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对语言输入统计数据对...的影响进行建模
我们在一系列儿童与照顾者之间英语互动的纵向语料库上训练了一个计算模型（基于块的学习器，CBL），以测试一种拟议的统计学习机制——后向转换概率——是否能够稳定准确地预测儿童在成长最初几年的言语表达。我们预测，随着儿童年龄的增长，该模型重建儿童言语表达的准确性会降低，因为儿童逐渐开始使用抽象形式而不是来自其言语环境中的特定“块”来生成言语。为了验证这个想法，我们在一系列纵向儿童语言语料库中最近遇到的和累积的言语输入上训练了该模型。然后我们评估了该模型是否能够准确地重建儿童的言语。控制话语长度和重复块的存在后，我们没有发现任何证据表明 CBL 重建儿童言语表达的能力会随着年龄的增长而降低。
使用 Match 进行听觉刺激-反应建模...
。CC-BY-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2020 年 11 月 6 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2020.11.05.370072 doi: bioRxiv preprint
使用多纤维拖拉机
开发了基于药物的治疗神经干细胞（NSC）迁移的模型，并用于预测幼稚小鼠脑中NSC的迁移。该模型利用了广义Q采样成像，该成像能够解析大脑中交叉的白质纤维，并显示出与扩散张量张量成像相比，可以更好地说明NSC迁移模式的变化。在将模型校准为实验数据时，我们表明该模型能够重现小鼠大脑中NSC的分布。此外，我们表明NSC在小鼠大脑中的分布对NSC注入的位置敏感。NSC在嗅球上的持续分布与包括和尾迁移的发育途径一致，这表明幼稚大脑中的治疗NSC的未来模型可能需要包括其他因素，例如趋化性或血液流量，例如在NSC迁移路径中考虑变化。结果突出了该模型在预测哪些注入位置可能为给定目标位置提供最佳分布的有用性。
使用多纤维拖拉机
开发了基于药物的治疗神经干细胞（NSC）迁移的模型，并用于预测幼稚小鼠脑中NSC的迁移。该模型利用了广义Q采样成像，该成像能够解析大脑中交叉的白质纤维，并显示出与扩散张量张量成像相比，可以更好地说明NSC迁移模式的变化。在将模型校准为实验数据时，我们表明该模型能够重现小鼠大脑中NSC的分布。此外，我们表明NSC在小鼠大脑中的分布对NSC注入的位置敏感。NSC在嗅球上的持续分布与包括和尾迁移的发育途径一致，这表明幼稚大脑中的治疗NSC的未来模型可能需要包括其他因素，例如趋化性或血液流量，例如在NSC迁移路径中考虑变化。结果突出了该模型在预测哪些注入位置可能为给定目标位置提供最佳分布的有用性。
为整个经济领域的疫情政策提供参考的建模
本文是合作成果。所有作者均做出了同等贡献，因此按字母顺序排列。该项目由霍普金斯健康商业计划 (HBHI) 的试点拨款资助。本文表达的观点为作者的观点，不一定代表亚特兰大联邦储备银行或联邦储备系统的观点。任何剩余错误均由作者负责。作者及其所属机构为：迈克尔·达登 (Michael Darden) 和丹尼尔·波尔斯基 (Daniel Polsky)，约翰霍普金斯大学凯瑞商学院；大卫·道迪 (David Dowdy)、梅丽莎·马克思 (Melissa Marx) 和伊丽莎白·斯图尔特 (Elizabeth Stuart)，约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院；劳伦·加德纳 (Lauren Gardner)，约翰霍普金斯大学土木与系统工程系；巴顿·汉密尔顿 (Barton Hamilton)，华盛顿大学圣路易斯分校奥林商学院；凯伦·科佩基 (Karen Kopecky)，亚特兰大联邦储备银行；尼古拉斯·帕帕乔治 (Nicholas Papageorge) 和马修·扎恩 (Matthew Zahn)，约翰霍普金斯大学经济学系；金伯利·鲍尔斯 (Kimberly Powers)，北卡罗来纳大学吉林斯全球公共卫生学院。有关内容的问题，请向 Nicholas W. Papageorge 提出，邮箱地址为 papageorge@jhu.edu。亚特兰大联邦储备银行的工作文件（包括修订版）可在亚特兰大联邦储备银行的网站 www.frbatlanta.org 上找到。点击“出版物”，然后点击“工作文件”。要接收有关新文件的电子邮件通知，请使用 frbatlanta.org/forms/subscribe。
已发布版本的引用 (APA)：Pedersen, T., Victoria, M., Rasmussen, MG, & Andresen, GB (2021)。为 h 建模所有替代解决方案
随着世界向高度可再生能源系统转型，需要先进的工具来分析复杂的能源网络。然而，能源系统设计受到现实世界目标函数的挑战，这些目标函数由技术和社会经济议程的模糊组合组成，其局限性并不总是能够清楚地说明。因此，经济上次优的解决方案可能更可取。这里介绍了一种能够确定包含所有经济上接近最优解的连续体的方法，将能源系统建模领域从离散解转移到一个连续解范围可用的新时代。所提出的方法被用于研究欧洲电力系统模型的一系列技术和社会经济指标。发现近最优区域相对平坦，允许解决方案比最优略贵，但在平等、土地利用和实施时间方面更好。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
模拟微生物群中的主宿内动力学
微生物群是人类和动物有机体细菌的主要储层。它是众多共生物种的家园，其中一些物种可能是感染的来源，例如金黄色葡萄球菌[1]。虽然越来越了解微生物群的组成和特性，但由于种类繁多的物种及其相互作用，它们的动态仍然难以建模。广义Lotka Volterra（LV）模型特别有趣，因为它允许模拟大量相互作用的微生物种群。但是，校准该模型需要丰富的数据，而量化微生物群组成的经典元基因组分析仅提供“频率”数据，即目前每个人群的比例。目前，为了解决这个问题，使用了总微生物群丰度的不精确代理[2]，或者对系统进行了强有力的假设，例如，假设总丰度是固定的[3]。在不使用此类假设的情况下将此模型应用于微生物群数据是一个关键挑战： - 我们在频率数据上以分析表征LV模型的可识别性条件。- 我们在分析上证明了这种可识别性在一般情况下是可能的，而无需强大的假设。- 我们通过对微生物动力学的仿真分析来验证这一结果。
科学应用的离散状态扩散建模
生成的扩散模型在以人为本的形象生成中取得了巨大的成功，但是它们对连续状态空间的依赖使得执行硬性约束（例如物理系统中的保护法）极为困难。在本次研讨会中，我将引入一个完整的理论框架，以扩散在离散的马尔可夫过程中，超越了基于高斯的模型，以开发一种从根本上定义离散空间中扩散方式的公式。该框架使生成模型能够严格保留诸如材料生成的质量和多相流模拟的数量，即常规扩散模型失败的区域。i将提出数值实验，包括停电扩散，该实验从空状态而不是噪声生成图像，以证明这种方法的可行性和功能。通过在离散空间中建立正向和反向扩散的精确表述，这项工作为工程和科学建模的新应用打开了大门，弥合了Genai和现实世界中物理约束之间的差距。
STMGP：全基因组关联或全基因组测序研究数据
通过培训数据构建预测模型，并通过平滑阈值多变量遗传预测（STMGP）方法预测测试数据表型，其中包含基因环境（GXE）相互作用，其中将GXE相互作用线性添加到具有边际效应的STMGP模型中。数据必须采用Plink二进制格式和边际测试p值（即通过PLINK软件计算每个变体的测试），即使对于具有大量变体的数据，也可以快速计算。通过CP型标准选择最佳的P值截止。可以接受定量和二进制表型，其中必须以PLINK FAM FAM FORGAT或SEPARATE文件（PLINK格式，即FID和IID需要）。环境变量需要通过指定列名来在协变量文件中。
高级3D和THM建模，以使厚度不同的断层区域的热对流启动
抽象断层区域展示了3D可变厚度，该特征仍然不足，特别是在对流体流动的影响方面。分析分析溶液后，我们通过基准实验检查了3D热氢（Th）动力学模型，该实验结合了一个断层区，其厚度变化对应于逼真的数量级。这些发现强调了一个关注区域，其中剧烈对流驱动流体流动，导致在断层区最厚的部分的浅深度下，温度升高到150°C。此外，通过考虑3D热氢化机械（THM）模型中的各种构造制度（压缩，延伸和滑行）模型，并将其与基准测试实验进行比较，我们观察到在感兴趣的面积内作用于流体流动的流体压力引起的流体压力变化。这些构造引起的压力变化会影响区域的热分布和温度异常的强度。这项研究的结果强调了孔弹性驱动力对转移过程的影响，并强调了将断层几何形状作为关键参数的重要性，这是对破裂系统中流体流量的未来研究。此类研究在地热能，CO 2存储和矿藏中具有相关的应用。