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World File Search System贝叶斯
平衡类量子贝叶斯网络
摘要：认知心理学的经验结果表明，在高度不确定的情况下，许多人倾向于做出非理性决策。为了解决这个问题，人们提出了基于量子概率论的模型，例如类量子贝叶斯网络。然而，该模型在概率推理过程中利用贝叶斯归一化因子将量子干涉效应产生的可能性转换为概率值。这一操作的解释尚不清楚，导致强度波极度倾斜，使得预测这些非理性决策的任务具有挑战性。本文提出了平衡定律，这是一种基于平衡强度波概念的类量子贝叶斯网络中概率推理的新型数学形式。一般的想法是平衡量子干涉产生的强度波，使得它们在贝叶斯归一化过程中相互抵消。通过这种表示，我们还提出了最大不确定性定律，这是一种通过选择熵值最高的波的振幅来预测这些悖论的方法。实证结果表明，平衡定律与最大不确定性定律相结合能够准确预测认知心理学中不同实验中表现出的矛盾或非理性决策，即在囚徒困境博弈和两阶段赌博博弈中。
评估不确定性和计算的贝叶斯方法...
1999 年 10 月，《米制公约》38 个成员国的国家计量机构负责人签署了一份名为《相互承认协议》（MRA）[1] 的文件，涉及国家计量标准。MRA 的目标是建立国家计量机构维护的国家计量标准的等效度，承认机构提供的校准和测量服务，从而为更广泛的国际贸易协议建立安全的技术基础。实现这些目标的过程是通过称为关键比较的国际测量比较来实现的。关键比较的总体协调由国际度量衡局 (BIPM) 在国际度量衡委员会 (CIPM) 的授权下进行。有关协议的详细信息可在 BIPM 网站 http://www.bipm.fr 上找到。
MCMC.QPCR：QRT-PCR数据的贝叶斯分析
MCMC.QPCRCCR软件包。 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>2 amp.ff。 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> 4 Beckham.Data。 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>2 amp.ff。 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>。 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贝叶斯的贝叶斯推理用于脑振荡的光谱图模型植物层应用微生物学
摘要植物层或植物叶表面代表了一个大小相当大的微生物生态系统，具有非凡的生物多样性和巨大的潜力，可在生物技术，农业，医学和其他地方发现新产品，工具和应用。这种迷你审查强调了植物圈的应用微生物学是一种原始的研究领域，该领域与基因，基因产物，自然化合物和特征有关，这些基因，自然化合物和特征是浮力层特异性适应和服务，这些适应和服务具有当前或未来创新的商业和经济价值。的例子包括植物生长和抑制疾病的植物杆菌，支持人类健康的益生菌和发酵食品，以及对空气生污染物，残留农药或塑料造成叶面污染的微生物。腓骨微生物可将植物生物量转化为堆肥，可再生能量，动物饲料或纤维。他们生产食品，例如增稠剂和糖替代品，工业级生物表面活性剂，新型抗生素和癌症药物，以及用作食品添加剂或冷冻剂的酶。此外，基于DNA序列的基于叶片相关的微生物群落的新发展允许在食品安全和保障的背景下进行监视方法，例如，在叶状蔬菜上检测到肠道蔬菜，预测植物性疾病暴发，并拦截植物疾病爆发，并拦截植物性植物病原体和对国内交易商品的病原体和病虫。
I-II期临床试验的贝叶斯设计I-II期临床试验的贝叶斯设计
现实：这些试验结果都非常不可靠•PR（TOX | D = MTD）的95％CI从.01到.52•毒性严重程度均被忽略。•疗效被忽略。如果PR（响应| D = 200）= .25和PR（响应| D = 300）= .50怎么办？
贝叶斯和人工智能驱动的嵌入式感知和
2009-20 年，在贝叶斯感知、风险分析和人类环境中机器人导航决策方面的新发现的推动下。这些新发现促使我们完成了几项研发行动（在科学成果、软件和专利方面），并开辟了新的研究方向和新的合作伙伴关系（包括法国国家研发机构 CEA），朝着未来智能移动机器人和自动驾驶汽车所需的软件/硬件集成迈出了决定性的一步。1 我在 2002 年 3 月由欧盟研发计划“未来新兴技术”在布鲁塞尔组织的“头脑风暴日”上介绍了这一新研究议程的第一个大纲（这次头脑风暴研讨会的主要目的是准备一份新的欧盟提案征集，题为“超越机器人”）。然后，我制定了一个 10 年的研究议程，通过结合几何、概率和人工智能方法，逐步解决已确定的关键理论和技术机器人问题。 2 IRT：法国技术研究院 - SVA 计划：长期“自动驾驶汽车安全”计划。 3 Inria 项目团队“e-Motion”于 2004 年成立，最初的想法经过了一年的孵化期。该研究团队由 Inria Grenoble Rhône-Alpes 和格勒诺布尔-阿尔卑斯大学 (UGA) 的 LIG 实验室共同组成。在 2004-14 年期间，e-Motion 项目团队收到了多个国际评估小组的出色反馈：2009 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会、2010 年 2 月的法国 AERES 对 LIG 实验室的评估（e-Motion 项目团队得分为 A+）以及 2013 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会。
飞机遭遇建模的贝叶斯方法
将无人机整合到国家空域系统的主要挑战之一是开发能够感知和避免当地空中交通的系统。如果设计得当，这些防撞系统可以提供额外的保护层，以保持当前卓越的航空安全水平。然而，由于其对安全至关重要的性质，需要进行严格的评估，然后才能有足够的信心认证防撞系统用于运营。评估通常包括飞行测试、运营影响研究和数百万次交通相遇的模拟，目的是探索防撞系统的稳健性。这些模拟的关键是所谓的相遇模型，它以代表空域中实际发生的情况的方式描述相遇的统计构成。一个以这种方式经过严格测试的系统是交通警报和防撞系统 (TCAS)。作为 20 世纪 80 年代和 90 年代 TCAS 认证过程的一部分，多个组织通过数百万次模拟近距离接触测试了该系统，并评估了近空中相撞（NMAC，定义为水平距离小于 500 英尺，垂直距离小于 100 英尺）的风险。1–4 最终，这项分析促成了 TCAS 的认证和美国对大型运输飞机配备 TCAS 的授权。最近，欧洲空中导航安全组织和国际民航组织进行了类似的模拟研究，以支持欧洲和世界
物理科学的贝叶斯逻辑数据分析
越来越多的科学领域的研究人员开始接触贝叶斯统计或贝叶斯概率论。通过包含归纳和演绎逻辑，贝叶斯分析可以将模型参数估计提高许多数量级。它为所有数据分析问题提供了一种简单而统一的方法，允许实验者根据当前的知识状态为感兴趣的竞争假设分配概率。本书通过大量示例和问题集清晰地阐述了底层概念。本书还讨论了实施贝叶斯计算的数值技术，包括对马尔可夫链蒙特卡罗积分的介绍以及从贝叶斯角度看的线性和非线性最小二乘分析。此外，附录中提供了背景材料，支持 Mathematica 笔记本可从 www.cambridge.org/052184150X 获得，为高年级本科生、研究生或任何认真的物理科学或工程研究人员提供了一条简单的学习途径。
用于目标识别的贝叶斯多传感器数据融合
摘要：军事指挥和控制系统必须处理各种不同的传感器和来源。除了传统信息源（如 IFF、战术数据链和 ESM 传感器）之外，AIS、蓝军跟踪和 GMTI 雷达等其他来源也成为目标识别和分类的重要来源。正确识别是防止误伤和平民附带损害以及完成态势感知的重要先决条件。本文概述了我们扩展贝叶斯识别过程的解决方案，以便为海军以及空中和地面目标建立战术图景。对于一些传感器和重要的识别源，如自动识别系统 (AIS)、自动目标识别 (ATR) 和 GMTI 雷达，我们将详细介绍解决方案。
贝叶斯无线电干涉校准和成像
A G. Edenhofer等。“重新启动数值信息字段理论（Nifty.RE）：高斯过程和变异推理的库”。in：（2024）。arxiv：2402.16683 [Astro-Ph.im]。