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World File Search System因子分析
数学
摘要：任何国家经济的稳定性主要取决于描述当前经济状况的宏观经济指标的总体。本文根据2020年的数据对欧洲的宏观经济状况进行了多维度分析。本文的目的是明确欧洲各国经济的相对位置、它们的接近程度或差异程度，以确定每个国家在整个欧洲经济体系中的位置。研究目标：（1）确定研究所需的宏观经济指标；（2）确定这些指标对欧洲国家经济状况的影响方向；（3）对研究的国家进行集群划分，确定每个集群的主要特征；（4）确定决定欧洲国家福利水平的主要宏观经济指标；（5）利用综合潜在因素降低多维经济空间的维数；（6）建立一个模糊数学模型来预测当潜在因素达到指定值时该国的福利水平。分析的方法基础是处理多维信息的方法，例如多维尺度分析、聚类分析、因子分析、多元回归分析、方差分析、判别分析和模糊建模方法。使用 SPSS 和 FuzzyTech 计算机程序执行多元数据处理。本文获得的结果可用于进行宏观经济改革，以改善各国的经济状况。
淀粉样蛋白的下一个基因序列分析...
摘要：本研究探讨了淀粉样蛋白前体样蛋白2。该蛋白质构成了阿尔茨海默氏病神经病理学的关键成分。我们利用与结构生物信息学方法配对的下一代测序中的数据，以仔细检查有关E2域结构完整性的突变和功能域。阿尔茨海默氏病，淀粉样蛋白前体蛋白（APP）家族在生物学和疾病中的重要性得到了广泛认可。在本研究中确定了APLP2自主折叠E2结构域的晶体结构，并将其与其旁系同源物应用程序和APLP2进行了比较，后者总体上显示出强大的结构相似性。通过Python Molecular图形咨询了有关蛋白质组学3D样品5TPT的晶体学信息，以显示B-因子计算和极性接触映射。和pdbsum来评估模型的质量。在此方面，通过分析蛋白质的分类来获得功能注释，以了解APLP2在神经退行性过程中的作用。关键字：淀粉样蛋白前体样蛋白2（APLP2）; E2域；阿尔茨海默氏病； B因子分析；冷冻分析；模型评估；蛋白质签名数据库；结构分析简介
人工智能对印度的影响
很多以前与成功经营企业相关的费力且劳动密集型的工作正在被人工智能自动化，这正在迅速改变零售业。零售店的人工智能应用程序可以帮助企业通过可视化各种定价策略的可能影响来为其产品定价。为此，系统会收集有关其他项目、促销活动、销售数字和其他数据的信息。该研究的目的是了解人工智能对零售业的影响。在印度安得拉邦维杰亚瓦达，研究考虑了来自不同零售企业的 145 个样本。调查中同时使用了原始数据和二手数据。使用因子分析对研究进行了评估。数据研究表明，大多数受访者都知道人工智能在印度零售业中的使用。研究还指出，大多数零售机构都在其商业模式中使用人工智能。人工智能在印度零售业的订单处理、运输和库存管理方面尤其有用。研究还发现，大多数零售业主都意识到人工智能对其业务的影响，并且他们正在其商业模式中实施人工智能技术，以满足行业不断变化的需求。关键词：人工智能、机器学习、自动化、零售、商业 1. 介绍
修改行为的父母策略：积极强化的积极因素
这项研究研究了基于B.F. Skinner的操作条件理论，研究积极加强作为修改儿童行为的中心育儿策略的有效性。使用因子分析，出现了两个关键因素：积极强化对行为变化及其对亲子动态的影响的影响。积极的强化涉及以利益刺激奖励理想的行为，可以促进这些行为的重复并产生有益的长期结果。证据表明，这种方法不仅增强了理想的行为，而且还提高了父母与子女之间关系的质量，并教授ERS和学生。尽管有人认为仅依靠积极的强化可能会扼杀创造力或压力关系，但当前的搜索支持其在促进道德发展，减轻压力以及提高认知能力（例如焦点和工作记忆）中的作用。案例研究说明了积极的强化如何有效地解决行为问题，促进学习成绩并有助于情感幸福感。未来的研究应探讨阳性增强如何影响脑衍生的神经营养因子（BDNF）和催产素水平。总而言之，虽然积极加强是一种强大的工具，但将其与其他学科技术相结合可以最大程度地提高儿童发展并加强照顾者的关系。
与疫苗犹豫不决的相关因素在巴西城市的两岁以下儿童母亲
本研究旨在评估母体疫苗犹豫及其相关因素。这是对2015年出生的450个儿童母亲的概率样本的横断面研究，居住在巴西城市，在数据收集时，他已经有超过两岁的历史了。我们使用了世界卫生组织提出的工具（10项疫苗犹豫量表）。为了评估其结构，我们进行了探索性和确认性因素分析。我们进行了线性回归模型，以评估与疫苗效率相关的因素。因子分析显示了疫苗犹豫量表的两个组成部分：对疫苗缺乏信心和疫苗的风险感知。家庭收入较高与较低的疫苗犹豫（对疫苗的信心更高，对疫苗的风险感知较低），而其他儿童的存在，无论出生顺序如何，家庭中对疫苗的信心较低。与卫生专业人员的融洽关系，愿意等待接种疫苗以及通过运动接种疫苗的疫苗与对疫苗的更大信心有关。故意的延迟或决定不为孩子流传，对疫苗的不良反应经历与疫苗的信心较低和对疫苗的风险更大有关。医疗保健提供者，尤其是护士，在解决疫苗犹豫，通过可信赖的融洽关系指导疫苗接种起着相关作用。
影响城市空中交通采用和使用的因素
近年来，技术进步推动了城市空中交通 (UAM) 的发展，这是一种替代性交通方式，其多种概念包括由按需全自动垂直起降飞机 (VTOL) 操作的车辆用于市内客运。然而，尽管人们对 UAM 的兴趣日益浓厚，但用户对它的看法仍然有限。本研究旨在基于文献中的相关工具，例如飞行器概念和地面自动驾驶汽车研究中反复出现的因素，以及接受模型，如 Davis 等人 (1989) 的技术接受模型，来识别和量化影响 UAM 的采用和使用的因素。我们制定了一份陈述偏好调查，以评估用户对采用时间范围的看法，包括服务实施的前六年、“不确定”和“从不”等选项。使用探索性因子分析以及适当的离散选择模型、多项逻辑模型 (MNL) 和有序逻辑模型 (OLM) 的规范和估计对所获得的结果进行了评估，其中采用时间范围作为因变量。研究结果表明，安全性和信任、对自动化的亲和力、数据关注、社会态度和社会人口统计学对于采用自动化非常重要。还发现，诸如节省时间的价值、对自动化成本的认知和服务可靠性等因素也具有很大的影响力。还有一个 ind
意大利案例
摘要：COVID-19 大流行和隔离经历显著影响了年轻人与父母的关系。本研究重点关注感知的年轻人封锁期间父母关系量表 (PYALPRS) 的设计和验证，该量表用于评估与 COVID-19 封锁期间相关的亲子关系的两个维度：压迫-冲突和亲密-支持。经过构造定义和项目设计和净化阶段后，招募了 100 名意大利年轻人 (M = 24；SD = 3.9) 来探索该量表的因子结构。然后，使用 259 名意大利年轻人 (18-35 岁；M = 24；SD = 3.8) 样本来证明该量表的心理测量效度。我们的验证性因子分析结果获得了较高的拟合优度得分，支持两个可识别的因子，反映了 PYALPRS 基于理论的构造。此外，内部一致性和收敛和发散效度分析表明，PYALPRS 可视为一种可靠且有效的工具。方差分析表明，在压迫-冲突维度上，同居者和单身者之间存在显著差异，封锁期间对家庭空间的不同感知也存在显著差异，而更大的家庭空间感知与亲密-支持维度相关。
建筑信息模型 (bim) 的障碍......
通过建筑信息模型 (BIM) 实现建筑行业的数字化技术是马来西亚政府 2021-2025 年战略计划的重点。尽管 2007 年引入了 BIM，目标是到 2025 年实现 80% 的实施，但其在土木和结构 (C&S) 工程顾问中的采用仍然有限。本文介绍了一项初步研究的结果，该研究通过对三十 (30) 名 C&S 顾问进行问卷调查进行，旨在确定在政府项目中实施 BIM 的障碍。使用几种统计分析方法，包括有效性、正态性、可靠性测试和因子分析，来确定影响马来西亚 C&S 工程顾问采用 BIM 薄弱的关键具体因素。对工具可靠性进行了测试，得出的 Cronbach alpha 值为 0.91。结果表明，BIM 内施工活动的协调、缺乏明确的 BIM 政策、法律问题、数据交换互操作性、BIM 投资相关的高成本、苛刻的软件要求以及使用 BIM 软件的困难和复杂性等问题是阻碍 C&S 顾问采用 BIM 的主要障碍。因此，建立系统的 BIM 流程有望缓解这些挑战。本研究通过提供见解来增强 BIM 实施流程，为建筑行业背景下的现有 BIM 文献做出了贡献。
损失、悲伤和耻辱的影响 - NTU > IRep
本研究使用验证性因子分析 (CFA) 和一系列每次一个协变量的方法，检验了匈牙利版药物依从性评定量表 (MARS) 的因子结构，并分析了其与社会人口统计学、自知力、内化耻辱以及因被诊断为精神疾病而产生的失落和悲伤体验之间的关联。精神病患者 (N=200) 完成了自我报告问卷。尽管其中一项从其原始因子移到了另一个因子，但 CFA 支持原来的三因子结构。自知力较低、内化耻辱、失落和悲伤较高是治疗依从性较低的重要预测因素。研究发现，依从性较低与生活质量较低显著相关。不同诊断组之间的依从性没有差异，这强调需要在更广泛的精神诊断范围内检验不依从性。这项研究还强调了患者的主观体验在促进更好的依从性方面的重要性，并提出了解决耻辱感以及较少研究的体验（如患者的失落感和悲伤感）的必要性。将这些体验整合到干预计划中可能对改善治疗依从性和患者的生活质量具有重要意义。
机器学习
单元 – 第一线性模型多层感知器 – 向前 – 向后：反向传播误差 – 实践中的多层感知器 – 使用 MLP 的示例 – 概述 – 推导反向传播 – 径向基函数和样条 – 概念 – RBF 网络 – 维数灾难 – 插值和基函数 – 支持向量机单元 – 第三树和概率模型用树学习 – 决策树 – 构建决策树 – 分类和回归树 – 集成学习 – 提升 – 装袋 – 组合分类器的不同方法 – 概率和学习 – 数据转化为概率 – 基本统计 – 高斯混合模型 – 最近邻方法 – 无监督学习 – K 均值算法 – 矢量量化 – 自组织特征映射。单元 – IV 降维和进化模型 降维 – 线性判别分析 – 主成分分析 – 因子分析 – 独立成分分析 – 局部线性嵌入 – Isomap – 最小二乘优化 – 进化学习 – 遗传算法 – 遗传后代：- 遗传算子 – 使用遗传算法 – 强化学习 – 概述 – 迷路示例 – 马尔可夫决策过程 单元 – V 图形模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 – 抽样 – 提案分布 – 马尔可夫链蒙特卡罗 – 图形模型 – 贝叶斯网络 – 马尔可夫随机场 – 隐马尔可夫模型 – 跟踪方法。