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World File Search System仿真研究
会议纪要
“国防应用建模仿真会议（USMOS）”每两年举办一次，旨在分享国防部、土耳其武装部队、大学、公共研究机构和公司在建模和仿真（MODSIM）领域的基础和应用研究以及技术和系统开发研究，评估 MODSIM 系统和技术的发展，并讨论新的 MODSIM 战略和目标。首届 USMOS 会议于 2005 年 6 月 2 日至 3 日在 METU-TAF 建模和仿真研究与应用中心 (MODSIMMER) 和国防工业副秘书处的协调下以及总参谋部的支持下举办。在约 500 人参加的 USMOS 2005 会议上，发表了 28 篇论文，18 家公司介绍了他们的产品和工作。第二届 USMOS 会议 (USMOS 2007) 由 METU-TAF MODSIMMER 于 2007 年 4 月 18 日至 19 日组织举办，得到了国防部、总参谋部、国防工业副秘书处的支持，并与陆军战争学院国防科学研究所、海军战争学院海军科学与工程研究所、航空战争学院航空航天技术研究所合作。 USMOS 2007 的主题是“将 MODSIM 系统集成到国防决策支持流程中并扩大其用途”，在 12 个会议上共发表了 47 篇论文。此外，会议议程内还组织了一个名为“建模和仿真领域的研发项目”的小组讨论。就“拥有 MODSIM 能力”这一北约国家和国防工业公司的战略重点而言，土耳其的 MODSIM 活动、产品、通知和项目在质量和数量上都有所提升。这种增长以及会议上表现出的高度兴趣表明，我国在 MODSIM 领域拥有丰富的知识和经验。另一方面，我们知道许多用于国防需求的复杂 MODSIM 项目已经成功完成或正在由土耳其国防工业利用国内资源进行。此外，近年来，作为 IT 领域最复杂的产品之一的 MODSIM 系统甚至已被土耳其国防工业出口到韩国、荷兰和孟加拉国等国家。该领域已基本实现进口替代。土耳其国防工业的许多国内大小型公司现在可以生产满足国防领域复杂 MODSIM 需求的商品和服务。要知道，我国在建模与仿真领域取得的这些认识并非偶然。该领域的系统研究始于 1997 年举办的 TSK MODSİM 研讨会。总参谋部 BİLKARDEM
硅胶见解的原始研究，以鉴定来自蘑菇生物活性化合物的BUB1B的潜在抑制剂，以防止乳腺癌转移
背景：乳腺癌是全球女性中最常见的癌症之一，其转移是死亡率的重要原因。因此，鉴定参与乳腺癌转移的蛋白质的潜在抑制剂对于开发有效疗法至关重要。BUB1有丝分裂检查点丝氨酸/苏氨酸激酶B（BUB1B）是有丝分裂检查点控制的关键调节剂，可确保在细胞分裂期间对染色体的适当分离。BUB1B的失调与包括乳腺癌在内的多种人类疾病有关。在各种癌症类型中都观察到了Bub1b的过表达，并且已显示其抑制作用诱导癌细胞死亡。此外，BUB1B抑制作用被认为是克服化学疗法和放射治疗的潜在策略。鉴于BUB1B在调节细胞分裂及其作为治疗靶点的潜力中的重要性，Bub1b抑制剂的发展一直是强烈的研究工作的重点。尽管做出了这些努力，但很少发现BUB1B的小分子抑制剂，从而强调了在该领域进行进一步研究的必要性。在这项研究中，作者旨在使用计算方法从蘑菇生物活性化合物中鉴定出潜在的bub1b抑制剂，这最终可能导致开发用于乳腺癌转移的新疗法。方法：本研究纳入了70种生物活性化合物（通过文献挖掘）的不同蘑菇，这些蘑菇被考虑并探索，以识别合适的药物候选者。获得了它们的吸收，分布，代谢和排泄（ADME）特性，以预测基于Lipinski 5（RO5）规则的这70种蘑菇化合物的吸毒性。筛选这些生物活性化合物和随后针对BUB1B的分子对接提供了最佳基于构型的结合亲和力的化合物。最好的两个复合物，即Bub1b- lepitaprocerin d和bub1b pheptidoglycan进行了分子动力学模拟。对两个复合物的亲和力，稳定性和蛋白质复合物系统的柔韧性进行了评估。结果：分子动力学（MD）仿真研究表明，鳞甲环蛋白D与BUB1B具有能量有利的结合亲和力。结果表明，残基ASN123和SER157和Lepitaprocerin d之间形成了氢键，从而增强了鳞甲帕环蛋白D与Bub1b的亲和力。结论：这项研究确定了鳞甲环蛋白酶为BUB1B的潜在抑制剂，可能是鉴定和控制乳腺癌转移传播的合理药物。
纽约州食品作为医学项目
1 Christian A. Gregory＆Alisha Coleman-Jensen，美国农业的Dep's，粮食不安全，慢性病和健康成年人（2017），https：// www.ers.usda.gov/webdocs/webdocs/publications/publications/8444467/844467/err-235.pdf。2的食物的真实成本衡量了改变美国食品系统的重要性。（2021年7月），https：//www.rockefellerfoundation.org/wp-content/uploads/2021/07/true-cost-cost-food-food-food-food-folood-full-report-report-fort-final.pdf。3美国疾病合作者的负担，美国健康状况，1990 - 2016年：美国州疾病，伤害和危险因素的负担，319 JAMA 1444（2018），https：//jamanetwork.com/journals/journals/journals/jama/jama/jama/fullarticle/fullarticle/fullarticle/2678018（doi：10.1158）。4 Alisha Coleman-Jensen等人，美国农业的Dep't。，2020年美国的家庭粮食安全（2021年9月），https：//www.ers.usda.gov/webdocs/publications/102076/102076/err-298.pdf。 5个疾病控制和预防中心，与严重COVID-19的风险更高相关的医疗状况：医疗保健专业人员的信息（2023年2月9日更新），https://wwwww.cdc.gov/coronavirus/2019- NCP/HCP/HCP/Clinical-Care/plusterlyingconditions.htmlllltmlllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltml。 6 Sarah Downer等人，Ctr。 FOR HEALTH L. & POL'Y INNOVATION AND ASPEN INSTITUTE, FOOD IS MEDICINE RESEARCH ACTION PLAN (2022) (hereinafter “RESEARCH ACTION PLAN”), https://www.aspeninstitute.org/wp- content/uploads/2022/01/Food-is-Medicine-Action-Plan-Final_012722.pdf . 7 Kurt Hager等人，美国国家量身定制的餐食保险范围的全国扩张协会，估计的住院和医疗保健支出在美国5 JAMA NETW。 8 Lu Wang等。 am。 心脏协会。4 Alisha Coleman-Jensen等人，美国农业的Dep't。，2020年美国的家庭粮食安全（2021年9月），https：//www.ers.usda.gov/webdocs/publications/102076/102076/err-298.pdf。5个疾病控制和预防中心，与严重COVID-19的风险更高相关的医疗状况：医疗保健专业人员的信息（2023年2月9日更新），https://wwwww.cdc.gov/coronavirus/2019- NCP/HCP/HCP/Clinical-Care/plusterlyingconditions.htmlllltmlllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltml。 6 Sarah Downer等人，Ctr。 FOR HEALTH L. & POL'Y INNOVATION AND ASPEN INSTITUTE, FOOD IS MEDICINE RESEARCH ACTION PLAN (2022) (hereinafter “RESEARCH ACTION PLAN”), https://www.aspeninstitute.org/wp- content/uploads/2022/01/Food-is-Medicine-Action-Plan-Final_012722.pdf . 7 Kurt Hager等人，美国国家量身定制的餐食保险范围的全国扩张协会，估计的住院和医疗保健支出在美国5 JAMA NETW。 8 Lu Wang等。 am。 心脏协会。5个疾病控制和预防中心，与严重COVID-19的风险更高相关的医疗状况：医疗保健专业人员的信息（2023年2月9日更新），https://wwwww.cdc.gov/coronavirus/2019- NCP/HCP/HCP/Clinical-Care/plusterlyingconditions.htmlllltmlllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltmllltml。6 Sarah Downer等人，Ctr。FOR HEALTH L. & POL'Y INNOVATION AND ASPEN INSTITUTE, FOOD IS MEDICINE RESEARCH ACTION PLAN (2022) (hereinafter “RESEARCH ACTION PLAN”), https://www.aspeninstitute.org/wp- content/uploads/2022/01/Food-is-Medicine-Action-Plan-Final_012722.pdf .7 Kurt Hager等人，美国国家量身定制的餐食保险范围的全国扩张协会，估计的住院和医疗保健支出在美国5 JAMA NETW。8 Lu Wang等。 am。 心脏协会。8 Lu Wang等。am。心脏协会。打开E2236898（2022），https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2797397（doi：10.1001/jamanetworkopen.2022.36898）。在美国实施糖尿病的处方药计划的健康和经济影响：一项微仿真研究，12 J.e029215（2023），https：//doi.org/10.1161/jaha.122.029215。
气候变化适应策略对乌干达中部和北部乌干达贝纳德·奥齐玛（Benard Onzima）的豆产量的影响*农业综合企业和自然
气候变化适应策略对乌干达中部和北部乌干达贝纳德·恩齐马中部和北部的豆产量的影响*农业综合企业和自然资源经济学系，乌干达坎帕拉的马克塞雷大学。电子邮件：benardonzima@yahoo.com恩德·卡通吉国际热带农业中心（CIAT），乌干达坎帕拉。电子邮件：e.katungi@cgiar.org Jackline Bonabana-Wabbi Agribusiness和自然资源经济学系，Makerere University，Kampala，乌干达。 电子邮件：jbexim@gmail.com *通讯作者摘要本文分析了适应气候变化对豆类生产力在微型规模上使用工具变量技术在两阶段计量经济学模型中的影响，并使用北部和中部乌干达的农业家庭收集的数据在两个阶段的计量经济学模型中。 我们采用了双变量概率技术来对同时和相互依存的采用决策进行建模，并进行了有序的概率来建模适应强度。 由于适应决策的潜在内生性，使用仪器变量和控制功能方法对适应的影响进行了建模。 采用两种选定的适应策略的动力是异质的。 特定于位置的因素影响了两个研究区域之间适应的强度。 适应的影响对于使用较高策略的家庭更强，证据表明，农民需要同时使用两种适应策略来最大程度地提高适应性的积极影响。 关键词：改编；豆子;乐器变量；内生性；乌干达1。 2014）。 2011）。 2009; Niang等。电子邮件：e.katungi@cgiar.org Jackline Bonabana-Wabbi Agribusiness和自然资源经济学系，Makerere University，Kampala，乌干达。电子邮件：jbexim@gmail.com *通讯作者摘要本文分析了适应气候变化对豆类生产力在微型规模上使用工具变量技术在两阶段计量经济学模型中的影响，并使用北部和中部乌干达的农业家庭收集的数据在两个阶段的计量经济学模型中。我们采用了双变量概率技术来对同时和相互依存的采用决策进行建模，并进行了有序的概率来建模适应强度。由于适应决策的潜在内生性，使用仪器变量和控制功能方法对适应的影响进行了建模。采用两种选定的适应策略的动力是异质的。特定于位置的因素影响了两个研究区域之间适应的强度。适应的影响对于使用较高策略的家庭更强，证据表明，农民需要同时使用两种适应策略来最大程度地提高适应性的积极影响。关键词：改编；豆子;乐器变量；内生性；乌干达1。2014）。2011）。2009; Niang等。引言近几十年来，气候变化已经体现在极端天气的增加，气候事件已成为全球最严重的挑战之一（IPCC 2014）。当前的证据表明，非洲的温度预计会升高的速度快于21世纪的全球平均升高（Niang等人。在乌干达，到20302013），高于过去六十年中观察到的温度升高。较高的温度介导了更快的土壤水分损失，为某些害虫和疾病创造有利的条件，并导致耕地损失（Hisali等人作物模拟研究预测，气候变化将对整个非洲主要作物的产量产生总体负面影响（Thornton等人。2014; Ramirez-Villegas＆Thornton 2015）。共同的豆子通常由于其中高度的起源而对高温敏感，并且该作物受到生长的不同环境中存在的生物和非生物胁迫的约束（Beebe等人。2013）。仿真研究表明，普通豆会下降
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
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. Bayesian数据分析卷。 2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。 am。 Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. Bayesian数据分析卷。2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。am。Stat。3（Clarendon，1961）.Seaman III，J。W.，Seaman Jr，J。W.＆Stamey，J。D.指定非信息先验的隐藏危险。66，77–84（2012）.MathScinet Google Scholar Gelman，A。层次模型中方差参数的先前分布（Browne和Draper对文章的评论）。贝叶斯肛门。1，515–534（2006）.MathScinet Math Google Scholar Lambert，P.C.，Sutton，A。J.，Burton，P.R.，Abrams，K。R.＆Jones，D。R.含糊不清？对使用Winbugs在MCMC中使用模糊的先验分布的影响的仿真研究。Stat。Med。24，2401–2428（2005）。MathScinetGoogle Scholar Depaoli，S。在不同程度的类别分离的情况下，GMM中的混合类别恢复：频繁主义者与贝叶斯的估计。Psychol。方法18，186–219（2013）。Google Scholar DePaoli，S。＆Van de Schoot，R。贝叶斯统计中的透明度和复制：WAMBS-CHECKLIST。Psychol。方法22，240（2017）。本文提供了有关如何在使用贝叶斯统计数据估算模型时如何检查各个点的分步指南。统计建模模型检查中的贝叶斯模型检查和鲁棒性是一种用于评估统计模型准确性的方法。它涉及使用各种诊断工具来检查模型的潜在问题，例如偏见或过度拟合。贝叶斯模型检查是传统模型检查的扩展，将先前的信念纳入分析中。再次。贝叶斯模型检查的关键应用之一是检测先前数据冲突。贝叶斯模型检查近年来变得越来越重要，因为它能够提供对统计模型的更细微理解的能力。它允许研究人员量化数据中包含的信息量，并评估其结论的可靠性。一些研究人员为贝叶斯模型检查技术的发展做出了重大贡献，包括Nott等，Evans和Moshonov，Young and Pettit，Kass和Raftery，Bousquet，Veen和Stoel，以及Nott等。这些研究人员介绍了各种诊断工具和评估先前数据协议和冲突的标准。这会发生在同一数据集的先前信念和数据之间存在差异时。像埃文斯（Evans），莫索诺夫（Moshonov）和杨（Young）这样的研究人员已经开发了使用诸如后验预测分布等指标来量化这一冲突的方法。贝叶斯模型检查也已应用于贝叶斯模型中的可能性推断。像Gelman，Simpson和Betancourt这样的研究人员强调了理解表达先前信念的上下文的重要性。除了其方法论上的意义外，贝叶斯模型检查还在社会科学，医学和金融等领域还采用了实际应用。它可以通过确定统计模型的潜在问题来帮助研究人员和政策制定者做出更明智的决定。在此处给定文章，此处28，319–339（2013）.MathScinet Math Google Scholar Rubin，D。B. Bayesian具有合理的频率计算，适用于应用的统计学家。ann。Stat。J.am。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. M.基于采样的方法来计算边际密度。 Stat。 合作。 85，398–409（1990）。 这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。 ifna（1991）。 3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。 4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。 ieee trans。 模式肛门。 马赫。 Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. 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Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。J. Chem。物理。21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J.＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。物理。Lett。 J. am。 Stat。 合作。Lett。J.am。Stat。合作。b 195，216–222（1987）。＆Wong，W。H.通过数据增强计算后验分布。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.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. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。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. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. 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