XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System回归模型
对创新反XA*的性能评估，用于在Sysmex CN-3000/CN-3000/CN-6000系统上定量确定Rivaroxaban*
研究线性：根据CLSI EP06-A进行研究和评估，评估定量测量程序的线性。线性使用11个样品，并以增加浓度的利伐沙班（Rivaroxaban）峰值，覆盖0到506 ng/ml的范围。每个等离子体样品测量了每个浓度水平的四个重复。使用一种试剂，标准和系统的组合对样品进行了测量。结果（均值）与分配的值相比，并拟合多项式。 确定分析的偏差是由理论理想线性导致的，计算了每种稀释样品浓度的一阶回归模型与最合适的多项式回归模型之间的差异，并检查了预定义的标准。结果（均值）与分配的值相比，并拟合多项式。确定分析的偏差是由理论理想线性导致的，计算了每种稀释样品浓度的一阶回归模型与最合适的多项式回归模型之间的差异，并检查了预定义的标准。
机器学习-Nastran Sol 200教程
培训数据 - 机器学习过程利用目标和约束的回归模型来确定可能的最佳位置。在机器学习过程开始之前，首先使用培训数据构建回归模型。培训数据包括整个设计空间的各个点或样本的目标和约束响应。此示例使用50个样本的拉丁超立方体设计来生成必要的初始训练数据。
确定具有 100% 可再生能源供应的潜在离网城市
越来越多的城市正在争取能源自主。本研究以德国为例，确定了哪些城市以及能源自主的额外成本是多少。现有的市政能源系统优化模型扩展到包括个人交通、工业和商业部门。机器学习方法在 19 种方法中确定了一种回归模型，该模型最适合将单个优化结果转移到所有城市。使用逐步线性回归模型转移了 15 个案例研究优化后得到的平准化能源成本 (LCOE)。回归模型显示平均绝对百分比误差为 12.5%。研究表明，6,314 个 (56%) 城市在技术上是可行的。因此，与最低成本情景相比，自主情况下的 LCOE 平均增加了 0.41 欧元/千瓦时。除了能源需求外，具有基载能力的生物能源和深层地热能似乎对 LCOE 的影响最大。这项研究为未来国家能源系统或输电网扩建规划研究中定义可能情景的起点，该研究首次考虑完全能源自主的城市。
推荐引用 推荐引用 Grigoryan, Gayane 和 Collins, Andrew J.，“可解释性总是必要的吗？关于可解释人工智能的讨论”（2022 年）。建模、仿真和可视化学生顶点会议。2. DOI：10.25776/2ta8-8058 https://digitalcommons.odu.edu/msvcapstone/2022/scienceengineering/2
模型的可解释性一直是一个争论话题。一些研究指出，可解释性是不必要的，一些“白盒”模型，如回归模型或决策树，本质上是可解释的。本文对具有高度相关特征的多元回归模型进行分析，以说明模型在处理复杂数据时可解释性如何失效。在这种情况下，信任模型解释可能会有问题。Shapley 净效应技术有助于确定特征的边际贡献，可用于提高模型的可解释性并揭示有关预测的更多信息。该研究得出的结论是，在所有情况下，包括简单模型甚至更明显的情况，可解释性都是避免得出有偏见和错误结论的必要条件。
采取的先前动作：突出显示
完成课程后，学生将拥有使用统计软件熟练地进行回归分析的技能，并根据现实世界数据撰写有见地的分析报告。具体来说，他们将能够：•执行并解释简单和多线性回归的统计推理程序。•以其矩阵形式了解多个线性回归模型，包括该模型的所有常见变化（例如，连续预测变量，分类预测指标，平方和相互作用项）。•理解诊断方法的目的，并能够执行几种常见的诊断程序并解释其结果。•熟悉模型性能的几种度量，学习如何计算和解释多个回归模型。•使用真实数据编写分析报告。
金融技术在增加金融访问中的作用
抽象财务访问在建立金融包容性和经济福利中起着至关重要的作用。本研究的目的是研究金融素养，监管，基础设施和适应变量对金融获取的影响。为了评估独立因素与财务获取之间的关联，本研究采用了一种定量技术，即线性回归模型。调查结果表明，金融素养对财务访问有重大影响（t = 2.862，p = 0.005）。相比之下，适应性，监管和基础设施的因素对财务获取没有显着影响（p> 0.05）。总回归模型很重要（F值= 27.019，P = 0.000），占财务访问变化的53.2％（R Square = 0.532）。测量设备的Cronbachα为0.899，表明内部一致性出色。金融素养被证明是改善财务获取的关键决定因素，但是在此模型的背景下，适应，监管和基础设施变量没有任何有意义的贡献。应用的回归模型有效地解释了财务访问的大部分变化，这些工具表现出了极大的可靠性和有效性。这些发现为政策制定者和从业者增强财务访问提供了宝贵的见解。关键字：财务访问，金融素养，监管，基础设施，适应，