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二进制perceptron的差异算法
表3。在不同温度和输入查询下微调catgpt模型的有效性，覆盖率和多样性。由于使用旁观方法评估了指标，因此结构有效性为1.00，因此从表中省略了它们。在没有旁观方法的情况下评估的指标可以在补充表2中找到。评估了满足所有有效性标准的样品的多样性指标。“晶格”表示从晶格参数采样的生成结构的结果，而其他结构是从“ ”令牌中采样的。
摘要书 - DDI2022
摘要：驾驶员注意力通常通过扫视行为来评估，通常是通过测量远离前方道路的扫视或直接测量对非驾驶相关目标的扫视。这种方法可用于检测分散注意力的事件，但它不会检查是否对所有与情境相关的目标进行了采样。在这里，我们评估了 MiRA 理论作为注意力评估基础的实用性。对 23 名驾驶装有仪器的车辆在城市路线上行驶的参与者进行了实地研究。参与者佩戴头戴式眼动仪。数据缩减包括识别需要采样的目标区域、是否对其进行采样以及是否存在相关或不相关的其他交通。此外，逐个凝视分析确定了凝视方向、目的和目标。正如预测的那样，驾驶员对所有需要将视线从前方移开的目标区域进行了采样。大致在前方的目标区域（如斑马线）可能是通过周边视觉进行采样的，但这无法通过所使用的设备可靠地确认。 发现视线方向分布与先验定义的要求非常吻合。并行要求数量越多，用于检查交通情况的视线份额就越大。相关交通比不相关交通受到更多的监控。并行要求数量越多，备用视觉容量就越少。名义上的视线目标识别与要求的联系较少。因此，我们建议“传统的”基于视线的注意力评估应与基于目的的视线评估协议以及与情况相关的预定义要求相结合。
对数极坐标系下自适应采样数据的量子表示及扩展算法
摘要：在对数极坐标系中，常规的数据采样方法是沿对数极坐标半径和极角方向均匀采样，这使得数据中心点处的采样比周边处更加密集。常规采样方法的中心过采样现象并不能提供更有效的信息并且会造成计算浪费。幸好自适应采样方法是实际应用中解决这一问题的有力工具，因此本文将其引入到量子数据处理中。本文首先提出了自适应采样数据的量子表示模型，其中极角的采样个数上限与对数极坐标半径有关。由于这一特点，其制备过程变得相对复杂。然后，为了论证本文所给模型的实用性，给出了基于双圆弧插值的具有整数缩放比的量子自适应采样数据的放大算法及其电路实现。然而，由于对数极坐标系中自适应采样方法的特殊性，自适应采样数据的插值过程也变得相当复杂。论文最后通过数值例子验证了算法的可行性。
附件4 WHO药品和相关材料采样指南
当容器在产品的收货人控制之外采样时，应采取以下预防措施。如果打破了防篡改密封以获取样品，则应通知产品的收货人，并用适合篡改的卫生密封件重新密封容器，以及该产品的收货人的类型及其识别。如果袋子被刺穿以取样，则应适当关闭采样孔并将其识别为由授权采样器制成的采样孔。应识别采样容器，因为它们可能不再包含标签上所述的产品数量。根据国家立法，可能有例外，例如在正在进行与假冒药品有关的案件的调查中。
跨大西洋种群的遗传分化tigepod tigriopus brevicornis
摘要：竖琴型copepod tigriopus brevicornis属于潮间带岩池的Meiofauna，并沿着欧洲海岸广泛分布。从爱尔兰海到西班牙海岸采样了16个地点。我们使用ITS1标记来分析种群之间的关系，因为它显示出较低的插孔内变化（平均成对差异：1.00±0.8）和高插室差异（平均成对差异：16.38±7.39）。在433个bp中，总共57 bp被认为是分析的61个个体中的信息核苷酸。对遗传关系的分析强调了自然种群分布的南北分裂，并显示了吉伦德河口周围的遗传断裂点，这可能是由于该河口两个不同边的沿海地区的地貌特征差异。分离了各种种群，ITS1序列表明这些人群中存在特定的遗传特征。沿着大型岩石海岸线采样的北部人群具有一个种群的结构，并在地理位置接近人群之间以及地理上远处的人口之间进行了遗传交流。在大沙滩上的小岩石游泳池中采样了南部人口，由于该地区的地貌显示了孤立的种群。
AB 类运算放大器：低 Iq 音频解决方案
以下是 Quan 电路的摘要：该电路通过感测电压使输出晶体管放大器的静态集电极电流保持恒定，该电压是在与输出晶体管集电极串联的电阻上产生的。采用差分放大器产生代表该电压的第一信号，该信号由通过对放大器输出电压敏感的零电压交叉检测器控制的电路采样和保持。采样和保持的信号相对于可调参考电压反转和积分，产生第二信号。该第二信号控制通过分压器网络中连接的晶体管的电流，为输出晶体管提供基极偏置电压。
将环境时间序列纳入物种分布模型
动机。给定一个字符串S，最小化方案是由三重（k，w，o）定义的算法，该算法从字符串s采样了k -mers（k -long substring）子集的子集。具体来说，它根据s中w连续k -mers的每个窗口中的o来采样最小的k -mer。由于连续的窗口可以采样相同的k -mer，因此采样的K -mers的集合通常比s小得多。这使最小化器成为多种工具，可在生物信息学中减少多个应用程序的内存足迹和处理时间，例如序列比较，组装，压实的de bruijn图形结构和序列索引。更一般地，我们考虑尊重窗口保证的基因带抽样算法：必须从连续k -mers的每个窗口中对至少一个k -mer进行采样。作为采样k -mer的绝对位置在s中的绝对位置唯一识别，我们可以将采样算法的密度定义为不同采样位置的比例。良好的方法具有低密度，通过尊重窗口保证，将限制为1 /w。但是，很难设计具有最佳密度的序列敏捷算法。实际上，通常使用伪随机哈希函数实现O级O，以获得所谓的随机最小化器。此方案非常易于实施，即使以流方式进行计算也非常快，并且易于分析。然而，它的密度几乎距离下限的大窗口几乎有2倍。先前的工作集中在理论和实践中，与随机最小化的密度相比，其密度较低的方法。尽管如此，这些方法仍然很难分析和直观地理解，并且并不总是像随机最小化器那样通用。
温哥华垃圾填埋场 2023 年度报告
作为垃圾填埋场水质监测计划的一部分，每季度对总共 51 个渗滤液、地表水和地下水监测站进行采样。2023 年，在冬季（1 月至 3 月）和秋季（10 月至 12 月）对另外 12 个监测站进行了采样，以评估封闭区域和潜在接收水体的雨水质量。作为一项持续的运营实践，清洁的雨水定期从储水池排放到疏浚池，将渗滤液收集和遏制系统的流量转移，从而降低渗滤液处理和运输成本。通过储水池的表面蒸发和对疏浚池的控制释放，2023 年转移了约 274,000 立方米的清洁雨水，节省了约 465,000 美元。
最佳编码定理在时间遇到的Kolmogorov复杂性
kolmogorov复杂性中的经典编码定理指出，如果n-bit string x用概率δ通过具有无前域域的算法进行采样，则k（x）≤log（1 /δ） + o（1）。在最近的一项工作中，Lu和Oliveira [31]建立了该结果的无条件时间限制的版本，表明如果X可以有效地采样概率Δ，则RKT（X）= O（log（1 /δ） + O（log o（log n），RKT表示RKT的随机模拟Levin kt的复杂度的随机模拟。不幸的是，当将经典编码定理的应用传输到时键设置时，该结果通常不足，因为它实现了o（log（1 /δ））结合的o（log（1 /δ）），而不是信息理论的最佳log（1 /δ）。是出于这种差异的激励，我们研究了在时间限制的设置中的最佳编码定理。我们的主要贡献可以总结如下。