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通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
使用多元EEG分析解码秘密空间注意的时间动态：原始振幅和α功率的贡献
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析（MVPA）来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务，我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是，原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征，而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关，而对感知过程的关注感也影响。
基于代谢组学的多元机器学习来预测疾病严重程度：covid
1个INSERM单位iSché再灌注，tabolism和炎症（Irmertist），UMR U1313，F-86073 Poitiers，法国； lepoittevin.maryne@gmail.com（M.L。）; luc.pellerin@univ-poitiers.fr（l.p。）; thierry.hauet@univ-poitiers.fr（T.H.）2法国Poitiers，Poitiers，Poitiers，法国Poitiers 3 UMR CNR 7285，环境化学研究所和Matériauxde Poitiers（IC2MP），Poitiers，4 Rue Michel-Brunet，TSA 51106，F-866073，Poitiers（IC2MP）， quentin.blancart.remaury@univ-poitiers.fr 4 Litec，Chu de Poitiers，病毒学和Mycobact ES Rioology实验室，POITIERS，POITIERS，2 RMILéTrie，F-86000 Poitiers，法国； nicolas.leveque@chu-potiers.fr 5重症监护医学部，法国F-86021 Poitiers，法国； arnaud.thille@chu-poitiers.fr（A.W.T。）; karine.salaun@chu-poitiers.fr（K.S.）6法国Poitiers Chu Poitiers的Gériatric医学系； thomas.brunet@chu-poitiers.fr 7内科和传染病部，法国F-86021 POITIERS CHU POITIERS； melanie.catroux@chu-poitiers.fr 8生物学系，法国F-86021 Poitiers，法国 *通信 *通信：raphael.thuillier@univ-poitiers.fr
mVGAM：多变量（动态）广义加法模型
add_residuals.mvgam。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3每个_neon_tick_data。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 augment.mvgam。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5代码。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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使用NeuroMark PET独立组件分析框架构建多元分子成像大脑图谱
标题：使用NeuroMark PET独立组件分析框架运行：Neuromark Ica Ica Ica Pet Atlas作者：Cyrus Eierud A，Martin Norgaard B，C，Murat Bilgel D，Helen Petropoulos A，Helen Petropoulos A，Zening Fuu a，Zening Fuu A，Armin iraji J.Meran iman gran geran geran gran geran， ，Cyril Pernet H，Vince D. Calhoun A，I，J为阿尔茨海默氏病神经影像学计划*隶属关系：A）神经影像学和数据科学转化研究中心（趋势），乔治亚州立大学，乔治亚州立大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚州大学，乔治亚大学。b）美国马里兰州贝塞斯达国立卫生研究院国家心理健康研究所分子成像分支。c）丹麦哥本哈根哥本哈根计算机科学系。d）美国马里兰州巴尔的摩国家老化研究所行为神经科学实验室。e）Karolinska Institutet和斯德哥尔摩县议会临床神经科学系，斯德哥尔摩，SE-171 64，瑞典。f）美国纽约哥伦比亚大学精神病学系。g）美国纽约哥伦比亚大学生物统计学系。h）丹麦哥本哈根Rigshospitalet的神经生物学研究部门。i）美国佐治亚州亚特兰大佐治亚州立大学神经科学研究所和物理学心理学和计算机科学系。j）佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州理工学院电气和计算机工程系 *）用于准备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据库（ADNI.loni.loni.usc.edu）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在：http：//adni.loni.usc.edu/wp- content/uploads/how_to_apply/adni_acknowledgement_list.pdf
具有生成对抗网络的公里尺度数量天气预测的多元仿真：概念证明
ClémentBrochet，Laure Raynaud，Nicolas Thome，Matthieu Plu，ClémentRambour。具有生成对抗网络的公里尺度数值天气预测的多元仿真：概念证明。地球系统的人工智能，2023，2（4），10.1175/aies-d-23- 0006.1。Meteo-044438969
儿童脑结构网络、遗传、环境和认知精神病理学特征之间的多变量关联
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.07.24.23293075 doi：medRxiv 预印本
多元统计和机器学习
4.1主体成分散射虹膜花数据的图。。。。。。72 4.2主要组件瑞士钞票数据。。。。。。。。。。。。。。77 4.3瑞士钞票数据的病房聚类。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.4瑞士钞票数据的平均链接聚类。。。。。。。。。。78 4.5瑞士钞票数据的完整链接聚类。。。。。。。。。79 4.6瑞士钞票数据的单个链接聚类。。。。。。。。。。。79 4.7虹膜花数据的原始四个变量的成对散点图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。84 4.8在组误差内和之间，依赖组数的依赖性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.9两个正常分布与两种模式的混合物。。。。。。。。90 4.10两个正常分布与单个模式的混合物。。。。。。90 4.11两个双变量正常分布与两种模式的混合物。。92 4.12混合模型与虹膜花数据的McLust拟合。。。。。。。。。。97 4.13 mclust BIC图选择了虹膜花数据的最佳组数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98