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Paul Meehl读者
序言在1973年，明尼苏达大学出版了保罗·梅尔（Paul Meehl）的著作，题为《精神诊断：精选论文》。它成为了即时的经典（许多章节已经是文献中的引用经典），后来由诺顿出版社（Norton Press）在平装书中重印。对于一位知名的方法学家/临床心理学家来说，它仍然被认为是必不可少的阅读。为新一代心理学家介绍了Meehl的最重要见解和贡献，在这里保留了一些仍然相关的经典作品，但在这本书以来，读者也将在超过三十年的时间内获得了三十多年来的新章节，并从200多个章节中选出了200多个艺术品的新章节。本卷几乎可以标题为保罗·梅尔（Paul Meehl）的介绍，是冰山一角，好奇的读者将其用作更广泛探索其著作的门户。尽管本书的主要受众将是心理学的研究生和专业心理学家，但相关领域的人，例如精神病学，社会学，法律，教育，人类发展和科学哲学，也将在此系列中找到很多东西。从心理诊断中保留的章节和此处包括的新阶段 - 大小 - 方法诊断，方法论，理论建设和评估以及临床心理学的研究。这些作品的LeitMotif是科学心理学的实践。该系列是一项巡回演出的力量，说明了生命科学中问题的适当定量分析，澄清了对分析方法的不足来解决许多问题，发明多变量统计方法的发明 - 通过相干切割动力学来帮助完成该任务的多变量统计方法，并通过相干性切割动力学来实现该方法的应用。
具有乘积图的多域信号自适应子采样
在标准信号处理中，采样理论指出，以高于奈奎斯特速率采样的带限信号可以完美重建。这一重要特性是欧几里得信号采样的基石。然而，当信号定义在更复杂的域上时，自适应采样策略的设计仍然是一个活跃的热门话题。为了处理位于不规则域上的信号，图信号处理 (GSP) [1, 2] 已成为标准方法的有力替代方案。在这种形式化中，图定义了一个支持，信号（现在称为图信号）在此支持上定义。这允许捕获信号演变的结构，从而提供比单独考虑信号更多的信息。通过将信号处理的概念和工具推广到图上记录的信号，GSP 已证明其在滤波 [3]、重构 [4] 和采样 [5] 等许多任务中都取得了成功。对于后者，在单变量情况下提出的一个想法是利用其底层图，从某些节点的测量中重建图信号。这种称为图采样集选择（或子集采样）的方法现在已得到充分研究 [6, 7, 8]。例如，（在无噪声设置下）假设图信号是带限的，可以证明随机选择合理数量的样本/节点足以以高概率实现完美重建 [9]。不幸的是，此类方法存在一些主要局限性。首先，到目前为止，大多数文章都集中在单变量信号上。然而，GSP 中最近的出版物主张需要多域图信号处理，以便处理张量数据或矢量数据 [10, 11]。事实上，在传感器网络等多个应用环境中，数据流被记录为在网络上演变的多变量时间序列，从而定义至少
分解大脑过程中 alpha 振荡的作用......
摘要 儿童期和青少年期是人类生命周期的关键阶段，基本的神经重组过程在此发生。大量文献研究了伴随的神经生理变化，重点关注人类脑电图信号最主要的特征：α振荡。脑电图信号处理的最新发展表明，传统的α功率测量方法受到各种因素的干扰，需要分解为周期性和非周期性成分，这代表了不同的潜在大脑机制。因此，尚不清楚信号的每个部分在大脑成熟过程中如何变化。使用多元贝叶斯广义线性模型，我们在最大的公开儿科数据集（N=2529，年龄 5-22 岁）中检查了α活动的非周期性和周期性参数，并在独立验证样本（N=369，年龄 6-22 岁）的预注册分析中复制了这些结果。首先，复制了有据可查的总α功率与年龄相关的下降。然而，当控制非周期信号成分时，我们的研究结果为非周期调整后的 α 功率随年龄增加而增加提供了强有力的证据。如以前的研究报告所述，相对 α 功率也显示出成熟过程中的增加，但这表明我们低估了周期性 α 功率与大脑成熟之间的潜在关系。非周期截距和斜率随年龄增加而下降，并且与总 α 功率高度相关。因此，需要重新考虑早先对总 α 功率与年龄相关变化的解释，因为活跃突触的消除与非周期截距的下降有关。相反，扩散张量成像数据的分析表明，非周期调整后的 α 功率随年龄增加而增加与丘脑皮质连接性增强有关。从功能上讲，我们的结果表明，丘脑对皮质 α 功率控制的增强与大脑成熟过程中注意力表现的提高有关。
美国创伤中心急诊科的小儿准备就绪：与生存相关的组件的机器学习分析等离子体标志物预测非痴呆受试者淀粉样蛋白，tau，萎缩和认知的变化
目前尚不清楚血浆生物标志物是否可以用作独立的预后工具来预测与早期阿尔茨海默氏病相关的变化。在这项研究中，我们试图通过评估血浆生物标志物是否可以预测非痴呆个体中淀粉样蛋白负荷，tau积累，脑萎缩和认知的变化来解决这个问题。为了实现这一目标，在159名非痴呆个体中确定了159名非痴呆患者，患有Alzheimer病痴呆症患者的159名患者，在159名非痴呆患者中确定了血浆淀粉样蛋白B 42/40（A B 42/40），磷酸化-TAU181，磷酸化-TAU217和神经膜片光。他接受了纵向淀粉样蛋白（18 f- utemetamol）和Tau（18 F-Ro948）PET，结构MRI（T 1-加权）和认知测试。我们的单变量线性混合效应模型表明，血浆生物标志物与成像和认知度量之间存在几种显着关联。但是，当所有生物标志物都包含在相同的多变量线性混合效应模型中时，我们发现，纵向淀粉样蛋白-PET信号的增加是由低基线血浆A B 42/40独立预测的（P = 0.012）（P = 0.012）（P = 0.012），而TAU-PET信号，较差的识别和较差的认知能够独立于5个独立的认知量7 0.004）。这些生物标志物的形成良好或更好，比在CSF中测得的相应生物标志物。此外，他们显示出与使用Youden指数定义的二进制等离子体生物标志物值相似的性能，Youden指数可以更容易在诊所中实施。此外，等离子体A B 42/40和磷酸化-TAU217不能预测非阿尔茨海默氏症神经退行性疾病患者的纵向变化。总而言之，我们的发现表明血浆A B 42/40和磷酸化-TAU217在临床实践，研究和药物开发中可能是未来阿尔茨海默氏病病理学的预后标志物。
最初发表于：Marius的Tröndle； Popov，tzvetan； Dziemian，Sabine；尼古拉斯·兰格（Langer）（2022）。分解
抽象的童年和青春期是人类寿命的关键阶段，在该阶段发生了基础神经重组过程。大量文献研究了伴随神经生理学变化，重点是人类脑电图的最主要特征：α振荡。EEG信号处理中的最新发展表明，α功率的调用度量被各种因素混淆，并且需要将其分解为周期性和周期性组件，这代表了不同的潜在脑机制。因此，尚不清楚信号的每个部分在大脑成熟过程中如何变化。使用多变量的贝叶斯广义线性模型，我们检查了在最大的开放式儿科数据集中的α活性的大约和周期性参数（n = 2529，年龄5-22岁），并在对独立验证样本（n = 369岁，年龄22岁，6-22岁）的预先检查的分析中对这些发现进行了补充。首先，复制了文献良好的年龄与年龄相关的降低。但是，在控制上的信号成分时，我们的发现为大道调节的α功率增加了与年龄相关的增加的证据。如前所述，相对α功率也显示出成熟的增加，但表明在周期性α功率和脑成熟度之间存在基本关系。随着年龄的增长，特性截距和斜率下降，并且与总α功率高度相关。因此，需要重新考虑对总α功率的年龄相关变化的早期解释，因为消除了主动突触而不是与上型间隔间的减少联系。相反，对扩散张量成像数据的分析表明，在丘脑皮层连接性的增加有关，其成熟度调整后的α功率的成熟增加与增加有关。从功能上讲，我们的结果表明，丘脑对皮质α功率的控制增加与大脑成熟过程中的提高性能有关。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）
Microsoft Word - Landslide_susceptbility_report_Dominica 最终版本打印
本研究的目的是为多米尼加绘制全国范围的滑坡易发性地图。由于现有数据不足以生成可靠的结果，我们决定生成几个新的数据层，并显著改进了一些现有数据。我们利用许多不同的来源为多米尼加生成了一个新的灾难事件数据库。据我们所知，这是最完整的清单。从这个数据库中可以清楚地看出，近年来滑坡报告变得更加频繁，而回溯过去时，可用的滑坡信息越来越少，而热带风暴和飓风的数据似乎随着时间的推移更加稳定。在试图评估滑坡频率/震级关系时，滑坡报告不足是一个大问题。我们还从不同来源汇编了所有可用的滑坡发生数据。我们必须将一些仅以纸质形式提供的旧清单数字化。最终，我们编制了 1987 年、1990 年、2007 年的滑坡清单，并使用多时间视觉图像解释生成了一份全新的滑坡清单，并为多米尼加生成了一个广泛的滑坡数据库。由此产生的滑坡数据库包含 1987 年的 980 起滑坡、1990 年的 183 起、2007 年的 161 起，并绘制了 986 起新滑坡，代表了 2014 年的情况。我们还根据公共工程部的维护记录，编制了最近五次事件的公路网沿线滑坡清单。其中包括 2009 年 9 月的 27 起滑坡、2010 年 10 月的 20 起、2011 年 9 月的 84 起、2011 年 11 月的 74 起和 2013 年 4 月的 44 起。在完成报告的第一版后，2015 年 8 月的热带风暴埃里卡 (Erika) 引发了大量滑坡。我们决定将这些数据纳入报告的第二版，并更新滑坡清单和易发性地图。UNOSAT 使用半自动图像分类将总共 1554 个新滑坡绘制为多边形，BRGM 将 89 个滑坡绘制为现场的点。我们尽可能地根据现有数据分析了滑坡的触发条件，并生成了降雨量级-频率关系。然而，没有足够的数据（包括滑坡日期和日期相关清单）来计算滑坡的震级频率关系，即不同频率的滑坡数量或密度。该方法很透明，因为利益相关者（例如我们采用了一种在数据可用性条件下最佳的滑坡敏感性评估方法。双变量统计分析提供了可能影响因素重要性的指示，但因素图的实际组合是使用主观专家迭代加权方法，使用空间多标准评估 (SMCE)。来自四个国家的工程师和规划人员）和其他顾问可以查阅标准树并评估标准化和权重，并进行调整。滑坡敏感性地图的第一个版本于 2015 年 6 月生成。此后不久，2015 年 8 月，热带风暴埃里卡在多米尼加引发了数百起滑坡。我们决定将新事件纳入分析，因为这是一个发生多起滑坡的重大事件，并调整滑坡敏感性地图，以便将新滑坡纳入高敏感性和中等敏感性类别。通过将历史滑坡纳入敏感性地图并手动编辑最终地图，进一步扩展了滑坡敏感性评估方法。目视检查了整个地图，并在必要时调整了高、中、低敏感性的建模区域，以便它们反映测绘地貌学家认为的最佳情况。这是一项相当耗时的活动，但它允许分别分析地图的不同部分，从而获得对当地规模也有效的结果，而不仅仅是对国家规模。还对敏感性地图进行了手动编辑，以简化敏感性单元。在最终的滑坡敏感性图中，3% 发生在低敏感性区域，8% 发生在中等敏感性区域，89% 发生在高敏感性区域。在热带风暴埃里卡期间引发的滑坡中，5% 发生在低敏感性区域，13% 发生在中等敏感性区域，83% 发生在高敏感性区域。考虑滑坡密度时，低、中、高的值分别为 0.039%、0.262% 和 5.658%（基于面积密度），0.174%、0.997% 和 9.849 nr/km 2（基于数量密度）。由于缺乏足够的基于事件的清单，很难确定滑坡密度的频率。我们将事件分为四种类型：频繁、中等、大型和重大事件。我们选择了密度不断增加的滑坡清单来代表这四种事件。还进行了暴露分析对于公路网络，我们还通过将主要公路网络细分为同质路段来生成滑坡敏感性地图，这些路段的特征来自公共工程部提供的道路数据库。我们还使用 SMCE 生成敏感性地图，并使用沿路五个可用的滑坡清单对其进行了描述。我们计算了最大和平均滑坡密度，即每公里道路上的滑坡次数。对于公路网络，我们还对频率的平均滑坡密度（每公里道路上的滑坡次数）进行了估算。