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World File Search System经验数据
纵向干预研究中的调解分析与顺序治疗依赖性混杂因子
在介入的健康研究中，可以使用因果中介分析来研究干预影响目标健康结果的机制。识别直接和间接（即介导的）效果会变得复杂。在这里，我们研究了在与纵向介体，事件时间结局和三分法序数治疗依赖性混杂因素的情况下，在这种情况下进行中介作用的鉴定。我们表明，如果干预始终仅在一个方向上影响治疗依赖性混杂因子（单调性），则将中介作用鉴定为灵敏度参数并得出其经验性的非参数表达。单调性假设可以根据对治疗依赖性混杂因子的条件分布的限制来从经验数据中评估。我们通过将调解人视为功能性实体，并将事实结果定义为无疾病的时间，避免了与治疗后调节有关的陷阱。在经验分析中，我们使用芬兰糖尿病预防研究的数据来评估生活方式干预对避免避免2型糖尿病的影响的程度，通过减轻高风险人群的体重来介导其他与健康相关的变化，而其他与健康相关的变化则用作治疗依赖性的混杂因素。
癌症进化：达尔文和超越
预期团队成员行动的能力可以实现共同目标的共同行动。任务知识和心理模拟允许预测其他代理的行动，并推断出其潜在的心理表征。在人类 - AI团队中，为AI代理提供了预期的机制，可以促进合作和成功执行联合行动。本文提出了一个计算认知模型，证明了对操作员的心理模型的心理模拟和对其行为的预期。这项工作提出了两个连续的步骤：（1）应用层次群集算法来识别飞行员之间的行为模式。这些行为群集用于从经验数据（n = 13个飞行员）中得出共同点。（2）ACT -R（对思想的自适应控制 - 理性）认知模型被实施，以在精神上模拟飞行员的行动决策和时机的不同可能结果。ACT-R的模型跟踪允许跟踪操作员的个人操作。使用ACT-R的符号表示来实现两个模型：一个模拟规范行为，另一个模拟通过模拟个体差异和使用下符号学习来实现。通过对两个模型的比较来分析模型性能。结果表明，与规范性
我们的参考：5176-24/ipcc/tfi
日内瓦，2024年6月14日，亲爱的先生/女士，我很高兴提名您参加IPCC范围范围会议，以获取有关IPCC二氧化碳去除技术和碳捕获技术和碳的利用率和存储的报告，并由IPCC任务组持有IPCC工作组在国家绿色绿色天然气（TFI）上（TFI），并在tive extriede（Tfi）中持续了extried extrection fornection（TFI），又有23次（tfi）ever extried ection> 30场地将很快得到确认。The IPCC Working Group III (WGIII) contribution to the Sixth Assessment Report (AR6) states that “The deployment of carbon dioxide removal (CDR) to counterbalance hard-to-abate residual emissions is unavoidable if net zero CO 2 or GHG emissions are to be achieved” and provides a summary of the role for CDR technologies in future mitigation pathways (Table TS.7).2006年IPCC准备国家库存的指南提供了估算碳捕获，利用和存储活动排放的方法，但是，经过20年后，鉴于新技术和新的经验数据的出现，及时进行了审查。
海气的热力学性质 - OS
摘要。对于流体水、冰、海水和潮湿空气，有非常精确的热力学势函数，涵盖广泛的温度和压力条件。它们允许一致计算所有平衡特性，例如耦合大气-海洋模型或观测或实验数据分析所需的特性。除潮湿空气外，这些势函数已被国际水和蒸汽特性协会 (IAPWS) 制定为国际标准，并已于 2009 年被 IOC/UNESCO 采纳用于海洋学。在本文中，我们推导出一组以热力学势表示的重要量的公式，适用于典型的相变和潮湿空气和水/冰/海水复合系统。特别关注海水和湿空气（此处称为“海气”）之间的平衡。在相关计划中，这些公式将很快在源代码库中实现，以方便实际使用。该库主要针对海洋应用，但也与海气相互作用和气象学相关。提供的公式适用于任何一组合适的热力学势函数。在这里，我们采用了以前出版物中的潜在函数，它们是由理论定律和经验数据构建的；它们在附录中进行了简要总结。这些公式充分利用了这些热力学势的全部精度，而无需额外的近似值或经验系数。它们以温度标度 ITS-90 和 2008 年参考成分盐度标度表示。
NGSI甲烷排放强度方案 更新：建筑物和设备效率标准的能源代码2024年12月 能源税收抵免：
天然气报告计划（GHGRP）w截至2024年1月1日生效的W级。ngsi协议版本2.0并未将修订版的修订纳入了W的第部分，该修订于2024年5月在联邦公报上发布并发布。这些修订大多数在2025年1月1日生效，某些计算规定于2024年7月15日生效。此较早的生效日期包括某些可选的计算规定，这些规定允许记者从报告年份（RY）2024排放开始的某些排放来源提交经验数据。2025年1月1日之后，其中一些可选的计算规定将成为强制性的，并将适用于2025年RY的排放，这些排放量必须由2026年3月31日的报告截止日期报告给EPA。版本2.0还没有将GHGRP修订纳入W与W子部分以外的其他小部分，该修订于2024年4月最终确定并在联邦公报上发布，并于2025年1月1日开始生效，从RY 2024排放开始。这些最终的GHGRP修订将纳入NGSI协议及其随附的报告模板的后续更新中。
了解保护的土著知识
显而易见。许多土著人民在数千年中以其各自环境的一部分而生活，尽管有殖民和种族灭绝，但几代人都经过了保护和管理实践。长期以来的土著知识和哲学提供了替代世界的观点 - 可以补充西方保护和资源管理，并可能加强恢复环境完整性并保护物种和生态系统的努力。研究人员经常使用Kaswentha（两排Wampum-Haudenosaunee）和Etuaptmumk（两个眼神见面的两行 - Mi'kmaw）等框架与土著合作者共同制作知识，而无需首先寻求了解本地知识本身的基础，及其深度可持续性。我们将有可能在有效和道德共同生产之前必须理解的土著知识的嵌入关系和独特的优势和观点提出论文。我们认为，必须将土著知识视为一个独特的框架，以为生物多样性和自然的保护和管理提供信息，而不是选择性地将其融入西方科学。与当地土著国家建立关系将有助于实现植根于数千年的经验数据的可持续实践。这将有助于促进向整体和关系世界观的转变，以采取更大的影响力行动。
实施驾驶员行为风险检测和...
这项研究分析了Nong Khai边境检查站的跨国商业运输的管理框架。本研究旨在通过整合驾驶员行为风险识别和安全警报系统来为跨境商业运输管理系统创建AI原型。这项研究是一项通过问卷调查收集数据的调查调查。样本人口包括400个跨境运输运营商。使用描述性统计数据，具有百分比的频率分布，算术平均值，标准偏差和推论统计数据对数据进行了检查。该技术采用了验证性因素分析（CFA）和结构方程模型（SEM）来评估研究模型与经验数据的一致性（模型拟合）。该模型证明了与实际数据一致，这是由70.920的卡方值，自由度（DF）为57，意义（sig。）为0.102（超过0.05），CMIN/DF比为8.864（小于5.0）。模型调整的分析结果表明七个指数是一致的，并且这些统计值符合必要的标准。该原型模块系统旨在评估泰国物流运营商提供的跨境货运服务的有效性，并提高安全标准以及在泰国和老挝PDR之间有效的跨境运输管理的可能性。
互联网工程的九大见解助我们理解大脑网络通信
哲学家们早已认识到隐喻作为一种开辟新研究途径的工具的价值。通过将大脑视为具有表征目标，计算机隐喻以其各种形式帮助系统神经科学研究各种神经元行为，无论规模大小。在这里，我提倡一个互补的隐喻，即互联网。采用这个隐喻将我们的重点从计算转移到通信，从将神经元信号视为局部表征元素转移到将神经元信号视为传播信息。在此过程中，我们可以利用与互联网强大而高效的路由策略的比较来了解大脑如何应对网络通信的挑战。我列出了九种工程策略，帮助互联网解决与大脑网络面临的路由挑战类似的挑战。互联网隐喻帮助我们将大脑中的神经元活动重新定义为路由的一种表现形式，在系统的不同部分，路由可能更像、更不像或根本不像互联网。我描述了与大脑使用类似互联网的路由策略一致的暗示性证据，并得出结论：即使经验数据不直接暗示类似互联网的路由，这个比喻对于那些研究大脑中网络通信的难题，特别是路由问题的人来说，作为一个参考点是有价值的。
通过机器预测模板打印的转移效率
摘要：进行实验，以获取有关模板打印转移效率的数据，并培训了基于机器学习的技术（人工神经网络）来预测该参数。实验中的输入参数空间包括五个不同级别的打印速度（在20至1120 mm/s之间）以及从0.34到1.69的模板孔的面积比。还研究了三种类型的无铅焊料糊，如下：3型（粒径范围为20-45 µm），4型4（20–38 µm），型5（10-25 µm）。输出参数空间包括打印沉积物的高度和面积以及相应的转移效率，这是沉积物粘贴体积与光圈体积的比率。最后，使用Levenberg -Marquardt培训算法对人工神经网络进行了经验数据。发现网络大小微调的最佳调整因子约为9，导致隐藏的神经元数为160。训练有素的网络能够以平均平均百分比误差（MAPE）低于3％的平均百分比误差（MAPE）来预测输出参数。但是，预测错误取决于输入参数的值，该值在本文中详细列出了。研究证明了机器学习技术在模具印刷过程的产量预测中的适用性。
在时代中应用实验设计的经典概念...
摘要。当任何领域沿着理论、数据和综合这三个平行轴前进时，沿着这些轴中的任何一个轴的进展都只能在有限的时间内超过其他轴，然后必须等待沿着其他轴的进展赶上来。我们发现自己正处于历史的这样一个时期，在收集经验数据和计算处理这些数据的能力方面取得了重大进步，在许多领域，这造成了信息（数据）过剩，但知识（综合）匮乏。人工智能 (AI) 在揭示这些数据中的模式方面具有巨大的希望，这些模式使我们能够对周围的世界做出推断，而这在以前是不可能的。然而，数据中出现模式的原因有很多，如果数据的收集方式不适合感兴趣的问题，其中一些可能导致不正确或误导性的推断。实验设计领域旨在以某种方式构建数据收集，以最大限度地提高研究人员根据研究问题或目标 1 从收集的数据中做出适当推断的能力。有许多文本致力于设计有效的实验，其中许多都是为了在特定感兴趣的领域提供相关建议而编写的。在本章中，我们介绍了实验设计的基本概念，并提供了如何使用和将这些概念纳入利用人工智能的分析的指导。