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World File Search System统计方法
整个外显子组测序（WES）
要了解基因组变异的效果，测序项目的下一步是对测序运行期间产生的数百万高质量读数的分析。在Genomescan，我们有一个专门的生物信息学家团队，将生物信息学和统计方法与高性能计算相结合，为您提供对数据的快速生物学解释。所有信息均由专家手动审查，以遵守我们的高质量标准，并产生您可以信任的结果。
使用机器学习来预测在线学习环境中潜在技能的数量
在线学习环境中为学生为学生提供的抽象提取技能信息一直是跨不同领域的一个具有挑战性的话题。预测技能的数量是估计学生技能的第一步。在本文中，我们提出了基于机器学习（ML）模型的预测方法，在该方法中，我们使用分析模型来生成反映目标场景的数据特征的模拟数据，并从模拟数据中获取了训练和测试ML模型的功能。我们在简单而复杂的结构中与多维项目响应理论（MIRT）同时说明了这种方法，并进一步将受过训练的ML模型与基于测试数据的统计方法选择。我们的初步结果表明，与统计方法相比，ML模型通常达到这两种结构的正确估计比例明显更高。此外，我们发现缺失值和样本量的百分比增加会导致对方法的性能的负面影响和积极影响。使用来自分析模型的仿真数据来训练ML模型并进行预测可以扩展技能提取的当前操作，这为从业者提供了额外的选择。
JCOM-科学传播杂志
我们的研究旨在通过在科学节上进行定量调查研究来解决这一问题，该研究测量了已知可增强科学沟通影响（即预测过程）并提取其潜在因素（即活性成分）的广泛变量。使用探索性因素分析（一种统计方法）实现了数据降低，这是一种在心理学，生物学和其他经验科学中常用的统计方法，以将大量变量的数据浓缩为较少的因素[Thompson，2004]。数据减少在理论上是有价值的，因为它在数据中创建了结构并有助于生成和重新提出理论[Williams，Onsman＆Brown，2010]。它也具有实际的好处，因为它有助于识别和删除变量之间的重叠，从而产生有限的变量集，可以更轻松地测量和分析[Thompson，2004]。这项研究的进一步目的是评估活跃成分预测影响的能力。因此，我们还测量了调查中的广泛结果，并使用因子分析来提取其各自的基本因素（即影响）。我们进行了回归分析，以评估和比较活性成分预测影响的程度。
机器学习和人工智能应用......
人工智能是计算机系统模拟学习、解决问题和推理的能力。这里的定义广泛地代表了下一代从数据构建模型的方法，并单独使用这些模型或与模拟和可扩展计算结合使用这些模型来推进科学研究。这些方法包括（但不限于）机器学习 (ML) — 帮助计算机在没有直接指令的情况下学习、深度学习 (DL)、统计方法、数据分析和自动控制。
人工智能：我们的救世主还是毁灭者？
第3条第1点提及的方法（a）机器学习方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习，使用包括深度学习在内的多种方法；（b）基于逻辑和知识的方法，包括知识表示、归纳（逻辑）编程、知识库、推理和演绎引擎、（符号）推理和专家系统；（c）统计方法、贝叶斯估计、搜索和优化方法。
通过RICEAN分布拟合
对位置敏感的SIPM在所有光检测应用中都有用，需要少量读出通道，同时保留有关传入光的相互作用位置的信息。专注于2x2阵列的LG-SIPM，覆盖15的面积。5×15。 5 mm只有6个读数，我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。 该方法基于一种统计方法，以评估设备的精度（空间分辨率）和重建重点重心的精度（线性）。 通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。 我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm（标准偏差），这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。 相应的精度为231±4 µm。5×15。5 mm只有6个读数，我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。该方法基于一种统计方法，以评估设备的精度（空间分辨率）和重建重点重心的精度（线性）。通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm（标准偏差），这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。相应的精度为231±4 µm。
有效估计的潜在统计技术
重要性抽样是一种潜在且灵活的统计方法，可以在直接采样不切实际的情况下实现更有效的估计。通过利用提案分布来指导采样到目标分布的最相关区域，从而显着提高了计算效率。但是，需要仔细选择提案分布，需要获得准确稳定的结果。尽管具有挑战性的挑战，但采样的重要性仍然是从金融到物理优化等领域的基本技术。
国家统计奖。 2024年。 div>
他的研究生涯始于1990年代的UPM决策分析和统计小组，他提出了在输入（不确定性和偏好）中使用部分信息的影响图，解释最佳决策或通过模拟进行近似分辨率。从那时起，她的主要贡献集中在统计方法的整合中，在机器学习技术的开发中，推动了许多领域，例如贝叶斯网络，进化计算，异常检测或多变量时间序列。
生命科学 - 如何从您的 AI 项目快速实现价值
在这种情况下，他们已经有了一个他们希望验证的机器学习模型。我们不是仅仅检查模型，而是进行了价值证明练习。我们发现数据本身是足够的，但通过以不同的方式看待它，我们表明，使用更简单的传统统计方法也可以同样有效地实现最终目标。这使他们能够专注于更便宜、更透明的方法，并避免投资于无法实现最大价值的产品。