越来越多的证据表明,精神疾病中大脑结构连接素异常,但因果关系仍然没有被逐渐解散。我们进行了双向两样本的孟德尔随机分析(MR)分析,以研究206个白物连通性表型(n = 26,333,UK Biobank)和13个主要精神病学疾病(n = 14,307至1,222,882)之间的因果关系。正向MR分析确定了遗传上预测的五种白质结构连通性表型对六种精神疾病的因果关系,并且关联是显着或暗示性的。例如,左 - 半球额叶控制网络与右左右默认模式网络之间的结构连通性与自闭症谱系障碍的风险显着呈负相关,而右 - 半球前层控制网络和海马型的结构连通性的增加与厌食症的厌食症和厌食症的使用显着相关。反向MR分析揭示了两种精神疾病的风险与四种不同的白色含量结构连通性表型之间的因果关系。例如,发现神经性厌食症的敏感性与左 - 半球视觉网络和粒子之间的结构连通性有显着负相关。这些发现为精神疾病的病因提供了新的见解,并突出了在大脑结构连接水平上早期检测和预防的潜在生物标志物。
永久性。是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以显示预印本(未通过同行评审认证)Preprint
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量子随机访问代码(RAC)是量子信息科学中广泛有用的工具。除了以自己的优点研究(例如,参见[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]), an incomplete list of their broader relevance includes protocols for quantum contextuality [ 9 ], information-theoretic principles for quantum correlations [ 10 ], tests of quantum dimension [ 11 , 12 ], quantum cryptography [ 13 ], famous open problems in Hilbert space geometry [ 14 ] and certification of measurements [ 15 , 16 , 17 ] and instruments [ 18 , 19]。这种广泛的使用导致量子RAC是许多实验的重点,例如,请参见例如[9,20,21,14,22,23,24]。为了证明和最大化RAC在大多数任务中的实用性,必须找到最佳的量子RAC策略,或者至少在最佳性能上找到相对紧密的界限。这是因为需要一个紧密的上限,例如为了使用量子RAC进行认证[25,26],而近似范围可以导致申请,例如量子键分布[13,27]。找到这种普遍的界限恰恰是这项工作的目的。考虑一种通信方案,其中发送者将私人数据编码到发送给接收者的消息中,该消息希望恢复原始数据集的一些自由选择的部分。RAC是此类任务的特别自然类别。在RAC中,私有数据可以由n个独立和统一分布的经典变量组成,x:= {x 1,x 2,。。。,x n}。。。,d}对于i = 1,2,。每个变量都是从带有d不同符号的字母内选择的,xi∈[d]:= {1,2,。。。,n。数据集X然后由发件人编码,
“创新者的DNA主导着破裂创新者的5个技能”,杰弗里·H·戴尔(Jeffrey H. Dyer)探索了推动个人和组织创新和创造力的基本技能和特征。通过全面的研究和令人信服的案例研究,该书确定了创新思维的五个关键维度:关联,质疑,观察,创建网络和实验。dyer为读者提供了培养这些技能的实用看法和工具,提供了脚本来发挥自己的创新潜力,并促进团队中的创造力文化。非常适合企业家,领导者和任何想要利用创新力量的人,本书是在不断发展的情况下繁荣的基本指南。
当丢失的过程取决于丢失的值本身时,需要在基于可能的基于可能性的suplce时明确建模并考虑到它。,我们提出了一种在丢失过程取决于丢失的数据的情况下构建和拟合深层变量模型(DLVM)的方法。特别是,深层神经网络使我们能够显着建模给定数据的缺失模式的条件分布。这允许对缺失类型的先验信息(例如,自我审查)进入模型。我们的推理技术基于重要性加权推断,涉及最大化关节可能性的下限。通过在潜在空间和数据空间中使用重新聚集技巧来获得界限的随机梯度。我们在各种数据集和缺少的模式上显示,明确建模丢失过程是无价的。
布兰登在联邦调查上花费大量时间咨询。他已为医院,卫生系统,医疗团体和医生辩护,以防止涉及《虚假索赔法》,《反回扣法规》和《违法法》的索赔,并捍卫个人免受许多欺诈和公共腐败指控。在他的整个职业生涯中,他几乎处理了每种类型的刑事案件,包括引起全国媒体关注的备受瞩目的问题。他曾在联邦调查局,美国检察官办公室,证券交易委员会,国税局和监察长办公室之前代表客户。
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