XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System后验
可能性的预处理神经后验估计
功能输入（128，256，3）输入32 rb-kn-1（64，128，8）relu致密32 relu rb-kn-2（32，64，16）relu致密128 relu-kn-3（16，32，32，32，32，32）rela store 2048 Relu Conteate（16，16，32，32，96）relu un ress ress ress ress ress ress res luny luu luue luu distrue 4911152重塑（16，32，96）relu致密2048 Relu rb-kn-3（32，64，32）relu致密128 relu rb-kn-2（64，128，16）relu致密32 relu rb-kn-1（128，256，8）relu concite 32 liar concite 32 liar convite 32 liar convite line line
Zheng，Zhaozhi 在数字平台上观察“调谐”广告 使用算法思维设计算法 li，han，Zhu shang，jing，s 氮化硼集成锂电池 永久，budi Malik，Mohammad Ibrahim，Latif，Siddique，Jurdak，Raja和Schuller，BjörnW。（2023） Thijssen，Quin Chao-et-Al-2024-抗抗氮化物纳米管 - Zhan，Haifei 可能性的预处理神经后验估计 铬蛋白的生物技术应用 luo，zhaohui 9781789060119_0415.pdf alankarage，di 城市风特征的空间建模 威尔斯，宝琳娜 异戊二烯 - 苯乙烯）（SIS）共聚物定义... Yang，Chao，Ch McNeale，Donna
注意：请注意，此文档可能不是记录的版本（即已发布的版本）。作者手稿版本（作为同行评审或同行评审后接受的出版物接受的子手稿版本）可以通过出现出版商品牌和/或排便中的出现来确定。如果有任何疑问，请参考已发布的来源。
后验饮食模式可以更好地解释肠道微生物组的变化，而不是美国肠道项目中的单个标记
摘要背景：已显示单个饮食成分和特定的饮食方案会影响肠道微生物组。目标：在这里，我们通过寻找可以在基于人群的队列中最好与肠道微生物组联系在一起的饮食模式来探讨长期饮食的贡献。方法：使用先验和后验方法，我们从1800名成年人在美国肠道项目中完成的FFQ构建了饮食模式。饮食模式被定义为参与者组的组或食物变量组合（因素），该标准从个人营养到整体饮食。我们将这些模式与16S核糖体RNA的肠道微生物组数据相关联，分别是744名参与者的子集。结果：与单个特征（例如纤维和蛋白质）或代表减少饮食特征减少的因素相比，基于食物组的后验饮食模式与肠道微生物组β多样性最有效（P≤0.0002）。两种模式遵循谨慎的饮食（基于植物和柔韧性的饮食），并表现出健康最高的饮食指数2010（HEI-2010）得分。另外两种模式在HEI-2010分数中呈现出西方样饮食。第五个模式主要由排除饮食（例如低碳水化合物）后的参与者组成。值得注意的是，与柔韧性模式相比，最西方模式的肠道微生物组α多样性明显低于（p≤0.009），并且排除饮食模式与双歧杆菌的相对丰度低有关（p≤1.2×10 –7），这是通过饮食状况更好地解释的。结论：我们证明了全球 - 偏置的后验模式与肠道微生物组的变化相比，比美国成年人的个体饮食特征更多。这些结果证实，在研究肠道微生物组时，总体评估饮食很重要。它也将促进更多
Zhan，Haifei 可能性的预处理神经后验估计 铬蛋白的生物技术应用 luo，zhaohui 9781789060119_0415.pdf alankarage，di 城市风特征的空间建模 威尔斯，宝琳娜 异戊二烯 - 苯乙烯）（SIS）共聚物定义... Yang，Chao，Ch McNeale，Donna
基于仿真的推理（SBI）方法可以在可能性函数棘手但模型模拟可行的情况下，可以估计后验分布。SBI的流行神经方法是神经后估计（NPE）及其顺序版本（SNPE）。这些方法可以超越统计SBI方法，例如近似贝叶斯计算（ABC），特别是对于相对较少的模型模拟。但是，我们在本文中表明，即使在低维问题上，NPE方法也不能高度准确。在这种情况下，无法在先前的预测空间上准确训练后验，甚至顺序扩展仍然是优化的。为了克服这一点，我们提出了预处理的NPE（PNPE）及其顺序版本（PSNPE），该版本使用ABC的短运行来有效消除参数空间区域，从而在模拟和数据之间产生较大的差异，并允许后仿真器进行更准确的培训。我们提供了全面的经验证据，即神经和统计SBI方法的这种融合可以改善在一系列示例中的性能，包括一个激励示例，涉及应用于实际肿瘤生长数据的基于复杂的基准模型。
Anlotinib治疗小细胞肺癌后的后验可逆性脑病综合征：病例报告和文献综述
急症是一种口服多靶标的酪氨酸激酶抑制剂，作为中国小细胞肺癌（SCLC）患者的第三线治疗。神经毒性的报道较少。后可逆性脑病综合征（PRES）的特征是头痛，癫痫发作，脑病和视觉障碍，以及在神经图像上可见的焦距可逆血管生成性水肿。在这里，我们在与Anlotinib相关的小细胞肺癌（SCLC）患者中提出了PRES病例。一名37岁的女性患者，患有糖尿病病史，经过大量的SCLC在三线化疗后接受了急诊症。后来的十个周期，患者经历了视觉障碍，并根据脑电磁共振获得的白质的典型脱髓鞘被诊断出患有PRES。在Anlotinib治疗期间，患者没有出现抗VEGF治疗诱导的高血压。随后，患者停止了Anlotinib，但她没有从症状中恢复过来。我们还总结了文献中由抗血管生成药物引起的50例PRES病例的特征。根据我们的经验和文献综述，抗血管生成药物引起的PRES的发生率很低，并且症状可以在停止药物后解决。但是，某些情况仍然具有较差的预后，而潜在的机制需要进一步研究。此外，对PRES的早期检测和治疗对于医生至关重要。
具有存储的模型的后验时间序列聚合
太阳能和风能等可变可再生能源的增长正在增加气候不确定性对能源系统规划的影响。理想情况下，解决这个问题需要至少跨越几十年的高分辨率时间序列。然而，解决此类数据集上的容量扩展规划模型通常需要太多的计算时间或内存。为了降低计算成本，用户通常使用时间序列聚合将需求和天气时间序列压缩为较少的时间步长。方法通常是先验的，仅使用有关输入时间序列的信息。最近的研究强调了这种方法的局限性，因为减少输入时间序列的统计误差指标通常不会导致更准确的模型输出。此外，许多聚合方案不适用于具有存储的模型，因为它们会扭曲时间顺序。在本文中，我们为具有存储的模型引入了后验时间序列聚合方案。我们的方法适应底层能源系统模型；即使具有相同的时间序列输入，聚合在具有不同技术或拓扑的系统中也可能有所不同。此外，它们保留了时间顺序，因此允许对存储技术进行建模。我们研究了许多方法。我们发现后验方法比先验方法效果更好，主要是通过系统地识别和保存相关的极端事件。我们希望这些工具能让长期需求和天气时间序列在容量扩展规划研究中更易于管理。我们公开提供我们的模型、数据和代码。
现场阻抗测量后验尸猪脑
对于实际测量，我们使用了图1所示的设置。它由：（i）控制信号生成和数据采集的笔记本计算机； （ii）带有集成的任意波形发生器的USB示波器（TIEPIE HANDYSCOPE HS5-540）。将从神经刺激器记录的波形发送到任意波形发生器，并使用示波器从（iii）拾取测量信号； （iii）一个测量前端包含： - 将刺激脉冲应用于电极和组织的电压控制的电流源 - 一种测量差分放大器，该放大器测量了电极和组织的电压， - 一种差分放大器，可测量刺激电流的电压降低，以使电阻跨传感电阻器[8]； （iv）双极同轴脑刺激电极（Inomed BCS 45mm 30°）连接到电压控制电流源。电极是带有未绝缘外导体的开放式同轴探针。它的末端具有30°弯曲，长45毫米。电缆长度为3 m。由于其长度，它产生了不必要的寄生能力。如果导体只是略有非圆形[5]，则会发生这种现象。补偿电极阻抗时，需要考虑这一点。但是，在本文的背景下，呈现原则的证明，这可以忽略不计。
有条件的概率和量子中的后验状态...
本文的目的是提供一个有条件的概率的概念，该概率自然是在连续量子观察物的测量中。量子测量中有条件期望的概念首先出现在中村 - 乌梅格基[11]中，而umegaki [19]在操作者代数理论中已经发展了这种条件期望的形式理论。但是，这种条件期望的概念只能应用于阿尔维森[2]所示的离散可观察物的测量。因此，我们必须从量子测量过程中量子机械条件概率的原始统计解释开始。我们从先验状态确定A后验状态的方法是概率理论中贝叶斯原理的一种变体，该变体首次出现在von Neumann [12; pp。337-346]在量子力学中。