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老年人样本中 RBANS 学习比率的人口统计学校正规范数据
老年人的神经心理学评估传统上评估多次试验中信息的学习和保留情况（Lezak 等人，2012；Suhr，2015）。可重复的神经心理学状态评估组合（RBANS；Randolph，2012）是一种认知测量方法，自二十年前创建以来一直被频繁使用，包含相关的学习数据。具体来说，RBANS 的列表学习和故事记忆子测试评估学习和即时记忆，并且可以与它们的延迟回忆对应项（RBANS 子测试列表回忆、列表识别、故事回忆和图形回忆）结合使用，以评估一段时间内的编码和保留情况。此外，学习斜率的陡度（或坡度）可以反映出个人从多次试验中反复接触刺激中获益的潜力。学习和记忆障碍患者的学习斜率通常较浅，包括阿尔茨海默病 (AD；Gifford 等人，2015 年)、额颞叶痴呆 (Lemos 等人，2014 年)、血管性痴呆 (Mast & Allaire，2006 年) 和注意力缺陷多动障碍 (ADHD；Skodzik 等人，2017 年)。尽管许多测试手册提供了有关学习斜率数据的基本信息，但此类学习斜率的计算往往相对简单——传统上仅考虑最后一次和第一次学习试验之间的差异（“最后一次试验减去第一次试验”）。因此，这些数据有可能为某些患者的学习提供更细致的理解。
一种新的数据收集指数型比率估计器...
系统抽样是有限总体调查中常用的概率设计，参见 WG Madow 和 LH Madow”[1]。除了简单之外，系统抽样提供的估计量对于某些类型的总体来说比简单随机抽样或分层随机抽样更有效。Hajeck [2]、Cochran [3] 和 Gautschi [4]。后来，利用辅助变量信息估计总体均值的问题也得到了许多作者的讨论，其中包括 Quenouille [5]、Hansen 等人[6]、Swain [7]、Banarasi 等人[8]、Kadilar 等人[9]、Robson [10]、Singh 等人[11]、Singh 等人[12]、Singh 等人[13]、Singh 等人[14]、Kushwaha 等人[15]和 Khan 等人。 [16]、Khan 等人 [17]、Singh [18]、Shukla [19]、Koyuncu 等人 [20]、R. Singh 等人 [21]、R. Singh 等人 [22]、Bahl 等人 [23]、Srivastava 等人 [24]、Tailor 等人 [25] 和 Ozel Kadilar 等人 [26]。考虑一个大小为 N 个单位的有限总体。从第一个单位和每个后续单位中随机抽取大小为 n 的样本，则 N = 其中和为正整数，因此，将有大小为的样本，并观察样本中选定的每个单位的研究变量和辅助变量。令表示第个样本中第个单位的值。然后，系统样本均值定义如下：和总体均值的无偏估计量，为了获得一阶近似的估计量，使用以下误差项：
低碳世界的投资要求：能源供应投资比率
为了更好地了解到 2050 年的潜在资本流动，彭博新能源财经 (BNEF) 分析了国际能源署 (IEA)、政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 和绿色金融体系网络 (NGFS) 的长期情景。BNEF 比较了每种情景下低碳技术所需的投资，并将其与化石燃料的潜在投资进行了比较，以得出十年的“能源供应投资比率”。评估的情景包括 IEA 净零排放情景 (NZE)、四个*与 1.5°C 升温相一致的 IPCC 情景和两个 NGFS 第三阶段净零情景。
中性粒细胞与淋巴细胞的比率和急性心力衰竭的患者（如在Blast-AHF，Relax-Ahf和Relape-AHF研究中所见）
Davison BA，Takagi K，Edwards C等。 中性粒细胞与淋巴细胞比例和急性心力衰竭患者的结局（如在Blast-AHF，Relax-Ahf和Relase-AHF研究中所见）。 美国心脏病学杂志。 2022; 180：72-80。 doi：10.1016/j.amjcard.2022.06.037Davison BA，Takagi K，Edwards C等。中性粒细胞与淋巴细胞比例和急性心力衰竭患者的结局（如在Blast-AHF，Relax-Ahf和Relase-AHF研究中所见）。美国心脏病学杂志。2022; 180：72-80。 doi：10.1016/j.amjcard.2022.06.037
一种用于调节横向流动免疫分析动态范围的新型比率荧光方法
在过去的几十年中，横向流动检测 (LFA) 已被证明是在临床和环境应用中最成功的即时诊断检测之一。[1–4] 纸基生物传感器具有几个重要优势，例如成本效益、可持续性、免清洗操作性和高度可调性。[5,6] 此外，由于易于使用、速度快、操作简单，LFA 常用于需要大规模测试和定性评估的应用。[2,7,8] 例如，LFA 通常用于在家中诊断怀孕 [9]，或者最近用于在药房和移动检测站快速识别 COVID-19 特异性抗体和抗原的存在。[7,10,11] 尽管如此，它们公认的低灵敏度 [12] 和难以解释微弱带状 [13] 仍然阻碍其在需要定量检测目标分析物的具有挑战性的临床应用中的使用。 [14] 为了克服这一限制，研究人员开发了不同的策略来提高 LFA 的灵敏度 [12,15–18] 并实现现场定量分析。[19–21] 然而，这些方法仍然大多局限于学术实验室，因为它们很复杂，而且成本可能很高，会影响 LFA 在现实环境中的可负担性和可用性。[22] 因此，迫切需要简单且经济有效的策略来克服 LFA 的上述局限性，使其能够在广泛的临床场景中实施。目前，大多数 LFA 都采用比色标记（例如金纳米粒子和聚苯乙烯珠）[23,24]，可以方便地进行肉眼或基于智能手机的检测。前者仍然是 LFA 的首选检测模式，因为它不需要设备并且具有成本效益，因此非常适合资源有限的环境。 [25] 相反，后一种方法正在兴起（这要归功于智能手机的普及），并且倾向于提高测试的可重复性（即消除了肉眼检测的主观部分）。 [26–30] 然而，在这两种情况下，使用比色标签都会将 LFA 的读数限制为单色信号的识别/测量。不幸的是，这可能会产生不确定的情况，因为微弱的条带的存在可能不
共振帕金森病指数中脑与脑桥比率，以及脑干结构的磁常态数据，
结果：测量不同脑干结构的内部和内部可靠性显示出良好至优秀的可靠性（组内相关系数 = 0.785 – 0.988）。脑桥面积、小脑中脚和小脑上脚宽度、中脑与脑桥比值和 MRPI 存在显著的性别差异（全部，P ，.001；Cohen D = 0.44 – 0.98），但中脑面积无差异（P = .985）。在男女两性中，几项脑干测量值与年龄、身高、体重和身体质量指数之间存在显著的非常弱至弱相关性。然而，没有发现由这些变量引起的分布的系统性差异，并且由于年龄具有最高和最一致的相关性，因此创建了脑干测量的年龄/性别特定百分位数。
eGSE 能源经济比率发展
波特兰港 (Port) 参与俄勒冈州的 LCFS 清洁燃料计划 (CFP) 已有大约三年，用于 CNG 穿梭车队，最近又用于电动汽车（基于充电器使用）。该港口的目标是将波特兰国际机场 (PDX) 运营的地面支持设备 (GSE) 电气化作为减少温室气体排放的关键机会。GSE 是在机场运行以服务飞机的非道路车辆。行李牵引车、皮带装载机和飞机牵引车是最容易转换为电动模型的 GSE 类型。一般来说，行李牵引车将行李从机场航站楼运送到飞机上进行装载，皮带装载机将行李和货物从飞机上转移，而飞机牵引车（也称为后推车）将飞机向后推离机场登机口。该港口计划在整个 PDX 安装电动充电器，以促进航空公司转换为电动 GSE (eGSE)。
AKFTA 比率 (%)
- 鲱鱼（Clupea harengus、Clupea pallasii）、凤尾鱼（Engraulis spp.）、沙丁鱼（Sardina pilchardus、Sardinops spp.）、小沙丁鱼（Sardinella spp.）、鲂鱼或鲱鱼（Sprattus sprattus）、鲭鱼（Scomber scombrus、Scomber australasicus、Scomber japonicus）、鲭鱼和竹荚鱼（Trachurus spp.）、军曹鱼（Rachycentron canadum）和剑鱼（Xiphias gladius），不包括鱼肝和鱼子：
对具有坡道比率限制的风电场存储系统的分析
摘要：本文提供了证据表明，风电场产生的功率及其收入的变异性如何通过实施坡道利率限制策略以及在系统中添加存储设备的影响。每当不尊重坡道利率限制时，风电场就会受到处罚，并且可能会受到电池的支持以避免这种情况。在本文中，我们将电池使用量建模为一个离散的时间均匀的马尔可夫连锁店，这要归功于奖励，因此可以模拟电池充电状态，并计算任何时期内风电场遭受的罚款量。考虑到使用实际风速数据和10年期间的电力价格，位于撒丁岛（意大利）的假设风力涡轮机产生的功率进行了申请。我们在小时数据集中应用了坡道率限制的概念，研究了几种限制方案和电池容量。
昆虫大脑中恒定的神经纤维比率
揭示缩放规则对于理解生命系统的形态、生理和进化是必不可少的。对动物大脑的研究揭示了一般模式，例如哈勒规则，以及特定动物分类群的特定模式。然而，从未进行过旨在研究昆虫大脑中整个神经网和细胞体皮的比例的大规模研究。在这里，我们对 26 个科和 10 个目中的 37 种昆虫的成年大脑进行了形态测量研究，体积从最小到最大相差超过 4,000,000 倍，结果表明，所有研究的昆虫的神经网与细胞体皮的体积比都相似，为 3:2。所有昆虫的异速生长分析表明，神经网体积与大脑体积的比例严格等距变化。特定分类群、大小组和变态类型的分析也表明神经网的相对体积没有显著差异；在所有情况下都观察到等距。因此，我们建立了一个新的缩放规则，根据该规则，昆虫大脑中整个神经丛的相对体积平均为 60% 并保持不变。