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World File Search System贝叶斯
使用贝叶斯多模型推理的系统生物学模型中的确定性
数学模型对于研究细胞内信号网络的结构和行为而言是必不可少的。一种常见的建模方法是开发一个方程式的系统，该方程式使用近似值和简化假设编码已知生物学。结果，相同的信号通路可以由多个模型表示，每个模型都有其基础假设集，这为模型选择打开了挑战，并降低了模型预测中的确定性。在这里，我们使用贝叶斯多模型推断来开发一个框架以提高系统生物学模型的确定性。使用细胞外调节激酶（ERK）路径的模型，我们首先表明多模型推理会增加预测性的确定性，并产生预测因子，这些预测因子对一组可用模型的变化具有良好的变化。然后，我们表明，使用多模型推断做出的预测可以通过减少测量持续时间和减少样本量来引入的数据不确定性。最后，我们使用多模型推理来识别一个新模型，以实验测量的亚细胞位置特异性ERK活性动力学。总而言之，我们的框架突出了多模型推断，作为提高细胞内信号传导活性预测确定性的纪律方法。
使用贝叶斯优化的机器人操纵器学习节能轨迹计划
如今，机器人已部署在许多不同的行业中，例如，作为自动制造系统的一部分[1]。 有很多原因，例如它们的准确性，重复性和（重复）任务执行的速度[2]。 但是，工业机器人的部署增加导致制造工艺消耗的电能增加。 能源成本的上升以及成为能源中立的愿望增加了减少能源消耗的需求[3]。 此外，行业必须适应能源分配和供应的波动，以考虑灵活的能源价格或能源供应限制[4]。 因此，实现最大的能源效率，同时可以灵活地调整能源使用，例如，通过更改生产速度，这是最重要的感兴趣[5]。 存在着各种旨在针对机器人制造系统能源效率的方法。 首先，一个人可以针对制造过程的节能设计，例如，在不使用机器人时避免进行预期任务的超大机器人或减少空闲时间[6]。 其次，人们可以专注于软件端，例如路径优化，计划实现路径的能量最佳轨迹，或在机器人闲置时使用使用的节能备用模式[6]。 我们将重点放在第二类方法上，考虑到给定的机器人，特定任务以及预定义轮廓成功完成任务完成的指定途径。 仍然要计算一种能节能的轨迹，该轨迹实现了利用可用自由度的路径。如今，机器人已部署在许多不同的行业中，例如，作为自动制造系统的一部分[1]。有很多原因，例如它们的准确性，重复性和（重复）任务执行的速度[2]。但是，工业机器人的部署增加导致制造工艺消耗的电能增加。能源成本的上升以及成为能源中立的愿望增加了减少能源消耗的需求[3]。此外，行业必须适应能源分配和供应的波动，以考虑灵活的能源价格或能源供应限制[4]。因此，实现最大的能源效率，同时可以灵活地调整能源使用，例如，通过更改生产速度，这是最重要的感兴趣[5]。存在着各种旨在针对机器人制造系统能源效率的方法。首先，一个人可以针对制造过程的节能设计，例如，在不使用机器人时避免进行预期任务的超大机器人或减少空闲时间[6]。其次，人们可以专注于软件端，例如路径优化，计划实现路径的能量最佳轨迹，或在机器人闲置时使用使用的节能备用模式[6]。我们将重点放在第二类方法上，考虑到给定的机器人，特定任务以及预定义轮廓成功完成任务完成的指定途径。仍然要计算一种能节能的轨迹，该轨迹实现了利用可用自由度的路径。例如，避免高速度和加速度可减少能耗。但是，这导致长
使我成为BNN：从预训练模型估算贝叶斯不确定性
其中矩阵w（j）µ和w（j）σ表示层j，j j〜n（0，1）的后验分布的平均值和标准偏差，而操作员norm（β，βJ，γJ），可训练的参数βJ和γj的均值和标准偏差，可以指代任何批次，层，层，层，层或实例化。
CADTH 健康技术评论 经济评估背景下的篮子试验贝叶斯分层模型
问题是什么？随着先进基因组分析方法的出现，篮子试验更常用于临床评估针对具有共同生物标志物的多种癌症类型的治疗方法。篮子试验研究一系列不同患者亚组（例如特定癌症类型）的主要干预措施，这些患者亚组具有相似的特征（例如突变或生物标志物），其中主要干预措施的效果可能有所不同。癌症类型之间的异质性、样本量有限、缺乏比较器以及使用替代终点对经济评估的应用提出了挑战。贝叶斯分层模型 (BHM) 非常适合解释癌症类型之间的异质性，同时在篮子试验中借用不同癌症类型的信息。需要更明确的指导关于如何在卫生技术评估 (HTA) 中使用这些方法。
非线性多谐振量子光子陀螺仪中 Fisher 信息的贝叶斯优化
摘要：我们提出了一种基于非线性多谐振光学器件的片上陀螺仪，该器件位于薄膜𝜒 (2) 谐振器中，同时兼具高灵敏度、紧凑外形和低功耗。我们从理论上分析了一种新颖的整体度量标准——多谐振非线性光子腔的 Fisher 信息容量，以充分表征我们的陀螺仪在基本量子噪声条件下的灵敏度。利用贝叶斯优化技术，我们直接最大化非线性多谐振 Fisher 信息。我们的整体优化方法协调了多种物理现象的和谐融合——包括噪声压缩、非线性波混频、非线性临界耦合和非惯性信号——所有这些都封装在单个传感器谐振器中，从而显著提高了灵敏度。我们表明，与具有相同占地面积、内在品质因数和功率预算的散粒噪声受限线性陀螺仪相比，可以实现约 470 × 的改进。
非线性多刺量子光子学中Fisher信息的贝叶斯优化
摘要：我们在薄膜𝜒（2）谐振器中基于非线性多辅音光学元件提出了一个片上陀螺仪，该光学具有同时结合了高灵敏度，紧凑的外形和低功率消耗的谐振器。我们理论上分析了一种新型的整体度量 - 多种非线性光子腔的Fisher信息能力 - 以充分表征我们陀螺仪在娱乐性量子噪声条件下的灵敏度。利用贝叶斯优化技术，我们直接最大化了非线性多辅助渔民信息。我们的整体选择方法策划了多种物理现象的和谐融合，包括噪声挤压，非线性波混合，非线性临界耦合和非稳态信号，都封装在单个传感器谐波中，从而显着增强敏感性。我们表明，与射击有限的线性陀螺仪具有相同的占地面积，固有质量因素和功率预算相比，可以进行约470倍的改进。
非线性多刺量子光子学中Fisher信息的贝叶斯优化
摘要：我们在薄膜𝜒（2）谐振器中基于非线性多辅音光学元件提出了一个片上陀螺仪，该光学具有同时结合了高灵敏度，紧凑的外形和低功率消耗的谐振器。我们理论上分析了一种新型的整体度量 - 多种非线性光子腔的Fisher信息能力 - 以充分表征我们陀螺仪在娱乐性量子噪声条件下的灵敏度。利用贝叶斯优化技术，我们直接最大化了非线性多辅助渔民信息。我们的整体选择方法策划了多种物理现象的和谐融合，包括噪声挤压，非线性波混合，非线性临界耦合和非稳态信号，都封装在单个传感器谐波中，从而显着增强敏感性。我们表明，与射击有限的线性陀螺仪具有相同的占地面积，固有质量因素和功率预算相比，可以进行约470倍的改进。
基于贝叶斯的分类置信度估计用于增强SSVEP检测
摘要 - 大脑计算机界面（BCI）使人们能够直接与外围设备进行通信和操作。由于其快速通信速率和高信号噪声比，近年来，基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP） - 基于BCI的系统已被广泛研究。许多当前的SSVEP识别方法通过发现最大的相关系数来确定目标类别。但是，当最大的系数与其余值没有显着差异时，分类性能通常会降低。这项研究提出了一种基于贝叶斯的分类置信估计方法，以增强基于SSVEP的BCI系统的目标识别性能。在我们的方法中，使用基本目标识别方法产生的最大值和其他值之间的差异用于在训练过程中定义特征向量。使用高斯混合模型（GMM）来估计正确与错误分类的特征向量的概率密度函数。随后，在测试程序中通过贝叶斯推断计算出准确和错误分类的后验概率。基于两个后验概率提出了分类置信值（CCVALUE），以估计分类信心。最后，决策规则可以确定是否应接受或拒绝当前的分类结果。对开放式基准数据集和自收集的数据集进行了广泛的评估研究。实验结果证明了提出的方法提高基于SSVEP的BCI系统的可靠性的有效性和可行性。
结合贝叶斯优化和自动化以同时优化反应条件和路线
使用基于OW的反应器来优化Suzuki - Miyaura耦合（3个连续变量，一个分类）和C - H激活（5个连续变量）通过5 - 22实验中的多任务BO进行，从而降低了与常规优化技术相比，R＆D成本降低了R＆D的成本。在一项不同的研究中，使用BO技术来提高基于4个输入控制变量（例如居住时间，等效量和温度）参数的自动连续OW平台，在OW系统中的HECK环化34个34的产量。作者能够在仅14小时（13个总实验）中实现81％的产量，并发现了有利的竞争途径。这样的ndings强调了BO在不同的研发方案中的多功能性和效力。将BO方法纳入研发方法的一个主要挑战是，这些方法通常被视为具有有限的解释性和可解释性的黑匣子，35妨碍了他们广泛采用。此外，当搜索空间很大时，研究人员在可视化和
各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册
随着人口衰老的范围，预计到2030年，世界上近20％的人口将超过65岁，到2050年，这一数字预计将达到16亿（Feng等，2023a）。癌症的特征是异常的细胞增殖和分化，继续对全球健康构成显着威胁（Hanahan，2022; Shen等，2022; Feng等，2023b; Wang等，2023）。在2020年，全世界记录了大约1900万新的癌症病例和超过1000万癌症相关的死亡（Sung等，2021）。特别是在中国，同年有457万例新癌症病例和3000万例癌症死亡（He and Ke，2023年）。传统的癌症治疗包括放射治疗，化学疗法和手术（Jin等，2022; Sirhan等，2022; Xing等，2022; Cossociate疗法，2023年），而分子靶向的治疗和免疫检查点抑制剂已转化了肿瘤学（Chen等人（Chen et al。，20222222222222; Chan et y。 Al。，2023）。尽管取得了进步，但治疗对患者生存和生活质量的不利影响仍然是癌症治疗中的紧迫挑战（Zhang and Zhang，2020； Peng等，2022），使患者管理变得复杂（Wang YH。等，2020； Mokhtari-Hessari和Montazeri，2020）。 高通量测序是一种开创性的分子生物学技术，它推动了新的肿瘤研究方向（Walter等，2022； Larson等，2023）。 与形成对比等，2020； Mokhtari-Hessari和Montazeri，2020）。高通量测序是一种开创性的分子生物学技术，它推动了新的肿瘤研究方向（Walter等，2022； Larson等，2023）。与