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辛普森悖论
以下是一些引起辛普森悖论的常见原因： 忽略隐藏的变量数据集中可能存在一些隐藏的变量，悖论的产生往往源于对隐藏变量的忽略。隐藏变量是指在考虑两个或多个因素时，另一个未被观察到的因素影响到了结果。
定义：辛普森悖论指两个变量X和Y在每个分组中的关系是正（负），但在总体（所有组加总）中关系会发生逆转变成负（正）。在研究某种药物的疗效时，数据里有两组人：30岁年龄组和40岁年龄组，每组都有服药和未服药的个体。
辛普森悖论是一种在统计学中常见的现象，指的是在某些分组条件下，两个总体的某个指标各自看都优于另一个总体，但当这两个总体合并后，其总体指标却可能劣于另一个总体。这一悖论反映了数据分组对于数据分析结果的重要性，如果不正确地分组数据，可能会得出误导性的结论。
辛普森悖论是指研究两种变量之间的相关性，分别进行分组研究时占优势的一方，在总体分析时却没有占优势。是辛普森在1951年的论文中正式阐述的，之后这一现象就用他的名字命名为辛普森悖论。
HeatMap热图原理
生成原理 其生成的原理简单概括为四个步骤：（1）为离散点设定一个半径，创建一个缓冲区；（2）对每个离散点的缓冲区，使用渐进的灰度带（完整的灰度带是0~255）从内而外，由浅至深地填充；（3）由于灰度值可以叠加（值越大颜色越亮，在灰度带中则显得越白。
在生物信息学的前沿领域，随着技术的革新，热图(Heatmap)因其直观性和广泛应用，尤其在组学研究中扮演着重要角色。热图通过颜色映射数据矩阵，清晰展示大量样本和基因的表达模式，以及样本或基因的聚类关系。
区块（热图的组成部分）呈现不同强度的供应与需求，并随时间变化。通过调整热图设置，例如最小与最大显示订单值，交易者可优化信息显示。热图还提供值显示与迷你缩放窗口辅助工具，增强交易决策能力。热图为交易者提供关键洞察，识别活跃买卖区，表明大户可能的买入或卖出意图。
热图生成涉及预测目标中心偏移量和宽高，进而确定物体实际边界。每类目标对应一张热图，热图上显示分类信息，通过高斯圆表示关键点。热图生成步骤包括：输入缩放图片，预测热图大小调整，基于分类信息生成热图，关键点采用高斯核表示以平滑IOU计算。
在mapinfo中如何另存表改变投影的类别和类别项
在MapInfo中可以直接改变数据表的结构，如增加或删除字段；改变字段的顺序、名称、类型、宽度或索引；从对话框中设定或确定表的投影；还可以删除数据表、重命名数据表和紧缩表结构以减少磁盘空间。
新建布局窗口，窗口另存为是不可调整分辨率，所以需要新建；在文件中找到页面设置，调整为横向或竖向；在布局中找到选项，调整页数等相关参数；然后在文件中选择另存窗口，选择保存类型和路径；在确认之后出现的对话框中输入图片大小以及分辨率，选择合适的精度，然后就可以导出整个地图。
另存为mapinfo的tab格式，文件－》另存副本 然后在菜单 表－》维护－》修改表结构 弹出的对话框中修改字段名。
pFedLA:基于神经网络层聚合的个性化联邦学习
1、pFedLA的层聚合策略显著优于传统的基于模型的PFL方法，这是因为层级别的相似性更能准确反映不同客户端之间的关联。通过为每个客户端引入专用的超网络，pFedLA能够在训练过程中学习到更精确的层间权重，从而实现高效且个性化的模型聚合。
2、在个性化联邦学习的世界中，论文《pFedLA：基于神经网络层聚合的个性化联邦学习》提出了一种创新的训练框架，旨在针对具有非独立同分布（NonIID）数据的分布式客户优化定制模型。传统方法往往忽视了神经网络中不同层的功能差异，pFedLA则通过识别和利用各层的重要性，实现了更精准的个性化模型聚合。
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