BayesFlow：基于神经网络的摊销贝叶斯推断框架
贝叶斯推断为不确定性条件下的推理、复杂系统建模以及基于观测数据的预测提供了严谨且功能强大的理论框架。尽管贝叶斯建模在理论上具有优雅性，但在实际应用中经常面临显著的计算挑战：后验分布通常缺乏解析解，模型验证和比较需要进行重复的推断计算，基于仿真的工作流程（如校准
贝叶斯推断
子弹还要飞多久：后真相时代，我们如何明辨真伪？
阿姆斯特朗是否真的登上过月球？热搜上的明星八卦是确有其事还是在转移视线？晚上一杯牛奶真的有助于睡眠？我相信有关这些疑问，每个人心中都有几乎确定无疑的答案。在短视频流行、自媒体发达、信息过载而非缺乏的今天，尤为如此。我们只需要点开手机上的软件，动动手指，就可以看
“实锤”就代表正义吗：信息纷繁的时代，我们还能相信什么？
阿姆斯特朗是否真的登上过月球？热搜上的明星八卦是确有其事还是在转移视线？晚上一杯牛奶真的有助于睡眠？我相信有关这些疑问，每个人心中都有几乎确定无疑的答案。在短视频流行、自媒体发达、信息过载而非缺乏的今天，尤为如此。我们只需要点开手机上的软件，动动手指，就可以看
通过阈值相关高斯过程对空间变化相关性进行贝叶斯推断
在多模态神经影像学分析领域，核心要点在于明晰两种成像模式之间的关联，甄别出具备统计学显著意义的大脑区域。在本文当中，我们构建了一种贝叶斯非参数空间变化相关模型以推断此类区域。我们以阈值相关高斯过程（TCGP）作为基础来搭建模型。该模型能够确保空间变化相关性呈现