RP剂量学参数与临床计划(CP)的统计显着性是使用学生的t检验计算的,其p值小于0.05,用于统计显着性。这项研究的结果(表1)支持在GBM治疗计划中实施RP。RP可以制定符合临床上可接受的GBM计划的剂量计参数的计划。使用RP减少了实现临床上可接受的计划所需的迭代次数,如统计较低剂量在本研究的RP计划中提供了更好的CI。这项研究遇到的限制是可用于创建RP模型的GBM计划的数量。尽管对模型的最低要求是20个计划,但是RP模型的质量通过更多的培训计划提高。
本研究的目的是研究供应链风险管理对私人组织绩效的作用(2017-2022)。尽管如此,由于不适当的供应链风险管理,MTN卢旺达作为一家私人公司的表现仍然至关重要和无效;风险衡量和评估;降低风险;风险报告和监视。在进行这项研究时,四个目标集中在供应链风险识别对MTN卢旺达表现的作用,供应链风险衡量和评估MTN卢旺达的作用,供应链风险降低风险对MTN卢旺达的绩效的作用以及MTN Rwanda的性能以及供应链风险报告和监测MTN RWANDAS的供应链风险报告和监测的作用。为了实现这些目标,对主题的审查进行了审查,包括关键概念的定义,概念审查,理论框架,概念框架和研究差距分析,此外,研究人群是MTN Rwanda的300名员工,其中有171名受访者的样本大小是有目的的。问卷,访谈指南和文档被用作数据收集工具。此外,使用描述性统计数据分析了数据。总体而言,供应链风险缓解对MNT卢旺达的绩效产生了最大的影响,其次是供应链风险识别,供应链风险衡量和评估,最后是供应链风险报告和监测。所有变量都显着(p <0.05)。因此,对于MTN卢旺达,该研究得出结论,供应链之间存在正相关关系调查结果表明,在MNT卢旺达的表现上保持所有供应链风险管理将为-.769%,单位使用供应链风险识别的使用会导致MTN Rwanda的绩效增加42.3%,而供应链风险的使用量增加了1%的供应量增加了MTN Rwanda的绩效,将MTN RWANDA的绩效提高到一定数量上,这会增加MTN Rwanda的绩效。 MTN卢旺达的表现增长了103.8%,最后增加了供应链风险报告和监控的百分比,将导致MTN卢旺达的表现增加3.8%。在5%的显着性水平和95%的信心水平下,供应链风险减轻1.038的显着性水平;供应链风险识别具有0.423的显着性水平,供应链风险衡量和评估的显着性水平为0.231,而供应链风险报告和监测的显着性水平为0.038。该研究得出的结论是,实施全球供应链风险管理策略可以帮助公司更有效地运营,降低成本并改善客户服务。
比例并根据统计检验的结果得出结论。使用数字理论设计各种密码。将图理论应用于网络路由问题等实时问题。单元I:基本概率和随机变量:随机实验,样本空间事件,概率的概念概率的公理,一些有关概率分配的重要定理,条件性概率定理,对条件性概率,独立事件,独立事件,贝叶斯定理或规则。随机变量,离散概率分布,随机变量的分布函数,离散随机变量的分布函数,连续随机变量单元II:抽样和估计理论:种群和样本,使用和不替换随机示例进行统计推理采样,随机数量量级统计分布,频率分布,相对频率分布,相对分布,计算,计算,计算,均值分布,计算,计算,计算,计算。公正的估计值和有效估计点估计值和间隔估计值。可靠性置信区间的人口参数估计,最大似然估计单元III:假设和意义的检验:统计决策统计假设。null假设假设测试和I型和II型误差的显着性和II型误差的显着性测试水平,涉及正态分布的一尾和两尾测试P值的特殊样本的特殊测试特殊测试的特殊样本具有估算理论和假设测试特征曲线之间的小样本关系的特殊显着性测试。测试质量控制图的功率将理论分布拟合到样本频率
发育中的大脑必须适应极其早产(EPT)出生后的环境和内在侮辱。正在进行的成熟过程最大程度地适合环境,这可以为神经发育失败提供底物。静止状态功能磁共振成像用于扫描33名出生的EPT儿童,胎龄<27周,在10岁时进行了26个完美控制。我们研究了大脑区域传播神经信息(固有点火)及其跨时间的可变性(节点 - 测素)的能力。该框架是针对背部注意网络(DAN),Frontoparietal,默认模式网络(DMN)以及显着性,边缘,视觉和体感网络计算的。与对照组相比,EPT组在DMN和DAN中显示出固有的点火降低,并且在DMN,DAN和显着性网络中降低了淋巴结量。两组的固有点火和节点 - 渗透率值与12岁的认知性能相关,但在调整后仅在术语组中存活。早产扰乱了3个核心高级网络中休息的功能性脑组织的签名:DMN,显着性和DAN。在EPT诞生后识别脆弱的静止状态网络可能会导致旨在重新平衡大脑功能的干预措施。
摘要 - 将前进算法纳入神经网络训练中代表了从传统方法的变革转变,引入了一种双向机制,该机制通过绕过派生式传播的复杂性来简化学习过程。此方法以其简单性和效率而闻名,并涉及执行两个正向通行证 - 第一个具有实际数据以促进积极的强化,第二个具有合成产生的负数据以实现不犯罪性学习。我们的实验证实,前进算法不仅是实验新颖性,而且是一种可行的训练策略,它与常规的多层感知器(MLP)架构竞争。为了克服传统显着性技术固有的局限性,主要依赖于基于梯度的方法,我们开发了一种专门针对前向前框架的定制显着算法。这种创新算法增强了对特征重要性和网络决策的直观理解,从而清楚地可视化数据中最大程度地影响模型预测。通过利用这种规定的显着性方法,我们可以更深入地了解该模型的内部运作,从而显着增强了我们的解释能力,而不是标准方法提供的能力。使用MNIST和时尚MNIST数据集,我们的评估表明我们的方法与传统的基于MLP的模型相当。索引术语 - 前向算法,显着性,MLP
为了使自主 AI 系统被接受和信任,用户应该能够理解系统的推理过程(即系统应该是透明的)。机器人技术具有独特的编程困难,因为系统需要将复杂的传感器输入(例如摄像机馈送和激光扫描)映射到输出(例如关节角度和速度)。深度神经网络的进步现在可以通过直接从高维传感器输入学习控制策略来取代费力的手工制作特征和控制代码。由于 Atari 游戏(这些功能首次得到展示)复制了机器人问题,因此它们非常适合研究人类如何理解和与未经明确编程的代理交互。我们展示了使用内部状态的对象显着性可视化使 DRLN 更加透明的计算和人类结果,并测试了通过目的论口头解释表达显着性的有效性。
2025 Edelman Trust晴雨表。pop_emo。有些人说他们担心很多事情,而另一些人则说他们很少担心。我们对您的担心感兴趣。具体来说,您对以下每种情况有多少担心?9点标度;前4个盒子,担心。 属性的一半属性。 一般人口,26-mkt avg。 使用t检验设置在99%+置信度水平上测试了同比变化的显着性。 历史最高和低点分析包括至少五个数据收集浪潮的国家。9点标度;前4个盒子,担心。属性的一半属性。一般人口,26-mkt avg。使用t检验设置在99%+置信度水平上测试了同比变化的显着性。历史最高和低点分析包括至少五个数据收集浪潮的国家。
结果:在这项研究中的3,643个人中,有270(7.41%)有慢性便秘诊断。根据经过全面调整的多种逻辑回归分析,饮食锌摄入量的增加与便秘的发病率降低有关(OR = 0.78,95%CI:0.68-0.89),其显着性在P <0.05。考虑了几个因素,与参考组相比(第一三静脉)相比,第三三位数的优势比为0.85(0.74,0.98),统计显着性为p <0.05。此外,亚组分析在大多数群体中没有相关性,而在男性和饮酒者,尤其是男性和饮酒者中发现了一定的负相关性。总而言之,这项研究发现锌消耗与慢性便秘的患病率之间存在负相关。需要深入的前瞻性研究来充分检查锌对慢性便秘的长期影响。
图1。核刚度在感染进展过程中降低。(a)原子力显微镜(AFM)悬臂的示意图,在细胞的核区域上有胶体探针。(b)在8 hpi下方AFM悬臂下方的受感染细胞的明亮场显微镜图像。核外围用虚线的白线划定。通过落荧光鉴定出ICP4的感染VERO细胞。另请参见补充电影1。(c)对未感染和HSV-1 ICP4-EYFP感染细胞的AFM分析在4、8和10 HPI(分别为n = 255、50、129和129)上进行。在每个细胞上进行了十个连续的力曲线测量值,并使用HERTZ模型来计算平均年轻的模量。使用Tukey的测试确定统计显着性。所示的显着性值表示为****(p <0.0001)和*(p <0.05)。不重要的差异(p≥0.05)未标记。
今天的摘要,气候科学的主要挑战是要克服从气候模型和最终用户需求的预测之间所谓的“可用性差距”。区域气候模型(RCMS)有望提供有关各种影响和广泛最终用户的可用信息。通常假定具有更高空间分辨率的更准确,更复杂的RCM的开发应带来过程的理解和更好的本地预测,从而克服可用性差距。在本文中,我宁愿假设应将气候信息的可信度与其他两个可用性标准一起探讨,这是显着性和合法性。根据瑞士气候变化方案,我研究了满足最终用户需求的尝试,并概述了权衡的建模者和用户在不确定性级联方面必须面对的。本文的一个结论是,显着性和信誉之间的权衡设定了可以认为RCM的条件是为了满足最终用户的需求并将投影传达给直接使用和行动的目的。