- 论文公开站arXiv
后验机制与潜在欺骗：隐马尔可夫模型中的变分贝叶斯推断用于序列欺诈检测
Posterior Regimes and Latent Deception: Variational Bayesian Inference in Hidden Markov Models for Sequential Fraud Detection in Financial Transactions
我们提出隐马尔可夫模型的三层递进：最大似然（Baum-Welch）、变分贝叶斯（VBEM）及神经变分扩展（Neural VBEM），将每位客户的交易历史建模为少数潜在行为状态的轨迹。
- 论文公开站arXiv
非负矩阵分解的奇异性及其在贝叶斯推断中的应用
Singularities of Non-negative Matrix Factorization and their application to Bayesian inference
非负矩阵分解（NMF）是一种奇异统计模型，其贝叶斯渐近性由实对数规范阈值（RLCT）决定。我们研究分解映射的局部几何，并推导出 NMF 的 RLCT 上界。
- 资讯公开站Nature News
Delphy：面向疫情暴发的可扩展近实时贝叶斯系统发育分析
Scalable near-real-time Bayesian phylogenetics for outbreaks with Delphy
Nature 刊出题为《Scalable near-real-time Bayesian phylogenetics for outbreaks with Delphy》的研究，提出名为 Delphy 的方法，用于疫情暴发场景下的可扩展近实时贝叶斯系统发育分析。由于提供的摘要正文为空，具体算法细节、性能指标与验证数据无法确认，建议以原文为准。
意义：近实时系统发育推断可加速病原体变异监测与公共卫生决策，对计算生物学与大规模序列分析工程有参考价值。