Mô hình số là gì? Các công bố khoa học về Mô hình số

Tóm lược: MrBayes 3 thực hiện phân tích phát sinh loài Bayesian kết hợp thông tin từ các phần dữ liệu hoặc các phân tập khác nhau tiến hóa dưới các mô hình tiến hóa ngẫu nhiên khác nhau. Điều này cho phép người dùng phân tích các tập dữ liệu không đồng nhất bao gồm các loại dữ liệu khác nhau—ví dụ: hình thái, nucleotide và protein—và khám phá nhiều loại mô hình cấu trúc kết hợp tham số duy nhất và chung của phần. Chương trình sử dụng MPI để song song hóa kết hợp Metropolis trên các cụm máy Macintosh hoặc UNIX.

Khả dụng: http://morphbank.ebc.uu.se/mrbayes

Liên hệ: [email protected]

* Địa chỉ thông tin liên lạc.

Một phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(h), được giới thiệu trong bài báo này. Dạng cụ thể của phương trình này cho phép đưa ra các biểu thức phân tích dạng khép kín cho độ dẫn thủy lực tương đối, K_r, khi thay thế vào các mô hình độ dẫn dự đoán của N.T. Burdine hoặc Y. Mualem. Các biểu thức thu được cho K_r(h) chứa ba tham số độc lập có thể được xác định bằng cách điều chỉnh mô hình giữ nước trong đất đã đề xuất với dữ liệu thực nghiệm. Kết quả thu được từ các biểu thức khép kín dựa trên lý thuyết Mualem được so sánh với dữ liệu độ dẫn thủy lực quan sát cho năm loại đất có đặc tính thủy lực khác nhau. Độ dẫn thủy lực không bão hòa được dự đoán tốt trong bốn trên năm trường hợp. Kết quả cho thấy rằng việc mô tả hợp lý đường cong giữ nước trong đất ở mức chứa nước thấp là quan trọng để dự đoán chính xác độ dẫn thủy lực không bão hòa.

Hệ thống máy tính không thể cải thiện hiệu suất tổ chức nếu chúng không được sử dụng. Thật không may, sự kháng cự từ người quản lý và các chuyên gia đối với hệ thống đầu cuối là một vấn đề phổ biến. Để dự đoán, giải thích và tăng cường sự chấp nhận của người dùng, chúng ta cần hiểu rõ hơn tại sao mọi người chấp nhận hoặc từ chối máy tính. Nghiên cứu này giải quyết khả năng dự đoán sự chấp nhận máy tính của mọi người từ một thước đo ý định của họ, và khả năng giải thích ý định của họ dựa trên thái độ, quy chuẩn chủ quan, giá trị sử dụng cảm nhận, sự dễ dàng sử dụng cảm nhận và các biến liên quan. Trong một nghiên cứu dài hạn trên 107 người dùng, ý định sử dụng một hệ thống cụ thể, được đo lường sau một giờ giới thiệu về hệ thống, có tương quan 0.35 với việc sử dụng hệ thống 14 tuần sau đó. Tương quan giữa ý định và việc sử dụng là 0.63 vào cuối thời gian này. Giá trị sử dụng cảm nhận ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định của mọi người, giải thích hơn một nửa sự biến thiên trong ý định vào cuối 14 tuần. Sự dễ dàng sử dụng cảm nhận cũng có tác động nhỏ nhưng có ý nghĩa đến ý định, mặc dù hiệu ứng này giảm dần theo thời gian. Thái độ chỉ một phần nào đó trung gian hóa những ảnh hưởng của những niềm tin này đối với ý định. Quy chuẩn chủ quan không có tác động đến ý định. Những kết quả này gợi ý khả năng về những mô hình đơn giản nhưng mạnh mẽ của các yếu tố quyết định sự chấp nhận của người dùng, có giá trị thực tiễn trong việc đánh giá các hệ thống và hướng dẫn các can thiệp của quản lý nhằm giảm thiểu vấn đề công nghệ máy tính không được sử dụng hết.

Chúng tôi xem xét vấn đề so sánh các mô hình phân cấp phức tạp trong đó số lượng tham số không được xác định rõ. Sử dụng lập luận thông tin lý thuyết, chúng tôi đưa ra một thước đo pD cho số lượng tham số hiệu quả trong một mô hình như sự khác biệt giữa trung bình hậu nghiệm của độ lệch và độ lệch tại giá trị trung bình hậu nghiệm của các tham số quan trọng. Nói chung pD tương quan xấp xỉ với vết của tích giữa thông tin Fisher và hiệp phương sai hậu nghiệm, trong các mô hình chuẩn là vết của ma trận ‘hat’ chiếu các quan sát lên giá trị được khớp. Các tính chất của nó trong các họ số mũ được khảo sát. Trung bình hậu nghiệm của độ lệch được đề xuất như một biện pháp đo lường Bayesian về sự phù hợp hoặc đủ, và sự đóng góp của các quan sát riêng lẻ đến sự phù hợp và độ phức tạp có thể dẫn đến một biểu đồ chuẩn đoán của phần dư độ lệch so với đòn bẩy. Việc thêm pD vào trung bình hậu nghiệm độ lệch tạo ra tiêu chuẩn thông tin độ lệch để so sánh các mô hình, liên quan đến các tiêu chuẩn thông tin khác và có một sự biện hộ xấp xỉ quyết định lý thuyết. Quy trình được minh họa trong một số ví dụ, và các so sánh được thực hiện với các đề xuất Bayesian và cổ điển khác. Suốt cả quá trình, nhấn mạnh rằng lượng cần thiết để tính toán trong phân tích Markov chain Monte Carlo là không đáng kể.

Nhiều vấn đề liên quan đến độ phù hợp trong các phương trình cấu trúc được xem xét. Các tiêu chí hội tụ và phân biệt, như đã được Bagozzi áp dụng, không đứng vững dưới phân tích toán học hoặc thống kê. Các tác giả lập luận rằng việc lựa chọn thống kê giải thích phải dựa trên mục tiêu nghiên cứu. Họ chứng minh rằng khi điều này được thực hiện, hệ thống kiểm tra Fornell-Larcker là nhất quán nội bộ và phù hợp với các quy tắc tương ứng để liên kết dữ liệu với các biến trừu tượng.

Nghiên cứu này tập trung vào tình trạng kiệt sức và mặt trái tích cực của nó - mức độ tham gia. Một mô hình được kiểm tra, trong đó tình trạng kiệt sức và mức độ tham gia có những yếu tố dự đoán khác nhau và những hậu quả có thể khác nhau. Mô hình phương trình cấu trúc được sử dụng để phân tích dữ liệu đồng thời từ bốn mẫu nghề nghiệp độc lập (tổng cộng N = 1698). Kết quả xác nhận mô hình giả thuyết cho thấy rằng: (1) tình trạng kiệt sức và mức độ tham gia có mối quan hệ nghịch đảo, chia sẻ từ 10% đến 25% phương sai của chúng; (2) tình trạng kiệt sức chủ yếu được dự đoán bởi nhu cầu công việc nhưng cũng bị ảnh hưởng bởi sự thiếu hụt tài nguyên công việc, trong khi mức độ tham gia chỉ được dự đoán bởi tài nguyên công việc có sẵn; (3) tình trạng kiệt sức liên quan đến các vấn đề sức khỏe cũng như ý định nghỉ việc, trong khi mức độ tham gia chỉ liên quan đến vấn đề thứ hai; (4) tình trạng kiệt sức trung gian trong mối quan hệ giữa nhu cầu công việc và các vấn đề sức khỏe, trong khi mức độ tham gia trung gian trong mối quan hệ giữa tài nguyên công việc và ý định nghỉ việc. Việc tình trạng kiệt sức và mức độ tham gia thể hiện những mẫu hình nguyên nhân và hậu quả khác nhau ngụ ý rằng các chiến lược can thiệp khác nhau nên được sử dụng khi cần giảm tình trạng kiệt sức hoặc nâng cao mức độ tham gia. Bản quyền © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.

Tóm tắt. Bằng cách phối hợp thiết kế và phân phối các mô phỏng mô hình khí hậu toàn cầu về khí hậu trong quá khứ, hiện tại và tương lai, Dự án So sánh Mô hình Liên kết (CMIP) đã trở thành một trong những yếu tố nền tảng của khoa học khí hậu. Tuy nhiên, nhu cầu giải quyết một loạt các câu hỏi khoa học ngày càng mở rộng xuất phát từ nhiều cộng đồng nghiên cứu đã làm cho việc điều chỉnh tổ chức của CMIP là cần thiết. Sau một quá trình tham vấn cộng đồng lâu dài và rộng rãi, một cấu trúc mới và phân quyền hơn đã được thiết lập. Nó bao gồm ba yếu tố chính: (1) một số thí nghiệm chung, DECK (Chẩn đoán, Đánh giá và Đặc trưng khí hậu) và các mô phỏng lịch sử CMIP (1850 - gần hiện tại) sẽ duy trì tính liên tục và giúp ghi lại các đặc điểm cơ bản của các mô hình qua các giai đoạn khác nhau của CMIP; (2) các tiêu chuẩn chung, sự phối hợp, cơ sở hạ tầng và tài liệu sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân phối đầu ra của mô hình và đặc trưng của tập hợp các mô hình; và (3) một tập hợp các Dự án So sánh Mô hình Được CMIP phê duyệt (MIPs) sẽ cụ thể cho một giai đoạn nhất định của CMIP (nay là CMIP6) và sẽ dựa trên DECK và các mô phỏng lịch sử CMIP để giải quyết một loạt các câu hỏi cụ thể và lấp đầy các khoảng trống khoa học của các giai đoạn CMIP trước. DECK và các mô phỏng lịch sử CMIP, cùng với việc sử dụng các tiêu chuẩn dữ liệu CMIP, sẽ là thẻ vào cho các mô hình tham gia vào CMIP. Sự tham gia vào các MIPs Được CMIP6 phê duyệt của các nhóm mô hình sẽ tùy thuộc vào quyết định của chính họ và sẽ phụ thuộc vào các lĩnh vực và ưu tiên khoa học của họ. Với những Thách thức Khoa học Lớn trong Chương trình Nghiên cứu Khí hậu Thế giới (WCRP) làm bối cảnh khoa học, CMIP6 sẽ giải quyết ba câu hỏi rộng: – Hệ thống Trái đất phản ứng như thế nào đối với tác động? – Nguồn gốc và hậu quả của các sai lệch mô hình có hệ thống là gì? – Làm thế nào chúng ta có thể đánh giá các thay đổi khí hậu trong tương lai khi xem xét biến đổi khí hậu nội tại, khả năng dự đoán và những bất định trong các kịch bản? Bài báo tổng quan về CMIP6 này trình bày bối cảnh và lý do cho cấu trúc mới của CMIP, cung cấp một mô tả chi tiết về DECK và các mô phỏng lịch sử CMIP6, và bao gồm một giới thiệu ngắn gọn về 21 MIPs Được CMIP6 phê duyệt.

Bình thường hóa chính xác là điều kiện tiên quyết tuyệt đối để đo lường đúng biểu hiện gene. Đối với PCR sao chép ngược định lượng thời gian thực (RT-PCR), chiến lược bình thường hóa phổ biến nhất bao gồm tiêu chuẩn hóa một gene kiểm soát được biểu hiện liên tục. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, đã trở nên rõ ràng rằng không có gene nào được biểu hiện liên tục ở tất cả các loại tế bào và dưới mọi điều kiện thí nghiệm, ngụ ý rằng sự ổn định biểu hiện của gene kiểm soát dự kiến phải được xác minh trước mỗi thí nghiệm. Chúng tôi đã trình bày một chiến lược mới, sáng tạo và mạnh mẽ để xác định các gene được biểu hiện ổn định trong một tập hợp các gene ứng cử viên để bình thường hóa. Chiến lược này bắt nguồn từ một mô hình toán học về biểu hiện gene cho phép ước lượng không chỉ sự biến đổi tổng thể của các gene nghị biểu bình thường mà còn sự biến đổi giữa các nhóm mẫu bộ của tập hợp mẫu. Đáng chú ý, chiến lược này cung cấp một thước đo trực tiếp cho sự biến đổi biểu hiện ước tính, cho phép người dùng đánh giá lỗi hệ thống được tạo ra khi sử dụng gene này. Trong một so sánh trực tiếp với một chiến lược đã được công bố trước đó, cách tiếp cận dựa trên mô hình của chúng tôi có hiệu suất mạnh mẽ hơn và ít nhạy cảm hơn đối với điều chỉnh đồng biến của các gene bình thường hóa ứng cử viên. Chúng tôi đã sử dụng chiến lược dựa trên mô hình để xác định các gene phù hợp để bình thường hóa dữ liệu RT-PCR định lượng từ ung thư ruột kết và ung thư bàng quang. Các gene này bao gồm UBC, GAPD, và TPT1 cho ruột kết và HSPCB, TEGT, và ATP5B cho bàng quang. Chiến lược được trình bày có thể được áp dụng để đánh giá độ thích hợp của bất kỳ ứng cử viên gene bình thường hóa trong bất kỳ loại thiết kế thí nghiệm nào và nên cho phép bình thường hóa dữ liệu RT-PCR đáng tin cậy hơn.

1. Vỏ não hình sọ đã được nghiên cứu trên khỉ macaque và khỉ nhện trong tình trạng gây mê nhẹ bằng cách ghi lại từ các đơn vị tế bào ngoại bào và kích thích võng mạc bằng các điểm hoặc mẫu ánh sáng. Phần lớn các tế bào có thể được phân loại thành đơn giản, phức tạp hoặc siêu phức tạp, với các đặc tính phản ứng rất giống với những gì đã được mô tả trước đây ở mèo. Tuy nhiên, trung bình, các trường tiếp nhận nhỏ hơn, và có độ nhạy cao hơn với sự thay đổi về phương vị kích thích. Một tỷ lệ nhỏ các tế bào được mã hóa màu sắc.

2. Bằng chứng được trình bày cho ít nhất hai hệ thống cột độc lập kéo dài theo chiều dọc từ bề mặt tới chất trắng. Cột loại đầu tiên chứa các tế bào có các phương vị trường tiếp nhận chung. Chúng tương tự như các cột phương vị được mô tả ở mèo, nhưng có khả năng có diện tích mặt cắt nhỏ hơn. Trong hệ thống thứ hai, các tế bào được tụ tập thành các cột theo sự ưa thích về mắt. Các cột ưu thế mắt lớn hơn các cột phương vị, và hai tập hợp ranh giới dường như độc lập với nhau.

3. Có một xu hướng cho các tế bào được nhóm lại theo sự đối xứng của phản ứng với chuyển động; ở một số khu vực, các tế bào phản ứng tốt như nhau với hai hướng chuyển động ngược nhau của một đường, nhưng những khu vực khác chứa một hỗn hợp các tế bào ưa thích một hướng và tế bào ưa thích hướng kia.

4. Một tổ chức ngang tương ứng với lớp vỏ não cũng có thể được nhận diện. Các lớp trên (II và hai phần ba trên của III) chứa các tế bào phức tạp và siêu phức tạp, nhưng các tế bào đơn giản thì gần như không có. Các tế bào chủ yếu bị kích thích bởi cả hai mắt. Các tế bào đơn giản được tìm thấy sâu trong lớp III, và trong IV A và IV B. Trong lớp IV B, chúng chiếm một tỷ lệ lớn trong quần thể, trong khi đó các tế bào phức tạp thì rất hiếm. Trong các lớp IV A và IV B, người ta tìm thấy các đơn vị thiếu đặc tính phương vị; không rõ liệu đây có phải là thân tế bào hay sợi trục của các tế bào geniculat. Trong lớp IV, hầu hết các tế bào chỉ bị kích thích bởi một mắt; lớp này gồm một mô hình ghép với các tế bào ở một số khu vực chỉ phản ứng với một mắt, trong khi các khu vực khác phản ứng với mắt còn lại. Các lớp V và VI chủ yếu chứa các tế bào phức tạp và siêu phức tạp, bị kích thích bởi cả hai mắt.

5. Vỏ não được coi là một hệ thống được tổ chức theo chiều dọc và theo chiều ngang theo những cách hoàn toàn khác nhau. Trong hệ thống chiều dọc (trong đó các tế bào nằm dọc theo một đường thẳng đứng trong vỏ não có các đặc điểm chung) các thông số kích thích như vị trí võng mạc, phương vị đường, ưu thế mắt, và có thể là hướng chuyển động, được bản đồ hóa trong các tập hợp các mô hình chồng chéo nhưng độc lập. Hệ thống ngang phân loại các tế bào trong các lớp theo các bậc phân cấp, các bậc thấp nhất (các tế bào đơn giản bị kích thích bởi một mắt) nằm trong và gần lớp IV, các bậc cao hơn trong các lớp trên và dưới.

Nhiều nghiên cứu trước đây đã xác định rằng độ dễ sử dụng được nhận thức là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự chấp nhận và hành vi sử dụng công nghệ thông tin của người dùng. Tuy nhiên, rất ít nghiên cứu được thực hiện để hiểu cách mà nhận thức đó hình thành và thay đổi theo thời gian. Công trình hiện tại trình bày và thử nghiệm một mô hình lý thuyết dựa trên sự neo và điều chỉnh về các yếu tố xác định độ dễ sử dụng được nhận thức theo từng hệ thống. Mô hình này đề xuất kiểm soát (nội bộ và bên ngoài - được khái niệm hóa như hiệu quả sử dụng máy tính và điều kiện hỗ trợ, tương ứng), động lực nội tại (được khái niệm hóa như tính vui vẻ khi sử dụng máy tính), và cảm xúc (được khái niệm hóa như lo âu khi sử dụng máy tính) như những yếu tố neo xác định nhận thức ban đầu về độ dễ sử dụng của một hệ thống mới. Với kinh nghiệm tăng lên, dự kiến rằng độ dễ sử dụng được nhận thức theo hệ thống, mặc dù vẫn được neo vào các niềm tin tổng quát về máy tính và việc sử dụng máy tính, sẽ điều chỉnh để phản ánh tính khả dụng khách quan, nhận thức về kiểm soát bên ngoài cụ thể cho môi trường hệ thống mới, và sự thưởng thức cụ thể của hệ thống. Mô hình đề xuất đã được thử nghiệm tại ba tổ chức khác nhau với 246 nhân viên thông qua ba lần đo lường trong suốt ba tháng. Mô hình đề xuất đã được hỗ trợ mạnh mẽ tại tất cả các thời điểm đo lường và giải thích được tới 60% phương sai trong độ dễ sử dụng được nhận thức theo hệ thống, gấp đôi hiểu biết hiện tại của chúng tôi. Các hệ quả lý thuyết và thực tiễn quan trọng của các phát hiện này được thảo luận.