parentheses: Identify the population and sample from a research objective ........................................................................... 1.1 Decide whether a variable is quantitative or qualitative ....................................................................................... 1.2 Construct a histogram from a list of quantitative data ........................................................................................... 2.2 Find the mean, median and mode from a list of quantitative data .................................................................... 3.1 Find the range and standard deviation from a list of quantitative data .......................................................... 3.2 Find the mean and standard deviation of a frequency table ................................................................................ 3.2 Find and interpret standard scores ................................................................................................................................ 3.3 Find the interquartile range for a quantitative data set ......................................................................................... 3.3 Find the five-number summary for a quantitative data set .................................................................................. 3.4 Construct a modified boxplot (IE。可能的异常值是从数据集中删除的,但是它们的位置由特殊符号(例如星号)注意。)
个人详细信息名称:Parvez Singh Slathia指定:副教授资格:M.Sc.(net-jrf),博士电话:+919419893256电子邮件ID:parvez.singh@smvdu.ac.ac.in Google Scholar链接:https://scholar.google.com/citations? https://www.webofscience.com/wos/author/r ecord/2084105 LinkedIn/orcid/link:https://orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-9064-041x完整简历(上传)通用信息名称Parvez Singh Slathia Slathia Ceplectifie M.Scc.(net-jrf),博士出生日期1982年3月17日加入2006年9月11日的日期,联系人电话/移动+919419893256电子邮件
时间 2-3Z 3-4Z 4-5Z 5-6Z 6-7Z 7-8Z 8-9Z 9-10Z 10-14Z 时间 2-3Z 3-4Z 4-5Z 5-6Z 6-7Z 7-8Z 8-9Z 9-10Z 10-14Z RRRRRRRRRRRRRRRR CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS RRRRRRRRRRRRRRRRRR CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS RRRRRRRRRRRRRRRR TS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS
•DS5104研究项目课程的课程协调员,2025•国际事务委员会成员,2024年•DS11011101-血液和流通课程的课程协调员,2024年,•口腔癌研究中心(CROC)的秘书(CROC)牙科科学学院(CROC),Peradeniya dectries for dectries for Dectiort for dect.02222.01.01.25.01.01.25.01.01.25•机构审查 - 2021年教学和学习的标准3。
关于白宫科技政策办公室 白宫科技政策办公室 (OSTP) 根据 1976 年《国家科技政策、组织和优先事项法》成立,旨在为总统及总统行政办公室的其他人员提供有关经济、国家安全、国土安全、卫生、外交关系、环境以及资源的技术回收与利用等方面的科学、工程和技术方面的建议。OSTP 领导机构间科技政策协调工作,协助管理和预算办公室对联邦预算中的研发进行年度审查和分析,并作为总统对联邦政府主要政策、计划和方案的科技分析和判断来源。更多信息请访问 http://www.whitehouse.gov/ostp。 关于本文件 本文件是与国家科学技术委员会 (NSTC)、STEM 委员会 (CoSTEM) 以及联邦部门和机构协商后制定的。其旨在履行一系列立法任务和行政行动:
是由1976年的国家科学与技术政策,组织和优先事项法案建立的,旨在为总统执行办公室内的总统和其他人提供有关经济,国家安全,国土安全,外汇,外汇关系,环境,技术以及其他资源的科学,工程和技术方面的建议。OSTP领导机构间科学和技术政策协调工作,协助管理和预算办公室对预算的联邦研究和发展进行年度审查和分析,并作为总统在联邦政府的主要政策,计划和计划方面的科学和技术分析和判断的来源。更多信息可从http://www.whitehouse.gov/ostp获得。关于本文档,本文件是与国家科学技术委员会(NSTC),STEM委员会(Costem)以及联邦部门和机构协商开发的。它旨在履行许多立法任务和行政措施:
天主教慈善机构欢迎每月将家具捐赠送到其存储地点:U-Store Self Storage 1130 NE 28 th Ave., Portland, OR. 97232。这些捐赠将帮助新抵达的难民家庭在俄勒冈州安家。欢迎在 2025 年的以下周六上午 10 点至下午 2 点送达:1 月 11 日、2 月 8 日、3 月 15 日、4 月 19 日、5 月 17 日、6 月 21 日、7 月 19 日、8 月 16 日、9 月 20 日和 10 月 18 日。周六捐赠团队还需要志愿者来接收捐赠物品并将其运送到存储单元。这主要是室内工作。欲了解更多信息,请联系 Jen Toohey,jtoohey@ccoregon.org 或 503-807-9441。
Tajeddini,Kayhan,Hussain,Matloub,Gamage,Thilini Chathurika和Avraam(2024)。资源编排,战略信息交换能力以及数字方向对酒店供应链的创新和性能的影响。国际酒店管理杂志,117:103645。[文章]
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1,J。A. McFadden 1,M。S. Thompson 1。 1地球,大气和行星科学系,普渡大学,西拉斐特,47907年(mcfadde8@purdue.edu)。 简介:暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是,太阳能耀斑的太阳能颗粒(SEP)对晶粒的辐照,可以将毫米穿透到地表岩石上,从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜(TEM)中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近,对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的,这是一种耗时的实践。 但是,机器学习领域(ML)和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4,5,6]。 这两个模型在结构上是相同的,但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1,M。S. Thompson 1。1地球,大气和行星科学系,普渡大学,西拉斐特,47907年(mcfadde8@purdue.edu)。简介:暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是,太阳能耀斑的太阳能颗粒(SEP)对晶粒的辐照,可以将毫米穿透到地表岩石上,从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜(TEM)中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近,对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的,这是一种耗时的实践。但是,机器学习领域(ML)和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4,5,6]。这两个模型在结构上是相同的,但在培训数据上却有所不同。在这里,我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序,该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道,从而使未知样本中的SEP轨道更有效,更准确地注释。方法:机器智能程序(“模型”)旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道,包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言,由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段,该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景(LOD)上搜索较轻的曲目,而一种搜索较轻的背景(DOL)上的较暗轨道(DOL)。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能,因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此,将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间,因为训练集和应用的差异减少为更简单,较小的模型提供了空间。此外,这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM(STEM)成像模式:深色场(DF),其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮,而明亮场(BF),其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据,分析是按像素度量进行的,而不是与测量相关的
