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World File Search System定性分析
评估后上颌肺泡骨的立即植入物放置：定量和定性分析
抽象目标本研究的目的是评估后上颌牙槽骨尺寸并比较男性和女性中的这些维度。材料和方法样品由62名男性患者（平均年龄29.92 9.04岁）和40名女性患者（平均年龄29.70 9.54岁）组成102个锥形束计算的Tomog-raphy（CBCT）图像。测量了四个距离和三个密度；对方差和Mann - Whitney的U检验进行了多元分析，以比较性别之间的差异。第一个上颌磨牙的结果，在冠状宽度方面，男性和女性之间存在显着差异（分别为13.95 1.31和13.22 1.159 mm）和中间宽度（分别为14.28 1.28 1.43 1.43和13.57 1.478 mm）。但是，在高度（两者的7.93 3.8 mm）或顶宽度（两者的14.68 2 mm）方面尚无明显差异。Regarding the second maxillary molar, signi fi cant differences between males and females were found in terms of coronal width (14.66 1.63 and 13.54 1.512 mm, respectively), middle width (14.35 1.825 and 13.25 1.52 mm, respectively), and height (7.29 3.00 and 8.66 3.16 mm, respectively), whereas the gender关于顶部宽度的二态性具有边缘宽线（14.09 1.731 mm;p¼0.048）。在密度方面没有发现显着差异。结论第二上颌摩尔区域的最小平均牙槽骨高为7.29 30 mm，性别二态性显着。因此，应在立即植入物放置之前建议进行CBCT扫描。
SWATCUP 中 SWAT 的校准及不确定性分析
Houshmand D. 等人，2017 年。校准参数和水资源估计对不同目标函数和优化算法的敏感性。水，9，384。https://www.mdpi.com/2073-4441/9/6/384
蛋白质的定性分析旨在识别...
o布拉德福德测定法：库马西亮蓝色G-250染料试剂。o用于BCA测定：BCA试剂A和B，CUSO₄解决方案。o用于洛瑞测定法：碱性铜试剂，叶核酸试剂。o用于紫外线吸收：磷酸盐缓冲盐水（PBS）或其他合适的缓冲液。4。微板读取器或分光光度计5。移液器和移液器提示6。测试管或微板井7。卧式（用于UV吸收方法）8。Vortex Mixer 9。孵化器（对于某些测定）10。蒸馏水
使用符号计算的ODE系统的Jacobi稳定性分析
摘要。在差异差异中开发的Kosambi – Cartan-Chern（KCC）的经典理论提供了一种有力的方法来分析动力学系统的行为。在KCC理论中，动态系统的属性是用五个几何不变剂来描述的，其中第二个对应于系统的所谓雅各比稳定性。与在文献中广泛研究的Lyapunov稳定性不同，最近使用几何概念和工具研究了雅各比稳定性的分析。事实证明，关于雅各比稳定性分析的现有工作仍然是理论上的，算法和象征性治疗雅各比稳定性分析的问题尚未解决。在本文中，我们对一类任意维度的ODE系统的问题启动了研究，并使用符号计算提出了两种算法方案，以检查非线性动力学系统是否可以表现出Jacobi稳定性。第一个方案基于特征多项式的复杂根结构的构建和消除量词的方法，能够检测给定动力学系统的雅各比稳定性的存在。第二个算法方案利用了半代数系统求解的方法，并允许一个人确定给定动力学系统的参数条件，以便具有规定数量的Jacobi稳定固定点。提出了几个示例，以证明所提出的算法方案的有效性。
基于测量的变分量子特征值求解器的确定性分析
摘要 基于测量的量子计算 (MBQC) 是一种很有前途的方法，可以减少嘈杂的中型量子算法（例如变分量子特征值求解器 (VQE)）中的电路深度。与基于门的计算不同，MBQC 在预先准备的资源状态上使用局部测量，在电路深度和量子比特数之间提供权衡。确保确定性对 MBQC 至关重要，特别是在 VQE 环境中，因为测量模式缺乏流动性会导致在无关位置评估成本函数。本研究介绍了尊重确定性并类似于广泛使用的与问题无关的硬件高效 VQE 假设的 MBVQE 假设。我们使用 Schwinger Hamiltonian 和 XY 模型上的理想模拟来评估我们的方法，并在具有自适应测量功能的 IBM 硬件上进行实验。在我们的用例中，我们发现通过后选择确保确定性比通过自适应测量效果更好，但会增加采样成本。此外，我们提出了一种有效的 MBQC 启发式方法，用于在具有重十六进制连接的硬件上准备资源状态，特别是集群状态，需要单轮测量，并在具有 27 和 127 个量子比特的量子计算机上实现此方案。我们观察到较大集群状态的显着改进，尽管直接基于门的实现对于较小的实例实现了更高的保真度。
神秘和操纵的黑匣子：对推荐系统的看法的定性分析
推荐系统用于提供有关各种事项的相关建议。尽管这些系统是一个经典的研究主题，但知识仍然受到有关这些系统的公众舆论的限制。公众舆论也很重要，因为已知系统会引起各种问题。为此，本文对普通公民，民间社会团体，企业以及其他对欧洲推荐系统的看法进行了定性分析。所检查的数据集是基于对最近在欧盟（EU）颁布的有关数字服务法（DSA）的咨询的答案。因此，本文不仅有助于有关调节新技术和在线平台的紧迫问题，而且还揭示了有关DSA决策的见解。根据定性结果，欧洲人通常对推荐系统及其建议的质量有负面看法。该系统被广泛认为侵犯了隐私和其他基本权利。根据许多欧洲人的说法，这些也会引起各种社会问题，包括对民主的威胁。此外，由于缺乏适当的执法，通常认为欧盟中的现有法规失败了。咨询的受访者提出了许多建议，以改善局势，但其中只有少数最终达到了DSA。
（IRSME）机器学习技术在坡度稳定性分析中的应用：全面的概述
采矿业需要接受新时代的自治技术和智能系统，以熬夜技术的现代化，使投资者和利益相关者的震动受益，最重要的是，为国家而言，并保护健康和安全。地理技术工程的一个重要组成部分是进行坡度稳定性分析，以确定斜率故障的可能性以及如何预防。迫切需要一种可靠，具有成本效益且通常适用的用于评估坡度稳定性的技术。已经进行了许多研究，每项研究都采用独特的策略。使用机器学习（ML）技术的替代方法是通过分析从斜率监测和测试中收集的数据来研究稳定条件和斜率特征之间的关系。本文是作者尝试全面回顾有关在斜率稳定性分析中使用ML技术的文献的尝试。发现，大多数研究人员都依靠输入变量有限的数据驱动方法，并且还验证了可以有效利用ML技术来预测斜率故障分析。SVM和RF是使用的最流行的ML模型类型。RMSE和AUC广泛用于评估ML模型的性能。
人工智能在反馈中的应用：定性分析
反馈，尤其是形成性或“前馈”类型的反馈，对于高等教育的学生了解自己的错误、改善表达和清晰的想法非常重要。虽然技术辅助反馈模式（例如音频或视频）很普遍，但确保其有效性和简洁性（尤其是对于非英语背景 (NESB) 教育者而言）可能具有挑战性。本研究调查了皇家墨尔本理工大学工程学院 NESB 教育者的态度和经验，重点关注他们使用人工智能辅助工具为高等教育环境中的学生提供反馈的情况。研究人员利用一项调查，研究了个人和语言属性如何影响反馈策略，并探讨了教育者对将人工智能工具（如 ChatGPT 和 BARD）整合到教学实践中并提高学生对收到的反馈的参与度的看法。通过主题分析，研究结果表明，个人背景和语言能力显著影响了反馈的提供。此外，尽管教育工作者对人工智能辅助工具的熟悉程度不同，但人们普遍认为这些工具有助于改善反馈。这需要有针对性的员工培训、仔细的人工监督以确保质量并避免偏见，以及定制的人工智能培训以使反馈与个人教学风格保持一致。
基于框架的大型语言模型的免费响应的定性分析：算法保真
今天，随着大型生成语言模型（LLM）的出现，现在可以模拟对采访问题的免费回答，例如传统上使用定性研究方法进行分析的问题。定性方法包括一系列广泛的技术，涉及对开放式访谈或以自然语言自由进行的对话进行手动分析。在这里，我们考虑使用定性分析方法对LLM产生的人工“硅参与者”是否可以进行有效的研究，以产生可以推广到真实人类种群的见解。我们分析中的关键是算法忠诚度，这是一个有效性概念捕获LLM生成的输出反映人类亚人群的信念和态度的程度。从定义上讲，高算法的忠诚度表明，LLMS引起的潜在信念可能会概括为真实的人类，而低算法的忠诚度则使此类研究无效。在这里，我们使用LLM来与“硅参与者”进行访谈，以一对一的人口统计学与一组人的参与者相匹配。使用基于框架的定性分析，我们展示了从人类和硅参与者获得的关键主题非常相似。但是，当我们分析访谈的结构和语气时，我们发现了更明显的差异。我们还发现了超准确性分歧的证据。我们得出的结论是，我们测试的LLM（GPT-3.5）没有足够的算法忠诚度，可以期望对其进行计算机研究，无法将其推广到真实的人类人群中。然而，人工智能的快速进步增加了算法忠诚度可能会改善的可能性。因此，我们强调了现在需要建立认知规范，围绕如何评估基于LLM的定性研究的有效性，尤其是关于确保代表异质生活经验的有效性。
研究文章精神健康从业者对迷幻辅助疗法的贡献：定性分析
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