自我神经基础的探讨常基于自我相关加工的研究,涉及皮质中线结构各个脑区甚至全脑协同作用。内侧前额叶皮质及其次成分在自我相关加工中发挥重要作用：腹内侧前额叶皮质较多支持默认模式下的自我加工、自我信息的觉察和“在线”自我加工,背内侧前额叶皮质主要参与有意识的自我参照加工、自我信息的评价和“主导的”自我加工。在自我-他人表征中,自我-他人表征的情感性、认知性和文化性因素均调节内侧前额叶皮质及次成分的活动。未来在动态的时间和人际背景中解析自我加工的神经机制是重要的研究方向

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

上海交通大学：《生物技术与人类》通识课程教学资源（小论文）2013夏季小学期_信息工程与生物学的融合——生物技术与信息的应用

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本文采用贝叶斯MCMC模拟技术对我国铜、铝、大豆和小麦市场进行了实证分析，研究结果显示：与正态分布、学生分布和广义误差分布相比，基于混合正态分布的随机波动模型能更好地刻画隔夜信息对日间交易的影响．

本文通过对Buhlmann—Straub模型结构的剖析，引入基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法，构建出风险保费预测值信用估计的贝叶斯模型。实例分析的结果证明了该模型能够在数据缺失的情况下，动态模拟出有关参数的后验分布，求出缺失参数的后验估计，提高计算的精度，从而有助于更有效地甄别出各保单问的非同质程度

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第10章建设工程信息文档管理 10.1建设工程信息管理概述 10.2建设工程信息管理的手段 10.3建设工程监理文档资料管理 10.4监理月报示例 10.5案例分析

《信用与法律》课程教学资料（参考文献）《信任－社会道德与繁荣的创造》[美]弗兰西斯.福山