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利用光控制大脑作者：Edward S. Boyden，博士
参考文献 1. Zemelman, BV, Lee, GA, Ng, M., & Miesenbock, G. (2002). 选择性光刺激遗传带电神经元。神经元，33 (1), 15-22。 2. O'Neill, SC, Mill, JG, & Eisner, DA (1990). 大鼠分离心室肌细胞收缩的局部激活。美国生理学杂志，258 (6 Pt 1), C1165-1168。 3. Hess, GP, Niu, L., & Wieboldt, R. (1995). 通过快速化学动力学方法确定神经递质受体介导反应的化学机制。纽约科学院年鉴，757，23-39。 4. Adams, SR, & Tsien, RY (1993)。使用笼状化合物控制细胞化学反应。Annual Review of Physiology，55，755-784。5. Wang, SS，和 Augustine, GJ (1995)。笼状化合物的共聚焦成像和局部光解：突触功能的双重探针。Neuron，15 (4)，755-760。6. Callaway, EM，和 Katz, LC (1993)。使用笼状谷氨酸的光刺激揭示了活体脑切片中的功能性回路。美国国家科学院院刊，90 (16)，7661-7665。7. Parker, I.，和 Yao, Y. (1991)。肌醇三磷酸从功能上离散的亚细胞库中再生性释放钙。 《伦敦皇家学会学报》，B 辑：生物科学，246（1317），269-274。 8. Zemelman, BV、Nesnas, N.、Lee, GA 和 Miesenbock, G. (2003)。异源离子通道的光化学门控：远程控制遗传指定的神经元群体。《美国国家科学院院刊》，100（3），1352-1357。 9. Lima, SQ 和 Miesenbock, G. (2005)。通过遗传靶向的神经元光刺激远程控制行为。《细胞》，121（1），141-152。 10. Banghart, M.、Borges, K.、Isacoff, E.、Trauner, D. 和 Kramer, RH (2004)。光激活离子通道用于远程控制神经元放电。《自然神经科学》，7 (12)，1381-1386。11. Nagel, G.、Szellas, T.、Huhn, W.、Kateriya, S.、Adeishvili, N.、Berthold, P.、...Bamberg, E. (2003)。通道视紫红质-2，一种直接光门控阳离子选择性膜通道。《美国国家科学院院刊》，100 (24)，13940-13945。12. Boyden, ES、Zhang, F.、Bamberg, E.、Nagel, G. 和 Deisseroth, K. (2005)。毫秒级、遗传靶向的神经活动光学控制。《自然神经科学》，8 (9)，1263-1268。
法国开发署 (AFD) 媒体声明...
约翰内斯堡，2024 年 11 月 7 日——Eskom 和法国开发署 (AFD) 今天签署了一项价值 650 万欧元（1.25 亿南非兰特）的赠款协议，以支持这家公共电力公司开发位于林波波省 Elias Motsoaledi 地方政府的 Tubatse 抽水蓄能系统 (PSS) 项目。Tubatse 抽水蓄能系统在之前的招标窗口中被南非基础设施计划批准为最高优先基础设施项目。这笔欧盟赠款资金委托给 AFD 实施，将用于开发 Tubatse PSS 项目——这是一个大型装置，发电容量为 1.5 GW（4 x 375 MW 单元），存储容量为 21 GWh。正如公平能源转型 (JET) 投资计划所计划的那样，大规模的存储和电网服务对于适应南非可再生能源的快速发展是必不可少的。 “这项支持将为 Eskom 乃至南非提供一条从高碳经济向低碳经济转变的又一条道路。如果没有 Tubatse 这样的大型设施，在没有抽水蓄能系统提供的干预措施的情况下，管理可再生能源（风能和太阳能光伏）的间歇性电力将非常困难”，Eskom 集团首席执行官 Dan Marokane 表示。“Eskom 已经开发了超过 20 吉瓦的清洁能源项目，以使其能源结构多样化并减少与化石燃料发电相关的排放。在未来 3 年内，我们的目标是实施至少 2 吉瓦的此类项目。清洁能源项目将包括可再生能源（太阳能光伏和风能）、水电、天然气、核能和抽水蓄能等多样化的容量组合”，Marokane 继续说道。 Eskom 计划以公私合作 (PPP) 的方式开发 Tubatse PSS 项目，并打算聘请交易顾问，在 2025 年第一季度开展全面的私营部门参与 (PSP) 可行性研究和商业案例。该交易顾问的资金来自上述赠款，将支持 Eskom 聘请私人开发商实施该项目，该项目计划于 2025-2033 年实施。“欧洲团队和南非之间的伙伴关系不断深化。我们正在绿色能源转型等关键领域推出我们的全球门户投资计划。今天在这里提供的全球门户赠款将进一步释放可再生能源的巨大潜力，并支持南非实现其对更绿色明天的雄心壮志”，欧盟驻南非大使桑德拉·克雷默说。
刑事案件档案 2024 年 9 月 9 日
2024 年 9 月 9 日星期一陪审团审判 - DIV。 I DARRELL PETTUS 21 CR 365 ARD:LANDES HEIDI BECKHAM 24 CR 320 PH 豁免 上午 8:15 KAR:HANG P1 COREY NEMUDROV 24 CR 515 PH 豁免 上午 8:30 KAR:HANG 24 CR 514, 23 CR 504 P1 DESIRE WILLIAMS 23 CR 680 PH 豁免 上午 8:45 BK:HANG 23 CR 603 P1 DESIREA LARRALDE 23 CR 309 PH 豁免 上午 9:00 SML:HANG 23 CR 598 P1 CHELSEA KRAMER 23 CR 674, 23 CR 253 PH 豁免 上午 9:15 BK:HANG 24 CR 201, 23 CR 111 P1 (ZOOM) 安排 – DIV. II – 上午 9:00 JONATHAN BONNETTE 23 CR 510 SML:REYNOLDS BRYCE CULLEY 23 CR 486 ARD:OSWALD COREY DRAKE 24 CR 242 BK:HARGER ESAIAHS FLORES 23 CR 156, 23 CR 297 KAR:HANG THOMAS HICKS, JR. 24 CR 062 ARD:SMARTT AUSTYN NOVOTNY 24 CR 254 SML:SMARTT AARON QUACKENBUSH 24 CR 042 BK:HANG ZAHKYE ROUSE 23 CR 696 TRS:OSWALD DEREK TREVINO 24 CR 290 JLK:SMARTT DEMETREE EVANS 23 CR 065 PH 9:30 AM SML:NISLY DIV. III 首次登场 – 9:30 – P1 NATHAN EVEL 24 CR F/A BK: CANDIDO HERNANDEZ 24 CR F/A BA: MEGAN WEBB 24 CR 220 PH WAIVER 10:30 AM BK:HANG P1 MENDY PEAK 23 CR 590 PH WAIVER 10:45 AM BK:HANG P1 GARRITT MCCONNELL 24 CR 186 PH 10:30 AM BK:LINDBERG DIV. III 第二分庭 – 审前卷宗 – 上午 10:30 COREY DRAKE 20 CR 560, 23 CR 107 BK:HARGER KATHY RATLEY 22 CR 672 ARD:REYNOLDS DANNY PATTEN 23 CR 300083 电话 上午 11:00 SML:OSBURN P1 STELICA BALCAN 23 TR 2479 法庭审判 下午 1:30 BA: P1 KENNITH ANDRADE 23 CR 634 电话 下午 1:30 BK:LANDES 第三分庭 RICHARD MAPLES 24 CR 246 电话 下午 2:30 KAR:JONES 24 CR 202 P1 SALVADOR DURAN, JR. 24 CR 185 豁免 MTN。下午 3:30 ARD：价格分部 I
用于长时间空间的人工重力系统研究...
1 一级方程式赛车在快速转弯时抵抗高 g 力。摄影：Oscar Sant'ın。 ... ....................................................................................................................8 5 美国宇航局兰利研究中心的科学家设计的空间站。图片来自美国宇航局历史部门....................................................................................................................9 6 分割的弧形地板表示。取自 [2] ....................................................................................................9 7 电影《2001：太空漫游》中的空间站 V。[3] ....................................................................................10 8 电影《星际穿越》中的奥尼尔圆柱体空间站 [2014] ....................................................................10 9 斯坦福环面插图...................................................................................................................................................11 10 鹦鹉螺-X 航天器表示。 . ... ... . ....。 ... ... 22 17 带潮汐力限制的人工重力图。取自 YouTube 频道 Cool Worlds 的视频文章：人工重力。 23 18 带垂直科里奥利力限制的人工重力图。取自 YouTube 频道 Cool Worlds 的视频文章：人工重力...................................................................................................................................................................................................................................................... 24 19 带倾斜科里奥利力限制的人工重力图。取自 YouTube 频道 Cool Worlds 的视频文章：人工重力...................................................................................................................................................................................................................... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 20 科里奥利效应表示。图片取自 [6]。 . . . . . . . . . . . . . . . . 26 21 带运河疾病限制的人工重力图。取自 YouTube 频道 Cool Worlds 的视频文章：人工重力。 28 22 视重：案例 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 23 视重：案例 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 24 视重：案例 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 25 猎鹰 1 号首飞尝试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .39 26 猎鹰 9 号从卡纳维拉尔角发射。图片来源：SpaceX。 ...
气候智能型番茄的基因组设计
摘要 番茄是世界上第一种被食用的蔬菜。它生长在非常不同的条件和地区，主要用于加工番茄的田间，而新鲜市场番茄通常在温室中生产。番茄面临着许多环境压力，包括生物压力和非生物压力。如今，许多新的基因组资源可用，从而加速了遗传进程。在本章中，我们将首先介绍培育气候智能型番茄的主要挑战。我们将介绍与生产力、果实质量和对环境压力的适应有关的育种目标，特别关注气候变化如何影响这些目标。在第二部分中，将介绍可用的遗传和基因组资源。然后将讨论传统和分子标记育种技术。然后将特别关注生态生理建模，这可能构成定义适应育种目标的新理想型的重要策略。最后，我们将说明如何实施新的生物技术工具以及如何使用它们来培育气候智能型番茄。 关键词：番茄，育种，生产力，生物胁迫，非生物胁迫，理想型，建模 1 简介 番茄是继马铃薯之后世界上第一种被食用的蔬菜。它已成为许多国家的重要食品。番茄主要有两种品种：用于加工业的有限生长番茄，仅在露地生产；用于新鲜市场的无限生长品种，可在从露地到受控条件的温室等各种条件下种植。番茄，Solanum lycopersicum L.，与马铃薯、茄子和辣椒同属茄科。它是一种自花授粉作物，具有中等大小（950 Mb）的二倍体（2n=2x=24）基因组。2012 年发表了一个高质量的参考基因组序列（番茄基因组联盟，2012 年）。番茄原产于南美洲，还有 12 种野生近缘种，可与栽培番茄品种杂交。存在几个大型遗传资源集合，这些基因库中保存了 70,000 多个品种。这些集合还包括科学资源，例如突变体集合或分离种群。长期以来，番茄也是遗传分析的典型物种。许多诱导重要表型变异的突变被发现并被克隆，许多抗病基因的功能也得到了表征。番茄也是果实发育和生理学的典型物种。它易于转化，是第一种生产和销售的转基因食品（Kramer 和 Redenbaugh，1994 年）。在本章中，我们将首先介绍培育气候智能番茄的主要挑战。与生产力相关的育种目标，我们将介绍水果品质和对环境压力的适应性，特别关注气候变化如何影响这些目标。第二部分将介绍可用的遗传和基因组资源。然后讨论传统和分子标记育种技术。然后，我们将特别关注生态生理建模，这可能是定义适应育种目标的新理想型的重要策略。最后，我们将说明如何实施新的生物技术工具以及如何将其用于培育气候智能型番茄。
思想交流 XVI 本科生研究期刊 2008 年第 10 卷
《思想交流：本科生研究期刊》是密歇根大学迪尔伯恩分校、密歇根大学弗林特分校和奥克兰大学的联合出版物。版权：这些页面中材料的版权归这些机构共同所有。有关版权的问题应咨询下面列出的编辑。版权所有 2003，密歇根大学董事会和奥克兰大学董事会。密歇根大学董事会 奥克兰大学董事会 Julie Donovan Darlow Henry Baskin Laurence B. Deitch Monica Emerson Denise Ilitch Richard Flynn Olivia P. Maynard Michael Kramer Andrea Fischer Newman Jacqueline Long Andrew C. Richner Ann V. Nicholson S. Martin Taylor Dennis K. Pawley Katherine E. White Ganesh Reddy Mary Sue Coleman（当然成员） Gary D. Russi（当然成员） 密歇根大学迪尔伯恩分校执行官 Daniel Little，校长 Donald Bord，代理教务长兼学术事务副校长 Robert Behrens，商务事务副校长 Stanley E. Henderson，招生管理和学生生活副校长 Edward Bagale，政府关系副校长 Thomas A. Baird，机构发展副校长 密歇根大学弗林特分校执行官 Ruth Person，校长 Jack Kay，教务长兼学术事务副校长 David Barthelmes，行政副校长 Mary Jo Sekelsky，学生服务和招生管理副校长 Jack Kay，机构发展代理副校长 奥克兰大学 执行官 Gary D. Russi，校长 Virinder K. Moudgil，学术事务高级副校长兼教务长 John W. Beaghan，财务和行政副校长兼董事会财务主管 Rochelle A. Black，政府关系副校长 Susan Davies Goepp，大学关系副校长 Mary L. Otto，外联副校长 Mary Beth Snyder，学生事务和招生管理副校长 Victor A. Zambardi，法律事务副校长兼总法律顾问兼董事会秘书 期刊编辑委员会 密歇根大学弗林特分校 密歇根大学迪尔伯恩分校 奥克兰大学 John Callewaert Jonathan Smith Kathleen Moore Andre Louis Susan Gedert Suzanne Spencer-Wood，编辑 (810) 762-3383 (313) 593-5490 (248) 370-2140 密歇根大学和奥克兰大学作为提供平等机会/平权行动的雇主，遵守有关不歧视和平权行动的适用联邦和州法律，包括 1972 年教育修正案第 IX 条和 1973 年康复法案第 504 节。大学致力于对所有人实行不歧视和平等机会的政策，不论其性别、肤色、宗教、信仰、国籍或血统、年龄、婚姻状况、性取向、残疾、越战老兵身份在就业、教育计划和活动以及招生方面的重要性。咨询或投诉可联系密歇根大学平权行动主任和 Title IX/第 504 条协调员，地址：4005 Wolverine Tower, Ann Arbor, Michigan 48109-1281，电话：(734)763-0235，TDD：(734) 647-1388，或联系奥克兰大学多元化与合规主任，地址：203 Wilson Hall, Oakland University, Rochester, Michigan 48309-4401，电话：(248) 370-3496。
机器人探索火星洞穴寻找生命
[1] Fan，Thakker，Bartlett，Miled，Kim，Theodorou，Agha-Mohammadi，“自动杂种地面/未知环境中的空中移动性”，IROS 2019。[2] Lew，Emmei，Fan，Bartlett，Santamaria-Navarro，Thakker，Agha-Mohammadi，“接触惯性探测：碰撞是您的朋友，” ISRR2019。[3] Santamaria-Navarro，Thakker，Fan，Morrell，Agha-Mohammadi，“迈向无人机的弹性自动导航”，ISRR2019。[4] Terry，Lei，Morrell，Daftry，Agha-Mohammadi，“感知衰落的地下环境中的伪影检测和定位”，ICRA 2020（提交）。[5] Ebadi，Change，Palieri，Stephens，Hatteland，Heiden，Thakur，Morrell，Carlone，Carlone，Agha-Mohammadi。“灯：大规模的自主映射和定位，用于探索感知衰落的地下环境，” ICRA，2020年（提交）。[6] Jung，Lee，Shim，Agha-Mohammadi，“ DARPA地下挑战的自动空中勘探无人机”，ICRA 2020年（提交）。[7] Kanellakis，Karvelis，Mansouri，Agha-Mohammadi，Nikolakopoulos，“在地下隧道导航中使用多旋转器使用多旋翼的自主空中搜寻”，ICRA 2020（提交）。[8] Kramer，Stahoviak，Santamaria-Navarro，Agha-Mohammadi，Heckman，“视觉上降解环境的雷达惯性自我效率估计”，ICRA 2020（提交）。[9] Sasaki，Otsu，Thakker，Haesaert，Agha-Mohammadi，“在哪里映射？迭代的漫游者 - 弯曲器路径计划火星探索，” ICRA 2020（提交）。[10] Fan，Nguyen，Thakker，Alatur，Agha-Mohammadi，Theodorou。“基于贝叶斯学习的自适应控制对安全关键系统的自适应控制”，ICRA 2020（提交）。[11] Kanellakis，Karvelis，Mansouri，Agha-Mohammadi，Nikolakopoulos，“在地下环境中进行自主空中航行的视觉驱动的NMPC，IFAC（提交），[12]，[12] [12]长期耐药性活动的概念混合空中/地面车辆。[13] Otsu，Tepsuporn，Thakker，Vaquero，Edlund，Walsh，Walf，Wolf，Agha-Mohammadi，“与机器人团队对贫困环境的自动探索和映射”[14] Tagliabue, Schneider, Pavone, Agha-mohammadi, “ The Shapeshifter: a Multi-Agent, Multi-Modal Robotic Platform for the Exploration of Titan, " IEEE Aerospace Conf., 2020 [15] Agha-mohammadi, Hofgartner, Vyshnav, Mendez, Tikhomirov, Chavez, Lunine, Nesnas, “探索冰冷的世界：通过自动协作混合机器人访问泰坦的地下空隙，” IPPW，2018。[16] Heiden，牧师，Vyshnav，Agha-Mohammadi，“通过置信度丰富的3D网格映射：应用于物理机器人的异质传感器融合：Iser，2018年。[17] SABET，AGHA-MOHAMMADI，TAGLIABUE，ELLIOTT，NIKRAVESH，“滚筒式：能源吸引能量的混合杂种空中地形迁移率对极端地形”，IEEE Aerospace Conf。，2019年。[18] Agha-Mohammadi，Heiden，Hausman，Sukhatme，“信心丰富的3D网格映射” IJRR，2019年。[19] Kim，Thakker，Agha-Mohammadi，“不确定性下的风险感知计划的双向价值学习”，IEEE机器人和自动化信，2019年。[21] Parcheta，Nash，Parness，Mitchell，Pavlov，“狭窄的垂直洞穴：映射火山裂缝几何形状”，IPCC，2015年。pp。[20] Agha-Mohammadi，Agarwal，Kim，Chakravorty和Amato，“ Slap：通过在信仰空间中启用动态重建的物理移动机器人的同时本地化和计划，”机器人技术的IEEE Transactions，2018。[22]波士顿，“洞穴和喀斯特科学的百科全书”。Fitzroy-Dearborn Publishers，Ltd。，英国伦敦。355-358，2004。
新石器时代奥克尼的心脏在当代背景下
承认，本报告是一个项目的结果，该项目受到许多长期苦难的人的帮助，他们的热情和鼓励在过去三年中最受赞赏。首先，最重要的是，我要感谢所有慷慨地抽出时间与我分享他们的想法和意见的线人和访客。我只能希望随之而来的事情能够满足他们的某些期望，并对他们对奥克尼历史和遗产的想法和感受提供一些见解。为了保护其隐私，本报告已拒绝了所有线人和面试受访者的名称。对于访问者而言，根据他们采访的纪念碑已将代码分配给每个人。对于工作或居住在社区中的个人，已经应用了假名。但是，我希望借此机会公开感谢蒙娜（Mona），吉姆（Jim）和克雷格·斯旺尼（Craig Swannie）的友善，并在我在奥克尼（Orkney）逗留期间在家中提供了真正的家。我非常感谢许多个人和组织，这些个人和组织对人们对奥克尼世界遗产的知识和看法的复杂问题提供了深入的了解。在该项目的研究阶段，奥克尼和苏格兰大陆的许多人都提供了宝贵的信息和帮助。Dot Kirkham提供了访谈的精湛抄录。也要感谢几个在项目的各个阶段在智力和个人上支持我的人。喜欢Sally，他们包括约翰·格里夫（Orkney Tours），简·唐斯（Jane Downes）（奥克尼学院），尼克·卡（Oat）（燕麦），朱莉·吉布森（OAT），朱莉·吉布森（朱莉·吉布森）（奥克尼县考古学家），克里斯汀·斯基恩（Christine Skene）和卡伦·诺（Chrensine Skene and Karen Major）（奥克尼群岛委员会前锋计划），史蒂夫·卡汉（Steve Callaghan）在Skara Brae和Maeshowe上。汤米·辛普森（Tommy Simpson）（历史悠久的苏格兰）对这些地点的日常维护提供了宝贵的见解，而历史悠久的苏格兰地区建筑师斯蒂芬·瓦特（Stephen Watt）为我提供了帮助，以向我提供帮助，以向我展示与Brodgar环的磨损相关的特别关注。包括阿曼达·布伦德（Amanda Brend），伊丽莎白·克莱默（Elizabeth Kramer），唐娜·达米安（Donna Damianhoff），米歇尔·凯恩（Michelle Kane），伊恩·拉金（Iain Larkin），英格里德·希勒（Ingrid Shearer），埃兰·斯图尔特（Eland Stuart），玛丽·克莱尔·塞姆普尔格拉斯哥大学克里奇顿校园的同事，尤其是海伦·洛尼，贝森·伍德，帕特里克·帕森斯，戴夫·博斯威克，莱斯利·史蒂文森，本·弗兰克斯和斯蒂芬·哈珀，也提供了宝贵的建议和支持。特别感谢Angus Mackintosh和Stuart Jeffrey，他们俩都提供了极好的支持，并与他们的友谊一起提供了令人赞赏的喜剧浮雕。感谢戴夫·斯旺（Dave Swan）的长期痛苦的困境，每天都在近两年中与该项目生活在一起。莎拉·简·格里夫（Sarah Jane Grieve）在提供智力和道德支持以及对我对奥克尼生活的解释方面的新方法方面特别优雅。最后，衷心感谢SiânJones。特别感谢苏格兰历史悠久的苏格兰和曼彻斯特大学北美基金会提供资金。曼彻斯特大学艺术历史与考古学院的工作人员的支持，尤其是朱利安·托马斯（Julian Thomas）和凯里·坎迪夫（Kerry Cundiff），非常出色。Sally Foster在项目的每个方面都发挥了重要作用，她对研究的个人兴趣以及她在整个过程中提供的建设性批评是其完成的核心。也感谢她对本报告的最终提交的延误的耐心和理解。没有她的支持，建设性的评论和对这类研究需求的信念，这个项目肯定是不可能的。
使用Daya Bay antineutrino检测器
A. A. Abusleme D，1，T。Adam D，2，S。Ahmad D，3，S。Aiello D，4，M。Akram D，3，N。Ali D，3，F。P. An D，M，M，M，5，G。P.anδ，7，G。Andronico D，4，N。Anfim Move d，8，V。Antonelli D，9，T。Antoshkina D，8，B。Asavapibhopd，10，J。P。A. P. A. M. De Andr´e d，2，A。Babicd，A.Babic D，A. Babic D，11，A.A.B. B. Balantekin M，12，W。BaldiniD，13，M。BaldonciniD，13，H。R。Band M，14，A。BarresiD，15，E。BaussanD，2，M。BellatoD，M。BellatoD，16，E。BernieriD，E。BernieriD，17，17，D。BiareD. Bishai M，19，S。Blin D，20，D。Blum D，21，S。Blyth D，M，M，22，C。Bordendeau D，23.24，A。Brigatti D，9，R。Brugnera D，R.Brugnera D，25，A。Budano D，17，P。Burgbacher D，P。Burgbacher D，P。 Busto d，26，I。Butorov D，8，A。Cabrera D，20，H。Cai D，27，X。Cai D，6，Y。K. Cai D，6，6，Z. Y. Cai D，6，A。CammiD，28，A。CampenyD，A。CampenyD，1，C.Y. Cao D，C.Y. Cao D，6，6，G。F. Cao d，M，6，R。Caruso D，4，C。Cerna D，23，I。Chakaberia d，29，J。F. Chang D，M，M，6，Y。Chang D，M，M，M，24，H。S. Chen，H。S. Chen，6，P。A. Chen D，22，P。P. P. P. Chen D，30，30，S。M. Chen D，S.M。Chen D，S.S. J. R. Chen D，33，Y。W. Chen D，34，Y。X. Chen D，M，35，Y。Chen D，M，M，36，Z。Chen D，6，J.Cheng D，M，M，M，6，Y. P. Cheng D，37，Z.K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. Cheng M，36，A.Chepurnov D，A。ChepurnovD，A。Chepurnovd，38，J。J。J. J. J. J. Cherwinka M. Chiarello d，16，D。ChiesaD，15，P。ChimentiD，39，M.C.Chu，40，A。ChukanovD，8，A。Chuvashovad，8，。B. Hsiung D，M，22，B。Z. Hu D，M，22，H。Hu D，36，J。R. Hu D，M，M，6，J。Hu D，6，S。Y. Hu D，67，T。Hu D，M，M，6，Z. Huang D，2，W。H. Huang D，29，X。T. Huang D，M，29，Y。Clementi D，41，B。Clerbaux D，42，S。Conforti di Lorenzo D，20，D。Corti D，16，S。Costa D，4，F。D. Corso D，16，J。P. Cummings M，43，O。Dalager M，O。DalagerM，44，C。Dela Taille d，C。Dela Taille d，20，20，F。F. M，7，J。W。Deng D，27，Z。Deng D，31，Z. Y. Deng D，6，W。Depnering D，45，M。Diaz D，1，X。F. Ding D，9，Y。Y. Y. Y. Y. Ding d，M。 ，T。DohnalD，M，47，G。DonchenkoD，38，J.M.Dong D，31，D。DornicD，26，E。DoroshkevichD，48，J。DoveM，49，M。DracosD，2，F。DruilloleD，23，23，S.X。X.B. Huang D，M，6.54，P。HuberM，68，J。Q。Hui D，59，L。HuoD，55，W。J。Huo D，7，C。HussD，C。HussD，23，S。HussainD，3，S。HussainD，3，A.S.Insolia D，A. Insolia d，A。A.A. A. A. A. A. A. A. Ioananisian d，69，D.Iooannisisan D. Iooannisan d. iooannisan d.69，69，69，R。 Isocrate D，16，D。E. Ja效应M，19，K。L. Jen D，M，34，X。L. Ji d，M，M，6，X。P. Ji M，19，X。X. B. li d，m，36，Z。Y. li d，36，H。Liang D，67，H。Liang d，M，7，J。J. Liang d，54，D.Liebau D，60，A.Limphirat D，46，S。Limpijuntong D，S。Limpijumnong D，46，46，C。J. Lin，C。J. Lin，C. J. L.，51，51，51，51，51，G。L. 34; H. Liu D, 61, H. B. Liu D, 54, H. D. Liu D, 50, H. J. Liu D, 77, H. T. Liu D, 36, J. C. Liu D, M, 6, J. L. Liu D, M, 59.78, M. Liu D, 77, Q. Liu D, 79, Q. Liu D, 7, 7, R. X. Liu D，6，S。Y. Liu D，6，S。B. Liu D，7，S。L. Liu D，6，X。W. Liu D，36，Y。Liu D，6，A。Lokhov D，38，P.Lombardi D，P.Lombardi D，9，K。 D，58，H。Q. lu D，M，6，J。B. Huang D，M，6.54，P。HuberM，68，J。Q。Hui D，59，L。HuoD，55，W。J。Huo D，7，C。HussD，C。HussD，23，S。HussainD，3，S。HussainD，3，A.S.Insolia D，A. Insolia d，A。A.A. A. A. A. A. A. A. Ioananisian d，69，D.Iooannisisan D. Iooannisan d. iooannisan d.69，69，69，R。 Isocrate D，16，D。E. Ja效应M，19，K。L. Jen D，M，34，X。L. Ji d，M，M，6，X。P. Ji M，19，X。X.B. li d，m，36，Z。Y. li d，36，H。Liang D，67，H。Liang d，M，7，J。J. Liang d，54，D.Liebau D，60，A.Limphirat D，46，S。Limpijuntong D，S。Limpijumnong D，46，46，C。J. Lin，C。J. Lin，C. J. L.，51，51，51，51，51，G。L. 34; H. Liu D, 61, H. B. Liu D, 54, H. D. Liu D, 50, H. J. Liu D, 77, H. T. Liu D, 36, J. C. Liu D, M, 6, J. L. Liu D, M, 59.78, M. Liu D, 77, Q. Liu D, 79, Q. Liu D, 7, 7, R. X. Liu D，6，S。Y. Liu D，6，S。B. Liu D，7，S。L. Liu D，6，X。W. Liu D，36，Y。Liu D，6，A。Lokhov D，38，P.Lombardi D，P.Lombardi D，9，K。 D，58，H。Q. lu D，M，6，J。du d，50，S。DusiniD，16，M。DvorakD，M，47，D.A.Dwyer M，51，T。Enqvist D，52，H。Enzmann D，45，A。Fabbri D，17，L。 Fang D，6，A。Fatkina D，8，D。Fedoseev D，8，V。Fekete D，11，L。C. Feng D，34，Q. C. Feng D，55，G。Fiorentini D，13，R。Ford D，9，A。Ford d，9，A。Formozov D，A。Formozov D，9，9，9，9，9，A。Fornnierd，A。Fournierd，S。FrankeD，S。FrankeD，56，56，56，56，56，56，56，56，56，S。 J. P. P. Gallo M，57，H。N。Gan D，58，F。GaoD，18，A。GarfagniniD，25，A。GlarchiD，9，A。GiazD，25，25，N。GiudiceD，4，F。GiulianiD，F。GiulianiD，59，M。M. Gonchar D，8，G。H. D，50，Y。Gu D，61，M。Y. Guan D，6，N。Guardone D，4，M。Gul D，3，C。Guo D，6，J。Y. Guo D，M，M，36，L。Guo M，L。Guo M，31，W。L. Guo D，W。L. Guo D，6，6，6，X。H. Guo D，M，M，M，M，62，Y. Guo D，Y. Guo D，63.337，Z.。 Guo M，31，M。HaackeD，1，R。W。Hackenburg M，19，P。HackspacherD，45，C。HagnerD，64，R。HanD，65，Y。Han D，Y。Han D，20，S.Hans M，19.1，M。HeD，M。He D，M，M，M，M，M，M，6，W。He d，W。He d，6，K。M. M. Heeger M，Heeger M，M. Heeger M，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，T.。 Heinz D，21，Y。K. Heng D，M，6，R。Herrera D，1，A.Higuera M，66，D。J. Hong D，54，Y。K. Hor，Y。K. Hor，36，S。J. Hou D，6，Y.B. Lu D, 81, J. G. Lu D, 6, S. X. Lu D, 50, X. X. LU D, 6, B. Lubsandorzhiev D, 48, S. Lubsandorzhiev D, 48, L. Ludhova D, 37.18, K. B. Luk, 73.51, F. J. Luo D, 6, 6, 6, 6, G. Luo D，36，P。W. Luo D，36，S。Luo D，82，W。M. Luo D，6，V。Lyashuk D，48，Q.M. M. Ma D，6，S。Ma D，6，6，X.Z.jiδ，36，H。H.Jiaδ，70，J。J.Jiaδ，27，S。Y.Jianδ，67，D。Jiangδ，7，X。S.Jiangδ，6，R。yinδ，6，6，6，X。 µ，72，J.Joutsenvaaraδ，52，S。Jungthawanδ，46，L。Kalousisδ，2，P。Kampmannδ，37.18，L。KangΔ，µ，30，M。Karagounisδ，60，60，N。Kazarianδ，S。H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. 36.，A。khan，A。 W.Khanδ，63，K。Khosonthongkeeδ，46，P.KinzΔ，34，S。Kohnµ，73，D.KorableVδ，8，K。KouzakovΔ，38，M。Kramerµ，51.73，51.73，A.A.KrasnoperovΔ krumshteynδ，8，A。Kruthδ，60，N。kutovskiyδ，8，P。Kuusiniemiδ，52，B。Lachacinskiδ，23，T。LachenmaierΔ，21，T。J。J. J. J. Langford µ，14，J.Lee µ，J.Lee µ，51，J.H。C. H. C. H. C. H. C. Leeμ δ，75，L。Leiδ，31，R。Leδ，30，R。Leitnerδ，47，J。Leungδ，74.34，C。Liδ，29，D。M。Liδ，50，F。Δ δ, 6, J. J. Li µ, 31, J. Q. Li δ, 36, K. J. Li δ, 36, M. Z. Li δ, 6, N. Li δ, 76, N. LI δ, 6, Q. Li δ, 76, Q. J. Li µ, 6, R. H. li δ, 6, S. C. Li, 68, J.Liδ，T。Liδ，T。Liδ，W。D.Liδ，6，W。G.Liδ，67，X。B. Ma D，M，35，X。Y. Ma D，M，6，Y。Q. Ma，6，Y。Malyshkin D，17，F。Mantovani D，13，Y。J. Mao D，83，S.M。Mari D，S.M。Mari D，17，F。Marini D，F。Marini D，F。Marini D，25，S。Marium d，S.Marium d，3，C.Marshall，C.Marshall，C.Marthall，C.Marthall，C.Marthall，C.Marthall，C.Marthall，C.Marthall，C.Marthall，51，C.Marthalliii D，17，G。Martin-Chassard D，20，D。A。Martinez Caideo M，57，A。MartiniD，84，J。MartinoD，75，D。MayilyanD，69，K。T。McDonald M，80，R。D。McKeown M，R。D。McKeown M，85,86，85,86 16，Y。MengD，M，59，A。Meregaglia D，23，E。Meroni D，9，D。MeyhéoferD，64，M.Mezzetto D，16，J。MillerD，87，L。MiramontiD，9，9，S。MonforteD，S。MonforteD，4，4，
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. 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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. 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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