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衡量收入增长的经济不平等变化
1也是经济收缩期间不平等的变化。这些案例的数量较少，可能被认为是负增长，并且可以类似地分析。2更严格的标准“强洛伦兹的一致性”将要求将第一个分布视为严格地比第二个分布。仅满足弱标准的指数的一个例子是最贫穷或最丰富的x％的收入份额。其余1- x％之间的收入变化可能会导致洛伦兹（Lorenz）的分配，但最贫穷或最富有的x％所获得的份额却没有改变。3 kuznets比率定义为k = ∑ | 𝜃 -1/𝑛| ，其中𝜃 𝜃是个人的收入份额，n是人口中的个人人数。4 AL，A2和A4之间的对应关系以及固定人口大小的Lorenz标准的调制解调器演示归功于Fields和Fei（1978）。给定A3，直接延伸到可变人口大小。5，一个保留排名的均衡是从一个相对富裕的人转移到一个相对较差的人，以其在收入分配常数中的排名。
经济分析的定量方法 - 我
模块III - 单变量分析单变量分析：频率表，数据频率多边形的表示，OGIVES和PIE图。中央趋势的度量 - 算术平均值，中值，模式，几何平均值和谐波平均值 - 。分散度的度量：分散的绝对和相对度量 - 范围，四分位数偏差，平均偏差和标准偏差，变异系数 - 洛伦兹曲线 - Gini系数 - 偏度和峰度。
技术杂志
在互联网时代，用户中有许多图像在用户中流传，其中一些图像包含需要机密性的财务或个人信息。加密算法长期存在，并且所使用的数据集中在文本数据上，而多媒体数据长期以来被忽略了。此外，在3D图像编码技术中存在明显的缺点。本文提出了一种使用洛伦兹混乱系统（通过使用洛伦兹系统的三个方程式）开发的图像的方法，以电子方式加密和解密，在此之前，图像像素是使用可逆的转移和旋转过程来增加了cixels cixels cix cip cip cip cip cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking的图像像素的破坏。然后，他假设的技术给出了以下结果：图像加密之前的平均熵计算为（7.285），图像加密后（7.9974）的平均NPCR为（99.65％），UACI为（30.35％），这证实了所提出的方法是可靠的和适用的。此外，与其他类似作品相比，建议的技术可以提供最佳的结果。
认知障碍研究类型
认知障碍研究类型的一种难得的可治疗原因：病例报告Haider Alrubaiee 1*，Seyed Mohammad Tahami 2，Krystian Figlewsi 3，Agnieszka Monika Delekta 4，Lorenz 4，Lorenz Oppel 3，Oppel 3，Boris Modrau 3 1 Neurophyphysiologely of Neurophysiologely of Neurophysiologely of Neurophysiologely，Aarhus University，Denark，Denark。2丹麦西兰大学医院放射科。3丹麦奥尔堡大学医院神经科。2丹麦Viborg医院放射科。*通讯作者：Haider Alrubaiee，丹麦Aarhus大学医院神经生理学系。电子邮件：h.alrubaiee@rn.dk;合着者（S）：seyt@regionsjaelland.dk（SMT）; krfi@rn.dk（kf）; agndel@rm.dk（AMD）; loop@rn.dk（lo）; Boris.modrau@rn.dk（BM）引用：Alrubaiee H，Tahami SM，Figlewsi K，Delekta AM，Oppel L，Modrau B，Modrau B（2024年），这是认知障碍研究类型的罕见可治疗原因类型：病例报告：病例报告。American J Cas Rep Rev：AJCRR-109。收到的日期：2024年6月6日；接受日期：2024年6月12日；发布日期：2024年6月18日
电化学
抽象准确的电池健康状况（SOH）评估是电池系统安全稳定操作的关键之一。基于洛伦兹图（LP）提出了一种新型的锂离子电池模块的快速SOH评估方法。在某个SOC间隔中，模块的平均Lorenz半径（ALR）作为该模块SOH的健康因素提取。研究结果表明，随着电池模块年龄的增长，模块的ALR值逐渐增加了充电曲线的低SOC范围或放电曲线。当将20％SOC的ALR值作为健康因素提取时，ALR-SOH评估模型表示线性负相关，其优点超过0.99。当提取包含20％SOC的任何SOC间隔的电压数据以计算模块的ALR值时，基于放电电压的ALR-SOH评估模型的准确性通常比基于充电电压的高度更好。使用从排放期间10％SOC开始的任何SOC间隔的电压数据计算模块的ALR值时，基于放电电压数据的ALR-SOH评估模型的效果高于0.97，这表明基于LP的SOH评估方法的稳健性。这将为此方法的实际应用提供充足的选择。
扩散模型是否可以推广到推理的抽象规则？
人类擅长识别对象之间的关系并概括抽象关系，例如在各种上下文中“常数”（例如，恒定形状或大小）。机器学习的一个关键目标是为机器提供类似的能力来实现理性推理。最近，扩散模型显示出了产生逼真的图像并捕获综合数据分布（Rombach，Blattmann，Lorenz，Lorenz，Esser，＆Ommer，2022年）的无效能力。这些模型还可以模仿抽象关系的人类概括吗？是综合性的，因为它们应该限制的基本数据分布通常是未知的。这些模型的传统评估（例如fid）通常专注于图像多样性和现实主义（Heusel，Ramsauer，Unterthiner，Nessler和Hochreiter，2017年）。但是，一个重要的应用是使生成的图像符合特定的关系规则。这项研究提出了扩散模型是否可以学习和推广定义数据分布的抽象关系。我们利用Raven的渐进式矩阵（RPM）任务，这是测量抽象推理技能的良好基准（Raven，1936）。我们在RPM图像上训练扩散模型具有各种关系规则，并评估其生成遵循训练和新规则的新图像的能力。我们的发现表明，扩散模型可以推广抽象的视觉关系，从而进一步研究其在视觉及其他方面的推理。
将数据同化和机器学习结合起来，从稀疏和嘈杂的观察中效仿动力学模型：使用Lorenz 96模型的案例研究furanoate -iris -universitàdi bologna
图3。XRD结果缓慢冷却（虚线）和老化（实线）样品。黑色箭头指示与中间机相关的最大位置，如Guidotti等人所报道的24，如本工作的讨论部分所示。模式在垂直方向上取代。
