XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推断
通过机器学习预测磷光能和推断波函数定位
sets using HIPNN and HIP-loc, training and testing parity plots of predicted versus true D E on thermal conformers sampled around equilibria of S 0 and T 1 using HIPNN and HIP-loc, RMSD of optimized geometries using the HIP-loc T 1 potential and energy error plots at those geometries, absolute errors in D E as a function of number of atoms, parity plots of predicted versus true D E for the extensibility set categorized by chemical similarity, localization of singlet – triplet transition for select molecules of the extensibility set computed from DFT spin density and HIP-loc weights, conformation-dependent localization of singlet – triplet transitions in molecules with a single torsional angle, and molecular animations of torsional scans including that of the molecule in Fig.5。参见doi：10.1039/d1Sc02136b
非高斯SVAR模型的局部强大推断
当结构冲击是独立的并遵循非高斯分歧时，结构向量自回旋（SVAR）模型中的所有参数都是局部识别的。不幸的是，当识别数据的此类特征的标准推理方法无法在模型参数的结构函数的范围内获得正确的覆盖范围。对此词，我们提出了一种局部可靠的半参数方法，以进行假设检验并为SVAR模型中的结构功能构建信心集。该方法在存在时完全利用非高斯性，但可以使局部至高斯密度正确的大小/覆盖率。从经验上讲，我们重新访问了两项宏观conomic SVAR研究，在该研究中，我们记录了混合的结果。对于Kilian和Murphy的石油价格模型（2012），我们发现非高斯性可以坚定地识别合理的承认集，而对于Baumeister和Hamilton（2015）的劳动力供应 - 按需模型（2015）并非如此。此外，这些练习强调了使用弱识别稳健方法来评估估计不确定性的重要性，当时使用非高斯性进行识别。
合作上下文敏感预测推断的细胞机制
逻辑在数学及其20世纪的分支计算机科学方面具有一定的地位。现代符号逻辑是在某种程度上开发的，是为数学提供正式框架的一种方式：Frege，Peano，White-Head和Russell，以及Hilbert开发了逻辑系统以实现数学的逻辑系统。这些系统的目的是作为自己的基础，或者至少是数学理由的数学原因的形式类似物，例如，在希尔伯特的一致性计划中。类似的努力仍在继续，但通过开发了使用证明和模型理论来研究此类系统属性的复杂方法的发展。与逻辑形式主义作为表达数学理论的工具（从广义上讲）的工具并行，在寻求机械化逻辑推导的机械化及其理论限制的调查中已经取得了很多进步，最近在与新的基础框架开发具有成熟的计算机 - 计算机 - 估算系统的新基础框架方面达到了最终形式。此外，事实证明，逻辑学家在数学和哲学上开发的逻辑犯罪事实在描述计算机科学家感兴趣的理论和感兴趣的系统非常有用，反之亦然。逻辑在计算机科学中影响的三个检查是自动推理，计算机验证和编程语言的类型系统。
推断人类和猴子虚拟平衡任务中的控制目标
自然行为具有冗余性，这意味着人类和动物可以通过不同的控制目标实现其目标。仅根据行为观察，是否可以推断出受试者正在采用的控制策略？这一挑战在动物行为中尤其严峻，因为我们无法要求或指示受试者使用特定的控制策略。本研究提出了一种三管齐下的方法来从行为中推断动物的控制策略。首先，人类和猴子都执行了虚拟平衡任务，可以使用不同的控制目标。在匹配的实验条件下，在人类和猴子中观察到相应的行为。其次，开发了一个生成模型，该模型代表了实现任务目标的两种主要控制策略。模型模拟用于识别可以区分正在使用哪个控制目标的行为方面。第三，这些行为特征使我们能够推断出被指示使用一个或另一个控制目标的人类受试者所使用的控制目标。基于此验证，我们可以从动物受试者中推断策略。能够从行为中准确识别受试者的控制目标，为神经生理学家寻找感觉运动协调的神经机制提供强有力的工具。
使用真实世界数据进行因果推断的方法
• 舒尼替尼 (n=243) vs 安慰剂 (n=118) • 中期分析（最长随访 54 周）：总生存率 HR = 0.49 • 对照组患者随后可改用舒尼替尼 → 84% 的患者改用 • 后期随访：ITT 分析：OS HR = 0.88，ICER = £77k 保序结构失效时间模型（带 g 估计）：OS HR = 0.51，ICER = £32k → RPSFTM 被认为可以接受并推荐使用舒尼替尼
根据基因组特征与宿主的距离推断环境噬菌体的生命周期
摘要：未培养噬菌体对环境的影响取决于其首选的生命周期（溶菌性或溶源性）。然而，我们预测它的能力非常有限。我们旨在通过比较溶菌性和溶源性噬菌体的基因组特征与其宿主的相似性来区分溶菌性和溶源性噬菌体，反映它们的共同进化。我们测试了两种方法：（1）四聚体相对频率的相似性，（2）基于精确的 k = 14 寡核苷酸匹配的无比对比较。首先，我们探索了 5126 种参考细菌宿主菌株和 284 种相关噬菌体，并找到了使用两种基于寡核苷酸的方法区分溶源性和溶菌性噬菌体的近似阈值。对 6482 个质粒的分析揭示了不同宿主属之间以及在某些情况下远距离细菌类群之间水平基因转移的可能性。随后，我们通过实验分析了 138 株肺炎克雷伯菌及其 41 种噬菌体的组合，发现实验室中与这些菌株相互作用次数最多的噬菌体与肺炎克雷伯菌的基因组距离最短。然后，我们将我们的方法应用于来自温泉生物膜的 24 个单细胞，其中包含 41 个未培养的噬菌体-宿主对，结果与在此环境中检测到的噬菌体的溶源生命周期相一致。总之，基于寡核苷酸的基因组分析方法可用于预测 (1) 环境噬菌体的生命周期、(2) 培养物保藏中宿主范围最广的噬菌体，以及 (3) 质粒的潜在水平基因转移。
在类似工作环境中推断用户面部表情 | WorkingAge
摘要 —与快乐、悲伤、恐惧、愤怒、厌恶和惊讶这六种基本情绪不同，用效价（正性 - 负性）和唤醒（强度）来建模和预测维度情感已被证明对于自然和现实世界设置更灵活、适用和有用。在本文中，我们旨在推断用户在不同难度级别（基线、简单、困难和压力条件）下从事多项工作类任务时用户的面部情感，包括（i）办公室环境，他们从事一项体力要求较低但需要更大精神压力的任务；（ii）流水线环境，需要使用精细运动技能；（iii）代表远程办公和电话会议的办公室环境。为了这个目标，我们首先设计了一项具有不同条件的研究，并收集了 12 个受试者的多模态数据。然后，我们用各种机器学习模型进行了几项实验，发现：（i）面部表情的显示和预测在非工作环境和工作环境中有所不同；（ii）使用在类似工作环境中捕获的数据集可以提高预测能力；（iii）片段级（光谱表示）信息对于改善面部表情预测至关重要。索引术语——情感状态、类似工作的任务、工作环境中的情绪
多阶段固定治疗政策的渐近推断，可变选择
动态治疗方案或政策是针对单个特征量身定制的多个阶段的决策功能的序列。实践中的一类重要的治疗政策，即多阶段固定治疗政策，规定了使用相同决策功能在各个阶段使用相同决策功能的治疗分配概率，在该阶段中，该决定基于相同的相同特征，这些功能集成了时间改进的变量（例如，经常收集的，常规收集的疾病生物标志物）。尽管有广泛的文献来构建与动态治疗策略相关的价值函数的有效推断，但很少的工作集中在策略本身上，尤其是在存在高维特征变量的情况下。我们旨在填补这项工作的空白。具体来说，我们首先使用增强的价值加权估计器来估算多阶段固定治疗策略，以提高渐近效率，并进一步应用惩罚来选择重要的特征变量。然后，我们为有效推理构建策略参数估计器的一步改进。从理论上讲，我们表明改进的估计器在渐近上是正常的，即使在较慢的收敛速率上估算了滋扰参数，并且特征变量的尺寸随样本尺寸而增加。我们的数值研究表明，所提出的方法估计具有近乎最佳价值函数的稀疏政策，并对策略参数进行有效的推断。
使用数据约束的复发神经网络模型推断大脑互动
4加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院 *通信：kanaka.rrajan@mssm.edu抽象行为来自许多解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动。现代的实验工具允许空前访问跨越许多相互作用区域的大型神经种群。然而，了解这样的大规模数据集需要两个可扩展的计算模型来提取区域通信的有意义的特征和原则性理论来解释这些特征。在这里，我们引入了基于电流的分解（CurbD），这是一种使用数据约束的复发性神经网络模型来推断大脑相互作用的方法，该模型直接重现实验性的神经数据。Curbd利用了此类模型推断出的功能相互作用，以揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明Curbd准确地隔离了具有已知动力学的模拟网络中的区域间电流。然后，我们将路缘应用于跑步过程中从小鼠获得的多区域神经记录，在帕夫洛维亚调节过程中的猕猴以及记忆回收期间的人类，以证明Curbd在各种神经数据集中脱离了Curbd对脑部互动的广泛适用性。在发育过程中引入，即使是小生物的神经系统也会组织成非常复杂的结构。大脑具有结构模块性（例如，脑区域，层状组织，细胞类型），具有系统发育跨模块的专业化。大脑区域具有惊人的专业化和独特的功能特征。但是，单个大脑区域也经常与整个大脑中的许多其他区域相互作用2。这些宏观电路通过直接投影，多节日回路和更广泛的间接效应（例如神经调节剂释放3）反复连接。因此，在理论上，大脑甚至在简单的行为中都处于活跃状态，从理论上讲，只有一个较小的区域4-6介导的大脑。得出对行为神经基础的理解需要考虑大脑活动的分布性质。，尽管现代实验技术提供了大规模的多区域数据集，但研究人员仍缺乏一种全面的，统一的方法来推断全脑部相互作用和信息流。在这里，我们引入了基于电流的分解（CURBD），这是一个计算框架，利用多区域神经记录的复发性神经网络（RNN）模型来推断
EC-GAN：通过生成对抗网络推断大脑有效连接
从功能性磁共振成像（fMRI）数据推断不同大脑区域之间的有效连接是近年来神经信息学领域的一项重要前沿研究。然而，由于fMRI数据噪声大、样本量小，目前的方法在有效连接研究中的应用受到限制。在本文中，我们提出了一种基于生成对抗网络（GAN）推断有效连接的新框架，称为EC-GAN。所提出的框架EC-GAN通过对抗过程推断有效连接，其中我们同时训练两个模型：生成器和鉴别器。生成器由一组基于结构方程模型的有效连接生成器组成，可通过有效连接生成每个大脑区域的fMRI时间序列。同时，采用鉴别器来区分真实的和生成的fMRI时间序列的联合分布。在模拟数据上的实验结果表明，与其他最新方法相比，EC-GAN可以更好地推断有效连接。真实世界的实验表明，EC-GAN 可以为分析 fMRI 数据的有效连接提供一个全新的、可靠的视角。