使用图像块和人口统计因素（即年龄、性别和教育）作为输入数据，我们进一步开发了一个深度多任务多通道卷积神经网络（CNN）来联合执行分类和回归任务。...此外，受试者的人口统计信息（即年龄、性别和教育程度）可能会对主要生物标志物产生影响，从而影响 AD/MCI 诊断中的分类/回归性能 [9]、[16]、[17] .处理人口统计信息的直接策略是匹配不同组中的主题...因此，我们在实验中仅使用 MMSE 和两个人口统计因素（例如年龄和性别）。...与 MIRIAD 数据集类似，AIBL 中的所有受试者都可以使用两个人口统计因素（例如年龄和性别）以及 MMSE 分数。所有研究对象的人口统计学和临床信息列于表 I。...此外，我们将包含 FC10 的输出和三个人口统计因素（即年龄、性别和教育）的连接表示馈送到两个 FC 层（即 FC11 和 FC12）。
为防止样本偏差、技术和人口统计学混淆因素的影响，数据分析的样本分为：16个ASD和46个正常发育（TD）个体的完整样本、16个ASD和19个TD儿童的子样本、以及7个ASD和7个TD儿童的年龄匹配样本。...为解决Heunis等人确定的一些临床挑战，将年龄和性别作为协变量进行研究。...使用10折交叉验证分析，研究两个特征集选择：特征集1包括所有显著的RQA特征，特征集2包括所有显著的RQA和人口学特征（包括年龄和性别）。...抽样人口分析： 评估完整样本、子样本以及年龄匹配样本。完整样本包含所有被试；子样本包含年龄在6岁以下的被试；年龄匹配样本要求年龄、性别、智力水平一致。细节参见Fig. 2。 ?...考虑到子样本中年龄和性别的分布情况，人口学特征仍然足以对ASD和TD被试进行分类，其准确率高于“RQA”特征集。因此，样本偏差仍是问题。为解决这个问题，下一步是分析匹配样本。
除了风险预测外，视网膜图像还与心血管表型相关，如左心室尺寸和质量。视网膜图像可以预测心血管危险因素，如年龄、性别、吸烟状况、收缩压和主要心脏不良事件，由视盘或视网膜血管等解剖特征驱动。...二、模型与方法 2.1 患者数据集和人口统计数据 本研究使用了来自UKB队列的CMR图像(舒张末期短轴视图)、视网膜图像和人口统计学数据。...对于人口统计学数据，来自患者病史和血液样本的变量组合(如性别、年龄、性别、糖化血红蛋白、收缩压和舒张压、吸烟习惯、饮酒、葡萄糖和体重指数)也被用作输入来训练和测试所提出的方法。...图3a表示使用我们的方法估计的LVM (r=0.65)和LVEDV (r=0.45)值与使用cvi42从CMR图像手动计算的值之间的相关性。...经过使用这个系统来预测有视网膜图像且在训练过程中未使用的受试者的心肌梗死，作者发现，与仅使用人口统计学数据相比，同时使用心脏指数和人口统计学数据可以更好地预测心肌梗死事件。
最终使用69位年龄和性别相匹配的右利手意大利语被试（n = 38）和右利手英语（n = 31）被试作为健康对照。...统计分析 人口统计，临床和认知数据 使用T检验模型或Fisher精确检验比较两组之间的参与者特征。...为了使各组之间的认知数据具有可比性，通过使用年龄，性别和教育匹配的健康意大利语和英语对照人群的规范化数据，将神经心理学评估的原始绩效得分转换为z得分。...ROI分析 使用MATLAB（统计和机器学习工具箱），针对年龄，性别，全脑总GM体积和扫描仪类型作为协变量，针对每个ROI运行2×2 ANOVA因子设计（与VBM相同）。进行了与VBM相同的对比。...研究结果 人口统计，临床和认知数据 表1显示了人口统计，临床和认知数据。在评估整体认知（MMSE），记忆力和执行功能的测试中，对患者组的年龄，性别和表现进行匹配（表1）。
该研究被试来源于两个多人数据库中的306名ASD（5.2-57岁）。事后分析计算了分类与症状和人口统计学之间的相关。...研究发现，在可分离的全脑RSFC模式中，行为和人口统计资料与两个因素显著相关。跨因素的异构的默认网络中低和高的RSFC连接可能解释了先前报告的不一致之处。...被试特征和ABIDE-II+GENDAAR合并数据集中的潜在因素之间的相关 使用单独的GLM模型（或二进制逻辑回归）对ABIDE-II+GENDAAR合并数据集中被试的因素组成和人口学特点（年龄，性别，...还计算了ABIDE-1中的ASD子组中ASD被试和人口统计学匹配的NT被试的RSFC差异。...各个人之间在每个因素上表达程度不同，并且每个因素都与不同的行为和人口统计变量相关（已知临床异质性的特征ASD），如核心ASD问题，情绪问题，外在症状，执行功能障碍，年龄和性别。
训练集和测试集的人口统计数据年龄、体重指数(BMI)、呼吸暂停-低通气指数(AHI)以均数±标准差表示。这三个变量的p值使用Welch’s双面t检验计算，效应大小参考Hedges g。...试验集1的人口统计和健康数据见表1。重要的是，在性别比例、种族分布、失眠、抑郁或糖尿病患者的比例上没有显著差异。此外，AHI和轻度、轻度、中度或重度睡眠呼吸暂停患者的比例没有差异。...DOD数据集没有提供个人层面的人口统计数据和病史; Guillot等人于2020年报告了年龄、BMI和AHI的组平均值。...用于生成训练集和测试集的代码可以在这里找到。我们还提供了每个数据集的人口统计学和健康数据，如年龄、性别、种族/民族、BMI、AHI(3%减饱和)以及失眠、抑郁、糖尿病和高血压的医学诊断。...国防部数据集未提供个体水平的人口统计学和病史;年龄、BMI和AHI的组平均值来自Guillot等人，2020年。重要的是，DOD没有夜晚用于模型训练。
然后，提取个人在ROI内的EEG网络连接，取其平均值，并与所有受试者的记忆分数和年龄进行比较。3. 结果表1总结了人口统计学特征和认知电池的表现。...参与者的人口统计学和性能变量参与者人口统计的平均值和标准误差（括号内）；MMSE：小型精神状态检查；WMS：韦氏记忆量表；FCSRT：免费和提示选择性提醒测试；CLOX1：执行时钟绘制任务。...使用卡方检验分析性别差异⁎显示中老年组之间存在显着性差异，p < 0.05。†中老年人组差异显着，p < 0.05；其余变量使用非配对t检验进行分析。所有受试者获得的电生理DMN显示在图3中。...黑色趋势线代表所有集合受试者中这两个变量之间的线性关系（r = -0.47，p = 0.01）。...橙色趋势线代表这两个变量之间的线性关系（r = 0.55, p = 0.04）。作为对照，作者对EEG视觉网络进行了分析。
但是在年轻人和老年人中，作者发现这两个群体大脑变化的差异与SES的相关性并不是一致的。在控制生理和心理健康、认知能力和被试的人口统计数据之后，本研究发现SES与大脑功能组织变化仍然相关。...每个年龄组的详细人口统计信息见表1。 表一人口统计学信息 ? 平均3周后对SES进行评估（平均时间：22天；范围：1-205天，在304名被试中，有236位被试在30天内被测试）。...职业社会经济 被试自述的职业(目前的或退休前的)应与相应的美国人口普查职业编码相匹配，然后从根据预测的声望得分中，根据性别分配一个社会经济指数得分（比如：根据职业工资估计值、职业教育程度和工资-职业-声望指数的综合得分...如果某个职业没有在美国人口普查职业编码列出，则使用和它最相关的职业编码。两个编码人员对非上市职业的编码达成了一致。...人口统计、健康和认知能力 将一系列指标作为协变量来控制被试的人口统计、生理和心理健康、认知。对于每一组变量，我们都建立了统计模型来检验社会经济地位和年龄之间的关系，同时控制相应的协变量。
在实践中，我们除了能拿到用户的行为数据以外，通常还可以拿到用户和物品的画像数据，比如性别、年龄、地域、标签、分类、标题、正文等，在一些文献中，这些行为以外的数据被称为side information。...在讲述模型之前，先讲一下深度CTR模型中一般都要使用的两个基本网络结构：embedding层和全连接层。...，矩阵的行数为分类变量的取值数，在这个例子中就是标签总个数，矩阵的列数是低维稠密向量的维数(事先指定)。...，包括用户的性别、年龄等； (4)用户的上下文信息，包括用户的地域信息、访问推荐系统时的时间段等； ?...，主要为用户的性别、年龄； 用户的上下文信息，主要为用户的地域信息、当前时间； (2)正样本选取： 用户在画像统计时间点后一天点击过的文章； (3)文章向量： 计算用户向量和正样本涉及到的所有文章的word2vec
最近腾讯广告算法大赛的题目是用户人口统计学属性预测，即通过用户在广告系统中的交互行为来预测用户的人口统计学特征，比如性别和年龄。...目前排行榜中第一的准确率已经达到了1.4左右，也就是说预测性别和年龄的准确率基本在0.7左右，当然预测性别属性相比年龄属性要容易些，因为年龄是个10分类任务，要比2分类任务难得多。...动机 推荐系统是帮助用户匹配与其兴趣相关的物品的关键应用之一。但是，恶意攻击者可以通过推荐系统推断用户的私人信息。...因此该文章首次提出了在保证推荐精确度的同时保护用户的人口统计学特征。该方法主要是将以上问题建模为带有两个组件的对抗学习模式，即私有属性攻击者（PAA）与贝叶斯个性化推荐器（BPR）。...通过对以下实验结果的分析，可见，PAA算法对于属性预测（性别、年龄、职位）的Micro-AUC最低，即实现了对隐私属性的保护；预测项目的Precision和Recall最高，即满足了推荐的精度要求。
众所周知，像用户年龄和性别这样的人口统计学特征是各类推荐系统的重要输入特征，其中自然也包括了广告平台。这背后的假设是，用户对广告的偏好会随着其年龄和性别的不同而有所区别。...然而，大多数验证所采用的方式都是以人口统计学属性作为输入来产生推荐结果，然后离线或者在线地对比用与不用这些输入的情况下的推荐性能。...本届大赛的题目尝试从另一个方向来验证这个假设，即以用户在广告系统中的交互行为作为输入来预测用户的人口统计学属性。...2.目标 提供给参赛者的测试数据集中不会包含这些用户的年龄和性别信息。本赛题要求参赛者预测测试数据集中出现的用户的年龄和性别，并以约定的格式提交预测结果。...处理方法： 1、对序列进行采样或计算加权，越往前的广告具有越大的权重。 2、序列翻转后入LSTM模块，输出并使用last_output特征。 2.w2v&层级结构 ? 3.模型有效性 ?
人口金字塔（Population Pyramid）是一种常见的图形，是人口统计学家用于刻画特定区域内人口构成及其变迁的可视化工具，常见的人口金字塔能够反映出年龄（age）和性别（sex）在总人口中的分布状况...相较于 Excel 而言，使用 Stata 绘制人口金字塔优势明显，因为除了所有图形对象均可按需调整之外，使用代码绘图也让绘图结果可复制，可以快速批量处理多年份多区域的人口数据，便于后期的管理和进一步呈现...至此，总人口规模按照年龄组别和性别进行了呈现。...值得说明的是，人口的其他特征，如婚姻状况、种族或户籍等信息也可以反映在人口金字塔上，只需要在“年龄—性别”分组之上进行细分即可，也就是对两侧的条形进行分类后横向堆叠（stack）呈现。.../10000 replace femtotal = femtotal/10000 generate Xzero = 0 //生成一个变量，赋值为0，用于制作散点图，将年龄组别信息放置在条形上 *
我们的数据包括941名年轻健康成年人的MRI、人口统计学、认知和家庭关系数据，由人类连接体项目(HCP)整理。...使用细粒度图谱(CC400)将大脑划分为392个空间连续的、功能明确的皮层和皮层下区域。然后构建两个392x392加权邻接矩阵，分别表示全脑SC和FC。FC通过区域时间序列的皮尔逊相关计算。...除了年龄、性别和用手习惯外，我们还将SC和FC节点强度(每行l1范数)作为模型中的固定效应协变量。...为了与耦合遗传力进行比较，我们计算了每个模态的区域节点强度的遗传力，如图5d, g，以年龄、性别和利手为协变量。FC的遗传力水平与SC-FC偶联相似，但SC的总体遗传力水平较低。...在这里，我们利用神经成像、人口统计学/家族关系信息和认知测量，在大量健康的年轻成年人中开始发现这些关联。
作为对其他组报告的高诊断准确性的补充，作者之前报告了可解释的深度学习方法，该方法能够使用磁共振成像（MRI）扫描、年龄、性别和简易精神状态检查（MMSE）。...模型和神经放射科医生都使用可用的MRI扫描、年龄和性别完成了ADD任务。...例如，在ADD任务中，SHAP分析显示ALZ评分在准确预测疾病状态方面比标准临床实践中使用的关键人口统计学和神经心理学测试变量（例如年龄、性别和MMSE评分）具有更大的影响。...与使用非成像模型的程序类似，作者研究了MRI特征如何与人口统计学、既往病史、神经心理学和功能评估变量的不同子集互动。...在后者中，作者随机选择了100个年龄和性别匹配的患者组（每个诊断类别25个），为临床专家提供模拟病例。
▌越南人口概况 在网上搜索后，我找到了一份包含超过10,000名越南人的人口统计信息调查研究数据。 我将样本量范围缩小到18-29岁年龄段的男性。...这使我有383名年龄在18-29岁左右的越南男性的样本，对于接下来的分析来说已经是足够的了。 首先画出人口重量直方图，看看我在越南男性中哪个位置。...在这样的采样之后，我们可以得到如下所示θ=（β0;β1;τ）的采样数据。...我们能做的就是根据我的身高找到我体重百分位数的分布。 现在，这个图告诉我们的是，我的体重（给定168厘米的身高）最有可能位于越南人口模拟数据的0.3％左右。...例如，我们可以找到我的体重在前40个百分点或更少的百分位数。 所以绝大多数证据表明身高168厘米，体重58公斤会使我处于越南人口分布中百分位数较低的位置。也许是时候去健身房并增加一些体重了。
数据来源 确诊病例和疑似病例的数据均来源于中国公共卫生科学数据中心，包括这些病例的基本人口统计学信息、病例类别、症状出现的日期、诊断日期、入院日期、出院日期或死亡日期等要素。...实验方法 研究分析了 2020 年 1 月 26 日之前上报给中国疾病预防控制中心的所有新冠肺炎感染病例，并在人口统计群组和基线情况之间对发病率和死亡率进行比较。...基本再生数（R0）表示一个病例进入到易感人群中，在理想情况下可以传染的二代病例个数，是衡量病毒传播能力的一个重要指标。为了估计 R0，研究者使用了一个链二项分布模型。...而不同的疾病历史和报告率使得 R0 的预估在 2.23 到 4.82 之间浮动。 ? 表 2：在不同变量设置的情况下对 R0 的预估。 高预估和更长的潜伏期、感染期，以及更高的最初报告率有关。...图 2：年龄、性别因素对于新冠病毒感染的影响。A：所有病人根据年龄和性别的分布情况；B：确诊病例；C：疑似病例。
在实践中，我们除了能拿到用户的行为数据以外，通常还可以拿到用户和物品的画像数据，比如性别、年龄、地域、标签、分类、标题、正文等，在一些文献中，这些行为以外的数据被称为side information。...在讲述模型之前，先讲一下深度CTR模型中一般都要使用的两个基本网络结构：embedding层和全连接层。...，矩阵的行数为分类变量的取值数，在这个例子中就是标签总个数，矩阵的列数是低维稠密向量的维数(事先指定)。...训练样本 (1)用户向量计算： 用户最近一段时间的点击历史，包括阅读、点赞、评论、收藏、分享过的文章； 用户最近一段时间的兴趣画像，包括用户的标签、一级分类、二级分类以及对应权重； 用户的人口统计学特征...，主要为用户的性别、年龄； 用户的上下文信息，主要为用户的地域信息、当前时间； (2)正样本选取： 用户在画像统计时间点后一天点击过的文章； (3)文章向量： 计算用户向量和正样本涉及到的所有文章的word2vec
在绝大多数网站中,年龄、性别一般都是注册用户的必备信息。 用户的注册信息分3种。...人口统计学信息： 包括用户的年龄、性别、职业、民族、学历和居住地； 用户兴趣的描述： 有一些网站会让用户用文字描述他们的兴趣； 从其他网站导入的用户站外行为数据： 比如用户通过豆瓣、新浪微博的账号记录，...人口统计学特征包括年龄、性别、工作、学历、居住地、国籍、民族等，这些特征对预测用户的兴趣有很重要的作用，比如男性和女性的兴趣不同，不同年龄的人性却也不同。...因此,我们得到一个结论——使用人口统计学信息相对于随机推荐能够获得更好的推荐效果。当然,Krulwich的实验也有明显的缺点,即他没有对比和给用户推荐最热门的物品的推荐算法。...在使用 LDA 计算物品的内容相似度时,我们可以先计算出物品在话题上的分布,然后利用两个物品的话题分布计算物品的相似度。
不仅如此，这些偏差还包括大致的年龄、性别和脸部长度等参数。 但是，这样也有一个问题。因为世界上的人脸千变万化，要将所有人脸与平均人脸的偏差都存储下来，3DMM 需要集成许多面部的信息。...，Booth 和他的同事还将系统应用到近 10,000 张人口统计学得到的多样化人脸扫描图像上。...研究者介绍，据他们了解，LSFM 是迄今为止被构建出来的最大规模的形变模型，包含了从一个巨大的人口变量中提取的统计信息。...训练 LSFM 的数据集包括关于每个主题的丰富的人口统计信息，不仅可以构建全球3DMM模型，还可以构建针对特定年龄，性别或族裔群体的模型。...最后，为了造福研究社区，他们公开了所提出的自动3DMM建造管道的源代码，以及构建的全球3DMM和根据年龄，性别和种族量身定制的各种定制模型。 全自动构建大型 3DMM 流程示意图。
▌越南人口概况 在网上搜索后，我找到了一份包含超过10,000名越南人的人口统计信息调查研究数据。 我将样本量范围缩小到18-29岁年龄段的男性。...这使我有383名年龄在18-29岁左右的越南男性的样本，对于接下来的分析来说已经是足够的了。 首先画出人口重量直方图，看看我在越南男性中哪个位置。 ?...▌用R和JAGS进行仿真 迄今为止这个理论非常好。求解方程在数学上具有挑战性。...▌如何使用这个JAGS工具呢 我们在R中通过如下步骤运行JAGS 第一步，我们用文本格式编写我们的模型： 然后，我们使用JAGs进行模拟。在这里，我设定 JAGs 模拟参数空间θ 10000次的值。...例如，我们可以找到我的体重在前40个百分点或更少的百分位数。 所以绝大多数证据表明身高168厘米，体重58公斤会使我处于越南人口分布中百分位数较低的位置。也许是时候去健身房并增加一些体重了。
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