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World File Search Systemteller
电池新材料解决方案的挑战和前景 Vittorio Pellegrini a,b、Silvia Bodoardo c、Daniel Brandell d、Kristina Edströ
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吸附和溶解有机物的生化加工的互补作用，用于由土壤纹理控制的新兴结构形成
Ahrens，B.，Braakhekke，M.C.，Guggenberger，G.，Schrumpf，M。，＆Reichstein，M。（2015年）。 吸附，DOC传输和微生物相互作用对土壤有机碳概况的14 C年龄的贡献：校准过程模型的见解。 土壤生物学和生物化学，88，390–402。 Amato，M。，＆Ladd，J。N.（1992）。 土壤中14个C标记的葡萄糖和豆类材料的分解：有机残留C和微生物生物量的积累的特性C.土壤生物学和生物化学，24（5），455-464。 Amézketa，E。（1999）。 土壤骨料稳定性：评论。 可持续农业杂志，14（2-3），83–151。 Angst，G.，John，S.，Mueller，C.W.，Kögel-Knabner，I。和Rethemeyer，J。 （2016）。 使用多生物标志物方法来追踪有机碳的源和空间分布。 科学报告，6（1），1-12。 Angst，G.，Messinger，J.，Greiner，M.，Häusler，W.，Hertel，D.，Kirfel，K.，Kögel-Knabner，I. 土壤有机碳在表层土壤中，由母体伴侣控制，根际中的碳输入以及微生物衍生的化合物控制。 土壤生物学和生物化学，122，19–30。 Barthès，B。和Roose，E。（2002）。 总稳定性是土壤对径流和侵蚀的敏感性的指标；在多个级别进行验证。 Catena，47（2），133–149。 Batjes，N。H.（1996）。 世界土壤中的总碳和氮。 欧洲土壤科学杂志，47（2），151–163。 （2019）。Ahrens，B.，Braakhekke，M.C.，Guggenberger，G.，Schrumpf，M。，＆Reichstein，M。（2015年）。吸附，DOC传输和微生物相互作用对土壤有机碳概况的14 C年龄的贡献：校准过程模型的见解。土壤生物学和生物化学，88，390–402。Amato，M。，＆Ladd，J。N.（1992）。 土壤中14个C标记的葡萄糖和豆类材料的分解：有机残留C和微生物生物量的积累的特性C.土壤生物学和生物化学，24（5），455-464。 Amézketa，E。（1999）。 土壤骨料稳定性：评论。 可持续农业杂志，14（2-3），83–151。 Angst，G.，John，S.，Mueller，C.W.，Kögel-Knabner，I。和Rethemeyer，J。 （2016）。 使用多生物标志物方法来追踪有机碳的源和空间分布。 科学报告，6（1），1-12。 Angst，G.，Messinger，J.，Greiner，M.，Häusler，W.，Hertel，D.，Kirfel，K.，Kögel-Knabner，I. 土壤有机碳在表层土壤中，由母体伴侣控制，根际中的碳输入以及微生物衍生的化合物控制。 土壤生物学和生物化学，122，19–30。 Barthès，B。和Roose，E。（2002）。 总稳定性是土壤对径流和侵蚀的敏感性的指标；在多个级别进行验证。 Catena，47（2），133–149。 Batjes，N。H.（1996）。 世界土壤中的总碳和氮。 欧洲土壤科学杂志，47（2），151–163。 （2019）。Amato，M。，＆Ladd，J。N.（1992）。土壤中14个C标记的葡萄糖和豆类材料的分解：有机残留C和微生物生物量的积累的特性C.土壤生物学和生物化学，24（5），455-464。Amézketa，E。（1999）。 土壤骨料稳定性：评论。 可持续农业杂志，14（2-3），83–151。 Angst，G.，John，S.，Mueller，C.W.，Kögel-Knabner，I。和Rethemeyer，J。 （2016）。 使用多生物标志物方法来追踪有机碳的源和空间分布。 科学报告，6（1），1-12。 Angst，G.，Messinger，J.，Greiner，M.，Häusler，W.，Hertel，D.，Kirfel，K.，Kögel-Knabner，I. 土壤有机碳在表层土壤中，由母体伴侣控制，根际中的碳输入以及微生物衍生的化合物控制。 土壤生物学和生物化学，122，19–30。 Barthès，B。和Roose，E。（2002）。 总稳定性是土壤对径流和侵蚀的敏感性的指标；在多个级别进行验证。 Catena，47（2），133–149。 Batjes，N。H.（1996）。 世界土壤中的总碳和氮。 欧洲土壤科学杂志，47（2），151–163。 （2019）。Amézketa，E。（1999）。土壤骨料稳定性：评论。可持续农业杂志，14（2-3），83–151。Angst，G.，John，S.，Mueller，C.W.，Kögel-Knabner，I。和Rethemeyer，J。（2016）。使用多生物标志物方法来追踪有机碳的源和空间分布。科学报告，6（1），1-12。Angst，G.，Messinger，J.，Greiner，M.，Häusler，W.，Hertel，D.，Kirfel，K.，Kögel-Knabner，I.土壤有机碳在表层土壤中，由母体伴侣控制，根际中的碳输入以及微生物衍生的化合物控制。土壤生物学和生物化学，122，19–30。Barthès，B。和Roose，E。（2002）。 总稳定性是土壤对径流和侵蚀的敏感性的指标；在多个级别进行验证。 Catena，47（2），133–149。 Batjes，N。H.（1996）。 世界土壤中的总碳和氮。 欧洲土壤科学杂志，47（2），151–163。 （2019）。Barthès，B。和Roose，E。（2002）。总稳定性是土壤对径流和侵蚀的敏感性的指标；在多个级别进行验证。Catena，47（2），133–149。Batjes，N。H.（1996）。 世界土壤中的总碳和氮。 欧洲土壤科学杂志，47（2），151–163。 （2019）。Batjes，N。H.（1996）。世界土壤中的总碳和氮。欧洲土壤科学杂志，47（2），151–163。（2019）。Baumert，V。L.，Vasilyeva，N。A.，Vladimirov，A。A.，Meier，I。C.，Kögel-Knabner，I。，＆Mueller，C。W.（2018）。 根部散发诱导真菌在地下土壤中促进的土壤大型聚集。 环境科学领域，6，140。https：//doi.org/10.3389/fenvs.2018.00140 Benard，P.，Zarebanadkouki，M.，Brax，M.，M.，M.，Kaltenbach，R. Carminati，A。 土壤中的微水域壁细分市场：粘液和EP如何改变根际和其他生物热点的生物物理特性。 vadose Zone Journal，18（1），1-10。 Bimüller，C.，Mueller，C.W.，VonLützow，M.，Kreyling，O.，Kölbl，A. （2014）。 在森林表土的土壤粒度分数中脱钩的碳和氮矿化。 土壤生物学和生物化学，78，263–273。 Brunauer，S.，Emmett，P。H.，＆Teller，E。（1938）。 多分子层中气体吸附。 美国化学学会杂志，60（2），309–319。A.，Meier，I。C.，Kögel-Knabner，I。，＆Mueller，C。W.（2018）。根部散发诱导真菌在地下土壤中促进的土壤大型聚集。环境科学领域，6，140。https：//doi.org/10.3389/fenvs.2018.00140 Benard，P.，Zarebanadkouki，M.，Brax，M.，M.，M.，Kaltenbach，R. Carminati，A。土壤中的微水域壁细分市场：粘液和EP如何改变根际和其他生物热点的生物物理特性。vadose Zone Journal，18（1），1-10。Bimüller，C.，Mueller，C.W.，VonLützow，M.，Kreyling，O.，Kölbl，A.（2014）。在森林表土的土壤粒度分数中脱钩的碳和氮矿化。土壤生物学和生物化学，78，263–273。Brunauer，S.，Emmett，P。H.，＆Teller，E。（1938）。多分子层中气体吸附。美国化学学会杂志，60（2），309–319。
调节结构单元的连接以实现宽电位窗口内稳定的尖晶石基阴极
dz2 方向的键与 d xy 平面上的键结合，从而显著减轻 JT 畸变并抑制放电至 2.0 V 时的相变。按照这种策略，制备的尖晶石基正极实现了约 290 mA hg -1 的高可逆容量和高达 957 W h kg -1 的能量密度，并且循环稳定性得到改善。这项工作为传统尖晶石正极以低成本和可持续的方式应用于高能量密度 LIBs 找到了新的机会。关键词：锂离子电池；尖晶石基正极；局部结构连接；限制 Jahn-Teller 畸变；高能量密度。1. 简介为了应对电动汽车 (EV) 和电网储能系统 (PGESS) 对锂离子电池 (LIBs) 日益增长的需求，关键挑战之一是设计低成本、高能量密度的正极材料。 [1-3] 与现有的钴基和镍基层状正极材料（如 LiCoO 2 和 LiNi 1-xy Co x Mn y O 2（0 ≤ x+y ≤ 0.5））相比，锰基尖晶石氧化物 LiMn 2 O 4 因成本低、工作电压可接受而引起了广泛关注。[4-6] LiMn 2 O 4 已广泛应用于便携式移动电源，但由于能量密度低（<500 W h kg -1 ），未在电动汽车和 PGESS 中使用。用 Ni 部分替代 Mn，尖晶石 LiMn 2-x Ni x O 4（0< x <1）（LMNO）在接近 4.7 V 处表现出由 Ni 2+ /Ni 4+ 氧化还原对贡献的额外电位平台，将能量密度推高至 580 W h kg -1 。 [7-10] 尽管如此，由于只有尖晶石骨架上 8a 位上的锂离子可以可逆地嵌入/脱出，因此相对较低的容量（<140 mA hg -1 ）可以进一步改善。 为了获得更高的容量，一种方法是将电位窗口从 3.0 - 4.8 V 扩展到 2.0 - 4.8 V，因为额外的锂离子可以在 3.0 V 以下嵌入 16c 位。 在此过程中，Mn 4+ 会还原到接近 Mn 3+ 的低价态，从而引起严重的 Jahn-Teller (JT) 畸变和从立方相到四方相（1T）的剧烈相变。 [11,12] 晶格对称性降低导致的晶格体积变化大和各向异性应变大，会在块体中引起裂纹，从而导致电接触丧失和结构降解，最终导致容量衰减。因此，通过抑制JT畸变来抑制立方-四方相变是提高3.0 V以下循环稳定性的关键。长期以来，尖晶石正极的研究主要集中在进一步提高结构稳定性，通过用Li、[6,13]Mg、[14,15]替代Mn或Ni
卡罗尔湖社区野火保护计划
卡罗尔湖地区是一个山区社区，社区内遍布永久和休闲住宅区。大多数住宅区都是科罗拉多斯普林斯飞钓俱乐部 (CSFFC) 的成员，位于该地区中心的湖泊沿岸。CSFCC 土地（约 180 英亩）归俱乐部和 Allen Durrett（约 40 英亩）所有。该地区西、北和东三面被派克国家森林土地环绕，南面被法里什纪念休闲区 (USAFA) 环绕。CSFCC 成员各自拥有自己的小屋和其他设施。最初的卡罗尔湖社区野火保护计划 (CWPP) 由 Land Steward Associates 于 2005 年制定。上次更新是在 2014 年。自 2014 年以来，没有建造任何额外的住宅或道路。2024 年更新的社区参与者是科罗拉多斯普林斯飞钓俱乐部和 Allen Durrett。此外，科罗拉多州森林服务局、埃尔帕索县治安官野火管理部门和东北特勒消防区也提供了投入和援助。自 2014 年更新以来，卡罗尔湖社区周围的派克国家森林已完成大面积的森林疏伐。同样，卡罗尔湖社区内也完成了重大的火灾缓解项目，这在一定程度上要归功于我们获得三项成本分摊补助金。这包括我们 2014 年行动计划中列出的几乎所有项目。此外，我们还购买了两辆 500 加仑的水拖车，车上装有水泵，用于从我们的湖泊中取水灭火，直到消防队到达。我们全年的看护人员定期接受设备和实践培训。此外，CORE 电力公司更换了所有电线杆、线路和变压器，安装了新的安全装置，并从我们社区内所有电线下方和周围移除了树木。自 2016 年以来，卡罗尔湖社区一直是信誉良好的防火社区。超过一半的成员报告已完成防火工作，这些时间和费用包含在我们的年度防火更新申请中。我们在年度俱乐部会议上进行培训并向所有成员提供防火讲义，并鼓励成员积极参与。我们已向所有成员提供详细的疏散计划，并在年度会议上向成员提供疏散路线参观。自 2014 年以来，卡罗尔湖社区发生灾难性野火的风险已从高降至低，这是由于 (1) 社区周围派克国家森林土地上的森林恢复和防火项目完成，(2) 自 2014 年更新以来完成的防火项目，(3) 更换所有电力线和设备，(4) 继续维护处理过的区域，(5) 获得有机防火和灭火能力，(6) 我们社区成员的积极参与，(7) 董事会承诺支持我们的火灾缓解行动计划。计划目标 优先事项 1：所有住宅区和主要疏散路线周围有防御空间。
大王国力量之书
Grand Kingdom 是一款 2016 年的角色扮演游戏，适用于 PS4 和 PlayStation Vita。它由 Monochrome 开发，由 Spike Chunsoft 和 NIS America 发行。该游戏旨在成为 Grand Knights History 的精神续作。一百年前，Uldein 帝国崩溃，将世界分成四个主要国家，陷入了一场永恒的战争：由女王 Gladius Ringland 领导的 Landerth；由国王 Graham Berngarde 领导的 Valkyr；由女王 Precia Teller 领导的 Fiel；以及由国王 Julius Wiseman 领导的 Magion。作为一名陷入这些无休止冲突的雇佣兵队长，你加入了 The Guild，一个致力于帮助那些没有祖国的人的组织。通过建立你自己的可定制的 Player Mooks 军队，你可以完成大国的任务或与怪物和敌方雇佣兵进行回合制战斗。你还可以与国家签订合同，参与史诗般的 PvP“行动”以赢得荣耀。此外，还有一场以 Uld 为中心的单人战役，Uld 是一个神秘的第五派系，自称是 Uldein 帝国的真正继承人。游戏中有各种职业，包括战士、枪骑兵、贵族等，每个职业都有独特的能力和游戏风格。魔法屏障和增益对龙法师来说至关重要，他们用近战和魔法能力造成巨大伤害，但在团队中占据两个位置。医疗兵治疗并支持小队，创建特殊区域来增强防御力，但在近距离战斗中会挣扎，并且缺乏连击能力。挑战者设置了爆炸陷阱，其他单位可以引爆这些陷阱造成高伤害，但这几乎是自杀行为。每次战斗后，部队会根据辅助计量表的饱满程度恢复生命值。小队人数限制为 4 人，另外还有两个雇佣兵位置。游戏中有身材丰满的女性角色，包括女王格拉迪斯·林兰和玛丽·玛丽。战斗医疗兵可以在支持队友的同时战斗。雇佣兵队长投票决定战争目的地，以谋取利益，民主存在缺陷。日文版有 DLC 任务、职业和物品，这些都包含在海外版中。由于 PvP 元游戏，永远的战争随之而来。友军防火被避免；攻击对朋友和敌人都同样有效，因此建议谨慎行事。职业有性别限制；例如，猎人仅限男性，弓箭手仅限女性。战争以灰色和灰色道德为特色，因为每个国家都在认真尝试建立土地和资源。在《Grand Kingdom》中，这是 Monochrome Corporation 为 PS4 和 Vita 开发的一款战术 JRPG，玩家可以利用辅助量表中的两点让角色在只有 2 HP 的情况下幸存下来。游戏的教程特别强调了此功能，警告角色在下一次行动中仍可能再次被击倒。此外，战争作为元游戏机制，允许签约国家的玩家捐赠材料以改进火炮并研究更好的武器，同时投票决定与哪些国家交战。游戏还设有每日签到功能，击中特定目标可获得奖励；在线组件让玩家参与领土控制式战斗，而无需直接面对面战斗；还有各种奖励，包括区域、社交、限时任务、不可思议的家族相似性、为乐趣和利益而战以及战争从未如此有趣。游戏采用回合制战斗，单位使用各种动作参与战斗，包括使用武器和魔法攻击，以及支援、防御和治疗能力。将单位定位成阵型和执行行动技巧是战斗的关键组成部分。每个单位都有其独特的动作，其中一些能够治疗盟友或攻击敌人。状态条件可用于通过影响敌人的移动和力量来获得战斗优势。战场本身可以设有阻碍阵型的障碍物和陷阱，或改变单位指挥方式的基于旗帜的系统。不战斗时，小队以棋子表示，每个任务允许的回合数有限。遇到敌方棋子会触发战斗，而遇到盟军棋子则可以治愈，但通常需要付出代价。游戏还具有不同国家或地区分配的各种任务和目标。这些任务可能需要在一定时间内完成特定任务或战斗。玩家可以选择参与这些任务或在指定区域自由移动他们的单位。除了标准战役模式外，还有可选模式，例如国家特定任务和基于区域的探索。在这些区域内，小队可以收集资源、与敌人战斗、打开宝箱获取稀有物品、参与争夺金钱或奖品的战斗以及击败“赏金”小队以获得奖励。除了任务之外，玩家还可以访问四个国家的首都购买物品、签订合同、从铁匠那里获得新装备并查看他们的战争记录。公会是所有单位的大本营，提供自己的商店和独特的物品、训练营，让单位可以学习新技能，以及有关为其他国家工作的敌对小队的信息。游戏支持单人模式和在线多人模式，玩家可以与不同国家的玩家对战，并通过入侵扩大国家领土。PS4 和 Vita 版本支持在线跨平台游戏，但不支持跨平台保存。防御和治疗能力。将单位定位到阵型中并执行动作技巧是战斗的关键组成部分。每个单位都有其独特的动作，其中一些能够治疗盟友或攻击敌人。状态条件可用于通过影响敌人的移动和力量来获得战斗优势。战场本身可能具有阻碍阵型的障碍物和陷阱，或基于旗帜的系统，这些系统会改变部队的指挥方式。当不战斗时，小队将表示为棋子，每个任务允许的回合数有限。遇到敌方棋子会触发战斗，而遇到盟军棋子则可以治愈，通常需要付出代价。游戏还具有不同国家或地区分配的各种任务和目标。这些任务可能需要在一定时间内完成特定任务或战斗。玩家可以选择参与这些任务或在指定区域自由移动他们的单位。除了标准战役模式外，还有可选模式，例如国家特定任务和基于地区的探索。在这些区域内，小队可以收集资源、与敌人战斗、打开宝箱获取稀有物品、参与争夺金钱或奖品的战斗，以及击败“赏金”小队以获得奖励。除了任务之外，玩家还可以访问四个国家的首都购买物品、签订合同、从铁匠那里获得新装备并查看他们的战争记录。公会是所有单位的大本营，提供自己的商店和独特的物品、训练营，让单位可以学习新技能，以及有关为其他国家工作的对手小队的信息。该游戏支持单人模式和在线多人模式，允许玩家与属于不同国家的其他玩家战斗，并通过入侵扩大其国家的领土。PS4 和 Vita 版本支持在线跨平台游戏，但没有跨平台保存。防御和治疗能力。将单位定位到阵型中并执行动作技巧是战斗的关键组成部分。每个单位都有其独特的动作，其中一些能够治疗盟友或攻击敌人。状态条件可用于通过影响敌人的移动和力量来获得战斗优势。战场本身可能具有阻碍阵型的障碍物和陷阱，或基于旗帜的系统，这些系统会改变部队的指挥方式。当不战斗时，小队将表示为棋子，每个任务允许的回合数有限。遇到敌方棋子会触发战斗，而遇到盟军棋子则可以治愈，通常需要付出代价。游戏还具有不同国家或地区分配的各种任务和目标。这些任务可能需要在一定时间内完成特定任务或战斗。玩家可以选择参与这些任务或在指定区域自由移动他们的单位。除了标准战役模式外，还有可选模式，例如国家特定任务和基于地区的探索。在这些区域内，小队可以收集资源、与敌人战斗、打开宝箱获取稀有物品、参与争夺金钱或奖品的战斗，以及击败“赏金”小队以获得奖励。除了任务之外，玩家还可以访问四个国家的首都购买物品、签订合同、从铁匠那里获得新装备并查看他们的战争记录。公会是所有单位的大本营，提供自己的商店和独特的物品、训练营，让单位可以学习新技能，以及有关为其他国家工作的对手小队的信息。该游戏支持单人模式和在线多人模式，允许玩家与属于不同国家的其他玩家战斗，并通过入侵扩大其国家的领土。PS4 和 Vita 版本支持在线跨平台游戏，但没有跨平台保存。除了标准战役模式外，还有可选模式，例如特定国家的任务和基于区域的探索。在这些区域内，小队可以收集资源、与敌人战斗、打开宝箱获取稀有物品、参与争夺金钱或奖品的战斗，并击败“赏金”小队以获得奖励。除了任务之外，玩家还可以访问四个国家的首都购买物品、签订合同、从铁匠那里获得新装备并查看他们的战争记录。公会是所有单位的大本营，提供自己的商店和独特物品、训练营，让单位可以学习新技能，以及有关为其他国家工作的对手小队的信息。该游戏支持单人模式和在线多人模式，允许玩家与属于不同国家的其他玩家作战，并通过入侵扩大其国家领土。PS4 和 Vita 版本支持在线跨平台游戏，但没有跨平台保存。除了标准战役模式外，还有可选模式，例如特定国家的任务和基于区域的探索。在这些区域内，小队可以收集资源、与敌人战斗、打开宝箱获取稀有物品、参与争夺金钱或奖品的战斗，并击败“赏金”小队以获得奖励。除了任务之外，玩家还可以访问四个国家的首都购买物品、签订合同、从铁匠那里获得新装备并查看他们的战争记录。公会是所有单位的大本营，提供自己的商店和独特物品、训练营，让单位可以学习新技能，以及有关为其他国家工作的对手小队的信息。该游戏支持单人模式和在线多人模式，允许玩家与属于不同国家的其他玩家作战，并通过入侵扩大其国家领土。PS4 和 Vita 版本支持在线跨平台游戏，但没有跨平台保存。
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. 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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. 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