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下级神经胶质瘤切除后设定转移恶化的网络级预测
目的本研究的目的是预测低级神经胶质瘤切除后的固定转移恶化。方法作者回顾性分析了102例接受低级神经胶质瘤手术的两分之一系列。术前和手术后3-4个月评估了Trail制作测试B和A（TMT B-A）的完成时间之间的差异。与手术腔形态相关的信息的高维度以四种不同的方式减少到一小组预测因子：1）手术腔之间的重叠与组成YEO的17 network大脑的122个皮层包裹之间的重叠； 2）拖拉克斯：主要白质束的空腔断开； 3）手术腔与YEO网络之间的重叠；和4）脱节：Yeo网络的空腔结构断开连接的签名。实施了一种随机的森林算法，以预测TMT B-A Z分数的术后变化。结果最后两种基于网络的方法在剩下的受试者中产生了明显的精度（接收器操作特征曲线下的区域[AUC]大约等于0.8，p大约等于0.001），并且构成了两个替代方案。在单一树层次模型中，YEO皮质皮质网络12（CC 12）的损害程度是一个关键节点：损害CC 12的患者高于7.5％（皮质重叠）或7.2％（DISCONETS）（DISCONETS）具有更高的降低风险，在该网络上首次损害了该网络和良好的损害之间的损害。结论作者的结果对网络级方法是解决病变 - 症状映射问题的有力方法，使机器学习能力具有个人结果预测的强大方法。
EMT 和 CSC 在癌症中的相互作用及潜在的治疗策略
细胞类型在人体内转换，通过分子谱识别，并导致人类疾病（Regev et al., 2017）。上皮-间质转化（EMT）被定义为细胞表型从上皮型变为间质型，N-钙粘蛋白和波形蛋白高表达，发生在正常细胞和癌细胞等各种条件下（Tanabe, 2015a; Noh et al., 2017）。EMT 在细胞过程中发挥各种作用，如迁移、细胞外基质 (ECM) 改变和细胞凋亡 (Song and Shi, 2018; Peixoto et al., 2019)。EMT 还能驱动细胞可塑性并导致肿瘤内异质性 (Krebs et al., 2017; Wahl and Spike, 2017)。癌症在不同恶性阶段存在实体特异性差异和群体多样性 ( Dawood 等，2014；Fatima 等，2019 )。癌症干细胞 (CSC)，即癌症中的干细胞群体，可通过 CD44 等标志物检测，而迄今为止尚未确定 CSC 的独特标志物 ( Yan 等，2015；Ghuwalewala 等，2016 )。癌症产生的两种可能性，例如随机模型和层次模型，已被长期讨论，但仍然存在争议。CSC 由具有干细胞样特征的癌细胞组成，这些癌细胞具有自我更新、在癌细胞中分化的能力 ( Sato 等，2016 )。此外，已知一些 CSC 群体具有 EMT 样细胞特征 ( Shibue and Weinberg，2017 )。 EMT 和 CSC 之间的潜在联系是癌症药物耐药性获得的关键，也是癌细胞可塑性的关键，癌细胞可塑性是指癌细胞转化为恶性细胞，反之亦然 ( Loret et al., 2019 )。要揭示癌症药物耐药性的机制，必须了解 EMT 和 CSC 的特征
用于历史数据的生成对抗网络...
ptarun@ieee.org摘要半导体制造业在很大程度上取决于历史数据以进行过程优化，预测性建模和数字双胞胎创建。但是，由于设备升级，过程更改和有限的数据收集等各种因素，获得全面的历史数据集可能具有挑战性。生成的对抗网络（GAN）已通过生成与现实世界分布的合成数据，成为对此问题的有希望的解决方案。这项研究探讨了gan在半导体制造设施中生成历史数据的应用。我们讨论了数据质量的重要性，建模复杂的Fab操作中的挑战以及维护数据隐私的需求。我们还检查了适用于时间序列数据生成的专业gan体系结构，用于处理不同数据类型的多模式gans以及用于捕获设备，过程和范围范围范围指标之间关系的层次结构gan。还讨论了GAN生成数据在FAB模拟，预测性维护和过程优化中的培训方法，评估指标以及潜在的应用。此外，我们解决了有关综合数据，潜在偏见和计算要求的可靠性的担忧。最后，我们重点介绍了未来的研究方向，包括将gan与其他AI技术集成在一起，以及在整个Fab设施中创建数字双胞胎的可能性。虽然仍然存在挑战，但GAN提出了一种有希望的途径，可以通过改进的预测性建模和数字化双胞胎创建来增强半导体制造。关键字：半导体制造，生成对抗网络（GAN），历史数据，合成数据生成，预测性建模，数字双胞胎，层次模型，工厂模拟中，半导体制造行业在很大程度上依赖于历史数据，以优化历史数据，并提高产量，并维持质量控制[1]。这些数据对于开发预测模型，识别趋势并就生产参数做出明智的决策至关重要[2]。但是，获得全面的历史数据可能具有挑战性，因为过去的设备升级，过程更改或有限的数据收集等各种因素。有限或缺失的历史数据为半导体制造商带来了重大障碍。没有足够的数据，很难训练准确的机器学习模型，执行强大的统计分析或建立可靠的基准进行绩效评估。缺乏数据会阻碍过程
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. 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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. 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。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。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。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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