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World File Search System成对比较
没有随机传递性的成对比较
成对比较数据在统计学和机器学习中受到了广泛关注，并在各个领域有着广泛的应用。这类数据通常来自锦标赛，其中每个成对比较结果都来自两个选手或队伍之间的比赛，或来自众包环境，其中个人负责比较两个项目，例如图像、电影或产品。具体而言，著名的瑟斯顿 (Thurstone, 1927) 和布拉德利-特里 (BT; Bradley and Terry, 1952) 模型为该领域奠定了基石，随后进行了许多扩展，包括 Shah 等人 (2016a) 提出的参数序数模型，拓宽了参数模型的类别。Oliveira 等人 (2018) 放宽了已知链接函数的假设，并提出了允许链接函数属于广泛函数家族的模型。非参数方法也已出现，例如 Shah 和 Wainwright (2018) 中基于 Borda 计数算法介绍的工作，以及 Chatterjee (2015) 和 Chatterjee 和 Mukherjee (2019) 研究的非参数 Bradley-Terry 模型。此外，还开发了用于众包环境的成对比较模型，如 Chen 等人 (2013) 和 Chen 等人 (2016) 等所讨论的。成对比较模型已获得广泛的应用，包括排名聚合（Chen and Suh，2015；Chen 等人，2019；Heckel 等人，2019；Chen 等人，2022b）、预测比赛 / 锦标赛（Cattelan 等人，2013；Tsokos 等人，2019；Macr`ı Demartino 等人，2024）、测试博彩市场的效率（McHale and Morton，2011；Ly´ocsa and V`yrost，2018；Ramirez 等人，2023）以及基于人工评估改进大型语言模型（Christiano 等人，2017；Ouyang 等人，2022；Zhu 等人，2023）。虽然上述模型对该领域做出了重大贡献，但它们依赖于随机传递性的假设，这意味着球员/球队/项目之间存在严格的排名。然而，这种假设可能不切实际，特别是在涉及多种技能或策略的环境中，不传递性自然会出现。尽管它具有实际重要性，但对允许不传递性的模型的研究仍然有限。一些值得注意的例外包括 Chen 和 Joachims (2016) 和 Spearing 等人 (2023) 的工作，他们通过引入额外参数来描述不传递性以及基于 Bradley-Terry 概率指定绝对优势的参数，扩展了 Bradley-Terry 模型。Spearing 等人 (2023) 提出了一种在完整贝叶斯框架下进行参数估计的马尔可夫链蒙特卡罗算法。然而，他们的贝叶斯程序计算量大，对于涉及许多球员或相对较高潜在维度的高维设置不切实际。 Chen 和 Joachims (2016) 将参数视为固定量，并通过优化正则化目标函数来估计它们。然而，它们的目标函数是非凸的，并且它们的模型高度过度
使用结构图嵌入的快速蛋白质结构搜索
考虑到局部几何形状[5]，坐标对齐[6]和3D Zernike的描述符[7，8]，已经开发了多种方法来比较，对齐和搜索[1] [1] [1] [2，3，4]。由于蛋白质结构比序列[9]更保守[9]，这些方法已被证明在远程同源性检测[10]，蛋白质分类[11]中有用[11]，从结构[12]推断功能[12]，聚类大数据库[13，14]并评估结构预测的准确性。最高的精度方法倾向于根据DALI等坐标[3]进行仔细的比较，但是搜索大型结构数据库，例如Alphafold蛋白结构数据库[15，16]或ESM宏基因组图[17] [17]使用这些方法很慢。最近，foldseek [18]通过将一级序列转换为一系列学到的局部特长基序来解决了这个问题。然后，它使用生物信息学中快速序列搜索的丰富历史记录大大减少查询的成对比较时间与数据库的每个成员。为了进一步减少搜索时间，应更快地将成对比较步骤进行。
innovastemcell台式11月24日。cdr
促销细胞表皮球菌ATCC的生长14990 AER 6小时的culɵaaɵooon营养琼脂II培养基（对照），并在补充5％金属息座的培养基上。意味着不共享上标的Leter是显着不同的（Tukey成对比较，P值≥0.05）。
从印度移民和印度 - 加拿大人中的非西方化向西方化肠道微生物组的过渡与饮食适应性有关
alpha多样性 - 使用16S扩增子序列，向前消失，反向读数在251个基础上被截断。框表示第一四分位数和第三四分位数之间的四分位间范围（IQR），水平线表示中位数，晶须是IQR的1.5倍以内的上和下值。alpha多样性。（a）Pielou的均匀度显示出显着差异（H = 85.7，P = 1.07E-17）。成对比较表明，印第安人的均匀均高于欧洲加拿大人（H = 56.2，Q = 6.51E-13），欧洲移民（H = 17.0，Q = 7.32e-05）和印度 - 加拿大人（H = 10.8，Q = 10.69e-03）。欧洲 - 加拿大的控制也比印度移民（H = 41.4，Q = 6.09e-10）和印度加拿大人（H = 21.7，Q = 8.10E-06）高得多。（b）香农的多样性显示出显着差异（H = 79.8，p = 1.89e-16）。成对比较表明，印第安人的多样性明显低于欧洲加拿大人（H = 56.7，Q = 3.91e-12），欧洲移民（H = 32.9，Q = 4.94E-08），印度 - 加拿大人，H = 14.3，Q = 14.3，Q = 2.59e-04）和Indo-Indo-Indo-Mignmants（H = 6. H = 17）6.66，6.66。欧洲 - 加拿大对照组的得分也明显高于印度移民（h = 20.0，q = 2.62e-05）和印度 - 加拿大人（h = 14.4，q = 2.59e-04）。beta多样性 - 使用shot弹枪序列，向前的反复读取和反向读数以10个碱基对修剪，固定最大长度为120个碱基对。使用Bray Curtis差异和加权Unifrac探索了Beta多样性，并使用成对的置换式多元方差分析（PermanOva）来测试组之间的差异。（c）Bray Curtis原理坐标分析（PCOA）图显示，在前两个轴上捕获了45.3％的变异。与Bonferroni校正的成对比较显示，大多数群体之间存在显着差异，印第安人和西方同类群的印第安人和印度移民的明显聚类。（d）加权unifrac PCOA图显示，在前两个轴上捕获了61.8％的变化，还检测到显着差异。成对比较结果可以在附录E中找到。印度的肠道表现出了杆菌和蛋白质细菌的占主导地位，欧洲加拿大人表现出很高的富公司。印度移民的消失（挥发性和/或与人类工业化社会有效）相关的大量分类单元，包括Eubacterium和Erysipelotrichaceae。印度 - 加拿大人拥有诸如Collinsella等消失的分类单元，以及Blossum（Bloom或在城市化/现代化社会中被选中）的大量丰富，例如Anaerostipes和Blautia。
重新审视 NASA-TLX 重量 - Doria
摘要 美国国家航空航天局任务负荷指数 (NASA-TLX) 是一种常用的评估心理工作负荷的方法。NASA-TLX 从六个负荷维度评估心理工作负荷。当假设各个维度的重要性不大致相等时，则通过对每个维度对进行成对比较来加权，然后对反映维度重要性的权重进行标准化。这种原始的 NASA-TLX 加权方法带来了一些挑战，这些挑战在分配权重时难以识别。首先，原始的 NASA-TLX 权重不允许直接将两个或多个维度表示为同等重要。其次，如果始终进行成对比较，则维度的重要性顺序只有一种。第三，在始终进行成对比较的情况下，会人为地对最重要的维度强加 0.33 的权重。为了解决这些挑战，提出了用于得出维度权重的摆动和层次分析法加权方法。从理论上介绍了在 NASA-TLX 中应用这些方法的优势，并使用虚拟空战模拟数据进行了实证证明。本文的目的是帮助学者和从业者在心理工作负荷评估中使用 NASA-TLX，从而避免讨论的加权问题。
体重观察者：重新审视 NASA-TLX 体重 - 阿尔托 | 研究
摘要 美国国家航空航天局任务负荷指数 (NASA-TLX) 是一种常用的评估心理负荷的方法。NASA-TLX 评估六个负荷维度的心理负荷。当假设维度的重要性不大致相等时，则通过对每个维度对进行成对比较来加权，然后对反映维度重要性的权重进行标准化。这种原始的 NASA-TLX 加权方法带来了一些挑战，这些挑战在分配权重时很难识别。首先，原始的 NASA-TLX 权重不允许直接将两个或多个维度表示为同等重要。其次，如果始终如一地进行成对比较，则维度的重要性顺序只有一种。第三，在始终如一地进行成对比较的情况下，最重要的维度被人为地强加了 0.33 的权重。提出了用于得出维度权重的摆动和层次分析法加权方法来解决这些挑战。从理论上介绍了在 NASA-TLX 中应用这些方法的优势，并使用虚拟空战模拟数据进行了实证证明。本文的目的是帮助学者和从业者在心理工作量评估中使用 NASA-TLX，从而避免讨论的加权问题。
重新审视 NASA-TLX 权重 - Doria
摘要 美国国家航空航天局任务负荷指数 (NASA-TLX) 是一种评估心理工作负荷的常用方法。NASA-TLX 从六个负荷维度评估心理工作负荷。当假设各个维度的重要性不大致相同时，则通过对每个维度对进行成对比较来加权，然后对反映维度重要性的权重进行标准化。这种原始的 NASA-TLX 加权方法带来了一些挑战，这些挑战在分配权重时难以识别。首先，原始的 NASA-TLX 权重不允许直接将两个或多个维度表示为同等重要。其次，如果始终进行成对比较，则维度的重要性顺序只有一种。第三，在始终进行成对比较的情况下，会人为地对最重要的维度强加 0.33 的权重。为了解决这些挑战，提出了用于得出维度权重的摆动和层次分析法加权方法。从理论上介绍了在 NASA-TLX 中应用这些方法的优势，并使用虚拟空战模拟数据进行了实证证明。本文的目的是帮助学者和从业者在心理工作负荷评估中使用 NASA-TLX，从而避免讨论的加权问题。
使用分析层次结构过程
•在1990年代开发的决策过程，以帮助通过复杂的优先级方案进行工作；在军事，政府，私营部门和学术界中广泛使用。•基于支持决策过程而不是直觉的知识来鼓励决策。•通过一次比较两个标准（即成对比较）来简化过程，以确定哪些对决策目标更重要。•采用以客观，加权标准和替代方案为中心的多层次（分层）结构。
帕金森病患者运动训练后骨骼肌 RNA 编辑的改变
134 # 训练前和训练后 PD 男性比较是较大的 PD 男性与训练后 PD 男性比较的一个较小子集；但是，前一个子集仅包括具有训练前和训练后样本的 PD 患者，以便进行更严格的患者内分析。137 * 使用 138 Mann-Whitney 检验（p 值 > 0.05），所有成对比较均未达到统计显着性水平。每组的值均以平均值和 139 SEM（平均值的标准误差）给出。140
贝叶斯非参数推断``物种采样...色谱学杂志
计算机视觉是一种人工智能（AI）的一种方法，从概念上讲，“计算机和系统可以从数字图像中获取有用的信息”，可访问更高级别的信息并“采取行动或根据该信息提出建议”。全面的二维杂志使访问了样本化学组成的高度详细，准确但非结构化的信息，并可以在数据处理级别（例如，通过计算机视觉）利用AI概念来合理化原始数据探索。目标是理解与特定/诊断化学签名相关的生物学现象。这项研究介绍了基于模式识别算法的计算机视觉的新型工作流量（即，未靶向和有针对性的UT finfingerpinting），其中包括代表样品的综合类图像的产生，用于代表样品的类别，其有效的重新对准和对全面的特征特征的视觉分析进行对比的视觉分析。作为一种说明性的应用，探索了源自关于手工黄油的研究项目（从原始的甜奶油到成熟的黄油），探索了沿生产链的挥发性成分的演变以及不同微生物培养物对实用产品挥发组的影响。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）与经典的一步成对比较过程相比，工作流具有显着的优势，因为对重新调整和成对比较了与许多不同样品具有内在生物学可变性的类似化学图像的靶向和未靶向色谱特征进行比较。