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World File Search System可重复性
优化中的可重复性：理论框架和局限性
除了机器学习模型的实际部署之外，机器学习学术界的可重复性危机也得到了充分的记录：请参阅 [ Pineau 等人，2021 ] 及其参考文献，其中对不可重复性的原因（对超参数和实验设置的探索不足、缺乏足够的文档、代码无法访问以及不同的计算硬件）进行了出色的讨论，并提出了缓解建议。最近的论文 [ Chen 等人，2020 、D'Amour 等人，2020 、Dusenberry 等人，2020 、Snapp 和 Shamir，2021 、Summers 和 Dinneen，2021 、Yu 等人，2021 ] 还证明，即使在相同的数据集上使用相同的优化算法、架构和超参数训练模型，它们也会对同一个示例产生明显不同的预测。这种不可重复性可能是由多种因素造成的 [D'Amour 等人，2020 年，Fort 等人，2020 年，Frankle 等人，2020 年，Shallue 等人，2018 年，Snapp 和 Shamir，2021 年，Summers 和 Dinneen，2021 年]，例如目标的非凸性、随机初始化、训练中的不确定性（例如数据混洗）、并行性、随机调度、使用的硬件和舍入量化误差。也许令人惊讶的是，即使我们通过使用相同的“种子”进行模型初始化来控制随机性，其他因素（例如由于现代 GPU 的不确定性而引入的数值误差）（参见，例如，[ Zhuang et al. , 2021 ]）仍可能导致显着差异。经验表明（参见，例如，Achille et al. [ 2017 ]）
钙钛矿太阳能电池的超薄血浆聚合物钝化，以提高稳定性和可重复性
在人类行为引起的气候危机的情况下，[1,2]由于基于杂种金属卤化物钙钛矿配合的太阳能设备的发展，光电场在过去几年中经历了快速行为。[3]当前，这些设备已经达到了商业硅细胞的竞争效率。[4]迄今为止，使用中孔TIO 2（M -Tio 2）作为电子传输层（ETL），通过中端架构实现了最高效的钙钛矿太阳能电池（PSC）。介孔支架与吸湿化合物（如锂盐）相掺杂，以增强其电子迁移率。[5–8]尽管Li-Greatment主要改善了钙钛矿设备的性能，因为它主要改善了细胞的开路电压和填充因子，但它也会导致太阳能设备针对环境水分的不稳定性以及其光伏参数的低可重复性。[9,10]的确，如今为PSC实际开发而要克服的一些最重要的瓶颈与记录效率无关，而与两者都没有有关：1）他们缺乏可复制的制造方法； 2）固有的低稳定性在逼真的室外条件下（水分，紫外线照明，温度等）。在第一种情况下，PSC的效率分散率在更公认的实验室中远非狭窄，因为它已经在有关该主题的参考文章中进行了彻底讨论，因为Saliba等人，[9] Jimenez-López等人，[11] Qiu等。[12]和许多其他。[19-21]在第二位，PSC对环境条件的敏感性，尤其是对钙钛矿材料的敏感性，施加了使用干燥大气盒的使用，这阻碍了这些太阳能设备的大规模生产。[13–18]在这种情况下，许多研究人员致力于寻找钝化材料，以修改不利于设备的性能但会提高其稳定性的层中层。到目前为止，用于钝化界面的材料包括2D钙钛矿，金属氧化物化合物或绝缘有机材料。这些报道的方法通常使用解决方案方法，但是，尚未探索任何可扩展到工业制造的替代真空工艺。
钙钛矿太阳能电池的超薄血浆聚合物钝化，以提高稳定性和可重复性
在人类行为引起的气候危机的情况下，[1,2]由于基于杂种金属卤化物钙钛矿配合的太阳能设备的发展，光电场在过去几年中经历了快速行为。[3]当前，这些设备已经达到了商业硅细胞的竞争效率。[4]迄今为止，使用中孔TIO 2（M -Tio 2）作为电子传输层（ETL），通过中端架构实现了最高效的钙钛矿太阳能电池（PSC）。介孔支架与吸湿化合物（如锂盐）相掺杂，以增强其电子迁移率。[5–8]尽管Li-Greatment主要改善了钙钛矿设备的性能，因为它主要改善了细胞的开路电压和填充因子，但它也会导致太阳能设备针对环境水分的不稳定性以及其光伏参数的低可重复性。[9,10]的确，如今为PSC实际开发而要克服的一些最重要的瓶颈与记录效率无关，而与两者都没有有关：1）他们缺乏可复制的制造方法； 2）固有的低稳定性在逼真的室外条件下（水分，紫外线照明，温度等）。在第一种情况下，PSC的效率分散率在更公认的实验室中远非狭窄，因为它已经在有关该主题的参考文章中进行了彻底讨论，因为Saliba等人，[9] Jimenez-López等人，[11] Qiu等。[12]和许多其他。[19-21]在第二位，PSC对环境条件的敏感性，尤其是对钙钛矿材料的敏感性，施加了使用干燥大气盒的使用，这阻碍了这些太阳能设备的大规模生产。[13–18]在这种情况下，许多研究人员致力于寻找钝化材料，以修改不利于设备的性能但会提高其稳定性的层中层。到目前为止，用于钝化界面的材料包括2D钙钛矿，金属氧化物化合物或绝缘有机材料。这些报道的方法通常使用解决方案方法，但是，尚未探索任何可扩展到工业制造的替代真空工艺。
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
钙钛矿太阳能电池的超薄等离子体聚合物钝化可提高稳定性和可重复性
在人类活动导致的气候危机背景下[1,2]，由于基于混合金属卤化物钙钛矿材料的太阳能装置的发展，光伏领域在过去几年中取得了迅速发展。 [3] 目前，这些装置的效率已经与商业硅电池相媲美。 [4] 迄今为止，最高效的钙钛矿太阳能电池 (PSC) 是通过使用介孔 TiO 2 (m-TiO 2) 作为电子传输层 (ETL) 的介观结构实现的。介孔支架通常掺杂吸湿化合物如锂盐以增强其电子迁移率。 [5–8] 虽然锂处理提高了钙钛矿装置的性能，因为它主要提高了电池的开路电压和填充因子，但它也导致太阳能装置对环境湿度的不稳定性更大，以及其光伏参数的低可重复性。 [9,10] 事实上，目前 PSC 实际应用面临的一些最重要瓶颈与创纪录的效率无关，而是与以下两个方面有关：1) 缺乏可重复的制造方法；2) 在实际室外条件下（湿度、紫外线照射、温度等）固有的低稳定性。在第一种情况下，PSC 的效率分散性在更受认可的实验室中并不狭窄，正如 Saliba 等人 [9] Jimenez-López 等人 [11] Qiu 等人 [12] 等许多学者在该主题的参考文章中对此进行了彻底讨论。其次，PSC 对环境条件的敏感性，尤其是钙钛矿材料，要求使用干气氛手套箱，这阻碍了这些太阳能装置的大规模生产。 [13–18] 在此背景下，许多研究人员致力于寻找钝化材料来修改中间层，这些材料不会损害器件的性能，但可以提高器件的稳定性。到目前为止，用于钝化界面的材料包括二维钙钛矿、金属氧化物化合物或绝缘有机材料。这些报道的方法通常使用溶液法，然而，尚未探索可扩展到工业制造的替代真空工艺。[19–21]
针对数百名（而非数千名）参与者的脑部疾病神经影像学研究的可重复性
图 1. 功效计算和重复率的实证分析。图 a 显示了统计功效与样本量和显著性阈值（1,000 次迭代）的关系。实线表示基于 ENIGMA 7 精神分裂症效应量（患者和对照组之间的皮质厚度组间差异）的功效计算；为了进行比较，虚线表示 Marek 等人报告的功效计算。3（源数据图 3 取自原始文章）。水平虚线对应于 80% 统计功效的领域标准。模拟表明，对于 P <10 -4 的 BWAS，550 个病例和 550 个对照的样本量达到 80% 的统计功效；对于 P <10 -3 的 BWAS，450 个样本达到 80% 的功效。图 b 显示了精神分裂症实证数据的重复率（橙色实线）与样本量的关系（在 114 个区域进行 BWAS，根据 P <0.05 Bonferroni 测试；1,000 次迭代；线周围的彩色区域表示迭代间平均值的上下一个标准差）。橙色虚线表示外推数据（参见补充方法）。实证分析表明，需要大约 400 名患者和 400 名对照的样本量才能检测到重复率为 80% 的效果。蓝色实线显示阿尔茨海默病实证数据的重复率（蓝色实线）。样本量是指每次分析中具有相等数量对照的病例数。
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
了解人机交互实践和脑信号实验报告的挑战：实现可重复性和重用性
在人机交互 (HCI) 领域，人们一直在推动开放科学，但迄今为止，由于支持重用和再现的指导方针不明确，利用脑信号的 HCI 研究尚未持续实现开放。为了了解该领域的现有做法，本文研究了 110 篇出版物，探索领域、应用、模式、心理状态和过程等。该分析揭示了作者报告实验的方式存在差异，这给理解、再现和建立该研究带来了挑战。然后，它描述了一个总体实验模型，该模型为报告使用脑信号的 HCI 研究提供了一个正式的结构，包括每个方面的定义、术语、类别和示例。通过因子分析确定了多种不同的报告风格，并将其与不同类型的研究联系起来。本文最后提出了建议并讨论了未来的挑战。这从抽象模型和经验观察中创建了可操作的项目，使使用脑信号的 HCI 研究更具可重复性和可重用性。
在功能性近红外光谱中应用短通道回归时表征脑血流动力学反应的可重复性
它可以测量与任务相关的大脑活动模式相关的脑血液动力学变化。5 近年来，fNIRS 的应用开始从受控的研究实验室转向更自然的环境和现实世界的任务。6 – 8 fNIRS 的可穿戴和不受约束的使用为神经成像应用铺平了道路，例如，用于床边和家庭中监测大脑功能 9、10 或用于脑机接口 (BCI) 设置，以与机器人设备结合使用来协助神经障碍者在日常生活活动中。11 – 13 此类应用需要满足高技术要求的尖端 fNIRS 系统[例如，高信噪比 (SNR)、快速信号处理和消除运动伪影的功能]和可用性（例如，高舒适度和准确的传感器放置）以捕捉日常生活环境中大脑活动的细微变化。 7、14此外，家庭和临床脑活动监测对 fNIRS 测量的稳健性和可靠性/可重复性提出了很高的要求，因为这些因素直接影响灵敏地捕捉神经变化和准确控制 BCI 外部设备的能力。虽然在群体层面上已经发现了良好的可重复性，15-17这足以回答许多研究问题，但尚未提供个人在多天内可重复的 fNIRS 测量的证据。因为单级可重复性对大多数临床和日常应用都至关重要，所以彻底表征它是必不可少的。预计会影响 fNIRS 测量可重复性的主要因素是硬件的信号质量（即 SNR）、18、19 光极的放置和固定、18、20