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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%
脑电图神经活动的贝叶斯推断
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种将大脑活动转化为操作技术命令的系统。脑电图 (EEG) BCI 的常见设计依赖于 P300 事件相关电位 (ERP) 的分类，这是一种由常见非目标刺激中罕见的目标刺激引起的反应。现有的 ERP 分类器很少直接探索神经活动的潜在机制。为此，我们对 P300 ERP-BCI 设计下的多通道真实 EEG 信号的概率分布进行了新颖的贝叶斯分析。我们的目标是识别神经活动的相关时空差异，这为 P300ERP 反应提供了统计证据，并有助于设计高效、准确的个性化 BCI。作为我们对单个参与者分析的一项重要发现，视觉皮层周围通道的目标 ERP 在刺激后约 200 毫秒达到负峰值的后验概率为 90%。我们的分析确定了 BCI 拼写器的五个重要通道（PO7、PO8、Oz、P4、Cz），从而实现了 100% 的预测准确率。从对其他九名参与者的分析中，我们一致地选择了确定的五个通道，并且选择频率对带通滤波器和内核超参数的微小变化具有稳健性。本文的补充材料可在线获取。
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。
讲师。成员Fuad Alhajomar-数据中心
帕克森·汤姆（Parkinson Tom），Zoubir Tarek，Abdullalev Shahr，Abedtalas Musallam，Alyamani Ghana，Alibrahim Ziad，Alhusny Majdi，Alhajomar Fad，Hajhamoud Hamoud，Hajhamoud Hamoud，Ibooor Fadi，Allito Husam husam husam husam husam husam fadi Jenkins Michael，Rashwani Abdulkader，Sennou Adnan，Shaban Fateh div>
使用地球化学湖泊沉积物数据重建定量气候的贝叶斯方法
从代理数据中获得的古气候重建提供了机会，可以在过去几千年中扩展乐器气候记录。此扩展允许识别气候趋势，这些气候趋势在短期观察期间未观察到，气候系统的上下文发生了当前的变化，并用于气候模型敏感性测试以增强未来的预测。在过去几十年中，使用代理数据重建精确的古气候到千年时间表的准确性千年时间表已经有所提高，但是高时间分辨率（1至10年）的重建受到限制。这主要是由于分辨出可用的代理记录和/或不确定时间学的抽样。微X射线荧光（M-XRF）核心扫描数据提供了有关沉积物序列变化的地球化学组成的多元信息。与诸如Varved沉积物序列的紧密结合年表结合使用时，M-XRF数据可以用作过去在年度至年度时间表上改变环境和气候条件的代理。尽管如此，尽管如此，重建仅是半定量的，因此仅用于评估气候和环境变异性的相对变化。
Öğr博士。 üyesicananyağmurKarakaş -avesïs 第11周塑料加工 res。助理。 MertAkınİnsel -Aves厂 助理。 Okan Bakbak教授 示例8–68一个在40°C下装有太阳加热水的水箱用于使用重力驱动的流动中的淋浴。该系统包括2 离散数学组1讲师：Mehmet E.
讲师。成员CananYağmurKarakaş个人信息电子邮件：yagmur.karakas@yildiz.edu.edu.tr其他电子邮件：cnnygmr3@gmail.com web：https：//avesis.yildiz.yildiz.edu.edu.edu.edu.tr/ Esenler/İstanbul International Researcher ID Scholarid: ijcuusgaaaaaj Orcıd: 0000-0002-9653-5557 Publons / Web of Science Researcherıd: HWQ-6337-2023 Scopusıd: 57202860045 DİKSİS researcher 2024 Master's Degree, Yıldız Technical University, Institute of Science, BioMühendislik，土耳其2015年 - 2015年 - 2015 - 2017年，Yıldız技术大学，化学和金属学院，BioMühendislikcomp。 2022年健康和医学，HPLC高级应用技术培训证书，Saychemco，2022年，质量管理，分析方法验证证书，Saychemco，2022 Thees Do博士学位，食品生物活性剂的混合系统，星际技术大学，Interiti，Interiti，科学，2024年的生产和特征，麦克阿里及其特征，麦克阿罗及其特征 - 技术，Yıldız技术大学，科学研究所，生物工程，2017年研究领域食品工程，食品科学，食品技术，生物材料，生物传感器，微生物化学，工程和技术
一个用于融合遥感数据的贝叶斯分层框架：太阳引起荧光
太阳能诱导的叶绿素荧光（SIF）已成为植被生产力和植物健康的有效指标。SIF的全球量化及其社会不确定性产生了许多重要的功能，包括改善碳通量估计，改善碳源和水槽的识别，监测各种生态系统以及评估碳序列工作。长期，区域到全球尺度监测现在是可行的，可以从多种地球观察卫星中获得SIF估计。这些努力可以通过严格的卫星SIF数据产品中存在的不确定性来源的严格核算来帮助这些努力。在本文中，我们引入了一个贝叶斯分层模型（BHM），以估算从1°×1◦分辨率分辨率分辨出具有全球覆盖的旋转碳天文台-2（OCO-2）卫星观测中的SIF和关联不确定性。我们的建模框架的层次结构允许方便模型规范，各种变异源的量化以及通过回归模型中的傅立叶项纳入季节性SIF信息。模型框架利用大多数温带土地区域的SIF可预测的季节性。所得数据产品以相同时空分辨率的现有大气二氧化碳估计值进行了补充。
从神经网络到巴伐利亚统计数据（...
11。poldata存储库描述：该存储库包含与政治科学和经济学有关的数据集，包括选举结果，政策数据和各种政治指标。它是替代数据集的来源。从此平台检索数据集之前，请咨询您的指定主管。任务：时间序列分析（政治/经济趋势）或回归（预示政治结果）。链接：https：//github.com/erikgahner/poldata