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岩谷能源中心项目概况介绍
2012 年，美国土地管理局和美国能源部批准了《太阳能 PEIS 决策记录》，该记录促进了以更高效、标准化和环保的方式批准联邦公共土地上的太阳能开发项目。太阳能 PEIS 指定了适合公用事业规模太阳能生产的太阳能区，并在 BLM 管理的土地上指定了差异区，这些差异区位于太阳能区之外，但未被太阳能 PEIS 排除在外。太阳能 PEIR 还根据具体情况确定了可用于公用事业规模太阳能开发的差异区，并通过 BLM 既定的差异流程进行评估，如太阳能 PEIR ROD 附录 B 第 B.5 节所述（https://blmsolar.anl.gov/variance/process/）。
Mosey 太阳能项目情况说明书
2012 年，美国土地管理局和美国能源部批准了《太阳能 PEIS 决策记录》，该记录促进了以更高效、标准化和环保的方式批准联邦公共土地上的太阳能开发项目。太阳能 PEIS 指定了适合公用事业规模太阳能生产的太阳能区，并在 BLM 管理的土地上指定了差异区，这些差异区位于太阳能区之外，但未被太阳能 PEIS 排除在外。太阳能 PEIR 还根据具体情况确定了可用于公用事业规模太阳能开发的差异区，并通过 BLM 既定的差异流程进行评估，如太阳能 PEIR ROD 附录 B 第 B.5 节所述（https://blmsolar.anl.gov/variance/process/）。
心理功能近红外光谱研究
1 数据集信息 [1]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2 使用均值、方差和三阶矩 Σ nt 的 1-back、2-back、3-back 任务的分类准确率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3 使用 Σ n (t) 的均值、方差和三阶矩，对数据集 1 的 1-back、2-back、3-back 任务与 RELAX 任务之间的分类准确度 43 4 使用均值和方差以及不同的机器学习算法，对数据集 2 的不同 n-back 任务之间的分类准确度。 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
基于 Gram–Schmidt 正交化的白化技术用于脑机接口应用的运动想象分类
摘要：为降低脑机接口（BCI）的准确率差异，提出了一种新的运动想象（MI）分类白化技术。该方法旨在提高脑电图特征脸分析对 BCI 的 MI 分类的性能。在 BCI 分类中，为了获得优异的分类结果，受试者之间的准确率差异对准确率本身很敏感。因此，借助 Gram-Schmidt 正交化，我们提出了一种 BCI 通道白化（BCICW）方案来最小化受试者之间的差异。新提出的 BCICW 方法改善了真实数据中 MI 分类的方差。为了验证和检验所提出的方案，我们使用 MATLAB 仿真工具对 BCI 竞赛 3 数据集 IIIa（D3D3a）和 BCI 竞赛 4 数据集 IIa（D4D2a）进行了实验。对于 D3D3a，使用基于 Gram–Schmidt 正交化的 BCICW 方法时，方差数据 (11.21) 远低于使用 EFA 方法 (58.33) 时，对于 D4D2a，方差数据从 (17.48) 降至 (9.38)。因此，所提出的方法可有效用于 BCI 应用的 MI 分类。
调整委员会即将举行的听证会
案例经理：Greg Barnes Admin技术：Rayleen Swarts地点：7911 E 96th Ave请求：1。差异允许结构位于距侧角属性线两（2）英尺的结构，最小要求的挫折为25（25）英尺； 2。差异，允许结构位于距动脉通行权和前进性行为线两（2）英尺的位置，所需的最低最低为75（75）英尺； 3。差异允许结构位于距侧属性线两（2）英尺的结构，其中最小要求的挫折为五（5）英尺； 4。差异允许一个结构位于距后属性线7（7）英尺的结构，最小要求的挫折为15（15）英尺； 5。差异，允许结构位于距截面挫折的72（72）英尺，其中最小要求的挫折为1005（145）英尺；该地点用工业2分区指定，并受矿物保护覆盖区的影响。听力注：批准（5-0），有6个调查结果，1个条件先例，1条条件和2张申请人的注释。格林先生提出的动议，由沃兰德先生借调。处置：批准
收入不平等和经济增长：分析
几十年来，抽象收入不平等及其与经济增长的关系一直是学术界的辩论主题。本文研究了每个国家的五个选定国家和四个宏观经济变量（GDP增长，失业率，贷款利率和储蓄利率）的GINI指数的关系，其中有两个发达国家（美国和意大利）和三个发展中国家（秘鲁，白俄罗斯和印度尼西亚）。在审查了收入不平等与经济增长之间关系的文献之后，对每个国家进行了多元回归分析；首先将GDP增长作为因变量，然后将第二次练习使用Gini索引作为因变量。在第一次练习中，Gini指数对于与GDP增长有关的任何选定国家 /地区都不是统计学意义的变量。在第二次练习中，使用中选定的宏观经济变量因初始回归而根据特定国家 /地区变量的显着性水平而发生变化。总的来说，在第二次练习中，每个国家的重要变量可以解释美国Gini指数的73％的差异，意大利Gini指数的65％的差异，秘鲁的Gini指数的84％的差异，Gini Index Interex Interex Interex and gini and gini and gini and ginia and ginia and ginia and ginia and ginia的差异的差异为80％。
多...
多环境试验（MET）数据的分析是植物育种和农业研究的关键组成部分，为基因型逐型环境（GXE）相互作用提供了基本见解。然而，随着MET实验的复杂性的增长，基于方差的转化分析（基于ANOVA）的方法可以在准确捕获遗传和非遗传效应的潜在方差 - 稳定性结构方面表现出局限性。本研究使用埃塞俄比亚进行的十项常见的豆类品种试验的谷物产量数据集提出了对MET数据分析的因素分析混合模型（FAMM）。这项研究研究了多环境基因型效果（GXE）效应的方差相关结构的建模和在多环境现场试验中的残留误差。与具有异质遗传方差和恒定误差方差的基本GXE模型相比，包含具有异质误差差异的模型可显着改善模型拟合。然后拟合了增加顺序的因子分析模型（FA）模型，并且前三个顺序（FA1，FA2和FA3）在解释的方差百分比和统计意义上显示出显着的改善。FA3模型解释了总方差的78.12％，确定为模型复杂性和解释力之间提供最佳拟合。在十个试验环境中，遗传差异，误差差异和遗传力的估计值分别从0.008到0.984、0.053至0.695和65.40至89.86。这强调了影响感兴趣特征的基本遗传和环境因素的实质性变化。环境之间的遗传相关性也从负值到正值不等，表明跨实验条件的遗传因素的一致性不同。这些结果表明，在分析多环境试验数据时，正确建模方差 - 稳定性结构并考虑复杂的基因型相互作用的重要性。强烈建议扩大这种有效分析方法的利用，以增强各种环境之间的品种评估，并促进鉴定出色品种。关键词：因子分析混合模型，多环境试验，遗传