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如何计算混凝土混合物的体现碳
免责声明本出版物中包含的信息基于写作时的知识和理解（[[2023年6月]），可能不准确，当前或完整。新南威尔士州（包括气候变化部，能源部，环境和水以及新南威尔士州的财政部），作者和出版商不承担任何责任，并且不承担任何责任，因为文档中包含的任何信息的准确性，货币，可靠性或正确性（包括第三方提供的材料）。读者应在做出与本出版物中包含的材料有关的决策时进行自己的询问，并依靠自己的建议。
如何计算本地 POV 里程津贴
本地里程示例：您的工作任务是在非您的 PDS 的本地设施处支持项目。您往返该设施的行驶里程为途中里程。在工作日期间，您必须开车去领取项目所需物资。您执行此任务的行驶里程为往返里程。
计算出的小致密低密度脂蛋白...
结果：在10年的随访期内，有456名男性（3.9％）和121名妇女（1.9％）新开发的IHD。Multivariable Cox proportional hazard analyses after adjustment of age, sex, obesity, smoking habit, family history of IHD, estimated glomerular filtration rate, hypertension and diabetes mellitus at baseline showed that the hazard ratio (HR) (1.38 [95% confidence interval: 1.03-1.85]) for new onset of IHD in subjects with the 4 th quartile SDLDL-C（≥42mg/dL）的（Q4）显着高于1 st Quartile（Q1）（≤24mg/dl）的受试者，尽管具有TC，HDL-C，hdl-c，non-Hdl-c，ldl-c和tg的受试者中的受试者中的调整后的HRS与Q1的Q2-q4相比，与这些受试者fr fr q是Q1。具有限制的立方样条的调整后的HR随着计算得出的SDLDL-C水平较高，作为基线时的连续值增加。
主题：提交对帐单和 FCA、PPCA 及 FOS 计算因素并请求保密处理
燃料库存文件夹：库存（燃料）- 2022 年 2 月 28 日 PRECIO PONDERADO DIRECTORADO DE GENERACION @ febrero 28, 2022_Values Precio Ponderado Analisis _ 2022.02.28-于 3.22.22_Values 修订 GA022170 PREPA YABUCOA 坦克库存（2022 年 2 月 28 日） GA022166 PREPA Aguirre 坦克库存（2022 年 2 月 28 日） GA022161 PREPA CENTRAL SJ 坦克卡车库存（2022 年 2 月 28 日） 完整报告1310100016548 - 波多黎各电力（巴西）电力管理局，M... 完整报告 1310100016547 - 波多黎各电力（BR）电力管理局，M... 完整报告 1310100016546 - 波多黎各电力（BR）电力管理局，M... 完整报告 1310100016545 - 波多黎各电力（BR）电力管理局 M. Rios (003)-CAM INV 修订于 3.22.22 (1) 22-00059 最终报告月末库存 2022 年 2 月 28 日 NO. 2 燃料 O... 22-00058 最终报告月末库存 2022 年 2 月 28 日 NO. 2 燃料 O... 22-00057 最终报告月末库存 2022 年 2 月 28 日编号 2 燃料 O...
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
结合数值模拟、人工智能和智能采样算法建立替代模型并计算城市隧道失效概率
摘要：当需要用概率方法评估城市隧道与邻近结构的相互作用时，计算能力是数值模型面临的重要挑战。因此，即使样本数量较少，智能采样算法也可以成为获得结果领域更好知识的盟友。无论如何，当采样有限时，风险评估也会受到限制。在这种情况下，人工智能 (AI) 可以通过插入结果并快速生成更大的样本来填补风险分析中的一个重要空白。人工智能算法的目标是找到一个近似函数（也称为替代模型），该函数可以重现原始数值模拟行为并且可以更快地进行评估。该函数是通过在智能采样技术获得的特殊点执行多次模拟来构建的。本文使用了一个假设案例来验证方法建议。它涉及一条深度约为三倍直径的隧道的连续挖掘，与一座七层楼的建筑物相互作用。首先，对三维数值模型 (FEM) 进行确定性求解，然后对其域和网格进行细化。之后，从 FEM 软件中以数值方式获得另外 170 个解决方案，并对所涉及的随机变量进行策略性抽样。接下来，基于 31 种人工智能技术，评估哪些变量对于预测周围建筑物地基元件的垂直位移量级最重要。然后，一旦选出了最重要的变量，就再次对 31 种人工智能技术进行训练和测试，以确定 R 平方最小的技术。最后，使用这种最佳拟合算法，可以使用大量样本（大小约为 10 7 ）来计算失败的概率。这些样本用于说明简单蒙特卡罗抽样 (MC) 和拉丁超立方抽样 (LHS) 的收敛性。本文的主要贡献是方法论上的；因此，该新程序可以汇总到与隧道相关问题相关的最先进的风险评估方法中。
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
确定计算出的脑电图指数的不准确性
由于测量值而获得的数据，与测量过程本身有关，以及消除记录的干扰（如果有）的必要性。这些数据可用于进一步的计算，其结果将受到此不准确性的影响。确定计算结果的不确定性水平可能会对结果解释产生重大影响。例如，如果根据计算结果确定的参数会随时间变化，则将其与不准确性的水平联系起来很重要。这些更改可能是由于数据记录不准确。如果计算需要从不同来源集成数据，则计算结果的不准确性将是由于来自这些来源的数据不准确。来自许多来源的数据计算的一种类型是向量空间中的转换。一个简单的例子是测量对象在二维空间中的位置和坐标系的变化。可以使用具有不同参数的两个测量设备进行此类测量。测量坐标系可能与目标坐标系不同。在这种情况下，坐标系进行了转换。让我们假设一种设备提供了非常准确的值，而另一个设备非常不准确。如果我们开始旋转坐标系，则各个轴上的不准确性水平将会改变。它们将成长和收缩，经过360度旋转后，它们将返回其原始值。在计算过程中不确定性值可能会下降的事实排除了使用方法来确定不确定性的不准确性，其中应从坐标系统转换的公式中确定不确定性。可以从以下文章的推论中可以看出，坐标不准确的变化与坐标的方式不变。这使他们可以减少，即使他们不承担负值。坐标系转换的公式非常广泛使用。它不仅限于旋转，更改对象的比例。转换确定对象的大小如何在特定相对论理论，转换为傅立叶，余弦，波浪等中如何变化。
比较线性加速器的6 mV和15 mV光子光束在扩展源到地面距离处的计算百分比深度剂量的比较
方法论：分析了100 cm源到表面距离（SSD）的PDD值（SSD）的PDD值，并分析了Elekta Nha Sli 1998线性加速器的6 mV和15 mV光子光束的扩展SSD和15 mV光子光束。通过将电离室放置在水幻影中，以在水幻影中的z = 0-30 cm和使用10 x 10 cm 2的平方场大小中收集PDD数据。的光子能量为6 mV和15 mV，用于测量，龙门和准直角均固定为零程度。PDD的扩展SSD下，从测量的PDD值为100 cm SSD的扩展SSD，120 cm，130 cm和140 cm。
如何计算和更新 DRG 费率（OEI-09-00-00200
PPS 的一个关键部分是将医疗和外科服务分类为诊断相关组 (DRG)。DRG 将治疗特定疾病患者所需的服务（人工和非人工资源）“捆绑”在一起。DRG 支付率涵盖了大多数归因于患者护理的常规运营成本，包括常规护理服务、食宿以及诊断和辅助服务。19 CMS 根据向特定疾病患者提供护理（捆绑服务）的“平均”成本来制定支付率。DRG 费率并未明确包括直接医学教育成本、门诊服务或 Medicare B 部分涵盖的服务。20 2002 财政年度，有 499 个 DRG 的预期价格基于特定 DRG 下治疗患者所使用的平均资源。21