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层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
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使用加拿大酒精和健康指南的风险分类增加：安大略省社区成年人样本中的经验检查
，例如美国国家酒精滥用与酒精中毒研究所（NIAAA）以及英国的国家卫生局（NHS）。这些国际饮酒方式也被选为与加拿大DGS在这项研究中的比较，因为它们提供了指南类型的异质范围。具体来说，NIAAA定义用于定义大量的酒精使用，每次阈值杠杆衰老的饮酒定义； NHS提供了一个比较定义，每周和每个场合指南对于女性和男性都是通用的。 WHO饮酒水平是将加拿大的新指南与另一个饮酒风险连续性进行比较的机会。结果部分提供了这些国际准则转换为加拿大标准饮料的详细概述。
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就像加拿大人至少每年至少每年四分之三食用酒精一样，新建议适用于很大一部分人口。有关饮酒的建议旨在通过为可能带来可能带来急性或慢性健康风险的消费水平的取向来告知加拿大人口与Al Cool消费相关的风险。根据CCDU的最终说唱港口，有关酒精消费的建议的最后更新是基于关于酒精对健康影响的证据，同时仍集中在个人发病率和死亡的个人风险上。的变化考虑了一个事实，即现在认为健康益处可以与适度饮酒有关的概念现在被视为过时了，这些变化的启发是受到最近的证明捐赠的启发，因为任何饮酒的风险都有5.6，尤其是在某些人群中，例如年轻人，例如年轻人7。
rank-1 CNN用于脑电图的心理工作负载分类
脑计算机界面（BCIS）可以分为两种主要类型：主动和被动BCI（Clerc等人2016）。当系统使用用户非自愿生成的信号时，BCI可以被动。更具体地说，这种类型的BCI经常用于评估执行不同心理需求的各种任务的用户的心理工作量，尤其是脑电图（EEG）（EEG）（Wang等人。2015，Adryou等。2018，Shalchy等。 2020）。 在大多数情况下，这些系统是使用分类器构建的，该分类器将大脑信号分为不同类别。 这取决于事先收集了标记的数据。 但是，这些系统通常是在火车和测试集都具有已知标签的实验室环境中开发的。 为神经经济学的2021会议组织的“大挑战：被动BCI Hackathon”可以通过被动BCI的真实情况来挑战研究人员：从看不见的会话中分类数据，并掩盖了标签，以防止在测试集中进行任何细微的调谐。 为此挑战提供的数据集（Hinss等人 2021）由15个参与者的脑电图记录组成，这些参与者在3个不同的会议中进行了3个不同的会议，由NASA开发的多属性任务电池II（MATB-II）。 每个会话都在不同的困难的块中分解：简单，中和困难。 提供的数据包括来自这些块的2秒钟（采样频率为250 Hz），每个会话总共447个时代和每个参与者。2018，Shalchy等。2020）。在大多数情况下，这些系统是使用分类器构建的，该分类器将大脑信号分为不同类别。这取决于事先收集了标记的数据。但是，这些系统通常是在火车和测试集都具有已知标签的实验室环境中开发的。为神经经济学的2021会议组织的“大挑战：被动BCI Hackathon”可以通过被动BCI的真实情况来挑战研究人员：从看不见的会话中分类数据，并掩盖了标签，以防止在测试集中进行任何细微的调谐。为此挑战提供的数据集（Hinss等人2021）由15个参与者的脑电图记录组成，这些参与者在3个不同的会议中进行了3个不同的会议，由NASA开发的多属性任务电池II（MATB-II）。每个会话都在不同的困难的块中分解：简单，中和困难。提供的数据包括来自这些块的2秒钟（采样频率为250 Hz），每个会话总共447个时代和每个参与者。难度标签仅在两个初次会议上提供。
用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
决策点何时在开始干预之前，在基线个性化下进行个性化发生。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。Operator-driven personalization A human person (i.e., the operator) decided on how to modify the intervention without following a predefined algorithm Nature of the subsequent tailoring How was the intervention modified according to the decision rules A switch in the content Modifications of the content of the intervention (e.g., the information provided in messages, the type of physical exercise, the method of psychotherapy) Modification of the mode of delivery Modification of the context of the intervention （例如，干预部分的部分，信息的语言，干预的位置）修改强度或频率的增加或减少或减少干预组成部分的剂量，持续时间或节奏的剂量，持续时间或节奏（例如，物质锻炼的频率或强度的频率）（添加或停止零件）添加其他部分（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（在添加其他部分）（添加其他部分），在同时添加其他部分，同时添加其他部分。停止体育锻炼）
用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
决策点何时在开始干预之前，在基线个性化下进行个性化发生。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。Operator-driven personalization A human person (i.e., the operator) decided on how to modify the intervention without following a predefined algorithm Nature of the subsequent tailoring How was the intervention modified according to the decision rules A switch in the content Modifications of the content of the intervention (e.g., the information provided in messages, the type of physical exercise, the method of psychotherapy) Modification of the mode of delivery Modification of the context of the intervention （例如，干预部分的部分，信息的语言，干预的位置）修改强度或频率的增加或减少或减少干预组成部分的剂量，持续时间或节奏的剂量，持续时间或节奏（例如，物质锻炼的频率或强度的频率）（添加或停止零件）添加其他部分（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（在添加其他部分）（添加其他部分），在同时添加其他部分，同时添加其他部分。停止体育锻炼）
有系统化的生成，评估和结合机器学习算法的临床变体分类
人类基因组项目1,2和临床基因组学3,4的承诺是为医疗保健提供个性化和可行的见解，包括筛查建议，生殖指导和治疗决策。虽然在许多疾病领域取得了巨大的进步，但剩下的挑战是我们对整个基因组中遗传变异的有限理解。临床变异分类是确定DNA序列变体是否可能增加给定疾病的风险的过程。要建立风险，至关重要的是要证明一种或多个遗传变异与临床表型之间的密切相关性。然而，在人群中检测到的大多数变体，并且在接受遗传分析的个体中观察到极为罕见（观察到的人数少于10,000人中的十分之一）。6-9在一个人中发现了数百万个稀有的中性或良性变体，必须将这种挑战与潜在的引起疾病的变异区分开来。鉴于这些挑战，采用赔率比和病例对照研究的经典方法对高通量临床变异分类的实用性有限。相反，解决此问题的强大方法利用多种正交证据，这些证据单独或弱，但是当组合时，可以提供足够的信心，以表明变异可能与疾病有关。
克服肺癌和结直肠癌的抗药性
运动图像（MI）是指动作的心理排练而没有实际的身体执行（Pfurtscheller and Neuper，2001）。此过程包括回忆过去的动作和想象未来的动作。监测感觉运动节奏（SMR）表明MI诱导事件相关的同步（ERS）和事件相关的DENCHRONIANION（ERD）。这标志着它是一个积极唤起的脑电信号（Grandchamp and Delorme，2011年）。运动成像脑电图（MI-EEG）信号广泛用于康复医学中，以支持恢复受损的运动功能。这些信号的关键优势是它们可以自主激活与运动相关的大脑区域而不依赖外部刺激。运动成像脑机构界面（MI-BCI）系统已应用于一系列医学和非医学领域。在医学中，MI-BCI的应用包括中风康复，假体控制，轮椅导航，心理疗法和认知训练（Khan等，2020）。除了医疗应用之外，MI-BCI系统还用于车辆和无人机控制，游戏，技能开发和虚拟现实。
简要探讨人类大脑图谱的选择对 ASD 分类模型性能的影响
本研究使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据研究了脑图谱选择对自闭症谱系障碍 (ASD) 模型分类准确性的影响。脑图谱（例如 AAL、CC200、哈佛-牛津和 Yeo 7/17）用于定义 fMRI 分析的感兴趣区域 (ROI)，在帮助研究人员研究 ASD 患者的连接模式和神经动态方面发挥着至关重要的作用。通过系统回顾，我们检查了不同图谱在各种机器学习和深度学习框架中对 ASD 分类的表现。结果表明，图谱选择显著影响分类准确性，较密集的图谱（例如 CC400）提供更高的粒度，而较粗的图谱（例如 AAL）提供计算效率。此外，我们讨论了结合多个图谱以增强特征提取的动态，并探索了在不同数据集中选择图谱的含义。我们的研究结果强调了标准化图谱选择方法的必要性，并强调了未来的研究方向，包括整合新的图谱、先进的数据增强技术和端到端深度学习模型。这项研究为优化基于 fMRI 的 ASD 诊断提供了宝贵的见解，并强调了解释图谱特定特征对于更好地理解 ASD 中的大脑连接的重要性。