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北美和欧洲植入式心脏复律除颤器在治疗致心律失常性右心室心肌病中的应用
理查德·T·卡里克（Richard T. ，Arthur Am Wilde 4,9，Brianna Davies 10，Colette Seifer 11，Jason D. Roberts 12,13，Jeff S. Healey 12，Ciorsti MacIntyre 14,15，Wael Alqarawi 16,17，Rafik Tadros 2，Rafik Tadros 2，Michael J. Cutler 18，Michael J. Cutter 18，Mattia Tartia Targti 19，Mattia Targia targia tarti tarti tarti tarti 19，Leonardodo Calco Calco Calco 20 Vitali 21，Matteo Bertini 21，Paolo Compagnucci 22，Michela Casella 22，Antonio Dello Russo 22，Chiara Cappelletto 4,23,24，Antonio de Luca 4,23，Antonio de Luca 4,23，Davide Stoldo stolfo 4,23,24，davide stolfo 4,23,24，Firat Duru 25 30，Nina E. Hasselberg 31，Andrea di Marco 32,33，PalomaJordà2,34，Elena Arbelo，Elena Arbelo 4,34,35,36，Zoraida Moreno Weidmann 37，Karolina Borowiec 38,39 J. Peter van Tintelen 4.42、Pyotr G. Platonov 43、Iacopo Olivotto 19、Ardan M. Saguner 25、Kristina H. Haugaa 31、Moniek Cox 44、Claudio Tondo 45.46、Marco Merlo 4.23、Andrew D. Krahn 10、Anneline S.J.M. te Riele 3.4、Katherine C. Wu 1、Hugh Calkins 1、Cynthia A. James 1† 和 Julia Cadrin-Tourigny 2 *†
美国太平洋舰队海军水面部队司令
DA-阿拉巴马州（2）B- Bremerton（0）DD-圣地亚哥（5 1） ^ + CDR MR FONTENOT D FITZGERALD DDG 62 + CDR DJ CATTERA 54 Y CATTERALL（CG 54 Y DD SA -CA 85 + CDR S. 7 y RB Earth Capt ^ pcheapt。 DALE DDG 106 + CDR BM BOHER Y DDG 69 ^ + CDR M. HAYS ^ -BMD PASTIC P MICHAEL MURPHY DDG 112 + CDR JA LAUTAR Y HIGGINS DDG- ^ ^ ^ ^ ^ cab GetTan J Drg 176 DG 105 CDR J.扫帚D圣地亚哥LPD 22上尉KW Ralston未交付E DDG 14 + CDR 14 DG Merson L. 25上尉Ca Brown Y
通过大规模认知 GWAS 和转录组学识别益智药物靶点
Max Lam 1,2,3,4,5 , Chia-Yen Chen 3,6,7 , Tian Ge 2,7 , Yan Xia 8,9 , David W. Hill 10,11 , Joey W. Trampush 12 , Jin Yu 1 , Emma Knowles 13,14,15 , Gail Davies , Eli Ah 11 , 16 , 16 . 8 , Laura Huckins 17,18 , David C. Liewald 11 , Srdjan Djurovic 19,20 , Ingrid Melle 21 , Andrea Christoforou 22,23 , Ivar Reinvang 24 , Pamela DeRosse 1,4,25 , Astrid J. Lunder , 23 , Espe M. seth 21,24 , Katri Räikkönen 27 , Elisabeth Widen 28 , Aarno Palotie 28,29,30 , Johan G. Eriksson 31,32,33 , Ina Giegling 34 , Bettina Konte 34 , Annette M. Hartmann 34 , Panos 15 , Stella Rousso , 18 and 36 , Katherine E. Burdick 17,35,37 , Antony Payton 38 , William Ollier 39,40 , Ornit Chiba-Falek 41 , Deborah C. Koltai 42 , Anna C. Need 43 , Elizabeth T. Cirulli 44 , Aristo N. Stetlesko 44 , C. Niskos 44 . ,48 , Dimitrios Avramopoulos 49,50 , Alex Hatzimanolis 46,47,48 , Nikolaos Smyrnis 46,47 , Robert M. Bilder 51 , Nelson B. Freimer 51 , Tyrone D. Cannon 52,53 , Edythe London 51 , Russell A. Fred 54 , W. liza Congdon 51 , Emily Drabant Conley 56 , Matthew A. Scult 57,58 , Dwight Dickinson 59 , Richard E. Straub 60 , Gary Donohoe 61 , Derek Morris 61 , Aiden Corvin 62 , Michael Gill 62 , Ahmad R. Pend 65 , Daniel R. Weber , Neil . leton 63 , Panos Bitsios 64 , Dan Rujescu 34 , Jari Lahti 27.65 , Stephanie Le Hellard 20.23 , Matthew C. Keller 66 , Ole A. Andreassen 21.67 , Ian J. Deary 10.11 , David C. Glahn 15 , 13 , Haili Huang , 13 nyu Liu 8,9 , Anil K. Malhotra 1,4,25 and Todd Lencz 1,4,25
美国海军 NAMI AOIC 首席指挥官约书亚·M·亚当斯 (Joshua M. Adams) ...
NAMI AOIC 海军医学作战训练司令部 LCDR Josh Adams 是海军之子，在华盛顿州布雷默顿长大，在那里读高中，2007 年获得东俄勒冈大学学士学位。本科毕业后，Adams 于 2010 年在博伊西州立大学完成运动科学理学硕士学位，并于 2012 年成功通过论文答辩。他还参加了爱达荷州立大学的医师助理研究硕士课程，并于 2012 年毕业。Adams 于同年秋天以直接入伍身份加入海军。他的第一项任务是海军医院勒琼营，他在新河海军航空站从事家庭医学工作，并在约翰逊营从事现役医学工作。 2014 年，亚当斯中尉向位于加利福尼亚州二十九棕榈村的第 7 海军陆战队报到，并被任命为第 7 海军陆战队第 2 营的营外科医生，部署到中央司令部，并在伊拉克的“坚定决心行动” - 阿萨德特遣部队期间获得了 FMF 战争资格，以支持作战行动。亚当斯中尉返回担任第 7 海军陆战队团外科医生，然后在 2016 年第 4 海军陆战队第 3 营重新组建期间恢复营外科医生的职责。亚当斯中尉向彭德尔顿营海军医院报到，在那里他担任两个运动医学和康复诊所的部门官员，提供非手术肌肉骨骼损伤的高级诊断和治疗。随后，亚当斯于 2018 年被选中进入海军航空医学研究所，在那里他完成了航空医学官课程，并被任命为航空医学助理 #8。在获得 APA 任命后，LCDR Adams 担任 NAS Oceana 航母联队 EIGHT 的医疗部门负责人，在 USS Gerald R. Ford 上执行驻军和航母医疗支持。在这里，他参加了几次岸基支队和航行期间的行动，为最新级别的航空母舰的部署做准备。LCDR Adams 目前正在佛罗里达州彭萨科拉的 NMOTC Det. NAMI 连续履行航空医学职务，在被选为助理主管之前，他是 53Px 的首席航空医学官。
美国太平洋舰队海军水面部队司令
A - 阿拉巴马 ( ) DB - 布雷默顿 ( ) DDYD - 圣地亚哥 ( ) D 埃塞克斯 LHD 2 CDR AJ TAYLOR E - 埃弗里特 ( ) D 波特兰 LPD 27 CAPT JW RYAN F - 彭德尔顿营 ( 0 ) D 日耳曼敦 LSD 42 CDR MJ WELGAN DG - 新加坡 ( 0 ) D O'KANE DDG 77 ^ + CDR KK McCLELLAN D FITZGERALD DDG 62 + CDR DJ CATTERALL Y 安提坦 CG 54 CAPT WD SMITH D 珍珠港 LSD 52 CDR S. KHANNA L - 波特兰 ( 0 ) E MCCAMPBELL DDG 85 + CDR S. ZIELECHOWSKI D PREBLE DDG 88 + CDR NJ CHASE Y Chancellorsville CG 62 + EA Angelinas M -Mississippi（1）D MUSTIN DDG 89 + CDR RJ BRIGGS E GRIDLEY DDG 101 + CDR ML ML BODNAR YSHILOH CG 67 ^ CAPT A. CHEATHAM A. CHEATHAM N -SAIPAN N -SAIPAN（0） GT Bryan DPO-冲绳（0）D Sterett DDG 104 + CDR CM Descovich D Spruance DDG 111 + Cdr Da Robb y Benfold Ddg 65 ^ + Cdr M. Seeger P -Pearl Harbour（9）D Stockdale DDG 106 + CDR JM BUMMARA M LENAH HS HIGBEE DDG 123 CDR D. BRAYTON Y MILIUS DDG 69 ^ + CDR M. HAYS S - SASEBO ( 9 ) P WILLIAM P LAWRENCE DDG 110 + CDR KJ SMITH Y HIGGINS DDG 76 ^ + CDR JL McGETTIGAN Y - YOKOSUKA ( ) Y HOWARD DDG 83 ^ + CDR K. IGAWA D TRIPOLI LHA 7 CAPT JC KIEFABER Y ^ - BMD 有能力 Y SHOUP DDG 86 ^ + CDR DR TOURTELOTTE D SAN DIEGO LPD 22 CAPT KW RALSTON + - AV15 有能力 Y DEWEY DDG 105 CDR NG HOFFMAN > - CNSP ADCON SHIP ( ) Y RALPH约翰逊 DDG 114 ^ + CDR C. 罗伯茨 未交付 Y 拉斐尔 佩拉尔塔 DDG 115 ^ + CDR CT 库珀 DE * - ADCON 至 NAVSEA
土力学、地基和土结构
A3：A4A；A5；AG（2 个副本）；Bl（仅限 SECDEF—2 个副本）；B2（仅限 JCS、DASA）；B3；B5（仅限 USCG HQ）；C3（仅限第 8 联合特遣部队—2 个副本）；C5A（仅限韩国）；C5B（仅限希腊）；C7（仅限巴西、加拿大、智利、委内瑞拉）；E3A（仅限华盛顿特区）；FF1；FF3（2 个副本）；FF4；FAS；FA6；FA7（减去阿根廷、百慕大、梅波特、费城、罗斯福路）；FA10（2 个副本）；FA18；FA23（仅限楠塔基特岛、哈特拉斯角、安提瓜、巴巴多斯岛、圣萨尔瓦多、伊柳塞拉、大特克岛）；FA25；FB4；FB6；FB7（减去阿拉米达、勒莫尔）； FB7 (仅阿拉米达—3 份); FB7 (仅勒莫尔—2 份); FB8; FB10 (各 2 份); FB13 (2 份); FB17; FB21; FB29 (仅关岛); FB30 (仅瓜拉—2 份); FB34; FC4; FD2; FF2; FGi; FG2 (减去波多黎各); FG2 (仅波多黎各— 3 份); FH3 (仅切尔西、费城、波兹莫特 (弗吉尼亚)、博福特、圣地亚哥、奥克兰、圣奥尔本斯、贝塞斯达); FJ1 (仅圣地亚哥); FJ3 (100 份); FJ10 (2 份); FJ12 (3 份); FJ14 (仅班布里奇、大湖区、圣地亚哥); FJ23; FJ27 (2 份); FJ28; FJ35; FJ36; FJ38B（仅限 Miners、Princeton、Rensselaer）；FJ47（仅限 Schenectady、Idaho Falls）；FJ52；FJ73；FKA1A；FKA1B（5 份）；FKAID（5 份）；FKAIE（2 份）；FKAI1F（5 份）；FKA6A2；FKA6A3A（2 份）；FKAGA3B；FKAGA4（4 份）；FKAGA8；FKAGA9；FKAGB1；FKA7；FKL1（各 2 份）FKL2（Bay City、Groton、San Francisco Bay 除外）；FKM8；FKM9（各 2 份）；FKM10（2 份）；FKNI1（各 50 份）；FKN2（各 2 份）；FKN3（仅限关岛、西班牙、西南太平洋）；FK
俄勒冈州经济发展局主任办公室......
2023 年 2 月 1 日 众议员 Pam Marsh 房间 H-474 900 Court St. NE Salem, Oregon 97301 Marsh 主席和俄勒冈州众议院气候、能源和环境委员会成员：OEDA 是一个全州性的非营利组织，致力于支持处于俄勒冈州经济多元化和扩张前线的经济发展专业人士。我们的成员直接与当地政府以及希望在全州范围内投资并带来长期高薪工作的现有或潜在公司合作。我们的成员担心 HB 2816 的影响，既担心它传达的关于俄勒冈州愿意接受特定行业的一般信息，也担心通过针对企业区计划而产生的特定风险。虽然我们赞扬俄勒冈州在气候相关问题上发挥领导作用的努力，但这项政策可能因专注于某一特定行业或设施类型而错位。针对一类投资可能会对俄勒冈州吸引最佳工作岗位到我们州的能力产生更广泛的影响——以及最需要这些投资和创造就业机会的社区。为某一类设施设定具体的能源目标，虽然出发点是好的，但可能会对各个行业产生连锁反应，导致俄勒冈州声誉受损，并带来不确定性，这可能会危及对科技制造业等设施的其他投资。数据中心是俄勒冈州科技生态系统的重要组成部分，立法机构目前正在优先招募和留住这一生态系统。此外，根据政府间气候变化专门委员会的说法，“数字技术有助于缓解气候变化……”1 数据中心在创造建筑工作、劳动力培训和一些经济最落后地区的长期工作方面发挥了重要作用。这些设施还产生了持续的经济活动，并吸引了从普林维尔到彭德尔顿再到希尔斯伯勒等城市的游客。俄勒冈州有利于可再生能源的环境意味着，将这些设施设在这里比设在其他地区更具可持续性。最后，这些设施虽然有些获得了短期财产税减免，但将产生可观的财产税收入。更具体地说，将可再生能源目标与企业区资格挂钩使我们的经济发展专业工作本身变得复杂。企业区等工具的价值在于，它们为未来的项目投资提供了短期和中期的确定性。这项提议将破坏我们的成员谈判达成的交易，并危及我们州目前的潜在投资。企业区工具本身是我们当地政府在吸引投资方面最有价值的资产之一，进而与各种行业和公司建立长期伙伴关系。事实上，延长该计划是立法机构当前半导体工作的核心原则之一，并且是任何
西弗吉尼亚州2021年经济评论
2020年至2021年西弗吉尼亚州的总非农业薪资就业的国家经济活动攀升了11,700至685,400，增长了1.7％。同期平民劳动力攀升了5,800。总的就业人数增长了29,200，而全部失业率下降了24,200，因为该州的经济开始从冠状病毒大流行中恢复过来。全州平均年平均失业率在2021年下降到5.0％，在全国排名第28位。生产商品行业增加了2,100个，制造业增长了1,000个，建筑物的1,200很容易抵消采矿和伐木的略有下降100。提供服务的行业增加了9,700个工作岗位，休闲和款待的收益为5,400个，贸易，运输和公用事业的2,800个工作，专业和商业服务的2,000个，其他服务的1,100个，还有300个金融活动。政府就业下降了1,500，在教育和卫生服务领域的就业人数下跌了100。一年中信息就业没有改变。西弗吉尼亚州在2021年的劳动力参与率为54.7％，这是50个州和哥伦比亚特区中最低的。DC在2021年的劳动力参与率最高，为69.8％。西弗吉尼亚州的人均个人收入在2020年至2021年之间增长了2,949美元（6.6％）。人均个人收入上涨至2021年的$ 47,817，从2020年的$ 44,868上涨。西弗吉尼亚州在2021年的人均个人收入中排名全美第49位。美国人均个人收入增长了4,297美元至63,444美元。在撰写本文中，县的人均个人收入数据最新的是2020年。，有16个记录的人均个人收入超过了2020年的全州未经文明的$ 44,994。These included Ohio ($61,452), Jefferson ($54,836), Kanawha ($52,969), Harrison ($52,124), Putnam ($50,363), Brooke ($49,579), Monongalia ($48,802), Wood ($48,566), Tucker ($47,175),汉考克（$ 47,007），卡贝尔（$ 46,805），愉悦（$ 46,074），马里恩（45,684美元），伯克利（$ 45,610），罗利（45,356美元）和矿物（$ 45,193）。吉尔默县报告人均个人收入最低，2020年31,020美元。在2021年，19个县的失业率低于或低于州的5.0％。其中包括Pocahontas（5.0），Hardy（4.9），Harrison（4.7），矿物（4.7），Summers（4.7），Cabell（4.6），Taylor（4.6），Grant（4.5），GreenBrier（4.5），Preston（4.5），Preston（4.5），Putnam（4.2），Putnam（4.2），Putnam（4.1），Monroige（4.1），Monroy（3.6） （3.6），摩根（3.5），汉普郡（3.4），杰斐逊（3.1）和彭德尔顿（3.0）。2021年失业率最高的前五名县是Calhoun（10.3），Mingo（9.0），Roane（8.5），McDowell（8.2）和Tyler（8.0）。在2020年至2021年之间，所有七个劳动力发展地区（WDR）的失业率均下降。这些从最高到最低的失业率为：WDR 4：6.0，WDR 5：6.0，
学生顶点实习的教师顾问：
Maya Dumesh Attachmate ('98) 文件定位引擎 Mike Oranski At&T Wireless ('98) Java LDAP 代理服务器 Jeff Fairman Pub Services, UW ('98) Web 内部逻辑 (WIL) Quang Nguyen A&S Computing, UW ('98) 基于 Web 的在线课堂日程安排日历 Ensieh Ensanfar Smith Industries ('98) 建筑管理软件 (Con Man) Bhuvana Sundaresan Sequel Technology ('98) 记录和开发 Sequel Internet Resource Manager (TM) Sherry Strickland Eddie Bauer ('98) 产品数据管理 (PDM) 集成设计试点 Brian Brewder 美国 Web (Winter'99) 面向 Microsoft Beta 组的三层基于 Web 的数据库应用程序 Brian Yangas 美国 Web (Winter'99) DB2000 服务器应用程序 Tony Mael Microsoft (Winter'99) 软件开发和软件测试方法 Jason Holzer Du Voice (Winter'99) 语音邮件设置生成器 (VMset) Liz Anderson Attachmate (Spring’99) Quevue 2 客户端/服务器应用程序 William Haase Stormpetrel Prod 拨号网络扩展 (DUNE)，(Spring’99) 拨号 ISP 软件 Rob McKeever ATL Ultrasound (Summer’99) 超声波图像的彩色能量分析 (CPA) Forrest Hurley Attachmate (Summer’99) 开发人员支持示例数据库项目 Ron Grant Microsoft (Summer’99) 自动化 MSDN 库手动 UI 验证和确认 John Keck Real Networks (Summer’99) 互联网广告插入服务器和同步多媒体集成语言 (SMIL) 应用程序 Karen Kotz Asymetrix (Fall’99) 管理学生培训 Ma 的开发和生产
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. 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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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