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软件：关于权力投影和比特币的国家战略意义的新颖理论
当前对比特币基础工作证明技术的分析几乎完全基于财务，货币或经济理论。在进行假设时，对比特币的演绎分析进行回收相同的理论框架具有产生系统性级别的分析偏见的潜力，这可能会对公共政策的努力产生负面影响，甚至可能对美国国家安全构成威胁。本论文介绍了一个新颖的理论框架，用于分析比特币作为电蛋白安全技术的潜在国家战略影响，而不是点对点现金系统。本论文的目的是为研究社区提供不同的参考框架，他们可以用来产生假设，并演绎地分析工作证明技术的潜在风险和回报，这是严格的货币技术以外的其他东西。作者断言，研究人员探索工作证明技术的替代功能，以消除潜在的盲点，对比特币（例如比特币的风险和奖励）的风险和奖励，提供更全面国家的网络安全。利用扎根理论方法，作者结合了不同知识领域的不同概念（例如作者称这种新颖的力量投影策略为“软件”，并探讨了其对21世纪国家战略安全的潜在影响。生物学，心理学，人类学，政治学，计算机科学，系统安全和现代军事战略理论）制定了一个名为“权力投影理论”的新颖框架。 Based on the core concepts of Power Projection Theory, the author inductively reasons that proof-of- work technologies like Bitcoin could not only function as monetary technology, but could also (and perhaps more importantly) function as a new form of electro-cyber power projection technology which could empower nations to secure their most precious bits of information (including but not limited to financial bits of information) against belligerent actors by giving them the ability to impose severe physical costs on other nations in, from, and通过网络空间。像大多数基础理论研究工作一样，本文的主要交付是一种新颖的理论，而不是对从现有理论得出的假设的演绎分析。论文主管：琼·鲁宾系统设计与管理计划执行董事
空军天气
二级中尉 Leland T. Harder, Jr.，1944 年 3 月 26 日 二级中尉 James L. Harris，1944 年 3 月 26 日 二级中尉 Frederick E. Lindgren，1944 年 3 月 26 日 副官 Albert P. Schug，1944 年 3 月 26 日 军士长 Steve J. Grencik，1944 年 3 月 26 日 上士 Ben G. Montgomery，1944 年 3 月 26 日 上士 Robert E. Nicholson，1944 年 3 月 26 日 上士 James Rago，1944 年 3 月 26 日；上士 William D. Redd，1944 年 3 月 26 日中士 John J. Pawlina，1944 年 3 月 26 日 上士/中士 David W. Fogo，1944 年 3 月 28 日 一等中尉 Arthur F. Noel，1944 年 3 月 29 日 少校 William P. “Tony” Conway, Jr.，1944 年 4 月 1 日 轮班/中士“Gerald” Thomas Harrigan，1944 年 4 月 7 日 一等中尉 Onufry W. Dzwonkoski，1944 年 4 月 9 日 上尉 Richard L. Meister，1944 年 4 月 10 日 上士/中士 Russell E. Hill，1944 年 4 月 22 日 上尉 Edward P. McDermott，1944 年 4 月 26 日 二级中尉 William F. Dieterich，1944 年 4 月 26 日 二级中尉 William Gallagher, Jr.，1944 年 4 月 26 日 二级中尉 Wilfred W. Larsen，1944 年 4 月 26 日二级中尉 Kenneth F. Lechert，1944 年 4 月 26 日 二级中尉 James T. W. Moseley, Jr.，1944 年 4 月 26 日 二级中尉 Max E. York，1944 年 4 月 26 日 上士 Charley O. Bertrand，1944 年 4 月 26 日 中士 Pedro Beltran，1944 年 4 月 26 日 中士 Jacob I. Hedrick, Jr.，1944 年 4 月 26 日 中士 Frank H. Kobus，1944 年 4 月 26 日 中士 Robert L. Luke，1944 年 4 月 26 日 中士 Le Roy D. Thompson，1944 年 4 月 26 日 中士 Joseph J. White，1944 年 4 月 26 日 一等兵 Raymond L. Norris, Jr.，1944 年 4 月 26 日 二级中尉 Paul E. Fox，1944 年 4 月 27 Sprecher，1944 年 4 月 27 日 1/LT Hubert L. Gholson，1944 年 5 月 20 日 CAPT John D. Root，1944 年 6 月 8 日 SGT Fred W. Purchase，1944 年 6 月 10 日 1/LT John J. Mann，1944 年 7 月 7 日 2/LT William L. Davis，1944 年 7 月 7 日 下士 Kenneth E. Blair，1944 年 7 月 8 日 1/LT Douglas G. McMillin，29 A
斯基里齐
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长寿生物技术：连接人工智能、生物标志物、老年科学和临床应用，实现健康长寿
Yu-xuan Lyu 1,2,* , qiang fu 3,4,* , dominic wick 6,125,* , kejun ying 7,* , Aaron King Kaya 13 , Andrea B. Maier 14 , Andrea Olsen 15 , Anja Groth 16 , Anna Katharina Simon 17,18 , Anne Brunet 19 , Aisyah Jamil 20 , Anton Kulaga 22 , Benjamin Yaden Örnumacher 25 , Boris DjordJervic 26,27 , Brian Kennedy 14 , Chieh Chen 28,29 , Christine Yuan Huang 30 , Christopph U. Correll 31,32 , Collin y. , Dariusz Sołdacki 40 , David Erritzoe 41 , David Meyer 25 , Sinclair 42 , Eduardo Nunesni 43 , Emma C. Teeling 48 , Evandro F. Fang 49 , Evelyne Bischof 50 , Evi M. Mercken 51 , Fabian Finger 52 , Folkert Kuipers , Frank W. Pun 54 , Gabor Gyünze , Gari Harold A. Pincus 59 , Joshua McClure 60 , James L. Kirkland 61 , James Peyer 62 , Jamie N. Justice 63 , Jan VIJG 64 , Jennifer R. Gruhn 65 , Jerry mlaughlin 66 , Joan Mannick , Joe Betts-Lacroix 70 , John M. Sedivy 71 , John R. Speakman 72 , Jordan Shlain 73 , Julia von Maltzahn 74 , Katrin I. Andreasson 75 , Krikaras fort 76 , Constantnus Palikaras for Feer 78 , Lene Juel Rasmussen 79 , Liesbeth M. Veenhoff 53 , Lisa Melton 80 , Luigi ferrucci 81 , Marco Quarta 82,83,84 , Maria Kval 85 , Maria Marinova 86 , Mark Gingel 89 , Milos Filipovic 90 , Mourad Topors 91 , Nataly Mitin 92 , Nawal Roy 93 , Nika Pintar 94 , NIR BARZILAI , ter O. Fedichev 98 , Petrina Kamya 99 , Pura Muñoz-Canoves 100 , Rafael de Cabo 101 , Richard Garagher 102 , Rob Konrad 103 , Roberto ripa 2 , Sabrina Bütttttttttttttttttttttttttttnner , Sebastian Brumeeier 107 , Sergey Jakimov 57 , Shan Luo 108 , Sharon Rosenzweig-Plipson 66 , Shih-Yin Tsai 109 , Stefanie Dimmeler 110 , Thomas R. , Tony Wyss-Coray 75 , toy finel 115 , tzispora strauss 116,117 , Vadyshev 7 , Valter D. song. Zo Sorsinino 14 , Vittorio Sebastiano 122 , Wenbin Li 123 , Yousin Suh 124 , Alex Zhavoronkov 20 , Morten Scheeketee-Knudensen 79 , Daniela Bakula
下一代激酶抑制剂：克服抗药性和增强临床结果
4。Braun，T。P.，Eide，C。A.＆Druker，B。J。对BCR-ABL1靶向疗法的反应和抗性。癌细胞卷。37 530–542预印本在https://doi.org/10.1016/j.ccell.2020.03.006（2020）。5。Cheng，H。C.，Qi，R。Z.，Paudel，H。＆Zhu，H。J. 蛋白激酶和磷酸酶的调节和功能。 酶研究卷。 2011预印本在https://doi.org/10.4061/2011/794089（2011）。 6。 Bhullar，K。S.等。 以激酶为目标的癌症疗法：进步，挑战和未来的方向。 分子癌卷。 17预印本在https://doi.org/10.1186/s12943-018-0804-2（2018）。 7。 Grant，S。K.治疗蛋白激酶抑制剂。 细胞和分子生命科学卷。 66 1163–1177预印本在https://doi.org/10.1007/s00018-008-8539-7（2009）。 8。 Geraldes，P。＆King，G。L.蛋白激酶C同工型的激活及其对糖尿病并发症的影响。 循环研究卷。 106 1319–1331预印本https://doi.org/10.1161/circresaha.110.217117（2010）。 9。 Silnitsky，S.，Rubin，S。J. 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ESA F-MESIONESA F-MESION
“分析已解决的积聚星系作为光晕调查的关键工具”（Arrakihs）任务将在每年的天空中成像50个平方度，直至前所未有的超低表面亮度（SB），同时在两个可见的频段中（HST F475X：380至630 NM和EUCLID NM和EUCLID）同时使用带（Euclid Y：920至1230 nm和Euclid J：1169至1590 nm）。这些图像将使我们能够解决λ-Cold暗物质（λCDM）宇宙学模型中的重大问题。尤其是，如果我们的宇宙中的暗物质与标准λCDM一样偏离了冷和无碰撞模型，那么预计卫星质量功能，卫星合并率以及在矮人星系周围出现的恒星流的普遍性将受到极大的抑制。由于广泛的视野调查，由于大气背景，很难从地面上实现到极低的SB限制，因此无法进行这些观察测试。相反，Arrakihs将在低地轨道上的迷你卫星上使用创新的双眼望远镜组件。这项调查将导致超低SB SB外层流图像的第一目录，以提供一个体积有限的和质量有限的星系样品，例如附近宇宙中的银河系。Arrakihs任务的定义和独特特征是，它将这些系统成像为前所未有的表面亮度，在31 mag /arcsecond 2中，在可见波长中分辨率为0.8 ARCSEC（FWHM），并在近距离Indrrrrrared中以1.25 Arcsec（FWHM）分辨率为30 mag /arcsecond 2。Arrakihs完全符合ESA的“宇宙视野”科学重点。Arrakihs任务利用具有高技术准备水平（TRL）的空间示威技术以非常低的风险姿势进入开发。首先，Arrakihs将使用双眼ISIM-170相机，该相机已经在太空中进行了验证，并成功证明了适用于SmallSats的最佳图像质量和空间分辨率。Arrakihs任务所需的检测器升级也基于适合飞行的技术。扩展的曝光将需要基于已经开发的相同技术（提高要求）的指向稳定升级，并为Euclid和Cheops任务开发了稳定升级。有效载荷和检测器冷却技术解决方案的热机械稳定性也是从已经为Euclid和Cheops任务开发的类似解决方案中借用的。ISIM-170摄像机可以安装在几个迷你 - 卫星平台上，这些平台很容易根据当前在低地轨道（LEO）中运行的成功版本进行调整。最后，由Arrakihs联盟进行的最新模拟对我们技术达到超低SB水平的能力和成功完成Arrakihs任务的科学目标所需的高空间分辨率的能力非常高度。特别是，Arrakihs将在“宇宙愿景”计划的核心的四个关键问题中提高我们的知识：“宇宙的基本物理定律是什么？”和“宇宙是如何产生的，它是什么？”此外，Arrakihs将补充新一代的巨型基础和空间观测站。JWST将在最高红移时观察星系形成和进化的最早阶段。鲁宾天文台，罗马和欧几里得将在中间和高红移时为数百万星系提供图像和光谱。arrakihs将通过开创了超低SB的附近宇宙的前所未有的系统探索，并以极佳的空间分辨率从可见的波长到红外波长来补充对遥远宇宙的这些深入的广泛观察。总而言之，ESA的F-Mession计划提供了一个独特的机会，可以在短时间内使用太空传播平台进行引人注目的科学，并具有负担得起的预算。因此，我们设计了具有三个定义特征的Arrakihs任务：1。Arrakihs使命是科学，其重点是对我们对现代宇宙中现有紧张局势的理解产生重大影响的巨大潜力。Arrakihs任务的核心 - 对未开发的超低SB宇宙的观察，只能由于由于大气而引起的基于地面的SB敏感性的局限性才能完成。由于该任务的科学目标需要在〜1 ARCSEC分辨率的非常宽的区域中实现非常低的SB，因此无需大型光圈摄像头。相反，最佳有效载荷是一台小型的多光谱摄像头，在广阔的视野中具有出色的光学质量。
湄公河流域水文状况的长期变化及越南湄公河三角洲的适应策略
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算法偏差评估的Abroca分布
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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. 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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. 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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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