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World File Search System线性函数
水基量子点液体闪光灯
𝐼𝐴=𝐼！+𝐾＆𝐴-积分PL强度是吸光度的线性函数。通过样品浓度不同的斜率“ K”与参考染料atto390-测量的PLQY相比，均通过不同浓度的斜率“ k”测量，测量的PLQY低于公司值（〜50％），这表明相位转移损失了一些PLQY均通过不同浓度的斜率“ k”测量，测量的PLQY低于公司值（〜50％），这表明相位转移损失了一些PLQY，测量的PLQY低于公司值（〜50％），这表明相位转移损失了一些PLQY
从非参数方法到深神经网络
图2：NNME的神经网络结构。输入为w和y，输出是估计的回归函数f✓（x）。左绿色块是一个编码器，它由几个具有Relu激活函数的完全连接的层组成，最后一层具有线性函数；编码器的输出是提案分布的参数。右绿色块是一个解码器，它的网络结构与编码器相同；输入是x的随机样本，输出是f✓（x）的估计值。顶部的绿色块是另一个解码器，它由标准化流量的几个耦合层组成；输入是x的随机样品，输出是估计的x的先前密度。
温度极端的概率分布
增强了极端热量，这是温度时间序列[1]的创纪录高数，损害人类健康，福利和基础设施的损害以及生态系统[2，3]。热量的影响随温度和其他热量指数非线性增加[4]。因此，重要的是要准确预测有关当前天气动态和持续气候变化的信息的极端风险[5]。通常，极端温度是使用统计极端价值理论建模的，该理论可以渐近地描述最极端值的分布，这是从任何广泛的概率分布中提取的足够大数量集中的分布[6]。通常通过使用电台观测值或天气和气候模型输出的年度最高温度（表示为TXX [7]）的时间序列来实现这一目标。基于极值理论，假定TXX值是从广义极值分布（GEVD）[8]中生成的。使用最大似然或其他合适的方法从TXX数据估算GEVD参数后，可以估计温度超过任何指定阈值的可能性[9-12]。为了说明气候变化的影响，GEVD通常被认为是非平稳的，其位置参数将其模型为全球平均温度的线性函数，并且可能是其他协变量[13]。极端温度已使用类似的归因研究方法进行了建模，该方法旨在量化观察到的最近的热波的风险的人为升高[14-17]。由世界天气归因协作开发的此类归因研究的标准方法是估计of of of of of of of temere热量的可能性，假设TXX或其他基于温度的时间序列遵循GEVD，将位置参数作为全球平均温度的线性函数。将这种概率与从同一统计模型中得出的概率进行比较，当时全球平均温度设置为工业化前基线，而人为变暖增加了因素（概率比），从而增加了观察到极端的可能性[18，19]。
尖锐的定量faber-krahn不平等和alt- ...
第二，我们应用了这些尖锐的定量Faber-Krahn不平等现象，以建立Alt-Caffarelli-Friedman（ACF）单调性公式的定量形式。在研究自由边界问题的一个强大工具中，ACF单调性公式对于任何一对可允许的亚谐波函数而言，其缩放参数无引起措施，并且仅当对两对构成两个线性函数时，却是恒定的。我们表明，ACF单调性公式的能量下降从一个量表到下一个量表，可以控制一对可允许的功能与一对互补的半平面溶液的接近程度。尤其是，当能量下降的平方根在所有尺度上概括时，我们的结果意味着这些函数的切线（独特爆炸）的存在。
飞机噪音和健康影响 - 每六个月更新一次
2.4 烦恼分数的值取决于直线与线性函数图 (X dBA) 上零点的交点。不同飞机噪音调查中 X 的值可能相差 ± 10 dB 或更多。这可以归因于非声学因素的影响。Miedema 和 Vos (1998) 根据 20 个不同的调查绘制了飞机噪音的剂量反应曲线。这些调查的零交叉平均值为 X = 33.4 dB，这表明任何暴露于高于此水平的噪音的人在理论上都可能被视为烦恼。然而，作者解释说，将所有这些都包括在总烦恼量中是不切实际的，因为飞机噪音必须足够大才能在一般背景噪音之上被听到。他们建议包括 40 dB 或 45 dB L dn 轮廓内的区域。
CS480/680：机器学习简介
1。简介。我们对未来事件的了解可能会采取一组概率PI的形式。。，Pn。例如，我们的概率可能为3/8、1/8，'/2用于雨，雪和明天的天气。在通信理论中，我们的兴趣仅在各种事件中作为编码消息的载体。为此目的，香农的熵 - ep，log pi是我们不符合人的适当度量，而zpi log pi + b的功能是一个很好的衡量标准，可以很好地衡量给定这些概率的价值。在我们的天气示例中，我们关心发生哪些事件。此外，我们可能对天空是否比天气不好的雨或降雪更清楚。在本文中，我们表明，一组概率的任何凸功能都可以用作衡量信息值的量度，并且在且仅当它们因线性函数而差异时，在适当的意义上，两个这样的函数都是等效的。2。预报员及其客户。我们从客户根据以下规则为未来事件的预报支付预报的情况下的信息价值的定量度量：
广义量子内积及其在金融工程中的应用
在本文中，我们提出了一种规范的量子计算方法来估算离散函数 f 所取值的加权和 P 2 n − 1 k =0 wkf ( k )：{0，...，2 n − 1 } →{0，...，2 m − 1 }，其中 n、m 个正整数，以及权重 wk ∈ R，其中 k ∈{0，...，2 n − 1 }。该方法的规范方面来自于依赖于量子态振幅中编码的单个线性函数，并使用寄存器纠缠来编码函数 f 。我们进一步扩展这个框架，将函数值映射到哈希值，以估算哈希函数值的加权和 P 2 n − 1 k =0 wkhf ( k )，其中 hv ∈ R，其中 v ∈{0，...，2 n − 1 }。 , 2 m − 1 } 。这种概括允许计算受限加权和，例如风险价值、比较器以及勒贝格积分和统计分布的偏矩。我们还引入了基本构建块，例如标准化线性量子态和正态分布的有效编码。
量子隐形传态意味着对称保护的煵愀搀ⁱ...
我们利用局部性的见解来约束一类广泛的隐形传态协议。在我们考虑的“标准”隐形传态协议中，所有结果相关的幺正态都是以测量结果的线性函数为条件的泡利算子。我们发现所有这类协议都涉及准备一个“资源状态”，该状态表现出对称保护拓扑 (SPT) 序，具有阿贝尔保护对称 G k = ( Z 2 × Z 2 ) k 。通过测量本体中相应的 2 k 个弦序参数并应用结果相关的泡利算子，将 k 个逻辑状态在链的边缘之间隐形传态。因此，这一类非平凡的 SPT 状态对于 k 个量子比特的标准隐形传态既是必要的，也是充分的。我们用几个例子说明了这个结果，包括簇状态、其变体和非稳定器超图状态。
用于研究复杂人类疾病的新型方差分量 TWAS 方法，应用于阿尔茨海默氏痴呆症
转录组关联研究 (TWAS) 已广泛用于整合转录组和遗传数据来研究复杂的人类疾病。在缺少转录组数据的测试数据集中，传统的两阶段 TWAS 方法首先通过创建加权和来估算基因表达，该加权和将 SNP 与其相应的顺式 eQTL 对参考转录组的影响聚合在一起。然后，传统 TWAS 方法采用线性回归模型来评估估算基因表达与测试表型之间的关联，从而假设顺式 eQTL SNP 对测试表型的影响是 eQTL 对参考转录组的估计影响的线性函数。为了提高 TWAS 对这一假设的稳健性，我们提出了一种新颖的方差分量 TWAS 程序 (VC-TWAS)，该程序假设顺式 eQTL SNP 对表型的影响是随机的（方差与相应的参考顺式 eQTL 效应成比例）而不是固定的。 VC-TWAS 适用于连续和二分表型，以及个体层面和汇总层面的 GWAS 数据。使用模拟数据，我们表明 VC-TWAS 比基于两阶段负担检验的传统 TWAS 方法更强大，尤其是当 eQTL 遗传效应对测试表型不再是其 eQTL 遗传效应对参考转录组的线性函数时。我们进一步将 VC-TWAS 应用于个体层面（N = ~3.4K）和汇总层面（N = ~54K）的 GWAS 数据来研究阿尔茨海默病 (AD)。利用个体层面的数据，我们检测到了 13 个显著的风险基因，包括 6 个已知的 GWAS 风险基因，例如 TOMM40，而传统 TWAS 方法却遗漏了这些基因。利用汇总级数据，我们检测到 57 个仅考虑顺式 SNP 的显著风险基因和 71 个同时考虑顺式和反式 SNP 的显著风险基因，这也通过个体级 GWAS 数据验证了我们的发现。我们的 VC-TWAS 方法已在 TIGAR 工具中实现，供公众使用。