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剥夺无粘合剂的无闪光陶瓷正畸支架的特征和生存概率
抽象目标正畸支架债券失败是临床正畸中的障碍。这项研究研究了pH循环对剪切键强度（SBS），粘合残余指数（ARI）的影响以及无粘合式灰灰陶瓷支架的生存概率。将40个下颌前磨牙的材料和方法随机分为两组（n¼20）：C：未包裹的正畸支架和F：无灰灰粘性粘合式涂层的正畸托架。根据储存培养基溶液（n¼10），将每组细分为两个亚组：在亚组中，标本浸入人工唾液中24小时，在亚组ASL中，在亚组ASL中，将标本循环起来，将标本再生在非矿物化溶液和一个人工saliva saliva saliva saliva之间，待42天。在每个亚组中，试样进行SBS和ARI测试。SBS数据。Weibull分析，以确定特征SBS及其生存概率。结果无胶粘剂固定的支架在AS组（17.74 1.74 1.74 MPA）和ASL组（12.61 1.40 MPA）中的SBS值具有更高的显着性（P <0.001）。AS组中非涂层括号的ARI得分为70％，得分为1，而在ASL组中得分1的分数为90％。对于无灰烬的预涂层括号，AS组的分数为2的ARI分数为70％，而得分为2的分数为
温度极端的概率分布
增强了极端热量，这是温度时间序列[1]的创纪录高数，损害人类健康，福利和基础设施的损害以及生态系统[2，3]。热量的影响随温度和其他热量指数非线性增加[4]。因此，重要的是要准确预测有关当前天气动态和持续气候变化的信息的极端风险[5]。通常，极端温度是使用统计极端价值理论建模的，该理论可以渐近地描述最极端值的分布，这是从任何广泛的概率分布中提取的足够大数量集中的分布[6]。通常通过使用电台观测值或天气和气候模型输出的年度最高温度（表示为TXX [7]）的时间序列来实现这一目标。基于极值理论，假定TXX值是从广义极值分布（GEVD）[8]中生成的。使用最大似然或其他合适的方法从TXX数据估算GEVD参数后，可以估计温度超过任何指定阈值的可能性[9-12]。为了说明气候变化的影响，GEVD通常被认为是非平稳的，其位置参数将其模型为全球平均温度的线性函数，并且可能是其他协变量[13]。极端温度已使用类似的归因研究方法进行了建模，该方法旨在量化观察到的最近的热波的风险的人为升高[14-17]。由世界天气归因协作开发的此类归因研究的标准方法是估计of of of of of of of temere热量的可能性，假设TXX或其他基于温度的时间序列遵循GEVD，将位置参数作为全球平均温度的线性函数。将这种概率与从同一统计模型中得出的概率进行比较，当时全球平均温度设置为工业化前基线，而人为变暖增加了因素（概率比），从而增加了观察到极端的可能性[18，19]。
使用机器学习算法来预测地中海地区的森林射击概率
通过分析主要火灾因素来确定森林火灾概率水平，可以为森林经理提供对诸如防火策略，燃油管理，消防安全措施，紧急计划以及消防团队安置等问题做出关键决策的基础。主要影响火灾因素，包括植被因素，地形因素，气候因素以及与某些特征（如道路和住宅区）的邻近性，被认为是产生森林火灾概率图。机器学习（ML）算法已成为预测森林射击概率的有效工具。这项研究旨在通过使用与地理信息系统（GIS）Tech Niques集成的两个常用ML模型（LR）和支持向量机（SVM）来生成森林火灾概率图。这项研究是在位于Türkiye的地中海城市安塔利亚市的Elale Forest Enterprise Enterprise（FEC）实施的。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。 在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。 使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。 由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。 根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。结果表明，LR模型生成的火概率图的准确性更好（AUC = 0.845），比SVM模型生成的MAP的准确性（AUC = 0.748）。
海冰绝缘的作用对AMOC过渡概率的影响
摘要：使用社区地球系统模型（CESM）进行的最新模拟表明，在不同的表面淡水强迫下，海冰过程在大西洋子午倾斜循环（AMOC）磁滞行为中至关重要。在这里，我们使用其他CESM模拟和新颖的概念海洋 - 海冰盒模型进一步研究了这个问题。CESM模拟表明，海冰的存在引起了统计平衡的存在，而AMOC强度较弱。这在概念模型中得到了证实，该模型捕获了与CESM模拟相似的AMOC HyStere-SIS行为，以及计算稳态与淡水强迫参数相比。在概念模型中，使用稀有事件技术确定不同均衡状态之间的过渡概率。考虑海冰的效应时，从强大的AMOC状态到AMOC状态较弱的过渡概率增加，并表明海冰促进了这些过渡。另一方面，海冰绝缘效应强烈降低了从弱AMOC状态到强大的AMOC状态的反向过渡的概率，这意味着海冰也限制了AMOC的恢复。这里的结果表明，海冰效应在不同平衡状态之间的AMOC磁滞宽度和影响转变概率中起主要作用。
一种基于新型偏置概率神经网络 (BPNN) 和正则化极限学习机 (RELM) 的听力损失预测系统
听力障碍 [1, 2] 是许多国家正在发展的残疾之一，并被视为古代需要解决的重要问题。在其他器官中，听觉是人类最重要的操作功能 [3]，因为它允许人们相互交流。根据最近的评论，分析认为听力障碍 [4-6] 是世界第五大残疾，它与社会孤立、孤独和认知健康不佳高度相关。通常，听力障碍可能发生在单耳或双耳，可能是暂时的，也可能是永久性的。听力障碍的主要症状如下：沟通困难、无法在嘈杂的环境中理解对话、无法收听广播/电视、感觉到哔哔声以及在小组讨论中注意力不集中。世界卫生组织 (WHO) [7-9] 指出，听力损失在所有年龄性别中都很常见，并且可能会根据事件的数量而增加。它
应用的概率和统计课程
在课程站点中查看所应用的概率和统计大厅！在这个在线社区中，您可以提出问题并探索想法。您可以与您的同事联系。当您使用此网站时，您会意识到其他学习者可能会有与您相同的问题。你们都可以一起学习！
概率和统计中的讲座2024-25大师数学
统计概念，例如主成分分析，（经验）平均值或协方差（矩阵）是生活在线性空间中的数据和概率分布所固有的。几何统计旨在提供分析（可能）非线性空间（例如歧管）的数据的工具。由于公制的概念对于这个目标至关重要，Riemannian几何形状为理论提供了坚实的基础。在课程中，我们将引入必要的几何结果，为概率分布提供必需品，然后讨论统计中某些经典概念的“非线性”概括。该博览会将伴随着许多示例，并观察到申请。建议对歧管上的微积分或基本的微分几何形状熟悉。
扩散模型的概率流量
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例，已成为当代生成建模的基石。在这项工作中，我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器（即概率流ode Sampler）的非反应收敛理论，假设访问（Stein）得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布，我们证明D/ε迭代（模拟一些对数和低阶项）足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设（例如，没有施加平滑度假设），我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反，我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的，而无需求助于SDE和ODE工具箱。
使用Monte Carlo Simulation的Varian-Clinac IX线性加速器的光拟南芥产生的概率评估
患者体内的服用过量会破坏治疗过程，并可能具有毁灭性的影响。另一方面，如果粒子是中子，则将乘以这种效应。由于在医用线性加速器中产生的约0.1至2 MeV的中子中子具有20个质量因子（QA），因此在组织中产生高等效剂量。在本文中，使用Monte Carlo Simulation进行了18 MV Varian-Clinac IX线性加速器的组件的光线产生概率。计算了每个光子灰色生产中的每个龙门成分和幻影的贡献。结果表明，光负基因的产生最大比率属于每平方厘米的光子灰色的主要准直仪剂。在目标中，这是光子中子产生的第一个来源，在零时计算热中子的通量。
海冰绝缘的作用对AMOC概率的影响
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