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枫木：多样本空间转录组学数据的混合框架
DNA结合蛋白在不同的生物学过程中至关重要，包括DNA复制，转录，包装和染色质重塑。探索它们的特征和功能已与各种科学领域相关。计算生物学和生物信息学有助于研究DNA结合蛋白，补充了传统的分子生物学方法。虽然机器学习的最新进展使预测系统与生物信息学方法的整合在一起，但仍需要有可推广的管道来将未知蛋白识别为DNA结合，并评估他们识别的特定类型的DNA链。在这项工作中，我们介绍了Rudeus，这是一个python库，其具有层次分类模型，旨在识别DNA结合程序并评估特定的相互作用类型，无论是单链还是双链。Rudeus具有多功能管道，能够训练预测模型，通过监督学习算法协同蛋白质语言模型，并整合贝叶斯优化策略。训练有素的模型具有高性能，DNA结合识别的精确率为95％，单链和双链相互作用之间的辨别率为89％。Rudeus包括一个用于评估未知蛋白序列的探索工具，将其注释为DNA结合，并确定其识别的DNA链的类型。结构性生物信息学管道已被整合到Rudeus中，以通过DNA-蛋白质分子对接验证已鉴定的DNA链。这些全面的策略和直接实施表现出与高端模型的可比性，并增强了将其集成到蛋白质工程管道中的可用性。
用于建模网络的ERGM软件包的高级功能
Statnet项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1此研讨会/教程的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1。对ERGM建模框架的简要审查。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2。样本空间约束。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 3。调整ERGM估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 4。术语运算符。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5。建模多个网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6。在缺少数据的情况下进行估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 7。多层网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>45参考。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>57 div>
![应用统计与概率 [3 1 0 4] 基础知识...](/simg/g:\will\search\icon\source\1\135d2c0830996f68e452dd4874aafe89f7642a8d.webp)
应用统计与概率 [3 1 0 4] 基础知识...
AI6101：应用统计和概率 [3 1 0 4] 统计学基础：统计学在工程中的作用、基本原理、回顾性研究、观察性研究、设计实验、随时间观察过程、机械和经验模型、概率和概率模型、集中趋势测量：平均值、中位数和众数、离散度测量-范围、四分位差、平均差、标准差、变异系数、偏度、峰度。概率分布：样本空间和事件、概率的解释和公理、加法规则、条件概率、乘法和总计、概率规则、贝叶斯定理、随机变量、随机变量的概念、伯努利分布、二项分布、泊松分布、正态分布。相关性和回归：概念和类型、卡尔·皮尔逊方法、秩斯皮尔曼方法、最小二乘法、离散随机变量和概率分布。连续随机变量和概率分布。联合概率分布。假设检验：假设检验、零假设和备择假设、显著性水平、单尾和双尾检验、大样本检验（单均值检验、均值差检验、单比例检验、比例差检验）、t 检验、F 检验、卡方检验。参考文献：
DiffRNAFold：利用潜在空间扩散生成 RNA 三级结构
然而，确定 RNA 结构已被认为是一项巨大的挑战，甚至被认为比蛋白质结构预测更困难 [26]。原因很简单，因为 RNA 分子的灵活性。蛋白质分子每个残基上有三个扭转角，产生的多样性足以使结构预测变得困难，而 RNA 分子每个核苷酸上都有七个扭转角 [18]。因此，RNA 分子在允许的三级结构方面具有组合爆炸式增长。由于构象样本空间很大，旨在随机抽样并选择自由能最低的分子的传统蒙特卡罗方法往往无法在合理的时间内收敛。为了解决这个问题，部分由于最近使用 AlphaFold [13] 在蛋白质结构预测方面取得的成功，人们提出了基于深度学习的方法 [19，23]。这些方法在结构预测方面表现出良好的效果。利用 DiffRNAfold，我们提出了一个框架，将 RNA 结构生成和设计向前迈进了一步。
信息几何、Jordan 代数和共轭轨道构造
摘要。Jordan 代数自然出现在 (量子) 信息几何中，我们希望了解它们在该框架内的作用和结构。受 Kirillov 对余伴轨道辛结构的讨论的启发，我们在实 Jordan 代数的情况下提供了类似的构造。给定一个实数、有限维、形式上实数的 Jordan 代数 J ，我们利用由对偶 J ⋆ 上的 Jordan 积确定的广义分布在分布的叶子上诱导一个伪黎曼度量张量。特别是，这些叶子是李群的轨道，李群是 J 的结构群，与余伴轨道的情况类似。然而，这一次与李代数情况相反，我们证明 J ∗ 中并非所有点都位于正则 Jordan 分布的叶子上。当叶子节点包含在 J 上的正线性泛函锥中时，伪黎曼结构就变为黎曼结构，并且对于适当的 J 选择，它与有限样本空间上非正则化概率分布的 Fisher-Rao 度量相一致，或者与有限级量子系统的非正则化忠实量子态的 Bures-Helstrom 度量相一致，从而表明 Jordan 代数数学与经典和量子信息几何之间的直接联系。
经典概率的统一处理，...
摘要这些笔记的主要目标是对问题框架的精心介绍。此框架允许使用四个原理或公理的共同集对经典概率理论，热力学和量子概率进行表述。，它为计算未来事件的概率提供了一种一般的预后算法。我们的原则严格区分了可能性和外来。一个良好的可能性空间和结果的样本空间可以解决众所周知的悖论，并做出诸如“许多世界”或“许多思想”“超级流动”之类的量子解释。此外，从我们的角度来看，超级原则和系统的纠缠获得了新的含义。这个框架在希尔伯特的意义上是一种公理的概率方法。他在1900年向巴黎国际数学家国际大会提出的二十三个开放问题中的第六个问题中要求公理地对待概率。我们已将框架应用于各种问题，包括经典问题，统计力学和热力学，多个缝隙的差异，光的重新启动，干涉仪，延迟选择实验以及Hardy的Paradox。特别重点也放在C.F.vonweizséacker的作品，他早在1950年代就发展了他的理论。今天，领先的研究人员以“ Simons在量子场，重力和信息方面的合作”的名义继续他的工作。
电力电子与电力系统课程大纲
1. 计算技能：基本编程结构：数据类型、数组、指针、链接列表和树、语句、I/O、条件、循环、函数、类/对象。 2. 通信技术：通信标准、2G/3G/4G/5G、ZigBee、BLE、Wi-Fi、LTE、IEEE 802.11x、数据速率、覆盖范围、功率、计算、带宽、传感、处理、通信供电、通信网络、拓扑、层/堆栈架构、QoS。 3. 通信系统：通信系统的物理层描述、量化、数据格式化和成帧、点对点链路的容量、链路预算分析、多址技术、网络路由 4. 数据分析：组合学、有限样本空间上的概率、联合和条件概率、独立性、总概率；贝叶斯规则及应用。 5. 数字通信：通带表示、基带等效 AWGN 信道、数据调制和解调、调制波形的合成、离散数据检测、加性高斯白噪声 (AWGN) 信道、使用匹配滤波器实现信噪比 (SNR) 最大化、AWGN 信道的误差概率、MAP 和 ML 检测、数字调制技术、无线信号传播和信道模型。6. 数字信号处理：采样、连续和离散时间变换、LTI 系统的频域分析、FFT 实现、算法、滤波器设计：IIR 和 FIR 滤波器、采样率转换。
贝叶斯推理的计算技术
统计计算很大程度上由概率的加权总和或积分组成。贝叶斯推论和频繁统计之间的关键实际差异之一是，在将这些竞争性的方法解决相同问题的情况下出现了巨大不同类型的积分类型（Loredo 1992）。例如，考虑到某些观察到的数据d，估计某些模型的参数m；用θ共同表示参数。在贝叶斯和频繁的积分中出现的关键数量是假设模型为真的数据并假定要知道的参数的概率，p（d |θ，m）。被认为是数据的函数，这称为采样分布；作为参数的函数，它称为可能性函数，它将缩写为l（θ）。该方法之间的基本实际差异是，频繁计算需要在数据维度（样本空间）上进行此数量的积分，而贝叶斯计算需要在参数空间上进行积分。基于通过参数空间进行求和或集成在试图使用样品空间中计算的概率进行推断的概率的概率上的推断。在这里的简短空间中，对这些优势的重要讨论是不可能的。必须提及两个具有巨大实际实用性的积极优势。在贝叶斯推理中，可以直接消除滋扰参数，同时简单地通过在φ上整合（ψ，φ）的关节分布来解决它们的不确定性。首先，在绝大多数的实际应用中，参数空间可以分为两个部分θ=（ψ，φ），其中兴趣集中在ψ上，并且φ由对数据建模但不感兴趣的“滋扰”参数组成（例如，背景强度）。没有完全的SAT-