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儿童脑肿瘤的自发消退
简介：它们被定义为具有肿瘤放射学特征并在放射学随访期间自行消退的占位性病变。自发性肿瘤消退是一种罕见现象，恶性肿瘤的消退率为1/6万至10万。材料和方法：11 岁女性，多饮、多尿、体重减轻 5 公斤、共济失调、头痛、视力丧失和尿崩症。 CT 检查发现，依赖视交叉的肿瘤占据了丘脑悬池，导致下丘脑向腹侧移位。结果：采用翼点入路和显微手术切除进行切除活检。在手术过程中，发现视交叉和视神经增厚。已报道世界卫生组织 I 级毛细胞星形细胞瘤。在两年的脑部 MRI 跟踪随访中，我们观察到肿瘤完全消退。讨论：肿瘤的部分细胞减灭术、活检、放疗或化疗在肿瘤细胞凋亡的启动中起作用。手术创伤有利于改变肿瘤的生物活性和宿主的免疫状态。结论：手术后残留肿瘤自然消退和自然退化的机制尚不清楚。细胞凋亡可能是共同点，可能的机制包括免疫、遗传和生物因素。
HIMA：高维中介分析
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使用 MEG/EEG 进行预测回归建模
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用 MEG/EEG 进行预测回归建模
根据脑磁图和脑电图 (M/EEG) 预测生物医学结果是解码、脑机接口 (BCI) 或生物标志物开发等应用的核心，并通过监督机器学习来实现。然而，大多数文献都涉及在事件级别定义的结果分类。在这里，我们专注于从在受试者级别定义的结果预测连续结果，并分析来自 Cam-CAN 数据集的约 600 个 MEG 记录和来自 TUH 数据集的约 1000 个 EEG 记录。考虑到 M/EEG 信号和生物医学结果的不同生成机制，我们提出了基于协方差作为表示的统计一致的预测模型，避免源重建。我们的数学分析和真实模拟表明，可以通过监督空间滤波或嵌入黎曼几何获得一致的函数近似。额外的模拟表明，黎曼方法对模型违规更为稳健，特别是由个体解剖结构引起的几何扭曲。为了估计大脑动力学和解剖结构对预测性能的相对贡献，我们提出了一种基于生物物理正向建模的新型模型检查程序。应用于受试者层面的结果预测，分析表明，黎曼模型更好地利用了解剖信息，而对大脑动力学的敏感度在不同方法中相似。然后，我们探讨了不同数据清理选项下模型的稳健性。环境去噪在全球范围内都很重要，但黎曼模型却非常稳健，即使没有预处理也能继续表现良好。我们的结果表明每种方法都有其适用之处：监督空间过滤适用于事件级预测，而黎曼模型可以实现简单的端到端学习。
脑表型关联的多尺度网络回归
图 2 MSNR 模型训练和评估示意图。 (a) MSNR 旨在通过考虑边缘和社区级别的信息来研究大脑连接-表型关系。该模型采用 n × p × p 矩阵，其中 n 是受试者的数量，p 是每个对称邻接矩阵中的节点数。节点属于 K 个社区，是先验确定的。 (b) 从总样本 (n = 1,015) 中随机选择 20% (n = 202) 作为剩余验证数据。我们进行了五倍交叉验证来选择调整参数 λ 1 和 λ 2 的值。这两个参数分别表示平均连接矩阵 (Θ) 和社区级连接-协变量关系矩阵 (Γ 1,...,Γ q) 的 l 1 范数的核范数惩罚。整个过程重复了五次。 （c）然后使用（b）中确定的调整参数对其余 80% 的总数据集（n = 813）进行模型训练。然后计算样本外预测误差，作为验证集上已知和估计连接矩阵之间差异的 Frobenius 范数。（d）我们还通过置换程序评估了最终模型，其中我们破坏了大脑连接和协变量数据之间的联系，以生成样本外预测误差的零分布
解释回归的神经网络模型
摘要 — 已经提出了几种方法来解释深度神经网络 (DNN)。然而，据我们所知，只有分类网络被研究过，试图确定哪些输入维度促使了分类决策。此外，由于这个问题没有基本事实，因此结果只能定性地评估对人类有意义的结果。在这项工作中，我们设计了一个可以获得基本事实的实验数据库：我们生成理想信号和有误差的干扰信号，并训练一个神经网络来确定所述信号的质量。这个质量只是一个基于干扰信号和相应理想信号之间距离的分数。然后，我们试图找出网络如何估计这个分数，并希望找到发生错误的时间步骤和信号维度。这种实验设置使我们能够比较几种网络解释方法，并基于几次训练提出一种名为精确梯度 (AGRA) 的新方法，该方法可以减少大多数最先进结果中存在的噪声。比较结果表明，在定位信号中出现错误的时间步骤方面，所提出的方法优于最先进的方法。
使用中性粒子回归增强基于能力的学习
本文介绍了一种新颖的方法，可以通过将Deming周期与中性粒子统计数据相结合来增强基于能力的学习。基于能力的教育专注于实践技能，但是学生表现和评估的不确定性可能会阻碍其有效性。中性粒子统计与传统方法不同，明确模型不确定性，为教育数据中的不确定性提供了更完整的情况。这种方法将中性粒的数字整合到了培养分析中，以预测学习结果并量化这些预测的置信度。这些预测及其相关的不确定性，然后告知Deming周期（计划检查），使教育工作者能够根据数据驱动的信息动态调整教学策略。这会导致更明智的决策，提高了预测的准确性和可靠性，并最终促进了基于能力的教育的持续改进。
回归推断，具有AI或...
*作者按字母顺序列出。SH感谢ERC合并器Grant 864863的资金，该资金支持他和LB的时间。我们感谢Nick Bloom，Germain Gauthier，Evan Munro，David Rossell和Leif Thorsrud以及Aarhus，Bocconi，Bocconi，Bse，Bates，Bates，Columbia，Columbia，Eth Zurich，Eth Zurich，Zurich，LSE，LSE，LSE，LSE，LSE，澳大利亚储备银行，UCSD，UCSD，USC，USC，Wardich，Wardich，Wardrich，3岁文本 - 达塔（Text-As-Data）讲习班，2024年BSE夏季学院，2024年Fineml会议（USI Lugano），2024年2024年经济学夏季大会的机器学习（UCHICAGO），2024 NASM（Vanderbilt）（Vanderbilt），Esif-aiml（Cornell）（Cornell）和Esam（Monash）（Monash）con-Intortial in Internations on International and Parrence in International and Parron和2024 2024年Econdat秋季会议。我们还要感谢Kirill Safonov的出色研究帮助。
用回归分析示例测试调解
下载宏后，将其保存在已知位置，您可以指定确切的路径。创建一个新的语法文件，然后打开您的数据集，或者添加get file ='您的数据集位置和文件名命令'命令'到语法文件的开头，以指定数据文件的位置。1然后添加以下命令（使用过程版本4.3语法对此进行了测试），替换了我的x（初始预测器），y（最终结果）和M（介体）的变量名称的变量名称，并将其替换为语法文件：cd“ c：\ jason \ temp”。插入file ='c：\ jason \ spsswin \ macros \ process.sps'。执行。过程y = hrs /x = age /m = islsum /total = 1 /boot = 10000 /seed = 10000 /model = 4 /stand = 1。执行。确保插入文件命令指向您保存的进程宏的确切位置。然后，在语法窗口中突出显示整个语法，然后运行。输出输出的第一部分（用星号线标记）给出了上图中描述的每个直接回归系数，并且与您在SPSS中使用通常的回归命令所获得的直接回归系数相同。The bootstrap tests of the indirect effect are found in the final section under the heading " TOTAL, DIRECT, AND INDIRECT EFFECTS OF X ON Y " and then under the subheading " Indirect effect(s) of X on Y :", where Effect gives the average estimate for indirect effect from the bootstrap samples, BootSE gives the standard error estimate, and BootLLCI and BootULCI are 95% confidence limits.如果95％的置信度限制包括零，则间接效应测试并不重要。2运行矩阵过程：************** SPSS版本4.3.1 ************************************************************************************** ************ www.afhayes.com文档可在Hayes（2022）提供。www.guilford.com/p/hayes3 *******************************************************************************************************************************************型号：4 y：hrs x：hrs x：age m：islsum样本1 mac的位置没有驱动器和前进的字母和前进的范围，'/subfie in your subfiled limer lime lime of subfiled lime'偏置校正（“加速置信度限制”），因为偏置校正的极限可能具有I型错误率略有升高（Fritz，Taylor和Mackinnon，2012; Hayes＆Scharkow，2013年）。
符合道德的人工智能回归测试选择
摘要 — 测试自动化在软件开发中很常见；通常需要反复测试以识别回归。如果测试用例数量很大，则可以选择一个子集并仅使用最重要的测试用例。回归测试选择（RTS）可以实现自动化，并通过人工智能（AI-RTS）进行增强。然而，这可能会带来道德挑战。虽然人工智能中的此类挑战通常已得到充分研究，但在道德 AI-RTS 方面仍存在差距。通过探索文献并借鉴我们开发行业 AI-RTS 工具的经验，我们通过确定三个挑战（分配责任、决策偏见和缺乏参与）和三种方法（可解释性、监督和多样性）为文献做出了贡献。此外，我们还提供了一份道德 AI-RTS 清单，以帮助指导参与该过程的利益相关者的决策。