这项工作的目的是对莱尔马河沉积物中一些被认为有毒的元素进行监测。 在我们的实验室中，通过电感耦合等离子体发射光谱法（ICP）对分析方法进行了优化，以定量镍（Ni），钴（Co），锰（Mn），砷（As），铬（Cr）和铅（Pb） -OES）。 沿着莱尔马河以不同的距离和20厘米的深度收集了十个沉积物。 将样品加热到60°C干燥，然后使用74-μNo. 200目筛分离粒径，以达到均一的目的。 将0.2 g样品进行微波辅助酸消解，然后蒸发平板。 将样品溶于10 mL含5％v / v的HNO3中，以进行ICP-OES分析。 使用经过认证的参考材料（CRM 8704）评估该方法的准确性和精密度。 该方法显示出线性，精密度，准确度以及定量和检出限，可用于分析方法的方案验证。 所有元素的CRM 8704回收率平均结果均为〜90％，精度低于7％。 As，Cr，Pb的水平浓度在A1，A7和A8站点显示出高污染。 因此，本研究中可以将Co，Mn和Ni视为正常值。 总之，根据US-EPA和NOM-147-SEMARNAT / SSA1-2004，沉积物中As，Cr，Pb的浓度较高。 勒马河中这些重金属的存在可能

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本文考虑了连续时间马尔可夫决策过程中平均报酬的方差优化问题。 假设状态空间是可计数的，而动作空间是Borel可测量的空间。 本文的主要目的是在确定性平稳策略空间中找到方差最小的策略。 与传统的马尔可夫决策过程不同，方差准则中的成本函数将受到未来行动的影响。 为此，我们通过引入称为伪方差的概念将方差最小化问题转换为标准（MDP）。 通过给出伪方差优化问题的策略迭代算法，推导了原始方差优化问题的最优策略，并给出了方差最优策略的充分条件。 最后，我们用一个例子来说明本文的结论。

这是旨在复兴Alchemy2项目的尝试。 Alchemy 2.0包含原始Alchemy系统中的以下算法： 判别权重学习（投票感知器，共轭梯度和牛顿法） 生殖体重学习 结构学习 命题MAP / MPE推断（包括内存有效） 命题和惰性概率推理算法：MC-SAT，Gibbs采样和模拟回火 提升信念传播 支持本机和链接功能 块推论和学习具有互斥和穷举值的变量 EM（用于在学习过程中处理未知真值的地面原子） 不可分割公式的说明（即，不应分解为单独子句的公式） 支持连续的功能和领域 在线推论 决策理论 Alchemy 2.0的关键新功能是提升了推理算法（精确的和基于采样的）。 具体来说，它包括以下推理算法： 概率定理证明（提升加权模型计数） 重要性重要性提升 提升吉布斯采​​样 通过使用Alchemy，您同意接受license.txt中的许可协议 src /包含源代码和一个makefi

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通过考虑与速率常数参数和动力学模型结构误差相关的不确定性，在该研究中使用贝叶斯推断来评估α-pine烯的热异构化速率同意的后验分布。 α-pine烯的热异构化动力学模型显示具有数学上不适的系统，这使得难以应用基于梯度的优化方法进行速率常数评估。 贝叶斯推断将速率常数的后验概率分布与满足实验测量浓度的反应产物模型浓度和参数的先验概率分布的似然概率相关联。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）用于从后验分布中抽取样本，同时考虑贝叶斯推断关系。 本研究应用多项式随机游走Metropolis-Hastings来构建速率常数，置信区间和相关系数矩阵的直方图。 结果表明，考虑到不确定性，贝叶斯方法可以成功地应用于估计反应模型速率常数的置信区间。

针对用BaumWelch算法训练隐马尔可夫模型用于序列比对算法的搜索空间有限性容易陷入局部最优点的缺陷，提出一种用量子粒子群优化算法训练隐马尔可夫模型的生物多序列比对新方法。该方法克服了BaumWelch算法在收敛性能上的缺陷，在整个可行解空间中进行搜索。从BaliBASE数据库中选取测试例子进行数值实验，实验结果表明，所提算法优于BaumWelch算法，对标准例子进行的实验证明了算法的有效性。

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