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World File Search System数据分布
用机载测量的云粒子尺寸分布...
摘要。在试飞期间，原型机载数字全息仪器 HOLODEC（云全息探测器）获取全息数据，对其进行数字重建，以获得冰粒的尺寸（等效直径在 23 至 1000 µ m 范围内）、三维位置和二维图像，然后使用自动算法计算冰粒尺寸分布和数量密度，几乎无需用户干预。全息方法具有样本体积大小明确且不受颗粒尺寸或空速影响的优点，并提供了一种检测破碎颗粒的独特方法。全息方法还允许将体积采样率提高到超过原型 HOLODEC 仪器的采样率，而后者仅受相机技术的限制。在云的混合相区域中获取的 HOLODEC 尺寸分布与试飞期间飞机上 PMS FSSP 探测器的尺寸分布非常吻合。利用沿光轴的深度位置检测破碎粒子的保守算法可从数据集中消除明显的冰粒破碎事件。在这种特殊情况下，与所有粒子的尺寸分布相比，当量直径为 15 至 70 µ m 的粒子的非破碎粒子的尺寸分布减少了大约两倍。
国家频段分布表... - ANFR
简介 国家频段分配表 (TNRBF) 根据无线电通信业务，规定了本文件第 3 章中定义的受让人的无线电频率使用情况。根据《邮政和电子通信法》（CPCE）第 R.20-44-11 条第 3°，国家频率局（ANFR）准备并提交给总理批准，总理在咨询后批准。高级视听委员会（CSA）和电子通信和邮政管理局（ARCEP），无线电通信条例（RR）含义内的服务类别之间的频段分配国际电信联盟 (ITU) 以及受让人之间，适用 CPCE 第 L.41 条。TNRBF 附于总理法令之后，构成国家频率管理的参考文件，特别是频率指配登记的参考文件，且不损害受让人的权利。在遵守 TNRBF 规定的前提下，TNRBF 规定的程序规则的条款和实施是 ANFR 在咨询委员会和咨询委员会框架内制定的具体文件的主题。在适用 1997 年 5 月 22 日有关无线电频率受让人所欠费用的法令时，TNRBF 也构成了计算该费用的参考文件。其定义的规则适用于法国大陆全境，以及第7章中引用的海外省份、地区和社区，并遵守本文件第5章中定义的具体程序。
必要的能量电分布确定
2023年1月31日，我们从2024年7月1日至2029年6月30日（2024 - 29期）开始的五年监管期内收到了一项收入提案。1我们对该提案的最终决定将设定收入津贴，构成从客户那里恢复的收入的主要组成部分。必需品是新南威尔士州（NSW）的三个电力分销网络服务提供商之一。必不可少的运营和维护澳大利亚最大的电力网络之一，为新南威尔士州95％和昆士兰州南部地区的880,000多家房屋和企业提供基本的电力网络服务。我们对该提案的最终决定将设定收入津贴，构成从客户中恢复的收入的主要组成部分。
算法偏差评估的Abroca分布
[1] Ryan S. Baker。2024。大数据和教育（第8版）。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。 [2] Ryan S. Baker和Aaron Hawn。2022。教育算法偏见。国际人工智能杂志教育杂志（2022），1-41。[3] Solon Barocas，Andrew D Selbst和Manish Raghavan。2020。反事实解释和主要原因背后的隐藏假设。在2020年公平，问责制和透明度会议的会议记录中。80–89。[4] Alex J Bowers和Xiaoliang Zhou。2019。曲线下的接收器操作特征（ROC）区域（AUC）：一种评估教育结果预测指标准确性的诊断措施。受风险的学生教育杂志（JESPAR）24，1（2019），20-46。[5] Oscar Blessed Deho，Lin Liu，Jiuyong Li，Jixue Liu，Chen Zhan和Srecko Joksimovic。2024。过去！=未来：评估数据集漂移对学习分析模型的公平性的影响。IEEE学习技术交易（2024）。[6] Olga V Demler，Michael J Pencina和Ralph B D'Agostino Sr. 2012。滥用DELONG测试以比较嵌套模型的AUC。医学中的统计数据31，23（2012），2577–2587。[7] Batya Friedman和Helen Nissenbaum。1996。计算机系统中的偏差。信息系统（TOIS）的ACM交易14，3（1996），330–347。[8]乔什·加德纳，克里斯托弗·布鲁克斯和瑞安·贝克。2019。225–234。通过切片分析评估预测学生模型的公平性。在第9届学习分析与知识国际会议论文集。[9]LászlóA Jeni，Jeffrey F Cohn和Fernando de la Torre。2013。面对不平衡的数据：使用性能指标的建议。在2013年，俄亥俄州情感计算和智能互动会议上。IEEE，245–251。 [10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。 2021。 在学生等级预测中迈向公平和算法公平。 在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。 608–617。 [11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。 2022。 教育算法公平。 在教育中人工智能的伦理学中。 Routledge，174–202。 [12]JesúsFSalgado。 2018。 将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。 欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。 [13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。 2021。 在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。 教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。 Springer，381–394。 2024。 2023。 2018。IEEE，245–251。[10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。2021。在学生等级预测中迈向公平和算法公平。在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。608–617。[11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。2022。教育算法公平。在教育中人工智能的伦理学中。Routledge，174–202。[12]JesúsFSalgado。2018。将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。[13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。2021。在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。Springer，381–394。2024。2023。2018。[14]Valdemaršvábensk`Y，MélinaVerger，Maria Mercedes T Rodrigo，Clarence James G Monterozo，Ryan S Baker，Miguel Zenon Nicanor LeriasSaavedra，SébastienLallé和Atsushi Shimada。在预测菲律宾学生的学习成绩的模型中评估算法偏见。在第17届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2024）。[15]MélinaVerger，SébastienLallé，FrançoisBouchet和Vanda Luengo。您的模型是“ MADD”吗？一种新型指标，用于评估预测学生模型的算法公平性。在第16届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2023）。[16] Sahil Verma和Julia Rubin。公平定义解释了。在国际软件公平研讨会的会议记录中。1-7。[17] Zhen Xu，Joseph Olson，Nicole Pochinki，Zhijian Zheng和Renzhe Yu。2024。上下文很重要，但是如何？课程级别的性能和公平转移的相关性在预测模型转移中。在第14届学习分析和知识会议论文集。713–724。[18] Andres Felipe Zambrano，Jiayi Zhang和Ryan S Baker。2024。在贝叶斯知识追踪和粗心大意探测器上研究算法偏见。在第14届学习分析和知识会议论文集。349–359。
物种分布建模 - 快速启动指南
限制物种潜在分布的非生物屏障在性质和规模上差异很大。它们可以包括气候，干扰制度和地形属性等因素。大地理量表（例如全球或大陆），据信气候可以控制物种的潜在分布（Araújo和Rozenfeld 2014）。在过去几十年中，已经开发了气候和生物数据的全球数据库，以及广泛的统计和机械物种分布模型（SDMS）。在入侵物种管理中，SDM通常使用全球气候变量，最容易获得的全球环境数据进行参数化，因此有时被称为“气候适应性模型”（Camac等人2024）。这些模型已成为量化潜在占用领域的生物安全性工具，这些工具可以为威胁优先考虑（McGeoch etal。2016），后期监视设计（Camac等人2021，Camac等。2024），以及预期经济影响的估计（Dodd等人2020，Stoeckl等。2023）。BioSecurity Commons为用户提供了广泛的统计SDM功能，该功能允许用户生成地图，以确定环境可能适合基于气候和/或栖息地偏好的物种。对所有SDM的描述也可以在生物安全共享支持门户上找到。
公告编号：MMP 24-50 分布：所有提供商...
公告编号：MMP 24-50 分发：所有提供商 发布日期：2024 年 11 月 20 日 主题：现行程序术语 (CPT) 和医疗保健通用程序编码系统 (HCPCS) 代码更新生效：按指示 受影响的计划：医疗补助、健康密歇根计划、儿童特殊医疗保健服务、产科门诊医疗服务、MI Health Link 本公告旨在通知提供商密歇根州卫生与公众服务部 (MDHHS) 正在实施的 CPT 和 HCPCS 代码更改。每个主题领域的生效日期均已确定。请注意，此通知分发给广泛的提供商，并非所有或任何列出的代码都适用于他们的执业范围。有关代码的完整描述，请参阅 HCPCS 代码书和医疗保险与医疗补助服务中心 (CMS) 网站 (www.cms.hhs.gov)。有关费用筛选的信息保存在 MDHHS 网站上的相应数据库或专业费用表中，网址为 www.michigan.gov/medicaidproviders >> 账单和报销 >> 提供商特定信息。其他相关保险参数，例如年龄限制、事先授权 (PA) 要求和其他账单指标，可通过社区健康自动医疗补助处理系统 (CHAMPS) 中的医疗补助代码和费率参考工具访问，网址为 https://sso.state.mi.us >> 外部链接 >> 医疗补助代码和费率参考。
珊瑚相关细菌的多样性和分布
摘要：珊瑚礁是所有海洋生态系统中生物多样性最丰富的；然而，人们对这些系统中的原核生物多样性知之甚少。为了解决这个问题，我们对巴拿马和百慕大的 3 种大型珊瑚（Montastraea franksi、Diploria strigosa 和 Porites astreoides）的 1000 多个细菌 16S rDNA 进行了测序。仅对 14 个珊瑚样本的分析就产生了 430 种不同的细菌核糖体型。统计分析表明，额外的测序将产生总共 6000 种细菌核糖体型。其中半数序列与之前发表的 16S 序列的同一性不到 93%，因此可能代表新的细菌属和物种；这种新颖性程度远远高于其他海洋样本的新颖性。来自巴拿马珊瑚的样本比来自百慕大的样本更具多样性，与后生动物的多样性梯度相似。珊瑚-细菌关联是非随机的。不同的珊瑚物种拥有不同的细菌群落，即使它们在物理上相邻，而同一珊瑚物种在时间（约 1 年）或空间（3000 公里）上相隔的细菌群落则相似。对分枝珊瑚 Porites furcata 的分析表明，细菌核糖体型也可以在群落内按空间结构排列。因此，珊瑚和礁石代表了多样化、生态结构化的原核生物群落景观。
Covid-19疫苗分布的道德框架
使用以下概述的道德原则来指导Covid-19-19疫苗的优先次序和分配决策以及决策过程对于道德和有效的分配至关重要，并将有助于促进一致性，管理，问责制和公共信任。欣赏以下原则在某种程度上将与上下文有关，并且其他价值观和原则可能与决策有关，该框架应作为指导并在适当的情况下进行调整。所有级别的政府都有法律义务采取预防措施，以阻止COVID-19的传播并在没有歧视的情况下对待人们。疫苗分配和优先级决定必须遵守现有的人权保护，并采取必要的措施，以预防和治疗弱势群体中的Covid-19。因此，该道德框架应与安大略省人权委员会对基于人权的方法进行管理的政策声明一起阅读，以管理Covid-19
神经元的组件学会分类分布
组件是大量的神经元，其同步射击被假设以代表记忆，概念，单词和其他认知类别。组件被认为可以在高级认知现象和低级神经活动之间提供桥梁。最近，已显示出一种称为组合微积分（AC）的组合系统，其曲目具有生物学上合理的组合操作，可以显示能够模拟任意空间结合的计算，还可以模拟复杂的认知现象，例如语言，推理和计划。但是，组件可以调解学习的机制尚不清楚。在这里我们提出了这样的机制，并严格证明，对于标记组件的分布定义的简单分类问题，可以可靠地形成代表每个类别的新组装，以响应类中的一些刺激。因此，该组件是对同一类的新刺激的响应可靠地召回的。此外，只要相应的类是相似的组件的群集，或者通常可以通过线性阈值函数与边缘分开，则这些类组件将可以区分区分。为了证明这些结果，我们利用具有动态边缘权重的随机图理论来估计激活的顶点的序列，从而在过去五年中对该领域的先前计算和定理产生了强烈的概括。被视为一种学习算法，这种机制完全在线，从很少的样本中概括，并且只需要温和的监督 - 在大脑模型中学习的所有关键属性。这些定理是通过实验来支持的，这些实验证明了组件的成功形成，这些组件代表了从此类分布中绘制的合成数据以及MNIST上的概念类别，这也可以通过一个AS-emerbly每位数字来分类。我们认为，从现实世界数据中提取属性（例如边缘或音素）的单独感觉预处理机制支持的这种学习机制可以是皮质中生物学学习的基础。关键字：关键字列表
量子密钥分布协议的安全分析
量子密钥分布或简短的QKD旨在建立一个安全的密钥，而无需对仅受自然法则限制的对手的能力或计算能力做出任何其他假设。在给定相关系统参数的某些QKD协议的安全键率或至少下界的数学表达式的过程中称为安全性证明。在本论文中，我们使用最近的数值证明技术来检查具有正交相移键调制和四个或八个信号状态的连续可变量子密钥分布（CV-QKD）方案的不同后选择后策略。CV-QKD协议使用连贯的状态来编码信息并通过同型或异差检测来测量段落的成分。使用的数值安全性技术的基本思想是在两步过程中解决关键率发现问题。在第一个步骤中，使用数值算法大致解决了该问题，该算法在安全密钥速率上产生上限。接下来是第2步，其中所获得的上限使用定理序列并考虑了数值误差。选择后旨在通过删除钥匙的那些部分来提高安全的密钥利率，在这些部分中，潜在的对手可能比沟通方获得更多信息。对不受信任的理想和受信任的非理想探测器情景进行了研究，我们为与选择后图相关的操作员提供了新的分析结果。