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贝叶斯推断（BAYESIAN INFERENCE）是一种应用于不确定性条件下的决策的统计方法。贝叶斯推断的显著特征是，为了得到一个统计结论能够利用先验信息和样本信息。
BEDS: Bayesian Emergent Dissipative Structures
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From Mice to Trains: Amortized Bayesian Inference on Graph Data
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Gradient-free ensemble transform methods for generalized Bayesian inference in generative models
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AODDiff: Probabilistic Reconstruction of Aerosol Optical Depth via Diffusion-based Bayesian Inference
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Bayesian inference for functional extreme events defined via partially unobserved processes
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JADAI: Jointly Amortizing Adaptive Design and Bayesian Inference
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Bayesian Inference for Spatial-Temporal Non-Gaussian Data Using Predictive Stacking
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Divergence-based Robust Generalised Bayesian Inference for Directional Data via von Mises-Fisher models
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Efficient Bayesian inference for two-stage models in environmental epidemiology
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Conformalized Bayesian Inference, with Applications to Random Partition Models
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Generalised Bayesian Inference using Robust divergences for von Mises-Fisher distribution
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SOMA: A Novel Sampler for Bayesian Inference from Privatized Data
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Graded strength of comparative illusions is explained by Bayesian inference
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Resolution of the Borel-Kolmogorov Paradox via the Maximum Entropy Principle
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Modified Delayed Acceptance MCMC for Quasi-Bayesian Inference with Linear Moment Conditions
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