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ORIGINALA RT ICLEA 可推广的人际内疚多变量大脑模式
1 北京大学心理与认知科学学院，北京 100871，中国，2 科罗拉多大学认知科学研究所，科罗拉多州博尔德 80309，美国，3 科罗拉多大学心理学与神经科学系，科罗拉多州博尔德 80309，美国，4 耶鲁大学心理学系，康涅狄格州纽黑文 06520，美国，5 日内瓦大学瑞士情感科学中心，瑞士日内瓦 1205，6 达特茅斯学院心理与脑科学系，新罕布什尔州汉诺威 03755，美国，7 明斯特大学心理学系，德国明斯特 48149，8 纽约城市大学布鲁克林学院心理学系，纽约，纽约州 11210，美国，9 行为神经学和认知成像实验室，日内瓦大学医学中心神经科学系，瑞士日内瓦 1205，10 北京大学行为与心理健康北京市重点实验室，北京 100871，中国，11 北京大学 PKU-IDG/麦戈文脑研究中心，北京 100871，中国，12 浙江师范大学心理与脑科学研究所，浙江 321004，中国，13 上海外国语大学国际商学院应用脑与认知科学重点实验室，上海 200083，中国
计算机和系统科学学院...
CS-703 Data Communication and Computer Networks Elective CS-720 Mobile Ad Hoc Networks Elective CS-752 Computer Vision Elective CS-760 Natural Language Processing Elective CS-770 Wireless Sensor Networks Elective CS-822 Machine Learning Elective CS-850 Brain Theory & Neural Networks Elective CS-809 Statistical Inference & Multivariate Techniques (For MTech - Computer Science and技术，MPHIL，博士）选修
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%
UOV：不平衡的油和醋
§2：预赛。MPKC的简短历史和UOV背后的一般思想以及本提交中的符号在第2节中介绍。多元公共密钥密码系统（MPKC）可以追溯到1980年代，从那时起，许多领先的密码学家一直在尝试构建各种类型的MPKC。例如，两个多元数字签名方案，即，Rainbow [18]和Gemss [16]进入NIST PQC竞赛的第三轮[1]。在MPKC中，公共/秘密密钥对由多元多项式组成，MPKC的硬度与求解求解多元方程系统的硬度牢固地连接在一起。多年研究表明，多元多项式非常适合构建数字签名方案[19，31，42，42，35，16，12，29]。以UOV签名方案[35]为例。一般而言，UOV中的秘密键是（f，t），其中f：f n q→f m q是一个特定的二次图，通常称为中央映射，因为它在UOV中的关键作用，可逆线性转换t：f n q→f n q用于“隐藏”公共密钥中心地图的结构；此外，关联的公钥是p = f o，
定量风险管理
3多变量模型61 3.1多变量建模的基础知识61 3.1.1随机向量及其分布62 3.1.2协方差和相关的标准估计器64 3.1.3多变量正态分布66 3.1.1 77 3.2.3 Generalized Hyperbolic Distributions 78 3.2.4 Fitting Generalized Hyperbolic Distributions to Data 81 3.2.5 Empirical Examples 84 3.3 Spherical and Elliptical Distributions 89 3.3.1 Spherical Distributions 89 3.3.2 Elliptical Distributions 93 3.3.3 Properties of Elliptical Distributions 95 3.3.4 Estimating Dispersion and Correlation 96 3.3.5 Testing for Elliptical Symmetry 99 3.4 Dimension还原技术103 3.4.1因子模型103 3.4.2统计校准策略105 3.4.3因子模型的回归分析106 3.4.4主成分分析109
（c）皇家版权 2008 - 国家物理实验室
1. 简介 2. 线性代数 3. 因子分析 • 主成分分析 • 多元曲线解析 4. 多元回归 • 多元线性回归 • 主成分回归 • 偏最小二乘回归 5. 分类 • 主成分判别函数分析 • 偏最小二乘判别分析 6. 结论
课程
Methods, International Journal for Public Opinion Research, Journal of Official Statistics, Journal of the Royal Statistical Society (series A), Mathematical population studies, Methodology, Methodological Review of Applied Research, Multivariate Behavioural Research, Public Opinion Quarterly, Social Science Computer Review, PLOS ONE, Sociological Methods and Research, Statistica Neerlandica, Survey Methodology, Survey Research Methods, Social Science Research, ZonMW (Netherlands health research council), Economic and Social Research Council （英国研究委员会），德国研究委员会（DFG），比利时研究委员会（FWO），Revalidatiefonds（荷兰研究委员会），波兰国家科学基金会，弗莱明科学基金会，瑞士国家科学基金会，一般在线研究会议（GOR），欧洲方法论会议。同行评审学院 - 经济与社会研究委员会，2013 - 2015年NWO-SSH（荷兰科学基金会）委员会成员，2019年。
经皮冠状动脉干预后缺血性心力衰竭患者甘油三酸酯 - 葡萄糖指数的预后意义
结果：TYG指数较高的参与者的MACE发病率显着高。在Kaplan - Meier生存分析中也确定了TYG指数与MACE之间的正相关。Multivariate cox proportional hazards analysis indicated that the TyG index was independently associated with the increased risk of MACE, regardless of whether TyG was a continuous [TyG, per 1 − unit increase, HR (hazard ratio) 1.41, 95% CI (con fi dence interval) 1.22-1.62, P < 0.001] or categorical variable [quartile of TyG, the HR （95％CI）四分位数4为1.92（1.48-2.49），而四分位数为1作为参考]。此外，通过RCS模型显示了TYG指数与MACE的非线性关联，并且MACE的风险随着TYG指数一般的增加而增加（非线性P = 0.0215）。此外，TYG与DM（糖尿病）组和NO-DM组之间的MACE的关联中没有明显的相互作用。
