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World File Search System统计分析
用于毫米波应用的各种 AlN/GaN HEMT 几何结构的热分析和统计分析
摘要 - 如今，缩小 HEMT 器件的尺寸对于使其在毫米波频域中运行至关重要。在这项工作中，我们比较了三种具有不同 GaN 通道厚度的 AlN/GaN 结构的电参数。经过直流稳定程序后，96 个受测 HEMT 器件的 DIBL 和滞后率表现出较小的离散度，这反映了不可否认的技术掌握和成熟度。对不同几何形状的器件在高达 200°C 的温度下的灵敏度评估表明，栅极-漏极距离会影响 R 随温度的变化，而不是 I dss 随温度的变化。我们还表明，中等电场下的 DIBL 和漏极滞后表现出非热行为；与栅极滞后延迟不同，栅极滞后延迟可以被热激活，并且无论栅极长度的大小如何都表现出线性温度依赖性。
死亡率对印度经济影响的统计分析
Anmol Tyagi 和 Naveen Sharma DOI：https://dx.doi.org/10.22271/maths.2025.v10.i1a.1945 摘要 本文深入探讨了死亡人数如何影响印度的经济，主要是通过查看过去的数字。我们确实仔细观察了一切，观察了死亡率等因素，以及表明经济表现如何的重要因素，例如国内生产总值 (GDP)。从所有早期的搜索和研究中可以看出，模式和联系向我们展示了死亡率的上升或下降如何在思考中发挥重要作用。卡方检验分析已用于查看印度的死亡率和 GDP 之间是否存在关系。事实证明，更多的人死亡会降低工人的生产力，提高医疗成本，并使经济变得不健康。像您这样有眼光的读者一定会明白，这不仅仅是书本上的知识，它对于那些做出重要决策的人来说是至关重要的信息。目的是在印度的健康和人口问题进一步拖累经济之前解决这些问题。 关键词：GDP 增长、死亡率、卡方检验、公共卫生、经济增长 1. 简介 了解死亡率和货币状况如何相互关联至关重要，尤其是在经济仍在发展的地方，或者从根本上讲，在印度等试图实现更大增长的国家。 在印度，他们长期以来一直在努力解决死亡人数过多这一主要问题。这个问题不仅仅是因为一件事，而是因为大量的材料混杂在一起；包括看医生的难易程度、人们吃什么食物以及该国的整体财务状况如何。 现在，一些真正聪明和见多识广的人研究这个问题，发现了一些非常有趣的事情。他们发现，印度巨额货币的变化，或者成年人喜欢称之为国内生产总值 (GDP)，在死亡人数方面发挥着惊人的作用。这基本上生动地反映了这样一个概念：当印度经济表现更好时，死亡人数就会减少。这项研究的重点是找出死亡率的变化是否会影响印度的经济，密切关注 GDP 和不同的经济健康迹象。我们正在使用卡方检验等方法来衡量这些因素之间的联系。我们想表明，如果健康状况改善，经济可能会增长，反之亦然。了解这些材料可以帮助负责人制定更好的计划，以促进人民健康和经济；我们研究论文的目标是深入研究这些数字，看看死亡人数减少、病情改善或实质上类似，是否意味着赚钱和整个国家福祉的好消息。先前的研究（Yadav，2022) [6] 真正探究了印度的经济增长与死亡人数之间的关联；他们发现，当经济表现良好时，死亡人数会减少。似乎 2011 年至 2019 年间，人们死亡率的 46% 与经济表现的好坏有关；人们深刻而根深蒂固地认为，经济好转会使人们更健康。当我开始一个项目时，我会努力讨论其他研究人员 (Farahani et al ., 2009) [3] 的工作，他们研究了印度各州在公共卫生上投入更多资金如何降低人们死亡的可能性。他们的研究结果表明，如果政府在医疗方面的支出增加 10%，死亡的几率就会降低 2%。这似乎对儿童和老年人等高危群体的帮助最大。
“提供最先进的临床试验设计，统计分析和培训”
为什么这种设计最佳？•最大耐受剂量（MTD）可能不是治疗新疗法患者的最佳剂量，其疗效不会随着剂量升级而增加。•确定优化患者风险效率折衷的最佳生物学剂量（OBD）成为目标•BOIN12设计最佳对于寻找OBD是最佳的，因为它可以通过同时考虑剂量和毒性和毒性来提高剂量升级和降低的决定，从而使患者的毒性具有毒性，从而使毒性具有毒性，以使毒性达到毒性。
比较人类和人工智能医学机器学习中的性能：用于读者研究数据统计分析的开源 Python 库
为了了解人工智能 (AI) 对诊断医学实践的潜在影响，许多调查涉及收集多位人类专家对一组常见病例的解释。为了标准化分析此类研究数据的过程，我们发布了一个开源 Python 库来执行适用的统计程序。该软件实现了行业标准的 Obuchowski-Rockette-Hillis (ORH) 方法，用于多读者多病例 (MRMC) 研究。这些工具可用于将独立算法与读者小组进行比较，或比较以两种模式操作的读者（例如，有和没有算法辅助）。该软件支持非等效性和非劣效性检验。还提供了模拟读者和模型分数的函数，可用于蒙特卡洛功效分析。该代码在我们的 Gitub 存储库中公开提供，网址为 https://github.com/Google-Health/google-health/tree/master/analysis 。
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
基于两期SEM-SVM方法的统计分析，用于环境噪声烦恼预测和影响因子的识别
背景和目标：噪声污染是一种环境压力源，主要是由于城市场景中的大量运输而造成的。交通噪音在城市环境中越来越关注，从而影响了公共卫生和福祉。随着城市化的扩展，理解和缓解流量引起的噪声烦恼变得越来越关键。本研究旨在开发一种机器学习模型，以预测沙特阿拉伯利雅得的交通引起的噪声烦恼。该研究探讨了人口统计学，噪声特征和交通状况诸如噪声烦恼之类的因素的影响。方法：在利雅得的21个地点进行了调查，收集了928名参与者的数据。调查包括有关人口统计学的问题（性别，年龄，教育，婚姻状况，职业），交通状况（交通流）和噪音感知（运输噪音，噪音敏感性，感知到的噪音）。采用的采样方法是分层和随机抽样的组合。分层抽样用于确保在调查中按比例表示各种人口统计细分（例如不同的年龄段，性别和教育水平）。结构方程模型用于分析收集的数据并确定因素烦恼的因素。这些重要因素然后用作支持向量机模型的输入变量，旨在预测噪声烦恼。使用均方根误差，平均绝对误差和R平方来评估支持向量机模型的性能。发现：结构方程模型分析表明，性别，年龄，教育水平，交通流量，交通噪音和个人噪声敏感性是噪声烦恼的重要原因。开发的支持向量机模型以1.416的根平方误差和0.90的确定系数达到了高度的精度。噪声敏感性成为影响噪声烦恼的最关键因素。结论：这项研究证明了机器学习的有效性，特别是支持向量机在预测流量引起的噪声烦恼方面的有效性。这些发现突出了个人特征和环境因素在噪声感知中的重要性，并且对于城市规划和缓解噪音策略而言可能是有价值的，从而促进了更弹性的城市环境。对于社区，城市规划师和政策制定者可以使用这些发现来通过实施噪声障碍，优化交通流以及执行更严格的噪音法规来设计无声区域。
NASA功率气象数据的统计分析，用于评估
Received: 15/08/2024 Revised: 20/10/2024 Accepted: 7/11/2024 ____________________________________________________________________________________________ This study addresses the critical need for reliable, long-term meteorological data to assess the impact of global warming on food security and human well-being.研究表明，基于卫星的空间数据库，尤其是NASA的功率数据查看器的实用性，在评估区域气候趋势时的实用性。我们使用固定站的数据分析了1992年至2022年的六个气候参数。对30年趋势的线性回归分析显示，平均，最高和最低温度的增加，以及降水和相对湿度的降低，表明区域变暖。 ANOVA测试验证了Ganye和Yola中平均温度的线性模型，Ganye中的最高温度和相对湿度以及所有区域的全套显得清晰度指数。 这些发现强调了卫星数据在气候评估中的重要性，并呼吁进一步研究确定拒绝线性假设的参数最准确的预测模型。 关键字：Adamawa，NASA电源数据查看器，全球变暖，卫星数据对30年趋势的线性回归分析显示，平均，最高和最低温度的增加，以及降水和相对湿度的降低，表明区域变暖。ANOVA测试验证了Ganye和Yola中平均温度的线性模型，Ganye中的最高温度和相对湿度以及所有区域的全套显得清晰度指数。这些发现强调了卫星数据在气候评估中的重要性，并呼吁进一步研究确定拒绝线性假设的参数最准确的预测模型。关键字：Adamawa，NASA电源数据查看器，全球变暖，卫星数据
HA2027公共事务统计分析IIntu-singapore-launches two-two-new-degree-programmes-in- ...
新闻新加坡新闻新加坡，2024年11月11日，新加坡新加坡启动了两项新学位课程，以及新加坡的Nanyang Technology University，新加坡（NTU Singapore），将在8月2025年8月2025年引入两个新的化学和药品制造业。这两个计划旨在满足预期的全球对机器人主义者的需求，因为行业继续自动化和培养人才管道，并具有独特的技能套装，涵盖了化学和化学工程，以实现新加坡发展的高科技经济。NTU副总裁兼教务长Ling San教授说：“ NTU与行业合作伙伴紧密合作，设计了预测全球趋势的学术产品，以便我们的学生学习的技能将保持相关性并满足不断发展的工作场所的要求。>NTU副总裁兼教务长Ling San教授说：“ NTU与行业合作伙伴紧密合作，设计了预测全球趋势的学术产品，以便我们的学生学习的技能将保持相关性并满足不断发展的工作场所的要求。“这反映在我们的两个新学位课程中，这将有助于我们的学生在化学和制药行业领域的机器人技术和高级制造业的机会 - 两个对于新加坡的增长至关重要的领域。这些计划还与AI相关的要素合并，以确保我们的学生在技术增强的世界中继续蓬勃发展。”机器人技术学士学位的重点是获得与行业需求相关的实用和未来的机器人技能，并且与新加坡成为一个聪明国家的愿景一致工程工程和合成化学的双重主要工程科学学士学位旨在培养可以导航化学和化学工程的新型毕业生的新品种，这是当前缺乏的独特技能 - 以及Boost Singapore成为高级制造和创新的枢纽的努力。