本研究首次定量分析全球脑尺寸与脑沟深度之间的关系，提出了一种新颖的尺度不变脑沟深度估计方法，并验证了其有效性及生物学相关性。
本研究定量分析个体时间感知及其对生态环境的影响。通过对995名参与者的在线实验，机器学习模型在预测时间生产变化方向上达到61%的准确率，显示出其在理解用户时间感知变化方面的潜力。
本研究解决了扩散加权磁共振成像（DW-MRI）定量分析中的一致性问题，强调统一预处理流程以获得稳健指标。通过首次实施协调评估并增加参与者数据量，结果表明机器学习能够有效减少因采集差异引发的偏倚。
本研究探讨了光声成像在临床应用中的深度与分辨率权衡，提出结合传统方法与深度学习的图像重建新思路，显示出显著提升图像质量和加快成像速度的潜力。
本研究提供了SpeakGer数据集，涵盖1947年至2023年间德国16个联邦州及联邦议会的10,806,105个演讲，解决了政治文本中的元信息缺失问题，并支持定量分析。
研究人员通过引入基于拓扑数据分析的数学定义，提出了一种客观框架来分析分支网络。他们比较了具有和不具有凸包绘图的图像中构建的持续图，并构建了一个数学理论来判断两个图之间的不变点和区别。研究表明内部结构与凸包绘图之间存在单调性关系，而外部结构则不存在该关系。该方法可应用于生物学中的各种分支结构的客观分析，并实现对数量、空间分布和大小等的分析。此外，该方法还有与拓扑数据分析中的其他工具相结合的潜力。
该研究提出了一种启发式方法，利用时间序列预测模型将社交媒体帖子分类为五个不同的政治倾向类别。该方法在 Twitter 和 Gab 上进行了测试，旨在为预测社交媒体平台中的政治偏见提供启示，并为减轻政治偏见的负面影响开发更有效的策略。
［摘 要］ &# […]
Natalya Furmanova加入MongoDB担任产品经理，负责为产品提供定量分析，改善产品。MongoDB的数据分析团队致力于提供高质量的定量分析，与产品经理、领导工程师和产品领导团队合作，为产品路线图注入统计学的严谨性。Natalya期待在未来6-12个月内发挥影响力，解决更多挑战性的分析问题。
目前在系统里面, 我们可以通过perf 或者 pt-pmp 汇总堆栈的方式来查看系统存在的热点, 但是我们仅仅能够知道哪些地方是热点, 却无法定量的说这个热点到底有多热, 这个热点占整个访问请求的百分比是多少? 是10%, 还是40%, 还是80%? 所以我们需要一个定量分析系统瓶颈的方法以便于我们进行系统优化. 本文通过Performance_schema...
目前在系统里面, 我们可以通过perf 或者 pt-pmp 汇总堆栈的方式来查看系统存在的热点, 但是我们仅仅能够知道哪些地方是热点, 却无法定量的说这个热点到底有多热, 这个热点占整个访问请求的百分比是多少? 是10%, 还是40%, 还是80%?
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
