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World File Search System平方的
ap®物理2：基于代数的
真空介电常数，l o w erca se ep s iL o n s u b脚本0等于8.85倍10次，左括号牛顿平方平方平方的负12库仑的功率为12库仑。真空渗透性，m u s u b s c r i p t 0 e quals 4 pi times 10 to负7左括号tesla tesla tesla tesla米右括号右括号，每个安培。1电子伏特，1 el e c tron v o lt等于1.60倍10倍10焦点的功率。普朗克的常数，H e Qual S 6。63 t i es 10到负34焦耳的第二次，第二次等于4.14倍10倍10次，而负15电子伏特第二。H C Equa LS1。99 t i mes 10 t负25焦耳仪表的功率等于1240电子伏特纳米。光速，C Qual S 3。0 0次10到每秒8米的功率。wien的常数，be Qual S 2。90乘以10倍的3米开尔文的功率。
ATOVS 的全球大气探测...
已经开发了国际高级电视和红外观测卫星垂直声音（ATOVS）处理套件（IAPP），以检索来自ATOVS测量结果的大气温度，湿度，大气总臭氧，大气总臭氧和其他参数。检索这些参数的算法包含四个步骤：1）云检测和去除，2）ATOV测量值的偏置调整，3）回归检索过程，以及4）非线性迭代物理检索。九（3 3 3）相邻的高分辨率红外音器（HIRS）/3点观测，以及先进的微波炉响起的单位-A观测值重塑为HIRS/3分辨率，可用于检索温度效果，表面皮肤温度，总大气的冰酮和微层面表面和同样的湿度，表面皮肤温度，总大气的沸腾的表面，以及同样。atovs profle检索结果通过root平方平方的差异来评估反射仪观察条件。在1 km垂直分辨率下温度的检索准确性约为2.0 k，在本研究中，在2 km垂直分辨率下的露点温度为3.0–6.0 K。IAPP现在可供全球用户用于处理实时ATOV数据。
在嘈杂条件下，稀疏的非线性动力学稀少
摘要 - 本文提出了具有控制和外源输入的非线性动力学（SINDY）的稀疏识别，以高度准确，可靠的预测，并将所提出的方法应用于柴油发动机Airpath系统，这些方法被称为非线性复杂工业系统。尽管Sindy被称为识别非线性系统的强大方法，但仍然存在一些问题：由于嘈杂的数据和由于时间段嵌入等协调的扩展而导致的基础功能增加，因此无法保证在工业系统中应用和多步预测的示例。为了解决这些问题，我们提出了基于整体学习，精英收集和分类技术的改进的信明，同时保持凸计算。在拟议的方法中，进行了图书馆的行李，并且收集了R平方的精英大于90％。然后，在幸存的精英上执行聚类，因为并非总是可用的，并且获得的精英模型并不总是显示出相同的趋势。分类后，通过取出每个分类精英的平均值获得离散模型候选者。最后，选择了最佳模型。仿真结果表明，所提出的方法实现了气相系统的多步骤预测，该系统在嘈杂条件下被称为复杂的工业系统。
基于SSVEP的BCIS
摘要 - 稳定的视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCIS），由于其快速通信速率和高信噪比，近年来已经大量研究了基本的研究。传输学习通常用于通过来自源域的辅助数据来提高基于SSVEP的BCI的性能。这项研究提出了一种通过转移模板和转移的空间过滤器来增强SSVEP识别性能的间接转移学习方法。在我们的方法中，通过多个协方差最大化训练空间过滤器，以提取与SSVEP相关的信息。培训试验，单个模板和人工构造的参考之间的关系涉及培训过程。将空间过滤器应用于上述模板以形成两个新的传输模板，并通过最小平方的回归获得了传输的空间滤波器。可以根据源主题和目标受试者之间的距离来计算不同源主题的贡献得分。最后，为SSVEP检测构建了四维特征向量。为了证明所提出的方法的有效性，采用了公开可用的数据集和一个自收集的数据集进行绩效评估。广泛的实验结果验证了提出的改善SSVEP检测方法的可行性。
临床干预措施比定义通过扩张和疏散定义出血的定量测量更准确
早期周期的电池寿命预测对于研究人员和制造商检查产品质量并促进技术开发至关重要。机器学习已被广泛用于构建数据驱动的SO，以进行高准确性预测。但是，电池的内部机制对许多因素敏感，例如充电/放电协议，制造/存储条件和使用模式。这些因素将引起状态转变，从而降低数据驱动方法的预测准确性。转移学习是一种有前途的技术，它通过共同利用来自各种来源的信息来克服这种困难并实现准确的预测。因此，我们开发了两种转移学习方法：贝叶斯模型融合和加权正交匹配的追求，从策略性地将先验知识与目标数据集的有限信息相结合，以实现出色的预测性能。从我们的结果中，我们的转移学习方法通过适应目标域而将根平方的错误减少了41％。此外，转移学习策略确定了不同电池组上有影响力的特征的变化，因此从数据挖掘的角度删除了电池降解机制和状态过渡的根本原因。这些发现表明，我们工作中提出的转移学习策略能够获取跨多个数据源来解决专业问题的知识。
与雷诺现象的全身性硬化症中腹手指微举病的超声定量评估：一项比较研究
使用各种超声技术评估使用Raynaud现象（RP-SSC）的全身性硬化症患者的手指血管性的抽象目标。使用四种超声血管成像技术在室温下成像18种RP-SSC患者的所有手指（拇指）和18个对照。通过计算25 mm 2正方形的血流像素以背侧侧的指甲褶皱和25 mm 2和距腹侧100毫米2平方平方的25 mm 2平方计算血管面积的百分比。平均血管强度是根据背侧和腹侧的相应区域计算的。结果，RP-SSC中血管区域和平均血管强度的百分比明显低于背侧和腹侧的对照组（P <0.01）。无论成像技术和评估方面如何，曲线下的平均血管强度（AUC）（AUC）（AUC）的面积略高于（AUC）（AUC）（0.53-0.91 vs 0.53-0.90）。对于每种成像技术，与背侧相比，腹侧血管表现出更高的AUC（0.74–0.91）（0.53-0.81）。此外，腹侧异常与数字溃疡病史有关。结论超声表现出了量化RP-SSC的手指血管性的潜力。手指的腹侧显示出比背侧比背侧更高的精度。
提高统计 - 重建 - 构造 -
摘要。过去气候的定量重建是19评估气候模型如何重现气候变化的重要资源。一种广泛使用的统计20方法，用于从化石生物组合进行此类重建的方法加权21平均部分最小二乘回归（WA-PLS）。然而，已知的22个WA-PLS产生重建的趋势是压缩到用于校准的气候范围的中心的重建，可能会偏向重建的过去气候。我们通过假设：（a）相对于所考虑的气候变量，每个分类单元的理论丰度为25个单峰； （b）观察到的分类单元丰度26遵循多项式分布，其中样品的总丰度在气候上是27个不明智的； （c）在给定站点和时间的气候价值的估计使得28个观察结果最有可能，即它最大化对数可能性函数。此气候29估计值是通过将其气候公差的30反平方平方的加权分类单元丰度近似。我们通过考虑训练数据集中气候变量的频率31（FX）进一步改善方法。与WA-PLS相比，具有FX校正的TWA-PLS大大减少了压缩偏置，并基于广泛的现代花粉数据集改善了33个重建的模型性能。34
Valley Design Corp. ISO 9001：2015 ITAR注册
Valley Design成立于1975年，在过去的四十年中，已成为高级材料加工领域的公认世界领导者。从晶状体和基板到复杂的组件，谷提供了一站式购物，用于精确捕捉，抛光，dicing，CNC微加工和其他加工服务。我们可以在您的材料或我们的材料中制造复杂的形状和特征，从熔融二氧化硅和石英到各种类型的光玻璃，96％-99.8％的氧化铝，硝酸铝，梅斯，甲金刚，碳化硅，金属，金属等。特殊功能：超薄：10µm超级粉：1/10 Wave超级抛光：1 Angstrom/10/5刮擦/挖掘/挖掘紧密公差 + 0.5µmTTV：<0.5µm的零件，从高达0.127mm平方的0.127毫米平方直至48英寸平方。我们将材料处理至超薄厚度，其中有些薄至10µm。我们使用微米级别的公差，艰难的表面表面表面，并行性和平坦的规格，并提供行业中一些最快的交货时间。我们的大量库存中有许多原材料和成千上万的成品晶片和基材有库存。使Valley设计您的一站式商店，用于晶体和底物，组件和光学元件，需要精确的打击和抛光，磨损，复杂的CNC加工以及您可能拥有的任何其他精确加工要求。来到Valley Design的精确和创新世界。
循环经济实施对
英国电子邮件的核心电子邮件：bernard.elaho@northampton.ac.uk文章历史：摘要：收到：2024年9月28日，这项研究调查了循环经济实施（CEI）对尼日利亚河流州酒店酒店供应链的影响。采用了一项调查研究设计，针对酒店管理人员，并使用Cochran的公式确定了303名参与者的样本大小。使用了一种简单的随机抽样技术，并通过封闭的问卷收集数据。使用部分最小二平方的结构方程建模（PLS-SEM）分析了响应，并使用用于描述性统计的SPS（SPSS）进行了统计工具。该研究研究了CEI维度（例如循环经济战略（CES），投资水平（LOV））和酒店供应链成果（包括环境影响，经济影响和客户认知）之间的关系。结果揭示了CES与环境影响之间的显着正相关关系（T = 12.578，P <0.05），经济影响（T = 2.27，P <0.05）和客户感知（t = 5.418，p <0.05）。同样，LOV表现出与环境和经济影响以及客户认知的强烈正相关。r²值分别为0.787、0.897和0.843，表明CEI显着预测了这些结果，这表明循环经济实践可以增强酒店业中的可持续性，经济绩效和客户满意度。该研究得出的结论是，CEI是改善河流州酒店供应链绩效的关键因素。
博士学位的入围标准入学奇数学期（...定量和计算生物学课程编号：...
课程目的：本课程以定量生物学和计算生物学的基础来教授学生。这些是生物数据统计分析的重要组成部分，并将允许学生学习生物学家所需的基本数学和统计工具。计算生物学方面将介绍学生的其他实用技能，使他们能够全面处理生物学数据。课程大纲：模块1 [21讲座]定量生物学概率理论，概率分布 - 二项式，高斯和泊松分布。描述性统计：平方的平均值，方差和总和；分布，随机数，随机抽样的均值和方差。回归分析：线性，多重和非线性。假设检验：t检验，z检验；卡方独立性测试。多元分析：生物数据分析中的各种类型的分类，ANOVA，PCA统计示例。模块2 [21讲座]计算生物学：基本编程概论的生物信息学，生物叠加和工具简介：基本脚本和编程简介通常用于计算生物学。生物数据库和序列文件格式：不同生物数据库的简介，其分类方案和生物数据库检索系统。序列比对：对齐概念介绍，评分矩阵，成对序列的比对算法，多个序列比对。基因预测方法：什么是基因预测？基因预测 - 近代和真核生物的计算方法。分子系统发育：表型和分子系统发育介绍。系统发育，分子钟，系统发育结构的方法，所获得的系统发育树的统计评估。系统生物学简介：不同的OMIC，代谢途径和网络。