书馆太空规划练习提出适当的问题。发现（强制性）论文加强了这样的观点，即一个好的图书馆建筑必须提供各种各样的空间，其中一些空间是矛盾的，因为学生的需求与另一个不同。一个学生在不同的时间也有不同的需求。提供和平衡这些需求至关重要。原创性/价值（强制性）本文提供了一个经过久经考验的概念框架，用于图书馆空间设计师使用。关键字：图书馆空间规划，学术图书馆，协作空间，安静的空间，互动空间，社区空间简介学术图书馆不再专注于开发用于搁置印刷品和物理藏品的住宿空间。当盛行的视图是不可避免地用数字收集的物理收藏的位移时，很难为那些拥有钱包字符串的当局辩护。图书馆的空间已逐渐被改建为学生学习和工作空间和学习共享，并将收集空间推到了侧面或远离图书馆大楼。从藏品的住宿到专注于用户空间的转变表明，已经观察到了一段时间的学术图书馆的主要角色的主要但逐渐转变。学术图书馆正在从成为信息资源的提供商变为
biol 436 人类分子遗传学...
BIOL 436 人类分子遗传学 CRN 20368 冬季学期，2020 讲座在 Clearihue 大楼 212 举行，周一和周四上午 10:00-11:20。课程协调员和讲师：Francis Choy 博士，Cunningham 大楼 062 室。电话 721-7107，电子邮件：FCHOY@UVIC.CA。教科书：由于讲座材料来自当前期刊和一些参考教科书，因此不会有单独的指定教科书。所有讲座笔记（PDF）都可以从 UVic CourseSpaces 下载 BIOL 436。参考教科书是：Strachan & Read 的《人类分子遗传学》，第 5 版，2019 年；Taylor & Francis 和 Garland Science Publishers；Jorde 的《医学遗传学》，第 6 版，2019 年，Mosby-Elsevier。人类遗传学，Lewis 编著，第 12 版，2018 年，McGraw-Hill 出版社。评分方式：期中考试，50%；期末考试，50%。两次考试的形式均为论文、简答题和多项选择题。成绩：≥90% = A+，≥85% = A，≥80% = A-；≥77% = B+；≥73% = B；≥70% = B-；≥65% = C+，≥60% = C，≥50% = D；低于 50% = F。没有 E 级或补考。暂定时间表 1 月 6 日、9 日人类线粒体基因组的组织和表达；线粒体酶病的生化和分子遗传学 1 月 13 日线粒体 DNA 疾病的当前预防； Mt 基因组学和人类学 1 月 16 日 人类核基因组的组织和表达 1 月 20、23 日 人类多基因家族：进化和遗传疾病的影响 1 月 27、30 日 HLA（人类白细胞抗原）的分子遗传学和免疫遗传学 I 2 月 3、6 日 免疫遗传学 II 和 III 2 月 10 日 第一次期中考试 2 月 13 日 客座讲座，主题待定 2 月 17-21 日 各院系阅读休息 2 月 24、27 日 血红蛋白病的分子遗传学 3 月 2、5 日 糖尿病的生化和分子遗传学 I 和 II 3 月 9、12 日 基因筛查和群体遗传学 I 和 II 3 月 16 日 第二次期中考试 3 月 19、23 日 遗传病治疗 I 和 II 3 月 30 日 CRISPR 碱基编辑器和主要编辑以及其他用于治疗遗传病的技术 4 月 2 日 药物基因组学和精准医学
新闻稿 - 新加坡
仅选择保质期更长的食物。然而，这是以平衡营养为代价的，而食品慈善机构去年年初就在其四家社区商店中仅仅看到了新鲜食品类别的5％。为了应对这些挑战，该倡议将为社区商店提供新鲜农产品，包括中国白菜（Xiao bai cai），菠菜，中国西兰花（Kailan）和Endives以及鸡蛋。这些高质量的新鲜用品来自新加坡的农场。社区商店为每个家庭提供服务的每个家庭都可以免费从新鲜食品类别中选择另外两个物品，以补充每个家庭有权获得的现有的12种基本不可腐烂的食品。RWS Cares下的倡议是其社区发展部门，是综合度假胜地正在为社区贡献的努力的一部分。RWS景点与可持续性高级副总裁（罗淑琴，景点与永续发展高级副总裁，圣淘沙名胜世界）高级副总裁分享：“该计划介绍了符合我们社区发展工作的两个关键重点。首先，我们希望通过帮助他们更好地获得新鲜和营养食品来养成弱势群体中更健康的饮食习惯。第二，我们努力通过从中购买用品来帮助我们当地的农业社区，以帮助所有人，尤其是新加坡的食品景观，为所有人提供更具弹性和可持续的未来。看到对家庭和地方农业的有意义的影响一直在令人振奋。”鸡蛋由于其作为蛋白质来源而受欢迎，因此几乎构成了所有赎回当地新鲜农产品的一半。对新鲜农产品的需求增加：FFTH的赎回数据RWS的推出 @ Community Shop取得了成功的结果。自今年3月启动以来，该计划在其社区商店中见证了新鲜农产品的四倍激增（总计近9,000枚赎回），而2022年的上半年相比。家庭中最喜欢的新鲜食品是中国卷心菜（Xiao bai cai），Choy Sum（CAI XIN）和鸡蛋。首席执行官罗宾·C·李（Robin C.去年年初，我们注意到越来越多的家庭转向不易腐烂的人来应对更高的生活成本。，我们感谢世界渡假胜地的圣线，迅速踏入，以帮助我们使我们的受益人更容易获得新鲜食物。我们注意到我们的受益人现在期待新鲜农产品的到来。”可以在附件A
2023 年财务信息报表
首字母 职位 薪酬（美元） 费用（美元） 管理 Airth K 建筑服务主管 94,875 3,193 Angel Munoz G 通讯顾问 87,297 125 Antunes M 财务规划经理 134,445 2,026 Aylard P 高级项目经理 128,464 2,188 Babcock C 活动开发主管 97,023 4,463 Baines R 能源经理 93,685 2,714 Bancarz M 车队服务主管 94,974 1,574 Barton T 发展规划部经理 108,296 4,841 Bayat M 发展服务总监 163,472 3,419 Bazett A 政府间关系经理 101,506 11,987 Beach B 基础设施交付部经理 167,123 128 Bedell J 紧急支持服务主管 104,013 4,013 Bennett W 机场值班经理 89,074 3,801 Bentley L 市政文员 112,101 9,101 Black J 城市规划经理 84,456 1,931 Boehm A 智能城市经理 115,953 825 Bos H 基础设施运营部经理 150,911 19 Brennan J 业务服务应用经理 132,037 6,378 Brunner T 能源专家 87,341 222 Budde A 安全和业务连续性经理 99,407 1,060 Buettner M 创新顾问 81,005 1,860 Bushell S 高级项目经理 121,465 4,009 Butt H 资产系统经理 121,026 1,324 Cairney B 交通信号& 系统主管 119,382 1,776 Campbell L 交通运营与技术支持主管 109,890 - Castorf H 机场项目经理 106,841 41 Caul D 社区安全主管 164,569 3,306 Cavanaugh M 公司记录与信息分析师 87,406 - Cavezza B 人力资源计划与系统经理 106,282 2,335 Chan C 项目经理 111,036 100 Chapman N 开发工程经理 129,079 508 Choy R 展览控制员 80,091 - Coates S 警务服务运营经理 119,611 415 Collier E 设施运营主管 84,310 2,584 Corcoran L 通讯部门经理 144,671 145 Cormier R 展览控制员 76,865 - Corning D 高级项目经理 119,742 215 Cornock C 社会发展经理 113,342 5,685 Creighton D 运动场和灌溉主管 96,569 4,776 Cridge L 财务系统和规划经理 84,798 802 Davidson G 金融服务部门主管 109,352 - De Vies L 业务规划和结果经理 91,996 - DeGruchy J 高级项目经理 131,534 3,048 Dempsey L 公用事业工程师 108,127 1,578 Dombowsky J 交通和项目经理 115,359 1,232
计划 – 新加坡 2021 - IEOM
我们谨代表 IEOM 国际协会欢迎您参加 2021 年 3 月 7 日至 11 日举行的第 11 届工业工程与运营管理国际年会。这次独特的国际会议为来自许多行业的学者、研究人员和从业者提供了一个交流思想和分享工业工程和运营管理领域最新发展的论坛。这次多元化的国际盛会提供了一个合作和推进工业工程和运营管理主要趋势理论和实践的机会。来自 60 个国家的 1,000 多篇论文/摘要提交，经过全面的同行评审过程，超过 700 篇被接受发表和出版。该计划包括许多工业工程和运营管理的前沿主题。会议的主题是“工业 4.0 时代的卓越运营”。本次会议将讨论许多与质量和服务持续改进有关的问题。我们的主讲嘉宾将讨论以下一些问题：新加坡新跃社科大学校长 Cheong Hee Kiat 教授 Mario Fargnoli 博士，意大利农业部技术总监、罗马第一大学土木与工业工程学院合同教授，意大利 Hamid R. Parsaei 博士，美国德克萨斯州大学工业与系统工程系教授Alex Teo，西门子数字工业软件东南亚副总裁兼董事总经理，新加坡 Chung Piaw TEO 博士，新加坡国立大学国立大学商学院教务长讲座教授、运筹学与分析研究所 (IORA) 执行主任 Benny Tjahjono 博士，英国考文垂大学社会商业中心供应链管理、可持续生产与消费研究集群教授 Lu ZHEN 博士，上海大学管理学院院长、教授，中国上海 Victoria Jordan 博士，美国佐治亚州亚特兰大 Emory Healthcare 质量副总裁Koh Niak Wu 博士，Cosmiqo International 首席执行官兼首席技术官，新加坡 Dr. Ir.Wahyudi Sutopo，教授，系工业 4.0 将展示主要主题，包括物联网、人工智能、数据分析、iCloud、网络安全、自动化、数字制造和 MSV。行业解决方案将展示最佳行业实践以及共享经验。会议主办方 SUSS 欢迎所有参与者。IEOM 协会会议筹备委员会希望您能享受新加坡会议。工业工程系主任兼副院长，印度尼西亚梭罗 Sebelas Maret 大学。Ruth Banomyong 博士，泰国法政大学法政商学院教授兼院长。Alessandro ROMAGNOLI 博士，新加坡南洋理工大学机械与航空航天工程学院副教授。Robert de Souza 博士，新加坡物流学院 - 亚太分校（TLI - 亚太地区）执行董事。Jenson Goh 博士，Monde Nissin Singapore Pte Ltd. 首席信息和学习官。Hoong Chuin LAU 博士，新加坡管理大学（SMU）信息系统教授兼富士通-SMU 城市计算与工程企业实验室主任。Murphy Choy 博士，SSON Analytics 运营与技术总监。Noordin Mohd. 博士Yusof，马来西亚理工大学机械工程学院材料、制造和工业工程系教授，马来西亚理工大学机械工程学院前院长 第 21 届 IEOM 协会全球工程教育会议将邀请杰出演讲者讨论劳动力准备和工程教育面临的挑战和机遇。计划举行五场小组会议：工业 4.0、全球工程教育、供应链和物流、工业和学术界女性以及福特汽车公司赞助的多样性和包容性。IEOM 协会谨向我们的赞助商、大学合作伙伴、组织合作伙伴、参展商、作者、审稿人、主旨发言人、小组成员、专题主席、顾问、当地委员会和众多志愿者表示深切感谢，他们付出了大量的时间和才华，使这次独特的国际会议取得了巨大的成功。最后，我们衷心祝愿大家会议取得成功。祝您会议愉快！
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. Bayesian数据分析卷。2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。am。Stat。3（Clarendon，1961）.Seaman III，J。W.，Seaman Jr，J。W.＆Stamey，J。D.指定非信息先验的隐藏危险。66，77–84（2012）.MathScinet Google Scholar Gelman，A。层次模型中方差参数的先前分布（Browne和Draper对文章的评论）。贝叶斯肛门。1，515–534（2006）.MathScinet Math Google Scholar Lambert，P.C.，Sutton，A。J.，Burton，P.R.，Abrams，K。R.＆Jones，D。R.含糊不清？对使用Winbugs在MCMC中使用模糊的先验分布的影响的仿真研究。Stat。Med。24，2401–2428（2005）。MathScinetGoogle Scholar Depaoli，S。在不同程度的类别分离的情况下，GMM中的混合类别恢复：频繁主义者与贝叶斯的估计。Psychol。方法18，186–219（2013）。Google Scholar DePaoli，S。＆Van de Schoot，R。贝叶斯统计中的透明度和复制：WAMBS-CHECKLIST。Psychol。方法22，240（2017）。本文提供了有关如何在使用贝叶斯统计数据估算模型时如何检查各个点的分步指南。统计建模模型检查中的贝叶斯模型检查和鲁棒性是一种用于评估统计模型准确性的方法。它涉及使用各种诊断工具来检查模型的潜在问题，例如偏见或过度拟合。贝叶斯模型检查是传统模型检查的扩展，将先前的信念纳入分析中。再次。贝叶斯模型检查的关键应用之一是检测先前数据冲突。贝叶斯模型检查近年来变得越来越重要，因为它能够提供对统计模型的更细微理解的能力。它允许研究人员量化数据中包含的信息量，并评估其结论的可靠性。一些研究人员为贝叶斯模型检查技术的发展做出了重大贡献，包括Nott等，Evans和Moshonov，Young and Pettit，Kass和Raftery，Bousquet，Veen和Stoel，以及Nott等。这些研究人员介绍了各种诊断工具和评估先前数据协议和冲突的标准。这会发生在同一数据集的先前信念和数据之间存在差异时。像埃文斯（Evans），莫索诺夫（Moshonov）和杨（Young）这样的研究人员已经开发了使用诸如后验预测分布等指标来量化这一冲突的方法。贝叶斯模型检查也已应用于贝叶斯模型中的可能性推断。像Gelman，Simpson和Betancourt这样的研究人员强调了理解表达先前信念的上下文的重要性。除了其方法论上的意义外，贝叶斯模型检查还在社会科学，医学和金融等领域还采用了实际应用。它可以通过确定统计模型的潜在问题来帮助研究人员和政策制定者做出更明智的决定。在此处给定文章，此处28，319–339（2013）.MathScinet Math Google Scholar Rubin，D。B. Bayesian具有合理的频率计算，适用于应用的统计学家。ann。Stat。J.am。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. M.基于采样的方法来计算边际密度。 Stat。 合作。 85，398–409（1990）。 这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。 ifna（1991）。 3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。 4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。 ieee trans。 模式肛门。 马赫。 Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. M.基于采样的方法来计算边际密度。Stat。合作。85，398–409（1990）。 这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。 ifna（1991）。 3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。 4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。 ieee trans。 模式肛门。 马赫。 Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. 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Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。J. Chem。物理。21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J.＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。物理。Lett。 J. am。 Stat。 合作。Lett。J.am。Stat。合作。b 195，216–222（1987）。＆Wong，W。H.通过数据增强计算后验分布。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.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. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。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. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. 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