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World File Search System相关分析
深概率的规范相关分析
我们提出了一个深层生成框架，用于基于规范相关分析（CCA）的概率解释来学习多视图。该模型将潜在空间中的线性多视图层与深层生成网络作为观察模型结合在一起，将多个视图中的变异性分解为共享的潜在表示形式，该变异描述了一个描述变化的共同基础源和一组视图组件。为了近似潜在多视觉层的后验分布，基于概率CCA的解决方案开发了有效的变异推理过程。然后将模型推广到任意数量的视图。拟议的深度多视图模型证实了一个经验分析可以发现多个视图之间的微妙关系并恢复丰富的表示。
神经科学家的典型相关分析
3 英国伦敦大学学院计算机科学系医学图像计算中心；英国伦敦大学学院马克斯普朗克伦敦大学学院计算精神病学和老龄化研究中心 4 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院精神病学系 5 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学生物工程系 6 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学电气与系统工程系 7 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院神经病学系 8 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学艺术与科学学院物理与天文系
量子相关分析软件安装手册...
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在60岁及以上的居民中人体测量指数和2型糖尿病的相关分析
糖尿病（DM）是由遗传和环境因素引起的一种代谢障碍。其高患病率和高残疾率在全球范围内造成严重的健康损害（1）。肥胖是胰岛素抵抗/胰岛素分泌不足和血糖增加的重要原因之一（2）。随着肥胖率的升高，糖尿病的发生率也升高（3）。随着年龄的增长，老年人容易出现诸如骨矿物质密度降低（4），肌肉含量损失（5），身体功能障碍和代谢障碍（6），因此，他们比中年和年轻的人（7）更有可能发展糖尿病和大多数代谢风险。数据表明，中国成年人中糖尿病的患病率从1980年的0.67％增加到2018年的12.8％（8）。一些研究估计，从2017年，全球糖尿病患者的数量将从2017年的4.51亿增加到6.93亿（9）。中国老年人糖尿病的患病率为30.2％，远高于世界上糖尿病患病率（19.3％），在世界上排名第一（10）。大约三分之二的2型糖尿病患者超重或肥胖，腹部肥胖约为50％（11）。因此，超重和肥胖，尤其是腹部肥胖症，被认为是2型糖尿病（T2DM）的独立危险因素，这也加剧了残疾的风险并使其治疗变得复杂。在某种程度上，肥胖指标更容易直接观察和测量。对肥胖指数和糖尿病之间关系的研究旨在通过识别肥胖症来预防和控制糖尿病。
通过数字图像相关分析 1350°C 下陶瓷的不对称蠕变
在极高的温度下，陶瓷的关键参数之一是其抗蠕变性。蠕变行为的表征通常通过弯曲试验进行评估，当拉伸和压缩之间出现不对称时，蠕变行为的表征会变得复杂。为了检测和量化这种不对称行为，建议使用数字图像相关 (DIC)。首先，高温下 DIC 需要解决几个挑战，即随机图案稳定性、辐射过滤和热雾。由于加热陶瓷的可能性有限、应变场不均匀及其水平低，这些挑战更加严重。除了几项实验发展之外，由于使用了基于临时有限元运动学的两种 DIC 全局方法，应变不确定性得到了降低。最后，将所提出的方法应用于高抗蠕变性能设计的工业锆石陶瓷在 1350°C 下的不对称蠕变分析。
刺激后大脑反应的刺激知情广义典型相关分析
摘要 — 在脑机接口或神经科学应用中，广义典型相关分析 (GCCA) 通常用于提取关注同一刺激的不同受试者神经活动中的相关信号成分。 这可以量化所谓的受试者间相关性，或提高刺激后大脑反应相对于其他（非）神经活动的信噪比。 然而，GCCA 不了解刺激：它不考虑刺激信息，因此不能很好地处理较少量的数据或较小的受试者群体。 我们提出了一种基于 MAXVAR-GCCA 框架的新型刺激知情 GCCA 算法。 我们展示了所提出的刺激知情 GCCA 方法的优越性，该方法基于一组受试者聆听相同语音刺激的脑电图反应之间的受试者间相关性，尤其是对于较少量的数据或较小的受试者群体。
时间延迟多功能相关分析以从EEG信号中提取微妙的依赖性
摘要 - 电脑摄影（EEG）信号是极其复杂的大脑活动的结果。可以通过例如，可以访问此隐藏动态的一些细节。关节分布ρ∆ t对电极对的信号随着不同的时间延迟移动（滞后∆ t）。一种标准方法是监视对此类关节分布的单一评估，例如Pearson相关性（或相互信息），该评估结果相对无趣 - 正如预期的那样，对于零延迟而言，通常会有一个小峰值，而几乎与延迟的对称下降。相反，这种复杂的信号可能由多种类型的统计依赖性组成 - 本文提出了自动分解和提取它们的方法。具体而言，我们对所有被考虑的滞后依赖性分别估计等多项式等关节分布进行建模，然后随着PCA尺寸降低，我们发现了主要的关节密度失真方向F v。以这种方式，我们得到了一些滞后特征A I（∆ t）描述已知贡献的单独主导统计依赖性：ρΔT（y，z）≈Pr i = 1 a i = 1 a i（∆ t）f v i（y，z）。这些特征补充了皮尔逊相关性，提取隐藏的更复杂的行为，例如可能与信息传递方向相关的不对称性，超级表明特征延迟或振荡行为暗示了一定的周期性。还讨论了Granger因果关系扩展到此类多功能关节密度分析，例如两个独立的因果波。虽然这篇早期文章是最初的基础研究，但将来它可能会有所帮助，例如了解皮质隐藏动力学，诊断癫痫等病理，确定精确的电极位置或构建脑部计算机界面。
对FDA批准激酶抑制剂的目标选择性和副作用的相关分析
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
典型相关分析和偏最小二乘法识别大脑行为关联：教程和比较研究
摘要典型相关分析 (CCA) 和偏最小二乘 (PLS) 是用于捕捉两种数据模态（例如大脑和行为）之间关联的强大多元方法。然而，当样本量类似于或小于数据中的变量数量时，标准 CCA 和 PLS 模型可能会过度拟合，即发现无法很好地推广到新数据的虚假关联。已经提出了 CCA 和 PLS 的降维和正则化扩展来解决此问题，但大多数使用这些方法的研究都有一些局限性。这项工作对最常见的 CCA/PLS 模型及其正则化变体进行了理论和实践介绍。我们研究了当样本量类似于或小于变量数量时标准 CCA 和 PLS 的局限性。我们讨论了降维和正则化技术如何解决这个问题，并解释了它们的主要优点和缺点。我们重点介绍了 CCA/PLS 分析框架的关键方面，包括优化模型的超参数和测试已识别的关联是否具有统计意义。我们将所描述的 CCA/PLS 模型应用于来自人类连接组计划和阿尔茨海默病神经成像计划的模拟数据和真实数据（n 均为 .500）。我们使用这些数据的低维和高维版本（即样本大小与变量之间的比率分别在 w 1 – 10 和 w 0.1 – 0.01 范围内）来展示数据维数对模型的影响。最后，我们总结了本教程的关键课程。
多任务稀疏典型相关分析及其在多模态脑成像遗传学中的应用
脑成像遗传学是脑科学中一个新兴的重要课题，它整合了遗传因素和神经影像表型测量。这种结合不同遗传和基因组数据的整合研究有望揭示大脑结构和功能的遗传基础，并进一步为解释遗传变异与阿尔茨海默病 (AD) 等脑部疾病之间的因果关系提供新的机会 [1]，[2]。现代神经影像技术，如磁共振成像 (MRI) 和正电子发射断层扫描 (PET)，基于不同的技术对大脑的形态和代谢过程进行成像，并从不同角度生成描述大脑的不同图像数据。这些多模态图像数据提供了互补的信息，并已被证明可以提供对大脑结构、功能和脑部疾病的全面理解 [3]。此外，在生物医学研究中，我们通常会面临大量的基因分型生物标记，例如单核苷酸多态性 (SNP)，它是全基因组关联研究 (GWAS) 中的一种高分辨率标记。因此，开发面向GWAS、快速高效、同时整合多模态成像数据的成像遗传学方法具有重要的意义和意义。