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sbiax：基于jax
我们提供的软件SBIAX旨在使用机器学习和物理研究人员使用密度估计SBI技术来运行贝叶斯推断。这些模型可以轻松地适合代码中的多加速器培训和推断。该软件 - 用JAX编写（Bradbury等，2018） - 允许将最先进的生成模型整合到SBI上，包括连续正常化的流量（Grathwohl等，2018），匹配流量（Lipman等人，2023年，2023年），掩盖了自动化的自动化型（papamakarian et aul ther and all。在代码中实现。该代码具有与Optuna（Akiba等，2019）的集成（Akiba et al。，2019年）的超参数优化框架，该框架将用于确保一致的分析，用于快速MCMC采样的BlackJax（Cabezas等，2024）用于Neural网络方法，用于快速MCMC采样（Kidger＆Garcia，2021）。SBIAX的设计允许训练和采样新的密度估计算法，只要它们符合SBIAX中所示的简单且典型的设计模式。
会议：全球生命科学与生物创新峰会：从农业到生物医学（GLSBIA 2024）2024年7月5日至7日，昆明，Yunnan Pro
会议：全球生命科学与生物创新峰会：从农业到生物医学（GLSBIA 2024），2024年7月5日至7日，昆明，尤恩南省昆明，中国会议组织者：北中国水资源与电力大学（Zhengzhou，中国）Yunnanan Yunnan Yunnan Consival of Pranistiation Consival of Fradificator Chirceers（Kun）（Kun）（Kun）（Kun）合作伙伴：印度泰国阿吉曼大学的印度Chulabhorn研究生研究所的Sree Chitra Tirunal医学科学技术研究所（SCTIMST）生物技术，生物工程和生物医学研究。计划召集各种各样的学者，研究人员，行业专业人士和创新者，旨在促进开创性的讨论，促进见解的共享，并鼓励生命科学中各个学科的合作建立。Glsbia致力于探索最新进步，并应对广泛的生命科学领域的紧迫挑战。会议将涵盖广泛的主题，包括但不限于可再生能源，可持续的农业实践，生物化学和生物物理学的进步，生物医学和药理学的最前沿以及遗传学和微生物学的动态领域。这种跨学科的方法旨在强调这些领域的相互联系及其对改善人类健康，提高农业生产力并提高可持续发展的集体影响。