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TreePólya拆分分布用于多元计数数据
在本文中，我们开发了一个新的多元分布，该分布适用于计数数据，称为树p´olya拆分。该类是由沿固定分区树的单变量分布和单数多变量分布的组合而产生的。已知的分布，包括Dirichlet-Multinomial，广义的Dirichlet-Multinomial和Dirichlet-Tree多项式，是此类中的特殊情况。正如我们将要证明的那样，这些分布是灵活的，可以在观测水平上建模复杂的依赖性结构（正，负或空）。具体来说，我们通过主要关注边缘分布，段落矩和依赖性结构（协方差和相关性）来介绍树p´olya分裂分布的理论特性。A dataset of abundance of Trichoptera is used, on one hand, as a benchmark to illustrate the theoretical properties developed in this article, and on the other hand, to demonstrate the interest of these types of models, notably by comparing them to other approaches for fitting multivariate data, such as the Poisson-lognormal model in ecology or singular multivariate distributions used in microbiome.
编辑：序列的差分分析读取计数数据...
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基于LLM的中间解释，用于预测护士压力及其逐步计数数据的原因
目的：本研究的目的是提出和评估一种基于机器学习（ML）基于机器学习（ML）的预测的混合方法，以估算压力水平及其从步骤计数数据中估算原因。该研究解决了现有数据集中缺乏有关压力根本原因的信息的差距。方法：步骤计数数据，压力评估（QID得分）和应力原因是从30位护士中收集的六个问卷，该问卷在一个月内以八天的八天内列出了4点李克特量表。设计了两个任务用于评估：（1）评估中间解释对压力存在估计准确性的贡献，以及（2）验证使用中间解释来识别压力原因。BERT模型。结果：在第一个任务中，具有中间解释的BERT达到了0.74的最高精度，使用原始步骤计数数据（0.63）和距离数据（0.59）优于BERT。在第二个任务中，同一模型的排名精度为0.60，而原始步骤计数数据为0.56。的显着关系。
测试低成本生态计数数据的人口趋势变化
a Department of Biology, Universit´e de Fribourg, Chemin du Mus´ee 10, CH-1700 Fribourg, Switzerland b Department of Mathematics, Universit´e de Fribourg, Chemin du Mus´ee 23, CH-1700 Fribourg, Switzerland c Swiss Institute of Bioinformatics, 1700 Fribourg, Switzerland d Aire de Conservation de Chinko, African Parks RCA，Bangui，中非共和国E工程与管理学院VAUD，HES-SO，应用科学与艺术大学西方瑞士
SPK11R1LM4H-1低功率多模数数字底部port sisonic™麦克风
Parameter Symbol Conditions Min Typ Max Units Supply VoltageVdd1.621.81.98VLow Frequency RolloffLFRO-3dB relative to 1 kHz-20-HzHigh Frequency Flatness+3dB relative to 1 kHz-15-kHzResonant Frequency PeakFresFree Field response-29-kHzLatency@ 4kHz, Fclock = 2.4 MHz-3-μsDC OffsetSEL = 0 / SEL = 1: Fullscale = ±100%-0.0 / -0.39-%DirectivityOmnidirectionalPolarityIncreasing sound pressureIncreasing density of 1'sData Format½ Cycle PDMSensitivity DropVdd(min) ≤ Vdd ≤ Vdd(max)--±0.25dBClock Input CapacitanceCin-8-pFData Output CapacitanceCout-60-pFData Output LoadCload--110pFSELECT (high)Vdd-0.2-VddVSELECT (low)-0.3-0.2VShort Circuit CurrentIscGrounded DATA pin1-20mAFall-asleep Time3,4Fclock < 1kHz--10msWake-up Time3,5Fclock ≥ 380kHz--20msStartup Time3Powered Down →活动，最终值的1dB不超出20mstime到第一个数据位，从有效的VDD和CLK到第一个逻辑位在数据线上驱动到第一个逻辑位。输出为直到第一个数据位为止。初始输出位代表静音音频。音频数据将遵循启动时间。23MMSMODE-CHANGE TIME3，6LOW POWER MODE模式⇔快速模式 - 20ms
SPH51R3LM4H-1多模数数字底端Sisonic™麦克风
SPH51R3LM4H-1是一个微型，高性能，低功率，底部硅数字麦克风，具有单个位PDM输出。使用语法验证的高性能Sisonic™MEMS技术，SPH51R3LM4H-1由声学传感器，低噪声输入缓冲区和Sigma-Delta调制器组成。这些设备适用于远场语音UP和360度电话会议模式，例如笔记本电脑，手机，智能手机，传感器，数码静止摄像机，便携式音乐录音机和其他便携式电子设备，在这些电子设备中，需要出色的宽带音频性能和RF免疫。此外，SPH51R3LM4H-1提供多个性能模式
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各个应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关Mi-Crobiome的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型gaussian popula图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于分配外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础义务网络的推理中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算有效搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和降低结构的同时推断，包括图形不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法从一般的多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是对微生物组分析的关系。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型；离散的weibull;链接预测；结构学习；微生物组
气候变化参数数据集（CCPD）
摘要。人类的姿势估计是不断观察一个人的动作和运动以跟踪和监视一个人或物体活动的过程。人类姿势估计通常是通过限制描述一个人姿势的关键点来完成的。一个指导练习框架，使人们能够在没有私人教练的帮助的情况下远程准确地进行远程准确的人类识别来学习和运动等活动。这项工作提出了一个框架，以检测和认识到各种瑜伽和锻炼姿势，以帮助个人正确实践。流行的Blaze Pose模型从学生端提取了关键点，并将其与讲师的姿势进行比较。提取的关键点被馈送到人姿势并置模型（HPJT），以将学生姿势与讲师进行比较。该模型将通过比较提取的关键点来评估姿势的正确性，并在需要进行任何校正时向学生提供反馈。提出的模型经过40+瑜伽和运动姿势训练，并通过地图评估了模型的性能，该模型的精度为99.04％。结果证明，任何人都可以实时使用拟议的框架来练习锻炼，瑜伽，舞蹈等。在没有精确和准确性的物理讲师的帮助下，在他们的位置，导致健康的生活。
高级计算代数数理论
代数数字场的不变性计算，例如积分碱基，判别因子，主要分解，理想的班级组和单位群，对于自身的缘故，以及对于众多应用，对于二聚体方程的解决方案都很重要。这项任务的实用性（有时被称为Dedekind计划）一直是过去十年来计算数理论的主要成就之一，这要归功于许多人的影响。即使仍然存在一些实际问题，也可以将其视为以令人满意的方式解决的问题，现在，询问一个专业的计算机代数系统，例如康德/kant/kash，lidia，magma或pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/gp，以执行数字的计算。代数数理论，GTM 138，第一次于1993年发表（第三个更正的印刷1996年），此处称为[COH0]。该文本还处理其他主题，例如椭圆曲线，保理和原始测试。概括这些算法是很重要的。可以考虑几种发生的变化，但最重要的是对全球功能场的一体化（在一个有限范围内的一个变量中的有限扩展）和数值相对扩展。与[COH0]中一样，在本书中，我们将仅考虑数字场，而根本不涉及功能场。因此，我们将解决与数字领域有关的一些特定主题；与[COH0]相反，在选择主题的选择中没有详尽的尝试。主题之所以选择主要是因为我的个人品味，当然是因为它们的重要性。本书中讨论的几乎所有主题从算法方面（通常是1990年后）都是很新的，并且几乎所有算法都已在数字理论软件包/GP中实施和测试（请参阅[COH0]和[COH0]和[BBBCO]）。受试者是新事物的事实并不意味着他们很困难。实际上，正如读者在深入阅读本书时所看到的，对数字理论的某些部分的算法处理实际上比理论处理要容易得多。一个很好的例子是计算类场理论（见第4至6章）。我并不意味着证据变得更简单，而是通过研究其算法方面对主题的掌握更好。如前所述，本书中讨论的大多数主题的共同点是，我们处理相对扩展，但我们也研究其他主题。我们将看到，对于绝对情况，[COH0]中给出的大多数算法都可以推广到相对情况。