XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System方差
经济状况对犯罪的影响
摘要 世界上每个地方都有一定程度的犯罪，但对于哪些因素会导致犯罪存在很大争议。由于经济条件与贫困有关，因此经常被认为是犯罪率的可能因素。本分析考察了四个宏观经济变量（人均 GDP、失业率、通货膨胀率和利率）及其对犯罪率（暴力犯罪、财产犯罪和总犯罪）的影响。在彻底回顾了犯罪的哲学性质、通过所选宏观经济变量审视的当前经济状况以及美国和世界其他地区当前的犯罪形势后，本研究重点关注美国 1961 年至 2019 年的数据。回归分析表明，人均 GDP（变化）不是任何类型的犯罪率的统计显着变量；此外，失业率也不是暴力犯罪的统计显着变量。总体而言，所选（且显著）变量所定义的经济状况可以解释暴力犯罪率 36% 的方差、财产犯罪率 63% 的方差以及总犯罪率 60% 的方差。这些数据与众多佐证来源相结合，表明经济状况的变化会导致犯罪率的变化。此外，回归分析表明，财产犯罪比暴力犯罪更能响应经济状况的变化。
使用最小噪声分数（mnf）变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差对数据中的噪声进行去相关和重新调整。在此阶段，尚未考虑有关频带间噪声的信息。第二个操作考虑原始相关性，并创建一组包含有关原始数据集中所有频带方差的加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始频带都对每个组件的权重有贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个分量中得到解释，其余分量包含的方差主要由噪声引起（Boardman，1993）。还可以检查每个分量的加权值，指向对主要分量中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要分量将数据转换回其原始光谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
基于 Gram–Schmidt 正交化的白化技术用于脑机接口应用的运动想象分类
摘要：为降低脑机接口（BCI）的准确率差异，提出了一种新的运动想象（MI）分类白化技术。该方法旨在提高脑电图特征脸分析对 BCI 的 MI 分类的性能。在 BCI 分类中，为了获得优异的分类结果，受试者之间的准确率差异对准确率本身很敏感。因此，借助 Gram-Schmidt 正交化，我们提出了一种 BCI 通道白化（BCICW）方案来最小化受试者之间的差异。新提出的 BCICW 方法改善了真实数据中 MI 分类的方差。为了验证和检验所提出的方案，我们使用 MATLAB 仿真工具对 BCI 竞赛 3 数据集 IIIa（D3D3a）和 BCI 竞赛 4 数据集 IIa（D4D2a）进行了实验。对于 D3D3a，使用基于 Gram–Schmidt 正交化的 BCICW 方法时，方差数据 (11.21) 远低于使用 EFA 方法 (58.33) 时，对于 D4D2a，方差数据从 (17.48) 降至 (9.38)。因此，所提出的方法可有效用于 BCI 应用的 MI 分类。
使用最小噪声分数（mnf）变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
普通豆烹饪时间的遗传改善
摘要：这项研究旨在了解烹饪时间中涉及的遗传成分如何从第一代自我剥夺到线的形成。使用了两个靶向十字，导致在不同的杂合度水平（F 2，F 3，F 8和F 9）下隔离后代。使用Mattson Cooker确定烹饪时间。方差成分，并使用Cockerham方法计算了添加剂和非加性级分。此外，还进行了比例测试，包括近交作为遗传参数。不管测试的分离族中的分层差异模型如何，优势成分的高度至少是添加剂方差分数的两倍。这也通过比例测试证实了这一点，其优势在添加剂成分上的优势主要在不同的商业组（Carioca X Black）之间的交叉处，在该添加剂分量为零。此外，这导致了较低的宽宽遗传性系数，表明非遗传原因的影响更大。优势在烹饪时间中的作用意味着需要在高级近亲阶段选择基因型，但是在此阶段，应通过选择烹饪时间较短的父植物来表示变化。关键词：Cockerham方法，加权最小二乘法，方差组件，选择，近交。
库存记录不准确的定量分析（IRI）
1,2印度尼西亚万隆理工学院商学院，印度尼西亚摘要：库存记录不准确（IRI）通过造成效率低下，财务损失和利益相关者的信任降低，对仓库运营提出了关键的挑战。本研究通过分析毛方差和净方差的分析来检查XYZ仓库的IRI，确定差异为0.53％，相当于3,089单位或IDR 154,450,000的潜在财务损失。这些发现强调了准确的库存管理以减轻这些损失并提高运营效率的重要性。本研究为未来的研究和干预措施旨在应对IRI及其相关挑战的基础。关键字：财务影响，毛差异，库存记录不准确，净差异，仓库管理。
