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通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
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%
使用BT Cry2a基因和印度品种Arka Vikas 的遗传转化使用BT Cry2a基因和印度品种Arka Vikas
南印度品种Arka Vikas的转基因番茄植物是使用农杆菌菌株EHA 105开发的，该菌株具有bt Cry2a基因，其中包含35S CAMV启动子，OCS终止剂和NPTII -NEPTI -NEPTI -NOPTII -abledable Marker，通过Agrobacterium Medimed -MediDied Transformation。进行了这项研究是为了改善南印度品种Arka Vikas的再生和转化方案。下胚基被用作由于较高的再生效率，通过PCR分子分析t 0生成中的推定转化体，用于t 0生成中的分子分析，并进行了定性ELISA方法，以用于BT蛋白表达，然后进行昆虫生物测定。昆虫生物测定研究，以筛选植物，并在后代进一步携带了用分子和表型特征表达良好耐药性的植物。实验结果得出的结论是，BT基因成功地部署在番茄品种中，并在实验室条件下对Helicoverpa Armigera的新生儿幼虫产生了抗性。这些结果表明转基因线在Helicoverpa Armigera的管理中有效地表达了大量的BT Cry2a蛋白。转基因T 1系的精确筛选对于获得单拷贝数植物非常重要，因为连续一代中BT蛋白的表达促进了将来该害虫的有效管理。
使用可解释的AI
*: Correspondence: Dr. Ganesh B Chand (Email: gchand@wustl.edu ) and Dr. Hui-Yuan Miao (Email: miaoh@wustl.edu ) Credit authorship contribution statement YN: Conceptualization, Methodology, Software, Formal analysis, Visualization, Data curation, Writing – original draft, Writing - review & editing; TM：方法，软件，正式分析，写作 - 审核和编辑； HYM：方法，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； PB：方法，软件，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； DST：概念化，数据策划，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； GBC：概念化，方法，软件，正式分析，可视化，数据策划，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑；监督，资金收购资金GBC得到了圣路易斯华盛顿大学的Mallinckrodt放射学研究所以及美国国立卫生研究院K01AG083230的支持。利益冲突作者没有利益冲突来宣布
仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）Haw的农业气象模型在不同的灌溉频率1
摘要：这项研究的目的是校准和验证仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）HAW，为了模拟农作物产量并使模型适用于半干旱区域中产量的模拟。Aquacrop Model 5.0具有四个模块，涵盖了与气候，农作物，灌溉和土壤有关的方面，这些模块是在Semiarid（INSA）的实验农场进行的一项实验中收集的数据，该实验位于位于PB Campina Grande City，PB，Mesoregion，Braz agraz的PB市政府。基于这些数据，进行了产量估计，观察水对作物产量的影响。为了验证模型，将在7和28天的灌溉频率下在田间获得的数据与Aquacrop模型估计的结果进行了比较。针对仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）HAW，对模拟生产率的令人满意的结果，使Aquacrop成为适用于模拟产量和对这些农作物水应力的响应的模型，这可以帮助生产者在其财产上的决策过程中为生产者提供帮助。
使用多元EEG分析解码秘密空间注意的时间动态：原始振幅和α功率的贡献
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析（MVPA）来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务，我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是，原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征，而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关，而对感知过程的关注感也影响。
模式触发的免疫力在木瓜毛囊的蓝色和白色种子品种中
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助人提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月25日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.23.639761 doi：Biorxiv Preprint
基于代谢组学的多元机器学习来预测疾病严重程度：covid
1个INSERM单位iSché再灌注，tabolism和炎症（Irmertist），UMR U1313，F-86073 Poitiers，法国； lepoittevin.maryne@gmail.com（M.L。）; luc.pellerin@univ-poitiers.fr（l.p。）; thierry.hauet@univ-poitiers.fr（T.H.）2法国Poitiers，Poitiers，Poitiers，法国Poitiers 3 UMR CNR 7285，环境化学研究所和Matériauxde Poitiers（IC2MP），Poitiers，4 Rue Michel-Brunet，TSA 51106，F-866073，Poitiers（IC2MP）， quentin.blancart.remaury@univ-poitiers.fr 4 Litec，Chu de Poitiers，病毒学和Mycobact ES Rioology实验室，POITIERS，POITIERS，2 RMILéTrie，F-86000 Poitiers，法国； nicolas.leveque@chu-potiers.fr 5重症监护医学部，法国F-86021 Poitiers，法国； arnaud.thille@chu-poitiers.fr（A.W.T。）; karine.salaun@chu-poitiers.fr（K.S.）6法国Poitiers Chu Poitiers的Gériatric医学系； thomas.brunet@chu-poitiers.fr 7内科和传染病部，法国F-86021 POITIERS CHU POITIERS； melanie.catroux@chu-poitiers.fr 8生物学系，法国F-86021 Poitiers，法国 *通信 *通信：raphael.thuillier@univ-poitiers.fr
mVGAM：多变量（动态）广义加法模型
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