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确定您是需要方差还是HACCP计划...
许可证和建立联系信息。根据HACCP计划控制的食物列表。每个食品的流程图，包括过程步骤，危害，危害控制，临界控制点，成分，设备和食谱的步骤。关键控制点和临界限制。正在遵循监视关键限制和验证标准操作程序的方法和频率。纠正措施。支持文件，例如员工培训标准操作程序，空白记录表格以及DATCP所需的任何其他信息。
水热温度处理对 Ca2SiO4:Tb3þ 荧光变化的影响
研究结构缺陷及其对光学材料光学性质的影响是至关重要的，因为在制备用于显示应用的材料时会涉及不同的方法。镧系离子掺杂是一种简单的结构探测策略，它有助于识别结构缺陷。使用 Pechini (C 2 SP) 和水热法 (C 2 SH) 制备纯和铽 (Tb 3 +) 掺杂的 Ca 2 SiO 4 (C 2 S) 粒子。从 SEM 图像中可以看出，Tb 3 + 掺杂的 C 2 SP 粒子比 C 2 SH 粒子更高度聚集。TEM 研究证实，在 180 和 200 C 的高水热温度下制备的 C 2 SH (C 2 S:180H 和 C 2 S:200H) 的粒度减小。 Tb 3 + 掺杂的 C 2 S:180H 和 C 2 S:200H 发生荧光发射猝灭。与 Tb 3 + 掺杂的 C 2 SP、C 2 S:180H 和 C 2 S:200H 相比，在 140 C 下制备的 Tb 3 + 掺杂的 C 2 SH 的发射强度较高。在 X 射线光电子能谱 (XPS) 价带谱中，实验评估了与纯 C 2 SP 和 C 2 S:180H 四面体硅酸盐的上能级价带谱相关的 O2p 轨道的变化。由于硅酸盐单元的扭曲导致对称性降低，从而猝灭了发射，这已由 XPS 价带谱和 Tb 3 + 发射线证实。这项研究表明，与水热法相比，Pechini 法更适合制备 Tb 3 + 掺杂的 C 2 S 荧光粉，特别是在高温下用于固态显示器和闪烁体应用。© 2020 作者。由 Elsevier BV 代表河内越南国立大学提供出版服务。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
具有三个粒子的 Lipkin-Meshkov-Glick 模型的量子计算机上的方差最小化
摘要。量子计算为模拟多体核系统开辟了新的可能性。随着多体系统中粒子数量的增加，相关汉密尔顿量的空间大小呈指数增长。在使用传统计算方法对大型系统进行计算时，这带来了挑战。通过使用量子计算机，人们可能能够克服这一困难，这要归功于量子计算机的希尔伯特空间随着量子比特数的增加而呈指数增长。我们的目标是开发能够重现和预测核结构（如能级方案和能级密度）的量子计算算法。作为汉密尔顿量的示例，我们使用 Lipkin-Meshkov-Glick 模型。我们对汉密尔顿量进行了有效的编码，并将其应用到多量子比特系统上，并开发了一种算法，允许使用变分算法确定原子核的全激发光谱，该算法能够在当今量子比特数有限的量子计算机上实现。我们的算法使用哈密顿量的方差 DH 2 E −⟨ H ⟩ 2 作为广泛使用的变分量子特征值求解器 (VQE) 的成本函数。在这项工作中，我们提出了一种基于方差的方法，使用量子计算机和简化量子比特编码方法查找小核系统的激发态光谱。
可解释的大脑图的堆叠回归和结构性方差分配
将与复杂刺激相关的大脑活动与2的不同特性相关联，刺激是构建功能性脑图的强大方法。然而，3当刺激是自然主义时，它们的性质通常是相关的（例如，自然图像的视觉和4个语义特征，或用作图像特征的卷积神经网络5的不同层）。相关性能可以充当混杂因素6，并使大脑图的解释性复杂化，并可能影响统计估计器的7个鲁棒性。在这里，我们根据提出的两种方法提出了一种大脑映射8的方法：堆叠不同的编码模型和结构化9方差分配。我们的堆叠算法结合了编码模型，每个模型都将10用作输入一个描述不同刺激属性的特征空间。算法11学会预测体素的活性，作为不同12个编码模型的输出的线性组合。我们表明，由此产生的组合模型可以更好或至少与单个编码模型更好或至少预测13个大脑活动。此外，线性组合的14个权重很容易解释；它们显示了预测体素的每个特征空间的重要性15。然后，我们将堆叠模型构建到16个引入结构化方差分区，这是一种新型的方差分区，考虑了17个特征之间的已知关系。我们验证了我们的模拟方法，展示其大脑在fMRI数据上的21个潜力，并发布Python软件包。24我们的方法限制了假设空间的18个大小，并使我们能够提出有关特征空间和大脑区域之间相似性19的有针对性问题，即使在20个特征空间之间存在相关性的情况下。我们的方法对于有兴趣将大脑活动与神经网络的不同层（23）或其他类型的相关特征空间对齐的研究人员有用。
通过减少奖励方差来加速麻将人工智能的训练
摘要 — 尽管在游戏人工智能（AI）开发方面取得了重大突破，但麻将作为一种流行的多人不完美信息游戏仍然颇具挑战性。与围棋和德州扑克等游戏相比，麻将具有更多的不可见信息、不固定的游戏顺序和复杂的计分系统，导致强化学习过程中的奖励信号具有很高的随机性和方差。本文通过将奖励方差减少（RVR）引入到一种新的自对弈深度强化学习算法中，提出了一种麻将人工智能。RVR通过相对价值网络处理不可见性，该网络利用全局信息引导模型在具有完美信息的预言机下收敛到最优策略。此外，RVR使用预期奖励网络提高了训练稳定性，以适应复杂、动态和高度随机的奖励环境。大量实验结果表明，RVR 显著降低了麻将 AI 训练中的方差，提高了模型性能。经过在一台拥有 8 个 GPU 的服务器上仅三天的自我对战训练，RVR 在 Botzone 平台上击败了 62.5% 的对手。索引术语 — 不完全信息博弈、多智能体学习、强化学习、麻将 AI
方差因子分析报告草案 矿产公园太阳能项目
ACC 亚利桑那州公司委员会 ACEC 关键环境问题区域 ADEQ 亚利桑那州环境质量部 ADOT 亚利桑那州交通部 ADWR 亚利桑那州水资源部 AF 英亩英尺 APE 潜在影响区域申请人 reNRG 合作伙伴 AR 阿肯色州 ARO 考古记录办公室 ASM 亚利桑那州立博物馆 AUM 动物单位月 AZ 亚利桑那州 AZOGCC 亚利桑那州石油和天然气保护委员会 AZPDES 亚利桑那州污染物排放消除系统 BESS 电池储能系统 BLM 土地管理局 BLM S 土地管理局 敏感物种 BMP 最佳管理实践 C 上市候选 CCA 候选保护协议 CEQ 环境质量委员会 CFR 联邦法规 CHAT 关键栖息地评估工具 CWA 清洁水法案 DOE 能源部 EJ 环境正义 EO 行政命令 EPA 环境保护署 ESA 濒危物种法案 FAA 联邦航空管理局 FEMA 联邦紧急事务管理局 FPPA 农田保护政策法案 FTE 全职当量 GLO 土地总署 GW 千兆瓦 HA 畜群区域 HMA 畜群管理区 IN 印第安纳州 IPaC 规划和咨询信息 KFO 金曼实地办公室 kV 千伏 LCC 景观保护合作社 LE 列入濒危名单
方差因子分析报告草案 White Hills 太阳能项目
2012 年，美国土地管理局 (BLM) 和美国能源部 (DOE) 发布了《美国西南部六个州太阳能开发最终项目环境影响报告》(PEIS)，其中包括亚利桑那州 (BLM 和 DOE 2012)。综合太阳能计划以更高效、更标准化和更环保的方式促进了在公共土地上开发太阳能项目的许可。太阳能计划确定了适合公用事业规模太阳能生产的太阳能区 (SEZ)，亚利桑那州西南部有三个 SEZ：位于尤马县海德镇西部的 Agua Caliente SEZ、位于拉巴斯县石英镇东部的 Brenda SEZ 和位于马里科帕县阿灵顿镇西南的 Gillespie SEZ。
方差特征保留运动想象 BCI 的共同空间模式
方法：本研究提出了一种方差特征保持的 CSP（VPCSP），并通过基于图论的正则化项对其进行了修改。具体来说，我们在局部保留方差特征的同时计算投影数据的异常损失。然后，通过引入拉普拉斯矩阵将损失重写为矩阵，从而将其转化为与 CSP 等价的广义特征值问题。本研究在来自 BCI 竞赛的两个公共 EEG 数据集上评估了所提出的方法。改进的方法可以提取稳健且可区分的特征，从而提供更高的分类性能。实验结果表明，所提出的正则化显著提高了 CSP 的有效性，并且与已报道的改进 CSP 算法相比取得了显著更好的性能。
分散的自然政策梯度，降低了协作多代理增强学习的差异
本文研究了一个政策优化问题，这是由协作多代理强化学习在分散的环境中引起的，在该环境中，代理商通过无方向的图表与邻居进行交流，以最大程度地提高其累积奖励的总和。提出了一种新型的分散自然政策梯度方法，称为基于动量的分散自然政策梯度（MDNPG），提出了该方法，它结合了自然梯度，基于动量的方差降低，并梯度跟踪到分散的体积梯度梯度梯度上升框架中。MDNPG的O（n -1 ϵ -3）样品复杂性，以收敛到一个定位点，已建立在标准假设下，其中N是代理的数量。表明MDNPG可以实现分散策略梯度方法的最佳收敛率，并且与集中式优化方法相比，具有线性加速。此外，MDNPG的出色经验性能超过了其他最先进的算法。