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脑电图神经活动的贝叶斯推断
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种将大脑活动转化为操作技术命令的系统。脑电图 (EEG) BCI 的常见设计依赖于 P300 事件相关电位 (ERP) 的分类，这是一种由常见非目标刺激中罕见的目标刺激引起的反应。现有的 ERP 分类器很少直接探索神经活动的潜在机制。为此，我们对 P300 ERP-BCI 设计下的多通道真实 EEG 信号的概率分布进行了新颖的贝叶斯分析。我们的目标是识别神经活动的相关时空差异，这为 P300ERP 反应提供了统计证据，并有助于设计高效、准确的个性化 BCI。作为我们对单个参与者分析的一项重要发现，视觉皮层周围通道的目标 ERP 在刺激后约 200 毫秒达到负峰值的后验概率为 90%。我们的分析确定了 BCI 拼写器的五个重要通道（PO7、PO8、Oz、P4、Cz），从而实现了 100% 的预测准确率。从对其他九名参与者的分析中，我们一致地选择了确定的五个通道，并且选择频率对带通滤波器和内核超参数的微小变化具有稳健性。本文的补充材料可在线获取。
Alwd第七版。 Thomas A. Mayes和Perry A. Zirkel，州教育机构与特殊教育：义务和负债，10 B.U.酒吧int。 L.J. 6
残疾儿童和学校官员之间关于残疾儿童特殊教育的争议正在以更大的频率到达法院。”尽管《残疾人教育法案》（以下简称“想法”）和相关法规的绝大多数争议仅限于针对特定儿童的特殊教育计划的制定或实施，但一些争议暗示了全州范围内的关注。在这种情况下，残疾儿童的父母还可以针对“州教育机构”（SEAS）3（除了或代替当地学区（地方教育机构或Leas）外）进行。4此类诉讼中的股份非常高，其影响超出了直系政党。此外，知情的观察者预测，针对海洋的行动将更频繁地发生。，例如，查尔斯·韦瑟利（Charles Weatherly）和里德·马丁（Reed Martin），著名的特殊教育律师
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。
使用地球化学湖泊沉积物数据重建定量气候的贝叶斯方法
从代理数据中获得的古气候重建提供了机会，可以在过去几千年中扩展乐器气候记录。此扩展允许识别气候趋势，这些气候趋势在短期观察期间未观察到，气候系统的上下文发生了当前的变化，并用于气候模型敏感性测试以增强未来的预测。在过去几十年中，使用代理数据重建精确的古气候到千年时间表的准确性千年时间表已经有所提高，但是高时间分辨率（1至10年）的重建受到限制。这主要是由于分辨出可用的代理记录和/或不确定时间学的抽样。微X射线荧光（M-XRF）核心扫描数据提供了有关沉积物序列变化的地球化学组成的多元信息。与诸如Varved沉积物序列的紧密结合年表结合使用时，M-XRF数据可以用作过去在年度至年度时间表上改变环境和气候条件的代理。尽管如此，尽管如此，重建仅是半定量的，因此仅用于评估气候和环境变异性的相对变化。
一个用于融合遥感数据的贝叶斯分层框架：太阳引起荧光
太阳能诱导的叶绿素荧光（SIF）已成为植被生产力和植物健康的有效指标。SIF的全球量化及其社会不确定性产生了许多重要的功能，包括改善碳通量估计，改善碳源和水槽的识别，监测各种生态系统以及评估碳序列工作。长期，区域到全球尺度监测现在是可行的，可以从多种地球观察卫星中获得SIF估计。这些努力可以通过严格的卫星SIF数据产品中存在的不确定性来源的严格核算来帮助这些努力。在本文中，我们引入了一个贝叶斯分层模型（BHM），以估算从1°×1◦分辨率分辨率分辨出具有全球覆盖的旋转碳天文台-2（OCO-2）卫星观测中的SIF和关联不确定性。我们的建模框架的层次结构允许方便模型规范，各种变异源的量化以及通过回归模型中的傅立叶项纳入季节性SIF信息。模型框架利用大多数温带土地区域的SIF可预测的季节性。所得数据产品以相同时空分辨率的现有大气二氧化碳估计值进行了补充。
从神经网络到巴伐利亚统计数据（...
11。poldata存储库描述：该存储库包含与政治科学和经济学有关的数据集，包括选举结果，政策数据和各种政治指标。它是替代数据集的来源。从此平台检索数据集之前，请咨询您的指定主管。任务：时间序列分析（政治/经济趋势）或回归（预示政治结果）。链接：https：//github.com/erikgahner/poldata
内源性心脏保护剂-Iris -Aperto
摘要。鉴于从属于物种的个体人群中观察到的样本，“物种采样”问题（SSP）要求估计来自同一人群的其他不可观察的不可观察的物种组成的某些特征。在SSP中，估计概率的问题，未见物种的数量以及过去的三十年中出现了，因为它是Nu-Ober方法论和应用工作的主题，主要是在生物学科学中，主要是在统计机器学习，电气工程，电气工程学，理论上的com-Putercutercorcecorcerscocicor，Mecord acter Science，Insperion actersic和Foresicsic和Foresicsic和Forsensic和Foresicsic和Forsensic和Forsensic中。在本文中，我们专注于这些流行的SSP，并在Pitman-Yor过程（PYP）之前概述了其贝叶斯非参数分析（BNP）分析。在回顾文献时，我们通过建立简单的复合二项式和高几何分布来建立新的后验表示，改善了现有后验推论的计算和解释性，通常是通过复杂的共同数字来表达的。We also consider the problem of estimating the discount and scale parameters of the PYP prior, showing a property of Bayesian consistency with respect to esti- mation through the hierarchical Bayes and empirical Bayes approaches, that is: the discount parameter can be estimated consistently, whereas the scale parameter cannot be estimated consistently, thus advising caution in poste- rior inference.我们通过讨论SSP的一些概括（主要是在生物科学领域）来结束我们的工作，这些生物科学领域涉及“特征抽样”，多个人群共享物种和马尔可夫链类别的人群。关键词和短语：贝叶斯非参数，贝叶斯的一致性，覆盖率，覆盖率概率，经验贝叶斯，等级贝叶斯，Pitman-yor过程，“物种采样”问题，看不见的物种。
贝叶斯强化学习
我们和其他动物学习，因为我们不确定世界上存在一些方面。这种确定性是由于最初的无知而产生的，以及我们不完全了解的世界的变化。当发现我们对世界的预测是错误的时，通常可以明显看出。Rescorla-Wagner学习规则指定了一种预测错误会导致学习的方式，它具有极大的影响力，作为Pavlovian调节的特征，并通过与Delta规则相等的方式，在更广泛的学习问题中。在这里，我们在贝叶斯环境中回顾了撤销瓦格纳规则的嵌入，这是关于不确定性与学习之间的联系的精确联系，从而讨论了诸如Kalman过滤器，结构学习及其他等建议的扩展，这些建议集体涵盖了更广泛的不确定性范围，并适应了条件的范围。