Dwyer,D。B.…Koutsouleris,N。(2020)。对遗传基础的预后验证和探索的精神病亚组进行了研究,JAMA精神病学(如果:15.9),77(5),1-11。Sanfelici,R。*,Dwyer,D。B.*,Antonucci,L.,Koutsouleris,N。(2020)。针对精神病风险综合症患者的个性化诊断和预后模型:对最新的荟萃分析。生物精神病学(如果:11.5),•Chand,G.,Dwyer,D。B.*,…Wolf,D。H.,Davatzikos,C。(2020)。使用机器学习,大脑(如果:11.8),143(3),1027-1038Dwyer,Dwyer,D。B.精神分裂症的两个不同的神经解剖学亚型揭示了 &Koutsouleris,N。(2018)。 临床心理学和精神病学的机器学习方法,临床心理学年度评论(如果:14),14,91-118。 Dwyer,D。B.,Harrison,B.J.,Yücel,M.,Zalesky,A.,Whittle,S.,Pantelis,C.,Allen,N.B。,Fornito,A. (2014)。 支持青少年认知控制的大型大脑网络动力学,《神经科学杂志》,34(42),14096-14107。&Koutsouleris,N。(2018)。临床心理学和精神病学的机器学习方法,临床心理学年度评论(如果:14),14,91-118。Dwyer,D。B.,Harrison,B.J.,Yücel,M.,Zalesky,A.,Whittle,S.,Pantelis,C.,Allen,N.B。,Fornito,A.(2014)。支持青少年认知控制的大型大脑网络动力学,《神经科学杂志》,34(42),14096-14107。
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人(2021b)的协变量辅助主(CAP)回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言,该方法估计一组多元响应信号的线性投影,其方差与外部协变量相关。在神经科学中,人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣,我们将其称为功能连接(FC)(Lindquist 2008;Fornito 和 Bullmore 2012;Fornito 等人 2013;Monti 等人 2014;Fox 和 Dunson 2015)。功能连接背后的大脑信号是多变量的,在分析功能连接时,每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系(Varoquaux 等人,2010),因为这种统计依赖性与行为特征(协变量)相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维,以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常,分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域(ROI)的节点,其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后,根据每个节点时间过程之间的统计依赖性(van der Heuvel 和 Hulshoff Pol,2010;Friston,2011),估计网络连接(或节点之间的“边缘”结构)。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数( Hutchison 等人,2013 年)以及部分
(Bullmore and Sporns 2009)已被证明是根据不同发展阶段的函数进行调节的(Cao等人2017)和衰老(Meunier等人2009)以及各种神经和精神病病理学(Fornito等人2015)。量化给定的实验条件或人群之间大脑连通性的有意义差异,并确定哪种网络特性在其识别中很重要,是非平凡的任务,需要复杂的统计测试或计算强化的机器学习技术(Zanin等人2016),并且没有图形表示。这一困难的一个深层理由是关于以下事实:从所有尺度上,大脑连接性从大脑连通性出现了可观察到的脑活动动力学模式(Kozma and Freeman 2016)。同样,虽然大脑地形在大脑功能中起着重要作用,但拓扑网络特性本质上是统计的。网络神经科学文献通常强调牢固的联系引起的连通性和拓扑。然而,薄弱的环节已被证明对网络拓扑具有很大的影响,因为它们的包容性可以诱导从分形到小世界普遍性的过渡(Gallos等人。2012),但也涉及网络上发生的动态和过程(Csersely 2004; Karsai等人。2014)。综上所述,这些考虑表明,实验条件可能不仅可以通过牢固的联系引起的结构来识别,还可以通过
Belardinelli,P.,Biabani,M.,Blumberger,D.M.,Bortoletto,M.,Casarotto,S.,David,David,O.,Desideri,D.,Etkin,A.,Ferrarelli,F.,F. Kimiskidis,V。K.,Lioumis,P.,Miniussi,C.,…Ilmoniemi,R。J.(2019)。TMS中的可重复性 - 脑电图研究:呼吁数据共享,标准程序和有效的实验控制。大脑刺激,12,787 - 790。Burns,E.,Chipchase,L。S.,&Schabrun,S.M。(2016)。 响应急性肌肉疼痛的主要感觉和运动皮层功能:系统评价和荟萃分析。 欧洲痛苦杂志,20,1203 - 1213。https://doi.org/10.1002/ejp.859Buzsáki,G。,&Draguhn,&Draguhn,A。 (2004)。 皮质网中的神经元振荡。 Science(1979),304,1926 - 1929。https://doi.org/10.1126/science.1099745 Casali,A.G.,Casarotto,S.,Rosanova,M.,Mariotti,M。,M。和Massimini,M。(2010)。 一般指数以表征大脑皮层对TMS的电反应。 Neuroimage,49,1459 - 1468。 Casarotto,S.,Fecchio,M.,Rosanova,M.,Varone,G.,D'Ambrosio,S.,Sarasso,S.,Pigorini,A.,Russo,S.,Comanducci,A. RT-TEP工具:TMS- 的实时可视化Burns,E.,Chipchase,L。S.,&Schabrun,S.M。(2016)。响应急性肌肉疼痛的主要感觉和运动皮层功能:系统评价和荟萃分析。欧洲痛苦杂志,20,1203 - 1213。https://doi.org/10.1002/ejp.859Buzsáki,G。,&Draguhn,&Draguhn,A。(2004)。皮质网中的神经元振荡。Science(1979),304,1926 - 1929。https://doi.org/10.1126/science.1099745 Casali,A.G.,Casarotto,S.,Rosanova,M.,Mariotti,M。,M。和Massimini,M。(2010)。一般指数以表征大脑皮层对TMS的电反应。Neuroimage,49,1459 - 1468。Casarotto,S.,Fecchio,M.,Rosanova,M.,Varone,G.,D'Ambrosio,S.,Sarasso,S.,Pigorini,A.,Russo,S.,Comanducci,A.RT-TEP工具:TMS-
使用 GOOGLE ANALYTICS 插件时的选项 Libemax 网站还包含由 Google Analytics 传输的某些组件,Google Analytics 是由 Google, Inc.(“Google”)提供的网络流量分析服务。再次,这些是匿名收集和管理的第三方 cookie,用于监控和改善主机站点的性能(性能 cookie)。 Google Analytics 使用“cookies”来收集和分析有关网站 www.libemax.com 使用行为的匿名信息(包括用户的 IP 地址)。该信息由 Google Analytics 收集,并对其进行处理以便为 Libemax Srl 编制有关其网站活动的报告。本网站不使用(也不允许第三方使用)Google 分析工具来监控或收集个人身份信息。 Google 不会将您的 IP 地址与 Google 持有的任何其他数据相关联,也不会尝试将 IP 地址与用户身份相关联。在法律要求或第三方代表 Google 处理信息的情况下,Google 还可能将该信息传达给第三方。
我们处理电子邮件地址是为了发送新闻通讯和商业通讯。我们向客户发送有关已售出或供应的产品或服务类似的产品或服务的信息。我们还会向所有在公司参加的贸易展览会期间向我们提供电子邮件地址的人发送通讯。此项活动将在获得相关方的事先同意后才可进行,同意方式为提供名片或填写展会期间要填写的相应表格。 c) 可能传达数据的主体 我们不会向我们的组织之外传达相关方的数据。请注意,将数据插入我们公司的信息系统可能意味着授权人员以及我们指定为数据控制者的人员可能会了解所获取的数据,因为他们的职能允许访问这些数据。未经您的事先明确同意,数据不会以任何方式向第三方披露。 d) 将数据传输至第三国或国际组织
根据个人遗传特征区分个人的想法并不是什么新鲜事。由Karl Landsteiner在1900年发现,将血液划分为AB0系统的血液组是第一个在法医科学中使用的遗传标记物,随后由MN System(1927)和RH因子(1937)整合。但是,即使通过分析确定血型的三个系统,他们也会每十个受试者获得相同的结果。正是这种平等使输血成为可能。对于法医科学,这是一个缺点:结果可以证明采集的血液样本不是来自嫌疑人X,但他们不能肯定地证明它确实来自可疑人。样本来自嫌疑人的确定性取决于分析的蛋白质数(通常为四个);这种安全被称为歧视的力量。这些技术组合提供的歧视力量仍然等于1:1000,肯定比从分析获得的1:10好。
[1] T. Cui和F. Pillichshammer(2025)。伯恩斯坦近似及以后:通过基本概率理论的证明,元素der Mathematik,被接受,Arxiv:2307.11533。[2] T. Cui,J。Dong,A。Jasra和X. T. Tong(2025)。数值MCMC的收敛速度和近似精度,应用概率的进步,57(1),doi:10.1017/apr.2024.28。[3] T. Cui,G。Ditommaso,R。Scheichl(2024)。多级维度独立于可能性的MCMC,用于大规模反问题,反问题,40,035005。[4] Y. Zhao和T. Cui(2024)。张量训练方法用于状态空间模型中的顺序状态和参数学习,机器学习研究杂志,接受,ARXIV:2301.09891。[5] T. Cui,H。de Sterck,A。D. Gilbert,S。Polishchuk和R. Scheichl(2024)。多层次的蒙特卡洛方法用于随机对流扩散特征值问题,《科学计算杂志》,99(3),1-34。[6] T. Cui,S。Dolgov和R. Scheichl(2024)。使用张量列车进行的深度重要性采样,并适用于先验和后验罕见的事件估计,《 Siam Scientific Computing杂志》,46(1),C1 – C29。[7] T. Cui,S。Dolgov,O。Zahm(2023)。可扩展的有条件深度逆罗森布拉特使用张量列和基于梯度的尺寸降低,计算物理学杂志,485,112103。[8] T. Cui,S。Dolgov(2022)。使用平方逆的Rosenblatt传输,计算数学基础,22(6),1863– 1922年对张量列车的深度组成。[9] T. Cui,X。T。Tong和O. Zahm(2022)。先前的标准化了贝叶斯反问题,逆问题,38(12),124002。[10] T. Cui,X。T. Tong(2022)。统一的绩效分析对信息性的子空间方法,Bernoulli,28(4),2788–2815。[11] O. Zahm,T。Cui,K。Law,Y。Marzouk和A. Spantini(2022)。非线性贝叶斯逆问题的认证维度降低,计算数学,91(336),1789–1835。[12] T. Cui,Z. Wang和Z. Zhang(2022)。通过非线性流变学,计算物理学的通信,ARXIV:2209.02088,一种用于冰川建模的变分神经网络方法。[13] L. Bian,T。Cui,B.T。 Yeo,A。Fornito,A。Razi,J。Keith(2021)。 使用功能性MRI,Neuroimage,244,118635识别大脑状态,过渡和社区。div> [14] T. Cui,O。Zahm(2021)。 无数据的贝叶斯反问题,反问题的无数据信息尺寸减小,37(4),045009。 [15] J. Bardsley,T。Cui(2021)。 基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法,《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊,9(1),29-64。 [16] C. Fox,T。Cui,M。Neumayer(2020)。 随机降低了效率的大都市量的前向模型,并应用于地下流体流量和电容层析成像,《辉煌的地质杂志》,《地貌杂志》,11(1),1-38。 [17] J. Bardsley,T。Cui,Y。Marzouk,Z。Wang(2020)。 [18] R. Brown,J。Bardsley,T。Cui(2020)。 [19] S. Wu,T。Cui,X。Zhang,T。Tian(2020)。[13] L. Bian,T。Cui,B.T。Yeo,A。Fornito,A。Razi,J。Keith(2021)。 使用功能性MRI,Neuroimage,244,118635识别大脑状态,过渡和社区。div> [14] T. Cui,O。Zahm(2021)。 无数据的贝叶斯反问题,反问题的无数据信息尺寸减小,37(4),045009。 [15] J. Bardsley,T。Cui(2021)。 基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法,《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊,9(1),29-64。 [16] C. Fox,T。Cui,M。Neumayer(2020)。 随机降低了效率的大都市量的前向模型,并应用于地下流体流量和电容层析成像,《辉煌的地质杂志》,《地貌杂志》,11(1),1-38。 [17] J. Bardsley,T。Cui,Y。Marzouk,Z。Wang(2020)。 [18] R. Brown,J。Bardsley,T。Cui(2020)。 [19] S. Wu,T。Cui,X。Zhang,T。Tian(2020)。Yeo,A。Fornito,A。Razi,J。Keith(2021)。使用功能性MRI,Neuroimage,244,118635识别大脑状态,过渡和社区。div>[14] T. Cui,O。Zahm(2021)。无数据的贝叶斯反问题,反问题的无数据信息尺寸减小,37(4),045009。[15] J. Bardsley,T。Cui(2021)。基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法,《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊,9(1),29-64。[16] C. Fox,T。Cui,M。Neumayer(2020)。随机降低了效率的大都市量的前向模型,并应用于地下流体流量和电容层析成像,《辉煌的地质杂志》,《地貌杂志》,11(1),1-38。[17] J. Bardsley,T。Cui,Y。Marzouk,Z。Wang(2020)。[18] R. Brown,J。Bardsley,T。Cui(2020)。[19] S. Wu,T。Cui,X。Zhang,T。Tian(2020)。基于功能空间的基于可扩展优化的采样,《暹罗科学计算杂志》,42(2),A1317 – A1347。贝叶斯逆问题中的晶状麦片先验的半变量图超参数估计,逆问题,36(5),055006。一种用于推断遗传调节网络的非线性反向工程方法,PEERJ,8,E9065。[20] T. Cui,C。Fox,C.,M。O'Sullivan(2019)。大规模逆问题的自适应误差模型 - 延迟 - 受众MCMC中降低的模型的随机校正,并应用于多相性逆问题,《工程数值国际杂志》,118(10),578-605。[21] T. Cui,C。Fox,G。Nicholls,M。O'Sullivan(2019)。使用平行马尔可夫链蒙特卡洛来量化地热储层校准中的不确定性,国际不确定性量化杂志,9(3),295–310。[22] S. Thiele,L。Grose,T。Cui,S。Micklethwaite,A。Cruden(2019)。从数字数据中提取高分辨率结构取向:贝叶斯方法,结构地质杂志,122,106–115。[23] C. Reboul,S。Kiesewetter,M。Eager,M。Belousoff,T。Cui,H。DeSterck,D。Elmlund,H。Elmlund(2018)。快速接近原子分辨率单粒子3D重建,简单,结构生物学杂志,204(2),172-181。[24] A. Spantini,T。Cui,K。Willcox,L。Tenorio和Y. Marzouk(2017)。贝叶斯线性反问题的面向目标的最佳近似,《暹罗科学计算杂志》,39(5),S167 – S196。[25] Z. Wang,Y。Marzouk,J。Bardsley,T。Cui和A. Solonen(2017)。贝叶斯的逆问题L 1先验:随机化 - 优化方法,Siam on Scientific Computing杂志,39(5),S140 – S166。
机构为增长提供资金自 2018 年推出以来,IPO 奖金逐年更新,几乎总是以相同的条件更新(2022 年的预算法将上限降低至 20 万欧元,然后在去年再次提高到 50 万欧元)。税收抵免支持决定在欧盟或欧洲经济区成员国的受监管市场或多边贸易体系上市的中小企业。企业可申请相当于所发生咨询费用50%的税收抵免,最高金额为50万欧元。自 2018 年推出至今,IPO 奖金凭借其即时理解和易于实施的特点,已成为最适合股票市场模式的对公司的激励形式:根据 ECM Euronext Growth Milan 观察站的数据,该措施为 Euronext Growth Milan 市场的上市提供了显著的推动力,该市场已记录了超过 160 宗 IPO,其中主要是中小企业。在2018-2022年五年实施期内的上市成本税收优惠政策已支持了120多家企业进行IPO,中小企业总共使用该措施约5000万欧元。尤其是2022年,共有25家企业进行了IPO,总税收抵免额达940万欧元。米兰,2024 年 1 月 3 日 IRTOP Consulting 是一家专门从事资本市场和上市咨询的金融精品公司,意大利证券交易所的 IPO 合作伙伴,宣布了 ECM Observatory 对泛欧交易所米兰增长市场 2023 年 IPO 的分析。