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功能共振分析方法
本文旨在系统地回顾近十年来发表的有关功能共振分析方法 (FRAM) 的开发和应用的全部论文。系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 方法已被用作数据收集的正式系统文献综述标准。分析涵盖了 47 篇专门讨论该主题的文档，这些文档是从在线数据库 Scopus 系统检索的。研究结果表明，有必要开发系统安全评估方法来解释复杂和动态社会技术系统 (风险评估或事故调查) 的性能变化。事实上，在整个安全评估过程中严格评估性能变化至关重要，因为意外的性能变化可能会以不良方式结合，从而对安全和人员生命造成威胁。然而，正如本评论中讨论的那样，FRAM 工艺有一些优点和缺点。因此，存在其他评估方法来补充 FRAM 工艺。关键词
什么是定量研究方法
量化研究的重点是使用统计技术量化数据，变量和关系，旨在建立模式，检验假设和做出预测。这种方法广泛应用于心理学，社会学，经济学，健康科学和教育等各个领域。它依赖于结构化数据收集方法，并采用统计分析来解释结果。定量研究依赖于结构化方法来收集和分析数值数据。这种类型的研究涉及使用调查，实验和观察等技术进行系统的数据收集和分析。调查是一种常见方法，用于收集大型样本量的意见或行为，从而使研究人员可以推断出较大的人群。但是，这种方法可以受到响应偏见和限制深度的限制。实验涉及在受控环境中操纵变量，以观察对其他变量的影响，这有助于建立因果关系。实验对变量提供了高度控制，但由于设置有限，它们可能缺乏外部有效性。观察性研究可以在不干预的情况下收集现实数据，通常提供比自我报告的响应更准确的信息。但是，它可能会受到观察者偏见的影响，并且在处理罕见或复杂的行为时很耗时。定量研究采用各种工具来收集数值数据，包括问卷，测试和数字跟踪工具，例如网站流量指标或生理监控设备。2。3。数据分析涉及统计技术，例如描述性统计，推论统计和相关分析，这些技术有助于解释数据中的关系或趋势。这些方法提供了数据的概述，包括均值，中位数，模式，标准偏差和范围。定量研究旨在收集易于分析统计学的结构化数据，使其成为大型样本量的经济高效且耗时的方法。然而，它的局限性包括调查的潜在响应偏见和限制深度，实验中的外部有效性有限以及观察者的观察者偏见。定量研究使用数值数据来分析模式并根据样本结果对人群进行预测。假设检验和回归分析等技术有助于识别具有统计学意义的趋势。这种方法对于比较群体之间的平均值很有用，例如评估教学方法或检查屏幕时间和学术表现之间的相关性。定量研究中的关键概念包括衡量中心趋势（平均值，中值），可变性（标准偏差）和关联（相关系数）的度量。目标是通过关注来自大型的随机样本的数值数据来最大程度地减少研究人员的偏见。但是，定量研究通常缺乏深度并具有刚性结构，因此容易响应或采样偏见。要进行有效的定量研究，必须定义明确的目标，正确选择的方法以及使用的适当统计工具。然后测量结果以分析效果。1。确保样本代表性对于结果的普遍性和可复制性至关重要。通过准确地解释发现并考虑局限性，研究人员可以得出有意义的结论，这些结论有助于科学知识并为数据驱动的决策提供信息。定量方法，例如调查和实验，在包括社会科学和医疗保健在内的各个领域都提供了宝贵的见解。严格的统计分析的使用使研究人员能够做出预测并确定模式，最终为政策和决策过程提供了信息。定量研究定义和方法解释了实验过程，涉及将参与者随机分配给不同的组，一个组接受治疗或干预，而另一种则没有。这是进行实验的分步指南：1。定义研究问题：您想了解什么？提出一个假设：您认为研究问题的答案是什么？设计实验：您将如何操纵变量并衡量结果？**内容分析**：一种分析书面，口头或视觉交流的系统方法。研究人员以各种媒体形式识别并分类特定内容，主题或模式。2。**二级数据分析**：分析其他人从政府报告，以前的研究或大型数据集等来源收集的数据。定量研究使用数字和统计数据来回答问题。它经常衡量态度，行为和观点。1。2。**调查和问卷**：用于从人类样本中收集数据的结构化工具。**实验和受控的观察结果**：在受控设置中进行测量变量并确定因果关系。3。**现有数据源（辅助数据）**：从数据库，档案或以前的研究中收集。1。**数据预处理和清洁**：识别和纠正错误，删除异常值以及确保数据一致性。2。**描述性统计**：使用中心趋势，可变性和形状等措施来汇总和描述数据。3。**推论统计**：通过测试假设，估计参数和做出预测来从样本中推断人口特性。常见推论统计技术包括：1。**假设检验**：评估变量之间关系的重要性或差异。2。**置信区间**：估计可能下降的人口参数的范围。3。**相关性和回归分析**：根据变量检查关系并预测结果。4。**方差分析（ANOVA）**：在多个组或条件之间进行比较均值。统计软件和工具可以有效地执行复杂的分析。流行的统计软件（例如SPSS，SAS和R）帮助研究人员进行各种定量研究。这些包括： *描述性研究：这种类型描述了人口的特征，趋势或行为。2。3。例如，它可能会分析学生在学校中的平均身高，选举中的选民投票或人们吃的普通食品。*相关研究：它检查了两个或多个变量之间的关系。例如，它可以调查收入如何影响幸福或压力会影响体重增加。*实验研究：这种类型通过操纵一个变量（独立）并衡量其对另一种（依赖）的影响来研究因果关系。*准实验研究：类似于实验研究，但由于实际或道德考虑而没有随机参与者的分配。研究人员控制影响结果的其他因素。*纵向研究：它在延长时间内研究了模式。例如，它可能会分析儿童的阅读技能如何发展，或者随着年龄的增长而变化。定量研究具有优势和缺点：优点：1。**客观性**：定量研究的目的是由于其依赖数量和统计方法而公正。**通用性**：它通常涉及大型样本量，增加了适用于更广泛人口的代表性数据的可能性。**可复制性**：使用标准化程序和测量工具增强了可复制性，使其他研究人员可以重复研究并测试发现的可靠性。4。**统计分析**：定量研究采用各种统计技术来进行数据分析，识别模式，关系和关联。5。缺点：1。2。3。**数值精度**：它产生的数值数据可以使用数学计算进行分析，从而可以明确的比较和定量解释。**缺乏上下文理解**：定量研究可能会通过专注于可测量的变量，忽略社会，文化和背景因素来限制复杂现象的探索。**对数字的过分依赖**：它可以优先考虑数值数据而不是定性见解，这可能会导致对主题的表面理解。**有限的应用程序**：由于实验室设置或受控实验的人为性质，结果可能不适用于现实情况。4。**高成本和时间要求**：进行定量研究可能是昂贵且耗时的，尤其是对于长期延长的纵向研究。通过了解这些优势和缺点，研究人员可以为其特定需求选择最合适的定量研究类型。虽然定量研究在识别连接方面表现出色，但通常没有发现这些关系背后的根本原因。它可能会回答诸如“什么”和“多少”之类的问题，但留下了“为什么”未回答。量化数据的过程可能会导致过度简化，对复杂性和细微差别掩盖，这对于对研究主题的深入了解至关重要。定量研究带有大量成本和时间承诺，需要大量资源，包括资金，专业知识以及广泛的数据收集和分析。这种结构化方法还限制了灵活性，使调整研究计划或在收集数据时探索新问题变得更加困难。行动中定量研究的示例包括： *市场研究，调查和问卷的数值数据为业务决策提供了信息 *健康研究，这些研究依赖于治疗效率和疾病普遍性的统计分析 *教育研究，用于研究影响学生绩效和学术成就的因素 *社交科学的绩效 *社交科学和公众的观点，并分析了'或comment'或分析行为 *，以调查了'或commition'或分析行为 * *经济研究，分析经济指标，趋势和模式，通过统计审查来审查财务习惯，使经济学家能够掌握潜在的模式，预测市场行为并制定数据驱动的政策。定性分析通过研究非数字方面的访谈，观察性研究和开放式问卷来深入研究主题，从而对所讨论的现象进行了全面的描述。另一方面，定量研究使用数值数据量化了各种因素之间的关系。它试图通过采用系统收集方法，标准化工具和精确的分析技术来提供普遍适用的见解。这种方法使研究人员能够验证假设，预测结果并为各个学科的决策提供信息。其定义特征包括： *编译数字信息 *采用统计分析技术 *测量和量化现象以识别模式 *研究变量之间的连接 *将发现的概括为广泛的人群 *进行更广泛的实验 *进行实验或进行大量样本大小的调查 *使用大型样本量 *利用统计方法的量化数据，并在统计数据中进行量化数据，并将统计的数据集中在数字方面，并将数字构成数字，并将数字构成数值，并将其置于数字上，并将其进行数字化，并将其汇总到数字上，并将其进行数字化，并将其进行数字化，并将其进行数字化，并将其进行数字化，趋势。
IFLM方法讨论文件 CMI综合农场和土地管理（IFLM）... 提交 IFLM方法解释器 2024_CMI-WESTPAC_CARBON-MARKET-REPORT.PDF 综合农场和土地管理方法
IFLM方法框架代表了现有的单个活动碳农业方法的步骤，而IFLM方法框架无意替代任何特定的碳养殖方法。相反，模块化结构可以反映或交叉引用的现有或将来的单个活动碳养殖方法或相关的技术指南（包括土壤碳方法2021和环境植物方法2024更新正在进行的更新等）。碳养殖不是一种适合的方法，而这种方法为土地管理者提供了可选的，可以在适合其情况的情况下参与单个活动方法，或者选择在其中有多个财产上进行多个碳管理活动的综合和模块化方法。本文总结了提议包含在IFLM方法中的关键活动和概念的科学基础。本文的目的是刺激讨论和建立围绕提议的IFLM方法的核心组成部分的讨论，并意图为目前正在进行的政府主导设计过程的一部分提供来自广泛利益相关者的专家利益相关者的意见。
同时的方法开发和验证...
这种激活促进脂肪组织中的胰岛素结合，从而表明血糖水平降低，血红蛋白A1C（HBA1C）水平降低以及脂质和肝谱的改善。与Pioglitazone不同，它是针对PPAR-Alpha和PPAR-Gamma的双PPAR激动剂，而Lobeglitazone仅充当PPAR-Alpha激动剂。3叶litazone在较低的有效剂量下表现出良好的血糖功效，并具有良好的安全结果。此外，它在临床前和临床研究中都表现出多效性作用。4 T2DM的特征是胰岛素抵抗和β细胞功能障碍。在口服抗糖尿病药物中，噻唑烷二酮（TZDS）通过激活过氧化物酶体增殖物激活的受体γ来独特地靶向胰岛素抵抗，从而增强胰岛素敏感性。5
一种添加剂的多准则决策方法
Jun-Ki Choi，博士 Kellie R. Schneider，博士 主席，顾问委员会 委员会成员 副教授 副教授 机械工程 工程管理、系统和技术 Kevin P. Hallinan，博士 Andrew Chiasson，博士 委员会成员 委员会成员 教授 副教授 机械工程 机械工程
沥青粘合剂的验收方法
M322 是适合制造的有机材料，可用于原始或再生条件，并溶解、分散或在沥青粘合剂中发生反应以提高其性能。该材料与沥青粘合剂混合，通过修改粘合剂的性能等级来增强沥青粘合剂的特性。常用的改性剂是多磷酸、苯乙烯丁二烯和弹性体、再生剂、生物油、轮胎橡胶粉、增量剂（如再精炼发动机油底壳 (REOB)）和石油馏分。聚合物添加剂通常占粘合剂总重量的 1% 到 3%，在某些应用中可增加到 7%。根据目标性能，橡胶粒（轮胎橡胶粉）的重量范围可低至总粘合剂的 5% 到 20%。
Oracle的C AI方法
办公室 继 2024 年 10 月 24 日宣布方法 C AI Oracle 之后，专注于区块链技术研发和投资计划的 AIM 上市投资公司 QBT 欣然确认已提交一项新的专利申请，涵盖方法 C 的颠覆性 AI Oracle（“AI Oracle”）：“二叉决策树的实现”。该专利申请描述了在 ASIC 芯片上极其高效的 AI Oracle 硬件实现的细节。公司开发了 AI Oracle 实现的现场可编程门阵列（“FPGA”）版本，相应的 PPA（功率性能面积）结果提供了有关在用于比特币挖矿的定制硅片上实现该解决方案的相关开销的洞察。公司已确定 AI Oracle 实现所需的总面积在双 SHA-256 通道的 ~1% - 4% 之间，双 SHA-256 通道是几乎所有用于比特币挖矿的 ASIC 芯片的基本计算块，具体取决于所使用的逻辑门制造技术。相同的百分比也适用于能耗，即运行 AI Oracle 的能耗成本相当于不带 AI Oracle 的 ASIC 矿机能耗的约 1% - 4%。与 AI Oracle 确定的避免计算的两倍 SHA-256 百分比相比，上述数字几乎代表了无关紧要的开销。由于 QBT 拥有 AI Oracle 实施的知识产权（“IP”），即 ASIC 设计的逻辑门架构，公司现在将寻求利用其新 IP 实施相关的商业战略，以将这一专有资产货币化。QBT 首席执行官兼执行董事长 Francesco Gardin 评论道：“AI Oracle 片上实施规范中包含的关键要求是使用面积有限、能耗低和处理速度快。我们已经确定 AI Oracle 不会影响任何给定 ASIC 芯片 SHA-256 架构的性能。我们的 FPGA/ASIC 设计团队已满足所有三个要求。这对团队和 QBT 来说都是一个出色的结果。此外，AI Oracle 实施开销约为双 SHA-256 通道的 1% 到 4%，这是一个非常令人印象深刻的结果。“虽然专利申请旨在保护 AI Oracle 实施的这些创新应用，但 Oracle 生成的核心技术，即构建机器学习模型 C 生成的 AI Oracle 的参数，一直保持独立，因为它们代表了公司的一项资产，公司打算将其作为工业机密进行保护。”
基于摄影测量的逆向工程方法...
摘要。机身内部和外部规格是每个飞机制造商密集的智力努力和技术突破的产物。因此，表征飞机主要气动表面的几何信息仍处于保密状态。在尝试对真实飞机进行建模时，航空界的许多成员依靠他们的个人专业知识和通用设计原则来绕过保密障碍并绘制真实飞机翼型，因此由于不同的设计师的初始假设，同一架飞机的翼型会有所不同。本文提出了一种摄影测量形状预测方法，用于利用真实飞机机身的可公开访问的静态和动态视觉内容来推导其几何特性。该方法基于提取气动表面和机身之间整流罩区域的视觉上可区分的曲线。介绍了两个关于 B-29 和 B-737 的案例研究，展示了如何近似其机翼内侧翼型的截面坐标，并证明了复制翼型的几何和气动特性与其原始版本之间的良好一致性。因此，本文提供了一种系统的逆向工程方法，以增强飞机概念设计和飞行性能优化研究。
