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World File Search System先验
先验预测脑转移后局部失败...
这项研究研究了预处理定量MRI和临床特征以及机器学习技术的有效性，以预测用低算力立体定向放射治疗（SRT）治疗的脑转移患者的局部衰竭。使用来自100名患者（141个病变）的数据开发了预测模型，并在独立的测试集上进行了20例患者（30个病变）的数据进行评估。定量MRI放射素特征是从处理对比度增强的T1W和T2-Flair图像得出的。使用多相功能降低和选择程序来构建最佳定量MRI生物标志物来预测治疗结果。使用类似的程序评估了治疗结果预测中标准临床特征的性能。生存分析，以比较基于预处理预测确定的两个患者队列（局部对照/失败）的长期结局，以及SRT后的最后患者随访中的标准临床标准。开发的定量MRI生物标志物由四个特征组成，具有两个特征，量化了水肿区域的异质性，一个特征表征了肿瘤内异质性，以及描述肿瘤形态的一个特征。在独立的测试集上，具有放射线和临床特征集的预测模型分别为0.87和0.62。将放射线特征纳入临床预测模型中，将模型的AUC提高了16％。使用基于放射线学的预测模型和使用RANO-BM标准在治疗前确定的两个患者队列的存活中观察到了统计学上的显着差异。这项研究的结果表明，在预测相对较大的脑转移中，在接受SRT的相对较大的脑转移中进行定量MRI放射素特征具有良好的潜力，并且是朝着脑转移的精确肿瘤学范式迈出的一步。
通过期望最大化从观察结果中学习扩散先验
共轭梯度法。[24]，明确计算和实现Jacobian∇x x tdθ（x t，t，t）∈Rn×n在高维度中是棘手的。此外，即使我们可以访问v [x | x t]，天真地计算矩阵σy + a v [x |的倒数x t]a⊤在等式中。（19）仍然很棘手。幸运的是，我们观察到矩阵σy + a v [x | x t] a a是对称阳性定位（SPD），因此与共轭梯度（CG）方法兼容[71]。CG方法是一种迭代算法，用于求解MV = B的线性系统，其中SPD矩阵M和向量B是已知的。重要的是，CG方法仅需要通过执行矩阵向量乘积MV的操作员隐式访问M，给定Vector V。在我们的情况下，求解的线性系统是
希尔伯特（Hilbert）作为毕达哥拉斯算术的算术：算术作为先验
摘要。本文认为Peano算术的概括，希尔伯特算术是毕达哥拉斯的基础。Hilbert算术将数学基础（Peano算术和集合理论）统一，物理基础（量子力学和信息）以及哲学的先验主义（胡塞尔的现象学现象学）统计于正式的理论和数学结构，这实际上是在侯赛尔（Husserl）的“哲学上的哲学”迹象之后。在通往该目标的途径中，希尔伯特算术本身以有限集和序列和量子信息相关的信息来识别无限的信息，这两者都出现在三个“降低酶”中：相应地，数学，物理和本体论，每种都可以产生相关的科学和认知领域。科学先验主义是哲学先验主义的伪造。总体的基本概念也可以在数学上也相应地解释为一致的完整性和物理，因为宇宙不是在经验上或实验上定义的，而是因为含有其外部性的最终整体性。
通过无监督学习以最少的先验知识识别量子相变
在本研究中，我们提出了一种新方法，使用自动编码器 (AE)（一种无监督机器学习技术）在极少先验知识的情况下识别一维量子多体系统中的量子相变。AE 的训练是使用通过精确对角化 (ED) 在整个驱动参数范围内获得的约化密度矩阵 (RDM) 数据进行的，因此不需要相图的先验知识。使用此方法，我们通过跟踪 AE 重构损失的变化，成功地检测到了具有多种不同类型相变的广泛模型中的相变，包括拓扑和 Berezinskii-Kosterlitz-Thouless 相变。学习到的 AE 表示用于表征不同量子相背后的物理现象。我们的方法展示了一种研究量子相变的新方法，只需极少的知识和少量所需数据，并生成量子态的压缩表示。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
MI-BCI 特征优化应在何时包含先验知识，以及哪一个？
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 依赖于人与机器之间的交互。因此，两个组件的（学习）特性对于理解和提高性能至关重要。数据驱动方法通常用于选择/提取几乎没有神经生理先验的特征。这种方法是否应该包括先验知识，如果是，那么包括哪些？本文研究了 BCI 性能与由流行的启发式算法选择的特定于受试者的最具判别力的频带 (MDFB) 的特征之间的关系。首先，我们的结果显示所选的 MDFB 特性（平均值和宽度）与性能之间存在相关性。然后，为了调查可能的因果关系，我们在线比较了使用受限（强制与高性能相关的特性）和不受约束的算法获得的性能。虽然我们无法得出因果关系的结论，但使用受限算法的平均性能最高。最后，为了更好地了解 MDFB 特性与性能之间的关系，我们使用机器学习来 1) 使用 MDFB 特性预测 MI-BCI 性能和 2) 为每个受试者自动选择最佳算法（受约束或不受约束）。我们的结果表明，对于具有明显不同或没有明显 EEG 模式的受试者，受约束算法可以提高其性能。
鼠标决策中先验信息的大脑范围表示
查尔斯·休伯特（Charles Hubert）1，国际大实验室，丹尼尔·伯曼（Daniel Birman），安妮·K·苏克兰（Anne K Surchland）8，杨丹9，埃里克·埃吉·侯赛斯（Eric Ej Husser）7，Sounds B Miska 12，Thomas D Men-Flogel 12，Jean-Paul圣诞节4，Kai Nylund 5，Kai Nylund 5，Pan-Vazquez的Alegenro； Paninski 16，乔纳森枕头10； Yanliang Shi 11，Noam Roth 5，Michael Shitner 1 Carolina Z Socha 7，Steven Jon West 12，Anthony Zador 10，Anthony Zador 14，Peter Dayan 13，Alexander
be-clme+项目：促销na onal蓝色经济先验...
1.4渔业捕捞燃料的主要燃料来源是化石燃料，导致全球温室气体/CO 2排放。因此，该行业在从收获到消费的海鲜价值链上产生碳足迹。该分析将确定与设备使用相关的碳排放区域，例如船只，车辆，制冷和组织，以及忽视的效率低下的领域，从而实现了更可持续的实践以减少排放。此分析的好处是在价值链中引入气候行动计划，提高竞争力，遵守气候标准和政策，以及创新有助于海洋资源的长期可持续性，同时减少捕鱼活动的环境影响。
快速全脑fMRI分析的空间3DMatérn先验
摘要。贝叶斯全脑功能磁共振成像（fMRI）分析具有三维空间平滑先验，已证明无需预先张开数据，就可以制定最先进的活动图。所提出的推理算法在计算上是要求的，并且所使用的空间序列具有多种吸引力的属性，例如不当和有限的空间范围。我们根据Mat'ern协方差函数类别提出了一个用于全脑功能磁共振成像分析的统计推理框架。框架工作使用了可能各向异性的空间垫子的高斯马尔可夫随机场（GMRF）表示，通过Lindgren等人的随机部分差异方程（SPDE）方法。（2011）。这允许更加灵活，可置换的空间先验，同时保持在高维全脑环境中快速推断所需的稀疏性。我们开发了一种加速的随机梯度下降（SGD）优化算法，用于空间超参数的经验贝叶斯（EB）推断。有条件地，在推断的超参数上，我们对大脑活动进行了完全贝叶斯的治疗。使用活动图，先前的模拟和交叉验证的比较，将Mat'Mater的先验应用于模拟和实验性任务-FMRI数据，并清楚地表明，它比先前使用的先验更合理的选择。