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生理学实践讲座：（1）显微镜
仪器会产生扩大的小物体图像，从而使观察者在Ascale时方便地进行检查和分析时非常近距离观察。显微镜的放大功率是对所检查的对象的数量的表达，似乎是放大的，并且是无尺度比率。
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这些问题相当模糊，可以有多种解释。考虑第一个问题：“最佳”是指最快、最短、最舒适、最不颠簸还是最不耗油？此外，这个问题是不完整的。我们是步行、骑行、开车还是滑雪？我们是独自一人还是有一个尖叫的幼儿陪伴？为了帮助我们制定优化问题的解决方案，优化器 1 建立了一个框架，我们将问题塑造在其中；它被称为模型。模型最关键的方面是它有一个目标和约束。粗略地说，目标是我们想要的，而约束是我们前进道路上的障碍。如果我们可以重新表述问题以清楚地确定目标和约束，我们就更接近模型了。让我们更详细地考虑“最佳路线”问题，但要着眼于明确目标和约束。我们可以将其表述为
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加密校验和的实际应用
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实用的贝叶斯推断神经科学
由于复制越来越多的研究的复制，生物科学中的典型统计实践已被越来越受到质疑，其中许多研究被无效假设测试设计和P值解释的相对难度所困扰。贝叶斯推论代表了一种根本不同的假设检验方法，由于其易于解释和对先前假设的明确声明，因此获得了新的兴趣作为潜在的替代或对传统无效假设检验的补充。贝叶斯模型在数学上比等效频繁的方法更为复杂，这些方法历来将应用程序限制在简化的分析案例中。但是，随着计算能力的指数增加，概率分布采样工具的出现现在可以在任何数据分布下快速而强大的推断。在这里，我们介绍了在大鼠电生理和计算建模数据中使用贝叶斯推断在神经科学研究中使用贝叶斯推断的实用教程。我们首先是对贝叶斯规则和推理的直观讨论，然后使用来自各种神经科学研究的数据制定基于贝叶斯的回归和ANOVA模型。我们展示了贝叶斯推论如何导致对数据的易于解释分析，同时提供开源工具箱来促进贝叶斯工具的使用。
