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供应链数据的描述性分析
Jacek Piwkowski 4，Ewelina Jurczak 5摘要：目的：该研究的目的是对供应链数据进行描述性分析，其目的是揭示可以为战略决策提供依据的模式和关系。设计/方法论/方法：通过17列（11个分类和6个数值变量）进行了200列观察的数据集，经过精心分析。分析包括代表客户标识符，销售日期，交易价值，折扣，货币和地理细节的变量。数据预处理可确保不存在丢失值或重复项，从而提供了随后分析的鲁棒性。采用了各种统计工具和可视化技术，包括直方图和相关矩阵，以阐明数据的特征。发现：数据集中的关键发现揭示了交易的净值和总值之间的鲁棒线性关系。同时，有序的数量显示了与总价值的非线性关系。高浓度水平在地理位置和客户活动中被注意，大多数交易发生在特定地点和数量有限的客户中。数据还表现出许多独特的产品标识符和描述值，表明供应链中的项目范围不同。实际含义：该研究为供应链优化提供了可行的见解。认识到交易价值和客户地理的模式可以指导物流，库存管理和目标营销中的战略决策。此外，了解产品多样性和销售集中度可以告知供应商谈判和风险管理。独创性/价值：该研究通过应用全面的描述性分析来揭示固有的数据模式，从而为供应链管理领域做出了贡献。它唯一结合了各种分析技术，可以将有意义的见解与直接实用应用一起，尤其是在提高供应链操作和客户细分策略的效率方面。关键字：供应链，描述性分析，数据分析。
课程提纲，用于描述性学科能力测试（SAT），以招募部门的工厂助理主任，I级（宪报）
1.1工程物理学半导体材料，P型和N型半导体；半导体中的费米水平；当前的半导体传导，P-N结二极管的I-V特性，一些特殊的P-N二极管：Zener二极管，隧道二极管，照片二极管和光发射二极管。爱因斯坦的物质辐射相互作用理论以及A和B系数；通过种群反演，不同类型的激光器来扩增光线：气体激光器（HE-NE，CO2），固态激光器（Ruby，Neododim），染料激光器；激光束的特性：单色，相干性，方向性和亮度，激光斑点，激光在科学，工程和医学中的应用。光纤介绍，验收角，数值孔径，归一化频率，传播模式，材料分散和脉冲扩展，在光纤，光纤连接器，拼接和耦合器中，光纤的应用。电磁波和电介质，梯度，发散和卷曲的物理意义，电场与潜在之间的关系，介电极极化，位移电流，麦克斯韦的方程，自由空间中的电磁波传播，以及各向同性的电介质介质中介质，poynting媒介，poynting媒介物，电子磁性，电子磁性，基本概念（基本构想）。Magnetic Materials & Superconductivity, Basic ideas of Dia, Para, Ferro & Ferrimagnetic materials, Ferrites, Hysteresis loop, Magnetic Anisotropy, Superconductivity, Superconductors as ideal diamagnetic materials, Signatures of Superconducting state, Meissner Effect, Type I & Type II superconductors, Applications of superconductivity.1.2基本电气和电子工程DC电路，涵盖了欧姆法律和基希霍夫的法律；分析由独立电压源激发的串联，并行和串联平行电路；力量和能量；电磁涵盖，法拉第法律，伦茨法律，弗莱明的规则，静态和动态诱导的EMF；自我电感，相互电感和耦合系数的概念；存储在磁场中的能量；单相交流电路涵盖正弦电压的产生，平均值，均方根值，正弦电压的外形因子和峰值因子和电流，交替数量的相量表示；分析
一项描述性研究，以评估知识和
抽象的手卫生是事实证明的主要措施，可有效排除HCAI和抗菌耐药性的传播。但是，已经表明，HCW在遵守不同情况下的手卫生建议方面遇到困难。因此，研究了问题和研究者的经验的强度，重要的是要了解病房服务员关于手动卫生的知识和实践，以防止医院获得的感染。使用描述性研究设计的定量研究方法进行了这项研究。使用方便的抽样技术评估了60名病房服务员。结果表明，平均知识百分比为35，SD 3.61，平均实践百分比为49.58，SD2.21。研究表明，有53.33个样本知识渊博，而60个样本的卫生实践差。在病房服务员的知识和实践评分之间存在较弱的正相关（'r'值0.10）。关键字：知识，实践，手工卫生，病房服务员，示范。
检测 AI 作者身份：分析 AI 检测的描述性特征
摘要 受人工智能在文本生成中日益重要的作用以及生成工具的潜在滥用的推动，本研究调查了区分人工智能生成的文本和人类创作内容的关键特征。我们制作了一个人工智能生成的 2,100 篇研究论文摘要的语料库，以比较人类和人工智能生成的文本之间的正式语言学和文体学特征，例如困惑度、语法、n-gram 分布和功能词频率。主要发现表明，人类撰写的摘要往往表现出更高的困惑度、更大的语法错误和更多样化的 n-gram 分布。为了区分这两种类型的文本，我们采用了各种机器学习算法，我们的随机森林实现在看不见的数据上实现了 0.986 的精度。值得注意的是，特征重要性分析表明，困惑度、语法和 n-gram 分布对人工智能检测分类具有很大的影响。我们的研究为日益重要的人工智能作者归属领域提供了对人工智能生成文本的辨别特征的细致研究。
通过描述性统计和机器学习进行全面的 GPR 信号分析
摘要 —本文全面分析了各种土壤特性如何影响探地雷达 (GPR) 接收信号的特征。这些特性包括介电特性、厚度、层数、雷达配置和表面粗糙度。本文使用 gprMax 进行了详尽的分析，模拟了不同的土壤介质场景，以展示这些参数如何影响 GPR 接收信号。所提出的方法通过描述性统计分析从接收信号中提取关键特征以表征土壤。然后，本文部署了机器学习 (ML) 技术，特别是随机森林 (RF) 模型和基尼均值减少杂质 (MDI) 作为度量，以识别数据集中最有影响力的特征。此过程从时域中提取一组简洁的特征，然后使用频域特征进行扩展。所提出的方法不仅可以有效地捕获高维 GPR 数据中的关键信息，还可以降低其维数，确保保留基本信息。使用这些重要特征而不是复杂的原始 A 扫描数据来训练 ML 和深度学习 (DL) 模型，可以实现更准确的土壤湿度和地下分析。
心肌炎症对定量心肌灌注的长期影响 - 描述性宠物/MR心肌炎
抽象目的是否导致可能影响心肌流动（MBF）的长期后遗症是否导致心肌炎症。我们旨在评估心肌炎症对定量MBF参数的影响，如13n- ammonia正电子发射断层扫描心肌灌注成像（PET-MPI）后期在心肌炎后期评估。方法至少在6个月后，在诊断和随访时进行了五十例心肌炎病史的患者进行了心脏磁共振（CMR）成像。节段MBF，心肌储备（MFR）和13n- ammonia擦伤，并记录了减少13n- ammonia保留的段，类似于疤痕。基于CMR，段被归类为遥控（n = 469），愈合（基线时炎症，但在随访时没有晚期gadolinium增强[lge]，n = 118），并疤痕（随访时LGE，n = 72）。此外，显然是愈合的段，但宠物的疤痕被归类为宠物不和谐（n = 18）。与遥远细分相比，的结果显示出更高的应力MBF（2.71 ml *min -1 *g -1 [IQR 2.18–3.08] vs. 2.20 ml *min *min -1 *g -1 [1.75–2.68]，p <0.0001），p <0.0001），mfr（3.78 [2.78 [2.83-4.79-9-3-3-3-3-3-3-6] [3.3-3-6] [3.3-6] [3.3-6] [3.3-6] [3.6] [3.6] [3.3-6] 0.0001）和冲洗（休息0.24/min [0.18-0.31]和应力0.53/min [0.40-0.67] vs. 0.22/min [0.16-0.27]和0.46/min [0.32-0.63]，分别分别为p = 0.010和p = 0.021）。 虽然宠物不一致的细分与MBF和MFR的治愈段没有差异，但擦除量较高约30％（p <0.014）。 最后，通过PET-MPI诊断为10名（20％）患者，为肌肌疤痕，但没有相应的LGE。的结果显示出更高的应力MBF（2.71 ml *min -1 *g -1 [IQR 2.18–3.08] vs. 2.20 ml *min *min -1 *g -1 [1.75–2.68]，p <0.0001），p <0.0001），mfr（3.78 [2.78 [2.83-4.79-9-3-3-3-3-3-3-6] [3.3-3-6] [3.3-6] [3.3-6] [3.3-6] [3.6] [3.6] [3.3-6] 0.0001）和冲洗（休息0.24/min [0.18-0.31]和应力0.53/min [0.40-0.67] vs. 0.22/min [0.16-0.27]和0.46/min [0.32-0.63]，分别分别为p = 0.010和p = 0.021）。虽然宠物不一致的细分与MBF和MFR的治愈段没有差异，但擦除量较高约30％（p <0.014）。最后，通过PET-MPI诊断为10名（20％）患者，为肌肌疤痕，但没有相应的LGE。结论在患有心肌炎史的患者中，从PET-MPI获得的心肌灌注的定量测量仍在改变最初受炎症影响的区域。
关于障碍和促进者的专家意见，参加了2型糖尿病的加纳成年人的体育锻炼：一项定性描述性研究
摘要：大多数患有2型糖尿病（T2DM）的成年人尽管在改善健康成果方面的重要性，但仍未达到其体育锻炼（PA）目标。我们的研究目的是探索有关医疗保健专业人员对参与T2DM加纳成年人的障碍和促进者的意见。使用定性描述性设计，通过与加纳糖尿病管理经验丰富的13位医疗保健专业人员的半结构化访谈收集数据。在主题分析中确定了与PA障碍和促进因子有关的三个主要主题：与卫生系统有关的因素，医疗保健从业人员因素和患者因素。对物理治疗师和治疗中心的可访问性不足阻碍了PA计划的提供。护士和医生对T2DM患者的有效PA干预缺乏足够的知识和培训。患者咨询期间的时间限制有限关于PA的讨论，而与获得物理治疗相关的成本则提出了重要的挑战。患者由于对医生的依赖而经常无视物理治疗师的建议，有些患者认为PA与糖尿病治疗无关。尽管有这些障碍，但医疗保健专业人员还是表达了对PA促进者的信念，包括将物理治疗师和糖尿病教育者整合到糖尿病护理中，提供结构化的运动资源，改善课程计划以在健康科学教育中强调PA，并解决知识差距和误解。这项研究的发现应告知该人群量身定制的PA计划的开发。总体而言，这项研究强调了与患者有关的与患者有关的与医疗保健系统相关的因素，这些因素影响了加纳T2DM的加纳成年人。
组织项目管理成熟度的竞争优势：澳大利亚的定量描述性研究
大豆是全球种子蛋白和油的主要来源，在种子中平均成分为40％蛋白质和20％的油。这项研究的目的是确定使用种子蛋白和油含量的定量性状基因座（QTL），该蛋白质和油含量利用跨平均蛋白质含量线构建的种群，PI 399084，PI 399084到另一个具有低蛋白质含量值的线，PI 507429，均来自USDA Soybeanbeanbeanebean soybeanbean soybeanbean soybeanbeanbean collection。在四年内，对重复的近交系（RIL）人群，PI 507429 X PI 399084进行了评估（2018-2021）；使用近红外反射光谱分析种子的种子蛋白质和油含量。使用测序使用基因分型重新列出了重组近交系和两个父母。总共12,761个分子标记物来自基因分型，通过测序，Soysnp6k Beadchip和来自已知蛋白质QTL染色体区域的选择的简单序列重复（SSR）标记来映射。在2号染色体上鉴定出一个QTL，该QTL解释了种子蛋白含量的56.8％的56.8％，种子油含量最高可达43％。15染色体上鉴定出的另一个QTL解释了种子蛋白质变异的27.2％和种子油含量变化的41％。这项研究的蛋白质和油QTL及其相关分子标记物将在繁殖中有用，以改善大豆的营养质量。
对学院学生的描述性定量探索期间的诺言学院学生大流行期间
摘要“诺言”一词用于被认为具有更高风险状况的学生，这不仅对学生有负面影响，而且对他们参加的高等教育机构也有负面影响。这项定量研究探讨了COVID-19病毒如何影响美国各种高等教育机构的学生人数，并发现在这一前所未有的学生类别和学生人口统计学时期，在这个前所未有的时期，在这个前所未有的时间里影响了学生。这项研究发现了承诺特征的学生的统计学意义，并介绍了有关成功所必需的行为，活动和工具的数据，围绕Covid-19的疑虑以及对高等教育因素的意见。的含义，包括对学生的承诺需求，社会流动性和建议的更深入的了解。本研究表明，有望的学生继续需要学术资源，也需要降低压力水平和负担大学的方法。关键字：Covid-19，高等教育危机，Promise