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World File Search System统计量
映射定量性状基因座
摘要现在可以使用完整的遗传连锁图来定位染色体区域上的主要定量性状基因座（QTL）。QTL映射的当前方法（例如，一次使用一对或两对侧翼标记时进行映射的间隔映射）可能会受到其他链接的QTL对染色体的影响，因为遗传背景不受控制。结果，QTL的映射可能是偏差的，并且映射的分辨率不是很高。理想情况下，当我们测试QTL标记间隔时，我们希望我们的测试统计量独立于染色体其他区域可能的QTL的影响，以便可以将QTL的效果分开。可以通过使用一对标记来定位测试位置，同时使用其他标记来通过多个回归分析来控制遗传背景。理论是在本文中开发的，旨在通过多元回归分析探讨条件测试的概念。研究了有关QTL图的多种回归分析的各种概述。理论分析表明，构建用于映射QTL的测试程序是有利的，并且这种测试可能会大大提高QTL映射的精度。
使用量子监督的机器学习分析SARS COV-2患者数据
大脑中内源性活性的模式反映了神经元空间的随机探索，该探索受神经元的基础组装组织的约束。然而，仍然有待证明的是，神经元及其组装动力学之间的这种相互作用确实可以产生全脑数据统计。在这里，我们在斑马鱼幼虫中同时记录了约40，000个神经元的活性，并表明神经元组装相互作用的数据驱动网络模型可以准确地重现其自发活性的平均活性和成对的统计统计量。该模型是组成限制的玻尔兹曼机器，揭示了约200个神经组件，它组成了神经生理电路，其各种组合形成了连续的大脑状态。从中，我们从数学上得出了区域间连通性矩阵，该矩阵在各个动物之间是保守的，并且与结构连通性很好地相关。这种基于组装的新型神经动力学的生成模型可以实现生理结合的扰动实验。
考试控制器重要说明
工程化学问题解决和Python编程泰米尔语专业英语遗产 - I专业英语 - I矩阵和微积分工程物理学基本电气和电子工程工程工程工程图形泰米尔语泰米尔语和技术专业英语 - II专业英语 - II统计量和数值的实体工程和机械工具机械工具和机器机器机器机器机器机器机器机器机器机械元素机械元件 Transforms and Partial Differential Equations Aerodynamics I Air Breathing Propulsion Aircraft Structures-I Mechanics of Machines Environmental Sciences and Sustainability Vector Calculus and Complex Functions Airframe Maintenance and Repair Aircraft General Engineering and Maintenance Practices Aircraft Engine Maintenance and Repair Airport Management Helicopter Theory Air Traffic Control Aircraft Structures-II Aerodynamics II Finite Element Methods Computational Fluid Dynamics Computer Aided Design and Analysis Experimental Aerodynamics高速空气动力学
![arxiv：2404.01676v1 [cs.lg] 2024年4月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\54ec0d07d0fe8da986eded1fca56ca40136804af.webp)
arxiv：2404.01676v1 [cs.lg] 2024年4月2日
协作机器学习涉及来自多方数据的培训模型，但必须激励他们的参与。现有的数据评估方法相当价值并根据共享数据或模型参数奖励每个方，但忽略了所涉及的隐私风险。为了解决这个问题，我们将差异隐私（DP）作为激励。双方可以相应地选择其所需的DP保证并驱逐其足够的统计量。介体通过它引起的模型参数的贝叶斯惊喜对扰动的SS值进行了值。由于我们的估值职能执行了隐私评估权衡权衡，因此当事方被阻止选择过多的DP保证，以减少大联盟模型的效用。最后，调解员会以模型参数的不同后验样本奖励各方。这样的奖励仍然满足现有的激励措施，例如公平，但还保留了DP和与大联盟后部相似的高度相似之处。我们从经验上证明了我们方法对合成和现实数据集的有效性和实用性。
人工智能在 Graves 病中的应用
目的：研究人工智能（AI）心电图（ECG）在 Graves 病（GD）患者中识别心房颤动（AF）和射血分数降低的心力衰竭（HFrEF）高风险患者的效用，并研究 AI-ECG 是否可以反映 GD 中的激素变化和由此导致的月经变化。患者和方法：纳入 2009 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日期间诊断患有 GD 的患者。我们考虑在 GD 前 30 天或更短时间或之后任何时间诊断出的 AF，以及在 GD 诊断时/之后无法用缺血、瓣膜疾病或其他心肌病解释的新生 HFrEF。排除指数条件下/之后的心电图。子集分析包括年龄小于 45 岁的女性，以研究 ECG 得出的女性概率与月经变化（周期变短、变轻或新近不规律）之间的关联。结果：在 430 名患者中（平均年龄 50 至 17 岁；337 名（78.4%）为女性），AF 的独立危险因素包括心电图显示 AF 的概率（风险比 [HR]，1.5；95% CI，每 10% 1.2 至 1.6；P < .001）、高龄（HR，1.05；95% CI，每年 1.03 至 1.07；P < .001）和明显的甲状腺功能亢进症（HR，3.9；95% CI，1.2 至 12.7；P = .03）。组合模型的 C 统计量为 0.85。在 495 名患者（平均年龄 52.17 岁；374 名（75.6%）为女性）中，HFrEF 的独立危险因素是心电图显示射血分数低的概率（HR，1.4；95% CI，每 10% 1.1 至 1.6；P = 0.001）和存在 AF（HR，8.3；95% CI，2.2 至 30.9；P = 0.002），组合模型的 C 统计量为 0.89。最后，在 72 名年龄小于 45 岁的女性中，有 30 名在妊娠期间出现月经变化，且 AI ECG 得出的女性概率明显较低[中位数 77.3；（IQR 57.9 至 94.4）% vs. 中位数 97.7（IQR 92.4 至 99.5）%，P < 0.001]。结论：人工智能心电图可以识别患有 GD 相关 AF 和 HFrEF 风险的患者，并且与 GD 女性的月经变化有关。
使用威布尔分布
5.1 点估计和区间估计，130 5.2 删失，130 5.3 估计方法，132 5.3.1 Menon 方法，132 5.3.2 x 0.10 的顺序统计量估计，134 5.4 威布尔参数的图形估计，136 5.4.1 完全样本，136 5.4.2 删失样本的图形估计，140 5.5 最大似然估计，145 5.5.1 指数分布，147 5.5.2 指数分布的置信区间——II 型删失，147 5.5.3 指数分布的估计——区间删失，150 5.5.4 指数分布的估计分布 - I 型删失，151 5.5.5 指数分布的估计 - 零失效情况，153 5.6 威布尔分布的 ML 估计，154 5.6.1 形状参数已知，154 5.6.2 威布尔尺度参数的置信区间 - 形状参数已知，II 型删失，155 5.6.3 威布尔分布的 ML 估计 - 形状参数未知，157
enugu国家的城市不安全感和经济发展
该研究检查了埃古州的城市不安全感和经济发展。该研究以三个目标和三个假设为指导。这项研究采用了描述性研究设计。卡方非参数统计量用于假设的检验。调查结果表明，绑架的发生率对Enugu的经济发展有重大影响。这意味着，在Enugu城市中，高水平的绑架在各州吓跑了投资者。武装抢劫对Enugu国家的经济发展具有重大影响，该发现表明叛乱（暴力激动）对埃努古州的经济发展具有重大影响。该研究得出的结论是，经常以绑架，武装抢劫和暴力煽动等方式表现出的城市不安全感，对埃努古州的经济发展产生了负面影响。这项研究建议各级政府应建立机制，鼓励金融机构向想要创办小型企业的有抱负的年轻企业家提供软贷款，使他们能够维持自己并避免从事诸如绑架赎金之类的犯罪活动，这在许多尼日利亚国家已经成为常态。
原始调查|大脑微观结构和功能连通性与认知结果和产后生长
p <.05 a，在右sloc的种子区域进行事后种子到素的分析，该区域在峰值坐标处的多伏氧化 - 多毒素模式分析。该分析表明，在产后生长失败（PGF）的儿童中，SLOC和双侧上顶叶（SPL）（SPL）（红色和黄色簇）之间的功能连通性降低。颜色栏表示组间差异的F统计量，阈值在p <.001和错误的发现率校正（p <.05）。b，功能连接性是从SLOC作为种子到以下区域的：左SPL（L Spl），右SPL（R Spl），左SLOC（L SLOC），右下颞下流（R ITG），左额极（L fp），左侧额极（L FP），左下枕层（左下）侧面枕皮层（L ILOC）和左侧左侧（liLoc）和左侧（左侧）和左侧（lus）和lus（lus）。错误条表示SDS。
![arxiv：2306.05919v2 [Quant-ph] 8 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ad88956097cf5d02b3981691634d5efa9c967a39.webp)
arxiv：2306.05919v2 [Quant-ph] 8 Sep 2024
相同的量子颗粒仅显示两种类型的统计量：骨气和费米子。从口头上讲，这种限制通常是通过对创建和an灭操作员代数的对称性假设或（反）换向限制来确定的。这些公理的物理动机仍然很少理解，通过以某种任意方式修改数学形式主义，从而导致各种概括。在这项工作中，我们采取了一条相反的路线，并基于动机良好动机的sumptions对量子粒子统计数据进行分类。具体来说，我们认为a）标准（复杂）统一动力学定义了单粒子转换的集合，b）相变在多粒子系统的空间中局部起作用。我们开发了一个完整的表征，其中包括玻色子和费米子作为基本统计数据，并具有最小的对称性。有趣的是，我们发现了整个新型统计数据（称为transtatistics），伴随着隐藏的对称性，基态的通用堕落以及自发对称性破坏 - 在普通统计中（通常）不存在（通常）。
一种混合机器学习γ-...
摘要 - γ发射放射性核素的自动识别和量化，这是由于放射性源环境中伽马相互作用而导致的光谱变形，这是各种核应用的挑战。在本文中，通过开发结合机器学习和经典统计方法的混合方法来解决此问题。提出了一种基于机器学习的自动编码器，可以提出可以使用有限数据捕获光谱变异性的。研究了一种使用预训练的自动编码器的新型混合构想算法，以在四个放射性核素的混合物（57 CO，60 CO，133 BA，137 CS）的情况下进行频谱特征的联合估算和计数。这项研究是为了考虑到低统计量下的衰减和康普顿散射引起的光谱变形。结果证明了这种新的混合方法基于机器学习的有效性和对γ光谱自动全光谱分析的最大可能性的有效性。索引术语 - gamma射线光谱，光谱变异性，混合算法，机器学习，插值自动编码器，半盲透明