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欧洲绿色协议旨在减少农药的使用，特别是开发生物防治产品以保护农作物免受疾病的影响。的确，使用显着量的化学物质对环境产生负面影响，例如土壤微生物生物多样性或地下水质量以及人类健康。葡萄藤（Vitis Vinifera）被选为第一个目标作物之一，因为其经济重要性及其对杀菌剂的依赖，以控制全球主要的破坏性疾病：灰色霉菌，柔软和白粉病。壳聚糖是一种从甲壳类外骨骼中提取的生物聚合物，在包括葡萄藤在内的许多植物物种中已被用作生物防治剂，以针对多种隐脂性疾病，例如唐尼霉菌（plasmopara viticola），粉状降落（elysiphe necator）和灰色霉菌（bilyea）和灰色霉菌（Brighodis）（byeaea）。但是，其作用方式的确切分子机制尚不清楚：它是直接的生物农药效应还是间接启发活性，还是两者兼而有之？在这项研究中，我们研究了六个具有不同程度的聚合（DP）（DP）的壳聚糖，范围从低到高DP（12、25、33、44、100和470）。我们通过评估其抗真菌特性及其诱导葡萄藤免疫反应的能力来仔细检查其生物学活性。为了研究其启发性活性，我们分析了它们诱导MAPK磷酸化的能力，防御基因的激活和葡萄藤中代谢物变化的能力。我们的结果表明，DP较低的壳聚糖在诱导葡萄的防御能力方面更有效，并且具有针对灰果芽孢杆菌和viticola的最强生物农药作用。我们用DP12将壳聚糖识别为最有效的抗性诱导剂。然后，在过去三年中进行的葡萄园试验中，壳聚糖DP12已针对柔软和白粉病进行了测试。获得的结果表明，当病原体接种量很低时，基于壳聚糖的生物防治产物可能会有效地有效，并且只能与两个
在2040年的月球哨所的ISRU技术部署
本研究的目的是部署Delphi专家启发方法，以更好地了解2040年可持续月球哨所所面临的技术和政策挑战，包括现场资源利用率（ISRU）部署的类型和规模。，我们使用四分之一的李克特量表和两个排名练习在后来进行了三轮Delphi调查，并在后来进行了开放的第一轮和特定问题来评估能量技术和抑制因素。为了为我们的潜在参与者提供更多有关其意见的确定性，并提高了参与度，该研究采用了一种三轮方法，该方法传达给了我们的潜在参与者并决定了前Ante。潜在的参与者是从文献和学术网络中确定的，因为那些对以下领域做出了重大贡献的人：ISRU技术，太空架构，空间资格的电力系统和太空探索。该研究在第一轮中确定了研究人员的20个主要主题，并要求参与者对2040年假设的月球哨所的许多陈述进行评分。从小组的回应中，我们确定了2040年的Lunar哨所开发的三个主要技术挑战。开发高功率的基础结构，着陆器和车辆上升能力以及任务架构和技术方法。我们还确定了2040年的农历前哨基地的三个主要政策挑战：（i）我们和全球政治不稳定，（ii）第一个月球着陆的时间范围可能会延长时间范围，以及（iii）太空中核能的政治厌恶。由于电荷载的不确定性，该组对哨所处的精确能量混合物不确定，但人们普遍同意太阳能PV将是重要的贡献者。核电来源是否可能发挥有用的作用被证明是不确定的，一些参与者指出了太空核电系统的政治厌恶。但是，该命题在每个排名位置上都获得了两票，这表明它具有平坦的分布，包括支持者和批评者。
通用航空机场运营者安全指南...
执行摘要 本指导文件由通用航空 (GA) 社区和运输安全管理局 (TSA) 联合制定。它旨在为 GA 机场所有者、运营商、赞助商和负责监督 GA 着陆设施的实体（包括租户和/或用户）提供建议，以解决通用航空安全概念、技术和增强功能。它提供了一套安全最佳实践和一种确定何时何地进行这些增强的方法。建议的安全增强功能的应用基于通用航空界对感知威胁、脆弱区域和风险评估的分析。本文件不包含监管语言，也不旨在建议任何建议或指南应被视为强制性的。这些建议和指南并非旨在建议为获得联邦资助而必须满足的任何特定或一般标准。本文件未涉及受 TSA 飞机运营商安全规则监管的运营商（例如，Twelve-Five 和私人包机运营）的计划要求。这些指南为机场所有者、运营商、赞助商和其他负责监督通用航空机场的实体（包括租户和/或用户）提供了广泛的选项、想法和建议列表，供他们在考虑增强通用航空设施的安全时选择。本指南可以增强全国范围内通用航空设施安全性的一致性。这些指南还提供了一种确定不同机场安全需求的方法。使用基于风险的安全方法，机场运营商可以评估机场的安全特征并识别风险、威胁和漏洞，以决定哪些安全增强措施最合适。本文件旨在提供一种工具，使通用航空机场管理人员能够评估漏洞并根据其环境制定适当的安全措施。大多数威胁可分为以下几类：监视、诱导、安全测试、资金、供应、冒充、演练和部署。通用航空界成员确定了通用航空安全的八个功能领域。功能领域包括：
利用早期的免疫力开发可通过青春期保护的小儿艾滋病毒疫苗
成功地实施了艾滋病毒（WLWH）妇女的抗逆转录病毒疗法（ART），无论是因为自己的健康还是预防母亲到孩子传播（MTCT），将HIV的MTCT风险降低到<5％[1]。然而，在2018年，全球大约有16万名婴儿感染了艾滋病毒[2]。目前可用的基于ART的措施可以防止WLWH中的MTCT受到实施挑战的限制，例如孕妇和母乳喂养妇女的次优艺术报道[3]，对ART的依从性不佳[4，5]导致病毒抑制不完全，导致耐药性的风险增加，以及延迟的耐药性，以表现出育儿护理[6]。此外，基于艺术的预防策略不能解决怀孕期间或母乳喂养期间发生的急性母体感染的情况[7]。虽然母乳喂养对于通过提供营养和防御常见的儿童疾病来降低婴儿死亡率至关重要，但它也向> 50％的新婴儿艾滋病毒感染提供了贡献。因此，为了防止MTCT并实现无艾滋病毒的生成，需要探索以外的新型免疫干预策略。虽然可以以主动免疫或被动免疫的形式向孕妇或婴儿进行这些免疫策略，但本综述主要集中于对新生儿的主动免疫免疫，可在早期生命，免受母乳传播以及在青少年期间免受性传播的影响。因此，激发除了通过母乳喂养早期发生HIV感染的风险外，青春期和成年期的性传播还代表了一种重要且持续的感染方式[8]。在婴儿期间服用并提高的小儿艾滋病毒疫苗在通过母乳喂养的重复艾滋病毒暴露期间可以保护婴儿。此外，在儿童期和前孕期进行顺序提升可能允许其免疫反应的成熟以及在性亮相之前的广泛保护性免疫的发展，包括HIV特异性的广泛中和中和中和中和的抗体（BNAB），这些抗体可以通过靶向保存的病毒性病毒epitopes中和多种HIV菌株中和各种HIV菌株。用BNABS被动免疫已显示与人类病毒血症的适度和短暂性抗压有关[9]和动物模型[10，11]。
AI在神经营销中：通过
学生摘要本文探讨了在神经营销的新兴领域中人工智能（AI）和机器学习的整合，该领域将神经科学与营销策略结合在一起，以解释消费者情感和行为。通过采用脑电图，fMRI和面部识别等先进技术，研究强调了这些技术如何分析对营销刺激的潜意识反应，从而提供了比传统方法更深入的见解。该研究强调了AI在增强预测分析，实时个性化和客户细分方面的变革作用。此外，它讨论了AI驱动的见解的潜在好处，以制定有效的营销活动，这些活动引起消费者的共鸣并改善参与度。本文还解决了该领域所面临的挑战，并提出了未来的研究方向，以探讨AI和消费者行为分析的交集。关键字：神经营销，人工智能，机器学习，消费者行为，情感识别，预测分析，实时个性化。1。简介1.1神经营销神经营销的定义是一种测量脑波，眼动和皮肤电导的方法，以分析对广告和品牌相关信息的反应的一种方式。在预测和改变消费者行为的研究中都采用了所有这些技术。这是一个新颖的营销领域，从神经病学和心理学中吸引了很多努力，从而促进了市场受到脑力启发的品牌。该技术部署了一组具有积极响应的图像，而其他照片将导致购买。该领域的研究始于1990年代早些时候，据说神经营销一词是由荷兰营销教授ALE SMITS创造的。在该领域使用的第一个方法之一是杰拉尔德·扎尔特曼（Gerald Zaltman）的工作，称为Zaltman隐喻启发技术（ZMET）。为什么解码消费者的情绪和行为是营销中的游戏规则改变者？营销专业人员必须出于多种原因理解客户的感受和行动。●建立忠诚度：客户忠诚度和重复业务是由情感联系促进的。●个性化策略：可以根据见解，营销活动和消息传递进行定制。●增强体验：达到客户期望可以提高客户的旅程和满意度。●建议趋势：有助于预见未来的要求并保持比竞争对手的优势。●手工艺有效的消息：工艺沟通具有影响力和共鸣。
巴黎峰会自愿承诺的更新
在2023年12月，我们发布了我们的准备框架，这是一份活着的文件，可指导我们最先进的AI模型的安全部署。基于科学驱动的评估，迭代部署和持续改进，该框架塑造了我们评估和减轻边境风险的方法。在过去的一年中，我们收集了来自现实世界测试，专家反馈和新兴研究的见解，并且我们正在积极地研究了我们计划在今年晚些时候发布的修订版。此更新将反映出我们的风险阈值，缓解策略等的改进。当前的框架确定并评估了几个类别的风险，包括网络安全性，化学，生物学，放射学和核（CBRN）威胁，说服力，自主权以及潜在的“未知未知”，以及结合威胁建模，特殊的能力启发，外部专家评论，以及更糟糕的情况，以实现风景。通过动态记分卡评估每个风险，该动态记分卡衡量采用安全措施之前和之后的结果。这不仅使我们能够在最坏情况下了解新兴威胁的严重性，而且还可以验证我们的干预措施是否在任何模型释放之前将风险降低到可接受的水平。为了解决这些风险，我们使用各种缓解策略。遏制策略着重于限制与财产相关的风险，例如隔间化和限制对受信任用户的访问。部署缓解措施包括诸如拒绝，数据修订，使用策略，用法监控，执行和警告合作伙伴之类的措施。当前，只能部署具有“媒介”或以下的减速后得分的模型。同样，只能继续开发“高”或以下的降低后评分的模型。我们还建立了一种治理结构来维护程序承诺并确保有效的风险管理。这包括我们的准备团队，该团队的重点是识别，预测和量化边境能力以及潜在的灾难性风险；我们的安全和一致性研究团队确保了AI模型的安全性，鲁棒性和可靠性及其在现实世界中的部署，以及研究可扩展的，可信赖的AI系统，这些系统始终如一地遵循人类意图。我们的平台安全团队定义了我们的用法
通用航空机场运营商和……的安全指南
执行摘要 本指导文件由通用航空 (GA) 社区和运输安全管理局 (TSA) 联合制定。它旨在为 GA 机场所有者、运营商、赞助商和负责监督 GA 着陆设施的实体（包括租户和/或用户）提供建议，以解决通用航空安全概念、技术和增强功能。它提供了一套安全最佳实践和一种确定何时何地进行这些增强的方法。建议的安全增强功能的应用基于通用航空界对感知威胁、脆弱区域和风险评估的分析。本文件不包含监管语言，也不旨在建议任何建议或指南应被视为强制性的。这些建议和指南并非旨在建议为获得联邦资助而必须满足的任何特定或一般标准。本文件未涉及受 TSA 飞机运营商安全规则监管的运营商（例如，Twelve-Five 和私人包机运营）的计划要求。这些指南为机场所有者、运营商、赞助商和其他负责监督通用航空机场的实体（包括租户和/或用户）提供了广泛的选项、想法和建议列表，供他们在考虑增强通用航空设施的安全时选择。本指南可以增强全国范围内通用航空设施安全性的一致性。这些指南还提供了一种确定不同机场安全需求的方法。使用基于风险的安全方法，机场运营商可以评估机场的安全特征并识别风险、威胁和漏洞，以决定哪些安全增强措施最合适。本文件旨在提供一种工具，使通用航空机场管理人员能够评估漏洞并根据其环境制定适当的安全措施。大多数威胁可分为以下几类：监视、诱导、安全测试、资金、供应、冒充、演练和部署。通用航空界成员确定了通用航空安全的八个功能领域。功能领域包括：• 基于风险的方法• 人员• 飞机• 基础设施：机场/设施[包括固定和公司运营商（FBOs/CBOs）]• 监视• 安全计划和通信• 专业运营• 租户和用户每个功能领域进一步细分为有关增强通用航空安全的方法和策略的详细讨论。
在与计算机整合时激发自我意识
近期的人机交互 (HCI) 研究突出了一种新范式，即从传统的命令-响应交互转向技术与人体的“集成”。人机集成 (HInt) 研究领域及其“融合”子部分不再将人与计算机视为两个独立的实体，而是旨在将计算机与用户集成为“一个人类技术组合”，以增强人类的能力 [3、21、62、66]。这一目标包括多个层面的整合：（1）物理整合，即将技术置于身体内部或身体上[62]；（2）功能整合，将技术参与认知功能，以协助或恢复该功能；（3）体验整合，即技术通过某种方式被感受，成为用户对（a）自己（自我体验）和/或（b）世界（世界体验）的反思性（即显性）体验或前反思性（即隐性）体验的一部分。研究表明，技术的物理或功能整合并不一定会导致体验整合[29, 37, 63, 82]。具体而言，研究发现，技术通常被体验为“其他”的东西，要么感觉完全自主（“整合（为我）做了那件事”），要么由用户反思性地控制（“我让整合做了那件事”）[8]，这与传统的命令 - 响应类型的交互有关。除了这些体验之外，研究人员现在感兴趣的是如何将整合系统与用户的自我体验联系起来，以引出诸如“我做了那件事（用我的身体）”这样的陈述（图 1）[20，37，62]。正如我们将要论证的那样，这一步要求我们超越将自我体验仅仅视为反思性的自我判断（“我用我认为是我的身体的东西做了那件事”），也将其视为前反思的自我感觉（“我用感觉是我的身体的东西做了那件事”）。两者之间的区别将在第 3 部分进一步阐述）。引出前反思的自我感觉非常重要，因为没有自我感觉的身体和认知整合系统在某些情况下已被证明会产生不愉快、脱离身体或分离的体验，尽管它们能够提高功能和表现[5，37，61，63，82]。例如，研究人员发现，通过电肌肉刺激 (EMS) 用计算机控制参与者双手的系统通常会让用户感到“害怕”，感觉好像他们“被人推”或“被黑客攻击”[61,82]。同样，对假肢和脑植入物的采访表明，有些人感觉他们的假肢或脑植入物是一个外来物体，而不是他们自己的一部分——即使他们是成功的用户 [28,29,63]。用户经常会报告假肢“碍事”或不可用，需要付出太多努力才能使用，最终导致用户放弃该技术或对它的保护性降低[17,63]。研究人员认为，激发自我意识可以消除这种破坏性体验，并改善保护性行为[17]和可用性期望[26,27,63]，并有助于避免用户出现不必要的自我分离[5,29,37]（见图2）。
平衡对策略方法I的不变性I：理论
策略方法（SM）是一种日益流行的估计偏好方式，包括要求参与者在所有信息集中指示他们的选择，而不仅仅是实际达到的信息。然后比较不同信息集中决策的差异。例如，要确定最后通atum游戏中低报价的效果，可以将设置的低信息信息的决策变化与高范围信息集的决策进行比较。SM的吸引力来自其简单性以及其在理论模型表明存在多种均衡时实际播放的均衡的潜力。sm还有可能规避在异质个体之间进行比较时估计偏好时出现的许多依据问题。sm是经济学研究中使用的直接但功能强大的工具，涉及要求参与者在所有可能的信息集中做出选择，而不是仅在所达到的信息集中进行选择。通过比较不同信息集的决定性变化，研究人员可以获得宝贵的见解。例如，在最后通atum游戏中，可以通过对比低和高的场景做出的决策来评估低报价的效果。SM的吸引力在于它的简单性和揭示理论模型表明多种可能性时所发挥的实际均衡的能力。此外，SM可以帮助克服内生性问题，这些问题在估计不同个体之间比较的偏好时出现。2020; Chen and Schonger 2023）。但是，SM具有其局限性，并且可以产生与使用直接启发（DE）集合的数据不同（Brandts and Charness 2000，2011;García-Pola等人。开放的问题是为什么以及在哪些条件下这些方法不是明确等效的。我们认为，当与SM一起玩的游戏的回报是与DE玩游戏的诱发终端节点的仿射转换时，这两个游戏在表面上是相当于的，而SM的游戏本质上与游戏的战略形式相吻合。由于这种情况可能无法满足，因此SM受到可能严重的经济理论偏见的约束。大量的经济理论使SM和DE的信息集差异。DE决策节点的信息集与SM中同一决策节点的信息集不同。虽然经常对超平衡动机的经济理论进行模范，但使用SM的研究人员隐含地将其隐含地假定。三个因素使平衡动机在SM背景下成为特别重要的问题。首先，SM通常依赖于不同信息集的许多决定。第二，SM中最常用的因变量通常高度相关。第三，这是SM的固有方面，即使在不同信息集中，即使它们不影响货币收益，范围均衡的决策也会影响决策的效用。这三个因素相互加强，因此，相对于DE，可以严重偏见治疗效应的SM。基于失望厌恶的动机（Gul，1991），意图（Battigalli等，2007； Fehr＆Schmidt，2000），自我形象（Bénabou＆Tirole，
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. Bayesian数据分析卷。 2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。 am。 Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. Bayesian数据分析卷。2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。am。Stat。3（Clarendon，1961）.Seaman III，J。W.，Seaman Jr，J。W.＆Stamey，J。D.指定非信息先验的隐藏危险。66，77–84（2012）.MathScinet Google Scholar Gelman，A。层次模型中方差参数的先前分布（Browne和Draper对文章的评论）。贝叶斯肛门。1，515–534（2006）.MathScinet Math Google Scholar Lambert，P.C.，Sutton，A。J.，Burton，P.R.，Abrams，K。R.＆Jones，D。R.含糊不清？对使用Winbugs在MCMC中使用模糊的先验分布的影响的仿真研究。Stat。Med。24，2401–2428（2005）。MathScinetGoogle Scholar Depaoli，S。在不同程度的类别分离的情况下，GMM中的混合类别恢复：频繁主义者与贝叶斯的估计。Psychol。方法18，186–219（2013）。Google Scholar DePaoli，S。＆Van de Schoot，R。贝叶斯统计中的透明度和复制：WAMBS-CHECKLIST。Psychol。方法22，240（2017）。本文提供了有关如何在使用贝叶斯统计数据估算模型时如何检查各个点的分步指南。统计建模模型检查中的贝叶斯模型检查和鲁棒性是一种用于评估统计模型准确性的方法。它涉及使用各种诊断工具来检查模型的潜在问题，例如偏见或过度拟合。贝叶斯模型检查是传统模型检查的扩展，将先前的信念纳入分析中。再次。贝叶斯模型检查的关键应用之一是检测先前数据冲突。贝叶斯模型检查近年来变得越来越重要，因为它能够提供对统计模型的更细微理解的能力。它允许研究人员量化数据中包含的信息量，并评估其结论的可靠性。一些研究人员为贝叶斯模型检查技术的发展做出了重大贡献，包括Nott等，Evans和Moshonov，Young and Pettit，Kass和Raftery，Bousquet，Veen和Stoel，以及Nott等。这些研究人员介绍了各种诊断工具和评估先前数据协议和冲突的标准。这会发生在同一数据集的先前信念和数据之间存在差异时。像埃文斯（Evans），莫索诺夫（Moshonov）和杨（Young）这样的研究人员已经开发了使用诸如后验预测分布等指标来量化这一冲突的方法。贝叶斯模型检查也已应用于贝叶斯模型中的可能性推断。像Gelman，Simpson和Betancourt这样的研究人员强调了理解表达先前信念的上下文的重要性。除了其方法论上的意义外，贝叶斯模型检查还在社会科学，医学和金融等领域还采用了实际应用。它可以通过确定统计模型的潜在问题来帮助研究人员和政策制定者做出更明智的决定。在此处给定文章，此处28，319–339（2013）.MathScinet Math Google Scholar Rubin，D。B. Bayesian具有合理的频率计算，适用于应用的统计学家。ann。Stat。J.am。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. M.基于采样的方法来计算边际密度。 Stat。 合作。 85，398–409（1990）。 这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。 ifna（1991）。 3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。 4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。 ieee trans。 模式肛门。 马赫。 Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. 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Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。J. Chem。物理。21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J.＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。物理。Lett。 J. am。 Stat。 合作。Lett。J.am。Stat。合作。b 195，216–222（1987）。＆Wong，W。H.通过数据增强计算后验分布。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.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. 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.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.（2015），Liang等。Q.Q.新方法利用排序差异，折叠和本地化技术来增强\（\ hat {r} \）的准确性。此外，本综述强调了贝叶斯建模中变异推理方法的重要性，尤其是随机变体，这些变体是大型数据集或复杂模型的流行近似贝叶斯推理方法的基础。（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。（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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