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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？
人类与人工智能互补性的贝叶斯模型
人工智能 (AI) 和机器学习模型越来越多地应用于实际应用。在许多此类应用中，人们强烈希望开发混合系统，使人类和 AI 算法能够协同工作，充分利用两者互补的优势和劣势。我们开发了一个贝叶斯框架，用于结合人类和机器的预测和不同类型的置信度分数。该框架使我们能够研究影响互补性的因素，其中人类和机器预测的混合组合比单独的人类或机器预测组合产生更好的性能。我们将此框架应用于一个大规模数据集，其中人类和各种卷积神经网络执行相同的具有挑战性的图像分类任务。我们从经验和理论上表明，即使人类和机器分类器的表现不同，只要这些准确度差异在由人类和机器分类器置信度分数之间的潜在相关性确定的范围内，就可以实现互补性。此外，我们证明，通过区分人类和机器分类器在不同类别标签上犯的错误，可以提高混合人机性能。最后，我们的结果表明，引出并纳入人类信心评级可提高贝叶斯组合模型的混合性能。我们的方法适用于涉及人类和机器算法的各种分类问题。
兰贝斯住房战略 2024-30 摘要
我们致力于在居民的支持下完成房屋翻新。我们将采取一种新方法，通过真诚的参与努力与居民建立信任，确保居民的反馈在房屋翻新中发挥关键作用。我们将继续通过在所有住房计划中提供透明度和问责制来与居民建立信任。
布斯贝港 - Five Gables Inn
您是运动钓鱼爱好者吗？那么，您来对地方了！中部海岸水域盛产各种鱼类，可为您带来真正难忘的钓鱼体验。租用众多运动钓鱼船中的一艘，有机会捕获鲭鱼、金枪鱼、条纹鲈鱼甚至鲨鱼。这些包租船的船长在布斯贝水域钓鱼方面拥有多年经验，因此他们知道捕获传奇鱼类的最佳地点。布斯贝港拥有充足的派对和包租船队，可提供各种价格范围的旅行，是所有年龄段的纯粹享受和乐趣。
电池储能系统集装箱，贝斯集装箱
在快速发展的可再生能源存储领域，TLS Offshore Containers/TLS Energy 是一支先锋力量。我们拥有占地约 300,000 平方米的大型工厂，拥有约 1,000 名熟练工人，设备精良，可满足全球客户的各种需求。仅我们专业的综合装配和测试车间就占地超过 4,100 平方米，拥有 70 多名专业技术人员。正是这种强大的基础设施使我们能够在提供量身定制的电池储能系统 (BESS) 容器方面表现出色。
贝叶斯长冈林开往 ...
在通信过程中估计信号时，自然需要利用对未知参数的先验知识进行贝叶斯参数估计 [1]。量子通信是一种很有前途的近期通信技术，它可以比传统协议更安全、更有效地传输信息。关于如何在给定的噪声量子信道上忠实地传输经典和/或量子信息，已经有很多研究，例如 [2]–[4]。量子贝叶斯估计是有效解码量子态中编码的经典信息的关键因素。量子贝叶斯估计在量子传感和量子计量领域也得到了极大关注 [5]–[8]。量子贝叶斯估计大约半个世纪前由 Personick [9]，[10] 发起。由于量子估计理论的最新进展，量子贝叶斯估计问题重新引起了人们的关注。针对贝叶斯风险，提出了几种量子贝叶斯界，例如 [9]–[17]。然而，它们中的大多数都没有捕捉到真正的量子性质，因为已知的下界几乎都是基于经典贝叶斯界的直接翻译。特别是，先前提出的下界是通过对算子空间上的内积的某个选择应用柯西-施瓦茨型不等式推导出来的。Holevo 在一般统计决策问题的背景下发起了对量子估计的非平凡下界的研究 [18]。他还基于量子 Fisher 信息矩阵分析了贝叶斯风险的下界 [19]–[21]。特别是，他对高斯移位进行了彻底的分析
可解释的机器学习和优化的贝叶斯网络
由于人工智能越来越多地用于高风险应用，因此可以解释使用的模型变得越来越重要。贝叶斯网络提供了基于概率理论的可靠人工智能的范式。他们提供了一种语义，该语义可以通过利用它们之间的条件独立性来实现与域变量相关的概率分布的声明性表示。该表示由有向的无环图组成，该图编码变量之间的条件独立性以及编码条件分布的一组参数。此表示为开发概率推理（推理）和从数据学习概率分布的算法提供了基础。贝叶斯网络用于机器学习中的各种任务，包括聚类，超级分类，多维监督分类，异常检测和时间修改。他们还提供了估计分布算法的基础，这是启发式优化的一类进化算法。我们通过在神经科学，行业和生物启示中介绍应用程序来说明贝叶斯网络在可解释的机器学习和优化中的使用，涵盖了广泛的机器学习和优化任务。2021由Elsevier B.V.