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经诊断的不灵活的学习动力学解释了抑郁症和精神分裂症的缺陷
奖励学习缺陷是许多精神障碍的核心症状。最近的工作表明，这种学习障碍是由于使用奖励历史来指导行为的能力而引起的，但是这些障碍出现的神经计算机制仍不清楚。此外，有限的工作采用了跨诊断方法来研究引起学习def ICIT的心理和神经机制是否在精神病理学形式上共享。为了洞悉此问题，我们通过结合计算模型Ling和单次试验的EEG回归，探索了被诊断出患有重力疾病的患者（n = 33）或精神分裂症（n = 24）和33个匹配的健康对照组。在我们的任务中，参与者必须整合刺激的奖励历史，以决定是否值得赌博。在此任务中的自适应学习是通过动态学习率来实现的，这些学习率在第一次遇到给定刺激的情况下是最大的，并且随着刺激重复的增加而衰减。因此，在学习过程中，选择偏好理想地稳定并且不易受到误导性信息的影响。我们显示了减少学习动态的证据，两个患者群体都表现出超敏的学习（即减少腐烂的学习率），使他们的选择更容易受到误导的反馈。此外，还存在精神分裂症特异性的方法偏见，并且对Disconfirma的反馈（事实损失和反事实胜利）的抑郁症特异性提高。两个患者组中的不灵活的学习因神经加工的改变而感到恐慌，包括对任何一个患者组的预期值都没有跟踪。综上所述，我们的结果提供了证据，表明减少逐审学习动力学反映了抑郁症和精神分裂症的融合缺陷。此外，我们确定了疾病独特的学习缺陷。
统计一致性和计量学的比较...
2009 年 4 月 7 日星期四 统计一致性与计量一致性的比较 Raghu N Kacker 和 Ruediger Kessel 美国国家标准与技术研究所 美国马里兰州盖瑟斯堡 20899 电子邮件：raghu.kacker@nist.gog ruediger.kessel@nist.gov 摘要 对同一测量进行多次评估时，传统的一致性概念是统计性的。一致性的统计观点与测量不确定度的现代观点不符；特别是，它不适用于以具有标准不确定度的测量值表示的测量结果。因此，《国际计量词汇》第 3 版 (VIM3) 引入了对同一测量的多个测量结果的计量兼容性概念。我们更喜欢用计量一致性这个术语来表示 VIM3 的计量兼容性概念。本文讨论了两种一致性概念的区别。1.引言目前最广泛使用的评估同一被测量的多个测量值一致性的方法是物理学家Raymond T. Birge于1932年发表的Birge检验法[1]。Birge检验法基于统计误差分析。由此产生了同一被测量的多个测量值的统计一致性的概念。随着测量科学技术的进步，测量值统计误差分析观点的局限性成为科学技术测量交流的障碍，因此，世界领先的计量学家发展了现代测量不确定度概念。现代观点在《测量不确定度表示指南》（GUM）[2]中有所描述，并在《国际计量词汇》（VIM3）第三版[3]中得到扩展。根据 GUM 和 VIM3，测量结果由测量值及其相关的标准不确定度组成。测量值被视为预期值，标准不确定度被视为归因于被测量未知值的知识状态概率密度函数 (pdf) 的标准偏差。通常，归因于被测量的 pdf 是不完全确定的。一致性的统计观点与 GUM 的测量不确定度观点不符，它不适用于以具有标准不确定度的测量值表示的测量结果。因此，VIM3 引入了计量兼容性的概念
WTTE-RNN：威布尔事件时间递归神经网络
在本论文中，我们提出了一种预测事件发生时间的新模型：威布尔事件时间 RNN。这是一个用于预测下一个事件发生时间的时间序列的简单框架，适用于我们遇到连续或离散时间、右删失、重复事件、时间模式、随时间变化的协变量或不同长度的时间序列中的任何一个或所有问题时。所有这些问题在客户流失、剩余使用寿命、故障、尖峰训练和事件预测中经常遇到。所提出的模型估计下一个事件发生时间的分布具有离散或连续威布尔分布，其参数是递归神经网络的输出。该模型使用生存分析中常用的特殊目标函数（删失数据的对数似然损失）进行训练。威布尔分布足够简单，可以避免稀疏性，并且可以轻松地进行正则化以避免过度拟合，但仍然具有足够的表现力来编码诸如增加、平稳或减少风险等概念，并且可以在允许的情况下收敛到点估计。预测的威布尔参数可用于预测下一个事件时间的预期值和分位数。它还导致未来风险的自然 2d 嵌入，可用于监控和探索性分析。我们使用通用的审查数据框架来描述 WTTE-RNN，该框架可以轻松地与其他分布一起扩展并适用于多变量预测。我们表明，常见的比例风险模型和威布尔加速故障时间模型是 WTTE-RNN 的特殊情况。所提出的模型在具有不同程度的审查和时间分辨率的模拟数据上进行了评估。我们将其与二元固定窗口预测模型和处理审查数据的简单方法进行了比较。该模型优于简单方法，并且被发现具有许多优势和与二元固定窗口 RNN 相当的性能，而无需指定窗口大小和在更多数据上进行训练的能力。应用于 CMAPSS 数据集以进行模拟喷气发动机的 PHM 运行至故障得到了有希望的结果。
2019 - 2023 年西爪哇省糖尿病风险地图...
Militer，印度尼西亚茂物 Pertahanan 大学 电子邮件：1 venitasyavera@gmail.com，2 muhamadsyazali@radenintan.ac.id 摘要 糖尿病 (DM) 是一个严重的全球健康问题，是由胰腺产生胰岛素减少引起的。不良的饮食习惯、肥胖、吸烟、精神压力、缺乏身体活动和高血压是导致 DM 的危险因素。这项研究旨在绘制 2019 年至 2023 年西爪哇省 DM 的相对风险图，这将提供 DM 分布的时空模式，可供政策制定者制定有效的预防和管理策略。使用时空条件自回归 (CAR) 方法绘制 DM 风险图，利用 Rstudio 中提供的 CARBayesST 包。DM 的相对风险因地区/城市而异。 2019年，相对风险较高的地区包括卡拉旺县、西亚米斯县、苏加武眉县、勿加泗县、苏美当县和西万隆县。随着时间的推移，许多地区的相对风险呈下降趋势，但一些地区的相对风险仍然高于2023年的预期值，如苏美当县和西万隆县。这项研究的结果表明需要更有效的糖尿病预防和管理策略，特别是在高风险地区。关键词：糖尿病、相对风险、时空、条件自回归、西爪哇。糖尿病 (DM) 是一种全球性的糖尿病 (DM) 治疗方案，可用于治疗胰岛素和胰岛素。 DM 可能会影响您的健康、肥胖、肥胖、体重、活动和活动。 Penelitian ini bertujuan untuk memetakan risiko penyakit DM di Jawa Barat dari tahun 2023 hingga 2023, pemetaan ini bermanfaat untuk mengetahui pola spasial dan tempyebaran penyakit DM, sehingga akan memudahkan pemerintah ataupun pembuat kebijakan dalam merancang upaya pencegahan dan pengelolaan penyakit DM dengan efektif。使用 DM 方法来计算时空条件自回归 (CAR) 的方法与 Rstudio 中的 CARBayesST 相关。相关风险 DM di masing-masing kabupaten/kota bervariasi。 2019年新年快乐，新年快乐，新年快乐，新年快乐，新年快乐，新年快乐，新年快乐！
WTTE-RNN：威布尔事件时间循环神经网络
在本文中，我们提出了一种预测事件发生时间的新模型：威布尔事件时间 RNN。这是一个用于预测下一个事件发生时间的时间序列的简单框架，适用于我们遇到连续或离散时间、右删失、重复事件、时间模式、随时间变化的协变量或不同长度的时间序列中的任何一个或所有问题。所有这些问题在客户流失、剩余使用寿命、故障、尖峰序列和事件预测中经常遇到。所提出的模型估计下一个事件发生时间的分布具有离散或连续威布尔分布，其参数是递归神经网络的输出。该模型使用生存分析中常用的特殊目标函数（删失数据的对数似然损失）进行训练。威布尔分布足够简单，可以避免稀疏性，并且可以轻松进行正则化以避免过度拟合，但仍然具有足够的表现力来编码诸如增加、平稳或减少风险之类的概念，并且如果允许的话可以收敛到点估计。预测的威布尔参数可用于预测下一个事件发生时间的预期值和分位数。它还会导致未来风险的自然 2d 嵌入，可用于监测和探索性分析。我们使用一个通用的删失数据框架来描述 WTTE-RNN，该框架可以轻松地与其他分布一起扩展并适用于多变量预测。我们表明，常见的比例风险模型和威布尔加速故障时间模型是 WTTE-RNN 的特殊情况。对具有不同程度删失和时间分辨率的模拟数据评估了所提出的模型。我们将它与二元固定窗口预测模型和处理删失数据的简单方法进行了比较。该模型优于简单方法，并且被发现具有许多优点和与二元固定窗口 RNN 相当的性能，而无需指定窗口大小和在更多数据上训练的能力。将 CMAPSS 数据集应用于模拟喷气发动机的 PHM 运行至故障得到了有希望的结果。
智能电网绩效指标
瑞典制定了有关能源和气候政策的雄心勃勃的目标。一个主要目标是将整个电力生产从化石燃料转变为可持续能源，这将有助于瑞典成为世界上首批在电力部门使用非化石燃料的国家之一。为了实现这一目标，需要实施重大变革，随着数字化、电气化和城市化的扩大，现有电网将面临困难。通过使用智能电网，可以解决这些问题，并改变现有电网以使用更多的分布式发电，从而提高灵活性、稳定性和可控性。智能电网的目标是拥有一个可持续的电网，具有低损耗、供应安全、环保发电的特点，同时为客户提供选择和负担得起的电力。该项目的目的是确定和评估智能电网的几个指标，以及当在测试系统中实施不同技术的不同场景时，它们如何相互关联和受到影响。智能电网指标是衡量电网智能程度的量化指标。共有五种情景，所有情景都基于社会和电力消耗的可能变化，这些情景是；场景 A – 太阳能发电整合，场景 B – 储能整合，场景 C – 电动汽车整合，场景 D – 需求响应和场景 E – 太阳能发电、储能、电动汽车和需求响应整合。在 MATLAB 中实施模型，并通过蒙特卡罗模拟获得预期值、标准偏差和置信区间。然后分析了四个选定的指标（效率、容量系数、负荷系数和相对利用率）。结果表明，成功开发智能电网需要在与所有智能电网特征相关的指标上取得进展。在场景 C 中，所有四个选定的指标均有所改善。这表明这些指标可能有助于促进电动汽车在电网中的整合。在场景 A 中，太阳能发电整合导致所有指标恶化，这意味着，在整合光伏系统时，必须实施能够稳定电网的技术解决方案。负荷系数是评估智能电网的一个很好的指标。该指标可以激励均匀负载并最大限度地减少峰值负载，从而有助于实现灵活高效的电网。利用容量系数，可以测量电网中的利用率和可用容量，但如果在监管中使用该指标，则可能会抵消可再生能源的整合。
模拟量子模拟器的认证 - WRAP：华威大学
量子模拟正迅速成为量子技术的主要应用（1）。模拟模拟是一种关键方法，即在严格控制的环境中设计多体量子系统，并简单地允许其动态发生。随着这些系统规模的扩大和性能的提高，它们的计算能力开始超越现有的经典计算机（2-4）。尽管有所改进，但它们仍然受到错误的影响。因此，人们普遍认为，在模拟量子模拟器能够解决实际或基本重要问题之前，必须开发出定量保证容易出错的模拟量子模拟器输出正确性的方法（5）。模拟量子模拟器的验证通常依赖于包含错误和缺陷的可处理理论模型（1）。另一种方法是将动态正向和反向运行相同的时间，使系统返回到其初始状态——如果没有错误的话。这种方法通常被称为 Loschmidt 回声，它可以检测到一些错误和缺陷，但不能提供输出正确性的定量保证。已经开发出更复杂的变体，使模拟器从某个已知的初始状态通过状态空间中的闭环演化，最终返回到其初始状态 (6)。这些提供了模拟器如何忠实地实现目标汉密尔顿量的某种衡量标准。汉密尔顿学习 (7、8) 也服务于类似的目标，它正在为模拟模拟器开发。通过实验将目标汉密尔顿量应用于其近似稳定状态并估计一系列结果状态的预期值，汉密尔顿学习提供了实际应用的汉密尔顿量系数的估计值。虽然它将状态准备和测量中的错误错误地归因于汉密尔顿量中的错误，但它确实为实验实现的实际汉密尔顿量提供了一些信心。还为模拟量子模拟器开发了随机基准测试等方法来量化其组件的性能 (9)。然而，这些方法都无法对模拟器输出的正确性提供定量保证。最近还提出了一种用于估计量子模拟保真度的基准测试协议，但该协议需要指数级的经典资源，因此不可扩展（10）。在本文中，我们提出了一种可扩展且实用的认证协议，该协议为模拟量子模拟器输出的正确性提供了上限。由于所有量子模拟器的输出都是经典概率分布，因此我们的协议对错误和无错误的模拟量子模拟器生成的概率分布之间的变化距离设置了上限。我们将这项任务称为量子认证。实验上，我们的量子认证协议可以在现有的模拟模拟器上实现，特别是那些使用里德堡原子的模拟器。这些系统可以根据 XY 相互作用 (11) 以及交错单量子比特门 (12) 实现模拟汉密尔顿演化。因此，我们的工作可以解释为通过利用可编程性的进步来解决验证模拟量子模拟器输出的未决问题 (1，第 V 节)。
用于带电粒子跟踪的量子模式识别算法
然而，HL-LHC 的覆盖范围依赖于比 LHC 高一个数量级的亮度，这意味着每次光束碰撞时发生的额外质子-质子相互作用的数量（也称为堆积，μ）将增加 3 到 5 倍，达到每次碰撞 140 到 200 次额外的相互作用。因此，HL-LHC 的计算环境将极具挑战性，目前的预测表明，处理数据所需的计算资源将超过预算预测。用于重建带电粒子轨迹的模式识别算法是重建模拟数据和碰撞数据事件的关键挑战。模式识别算法 [5] 可大致分为全局方法或局部方法。全局模式识别方法通过同时处理来自全探测器的所有测量值来寻找轨迹。全局方法的例子包括保角映射或变换方法，如霍夫变换 [6、7] 和神经网络 [8]。局部模式识别方法根据探测器局部区域的测量结果生成轨迹种子，然后搜索其他命中点以完成轨迹候选。局部方法的示例包括轨迹道路和轨迹跟踪方法，例如卡尔曼滤波器 [9-11]。模式识别算法通常在找到种子之后的轨迹重建序列中运行。一旦通过模式识别算法识别出沉积的能量集，就可以通过拟合算法确定轨迹的参数。用于描述轨迹的参数取决于探测器的几何形状，但通常使用五个（如果包含时间信息，则为六个）参数。轨迹参数通常包括动量（与曲率成反比）、描述传播方向的角度以及用于表征起点的撞击参数。为了说明 HL-LHC 所带来的挑战，图 1 显示了每个事件的处理时间与堆积的关系，该图使用了 ATLAS 实验使用基于卡尔曼滤波器的模式识别序列记录的数据。处理时间与 μ 的增加成比例，这是模式识别算法的典型特征。在 HL-LHC 中，μ 的预期值将明显位于曲线的右侧，因此需要大量的 CPU 资源。未来的强子对撞机（例如未来环形对撞机项目中提出的强子-强子对撞机 [ 13 ]），预计会出现更多的堆积，每个事件可能最多增加 1000 次相互作用。由于这一挑战，开发用于高能物理模式识别的新算法和新技术目前是一个非常活跃的发展领域。本文概述了正在进行的研究，以确定量子计算机在未来如何用于模式识别算法。量子计算机最早是在 40 多年前提出的 [14-16]，最初的想法是开发一种利用自然界中的量子过程来更好地模拟自然的计算机。十年后，量子算法的发展引起了人们的进一步兴趣，这些算法展示了量子计算机解决经典难题的潜力，包括质数分解 [17] 和搜索算法 [18,19]。第一台量子计算机基于现有的核磁共振技术 [20-22]。最近，我们进入了所谓的噪声中型量子 (NISQ) 时代 [23]，量子计算机具有数十个逻辑量子位，可以超越当前经典计算机的能力，尽管受到显著噪声的限制。量子位是经典计算机上用于存储信息的比特的量子类似物。目前可用的量子计算机可分为量子退火器或基于电路的量子计算机。量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产目前最多 5000 个量子比特的商用量子退火器 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM