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The Performance of Deep Generative Models for Learning Joint Embeddings of Single-cell Multi-omics Data
Abstract: Recent extensions of single-cell studies to multiple data modalities raise new questions regarding experimental design. For example, the challenge of sparsity in single-omics data might be partly resolved by compensating for missing information across modalities. In particular, deep learning approaches, such as deep generative models (DGMs), can potentially uncover complex patterns via a joint embedding. Yet, this also raises the question of sample size requirements for identifying such patterns from single-cell multi-omics data. Here, we empirically examine the quality of DGM-based integrations for varying sample sizes. We first review the existing literature and give a short over...
Deep Dynamic Modeling with Just Two Time Points: Can We Still Allow for Individual Trajectories?
Abstract: Longitudinal biomedical data are often characterized by a sparse time grid and individual-specific development patterns. Specifically, in epidemiological cohort studies and clinical registries we are facing the question of what can be learned from the data in an early phase of the study, when only a baseline characterization and one follow-up measurement are available. Inspired by recent advances that allow to combine deep learning with dynamic modeling, we investigate whether such approaches can be useful for uncovering complex structure, in particular for an extreme small data setting with only two observations time points for each individual. Irregular spacing in time could then...
DAGStat 2022
Das Buch enthält die Abstracts der eingeladenen bzw. angenommenen Vorträge der 6. Konferenz der Deutschen Arbeitsgemeinschaft Statistik (DAGStat), welche vom 28. März bis 1. April 2022 am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE) in Kooperation mit der Universität Hamburg sowie der Helmut-Schmidt-Universität stattfand. Die Konferenz stellte ebenfalls das 68. Biometrische Kolloquium der Deutschen Region der International Biometric Society (IBS-DR) dar, sowie die 45. Jahrestagung der Gesellschaft für Klassifikation (GfKl/Data Science Society). Die Vorträge behandelten dabei ein breites Spektrum sowohl angewandter als auch eher methodischer/theoretischer Themen aus dem Bereich Statistik und Data Science.
Körper, Leistung, Selbstdarstellung
Die Auseinandersetzung mit weiblichen Körpern im TV ist durch einen kritischen Tenor geprägt, der implizit oder explizit den Medieninhalt als konstituierend für dessen Rezeption zugrunde legt. Vernachlässigt wird dabei, dass Medientexte weniger Normierungen liefern, als vielmehr gesellschaftlich vorhandene Normalisierungen widerspiegeln. Lena Schurzmann-Leder zeigt anhand ihrer Analysen und Gruppendiskussionen mit jugendlichen Zuschauerinnen von Germany's Next Topmodel, dass das weibliche Aussehen in den eigenen Lebenswelten zwar eine zentrale Rolle spielt, in der Sendung aber nur peripher interessiert. Hochbedeutsam sind stattdessen Leistungsethiken im Radius von Leistung-Lernen-Können und disziplinierte, kontextangemessene Selbsthervorbringung.
Prognosemodelle zur Steuerung von intensivmedizinischen COVID-19-Kapazitäten in Deutschland
Abstract: Hintergrund Zeitdynamische Prognosemodelle spielen eine zentrale Rolle zur Steuerung von intensivmedizinischen COVID-19-Kapazitäten im Pandemiegeschehen. Ein wichtiger Vorhersagewert (Prädiktor) für die zukünftige intensivmedizinische (ITS-)COVID-19-Bettenbelegungen ist die Anzahl der SARS-CoV-2-Neuinfektionen in der Bevölkerung, die wiederum stark von Schwankungen im Wochenverlauf, Meldeverzug, regionalen Unterschieden, Dunkelziffer, zeitabhängiger Ansteckungsrate, Impfungen, SARS-CoV-2-Virusvarianten sowie von nichtpharmazeutischen Eindämmungsmaßnahmen abhängt. Darüber hinaus wird die aktuelle und auch zukünftige COVID-ITS-Belegung maßgeblich von den intensivmedizinis...
Extending R
Up-to-Date Guidance from One of the Foremost Members of the R Core Team Written by John M. Chambers, the leading developer of the original S software, Extending R covers key concepts and techniques in R to support analysis and research projects. It presents the core ideas of R, provides programming guidance for projects of all scales, and introduces new, valuable techniques that extend R. The book first describes the fundamental characteristics and background of R, giving readers a foundation for the remainder of the text. It next discusses topics relevant to programming with R, including the apparatus that supports extensions. The book then extends R’s data structures through object-oriented programming, which is the key technique for coping with complexity. The book also incorporates a new structure for interfaces applicable to a variety of languages. A reflection of what R is today, this guide explains how to design and organize extensions to R by correctly using objects, functions, and interfaces. It enables current and future users to add their own contributions and packages to R. A 2017 Choice Outstanding Academic Title
Drinking Pure Light
None
