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使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差对数据中的噪声进行去相关和重新调整。在此阶段，尚未考虑有关频带间噪声的信息。第二个操作考虑原始相关性，并创建一组包含有关原始数据集中所有频带方差的加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始频带都对每个组件的权重有贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个分量中得到解释，其余分量包含的方差主要由噪声引起（Boardman，1993）。还可以检查每个分量的加权值，指向对主要分量中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要分量将数据转换回其原始光谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
布鲁姆分类法的“分析”级别和生成式人工智能
生成人工智能 (GAI) 工具的激增正在重塑世界处理几乎所有任务的方式，随着这些工具变得更加多样化和强大，变化可能会加速。学者们理所当然地质疑如何最有效地应对高等教育中不断变化的技术格局。除了担心学术诚信以及学生提交的作品是否是他们自己的作品之外，还有一些合理的问题，即哪些学习仍然是工作场所人类所需任务的基础，哪些学习最好外包和自动化。以下对与布鲁姆“分析”学习水平相关的 GAI 和人类技能的细分，以及评估学生学习和将 GAI 纳入作业的可能方法，可能会让您了解您的课程在 GAI 时代应该如何改变。请记住，Edge 浏览器中的 Microsoft Copilot 是我们校园中唯一获批的 GAI 工具。
故障模式：分析故障的新方法 - LACCEI.org
我们提出故障模式的概念来描述故障如何导致系统故障。我们使用这个概念来描述一种故障场景，它说明了系统中的错误状态消息。故障模式描述了故障如何变成故障，表明故障如何在系统单元中传播直到产生故障。该模式明确显示了系统中的缺陷如何导致故障传播。故障模式中的信息对于评估和设计可靠的系统很有用。该模式还显示了如何阻止故障或减轻其影响。这些模式还有助于重建故障发生的过程，这可能具有取证价值。 关键词：故障、可靠性模式、模式、可靠性、安全模式 1. 引言 由于我们越来越依赖关键服务来执行基本的日常功能，我们需要避免系统故障。过去发生了几起事件，这些事件使人们更加意识到提高关键服务、应用程序和系统可靠性的必要性。 1985 年至 1987 年间，有六名患者因 Therac-25 机器受到过多辐射，导致严重健康损害（Leveson 和 Turner 1993 年）。波音飞机曾多次发生故障，导致人员死亡（波音商用飞机公司，2011 年）。美国东北部和中西部以及加拿大安大略省在
rbiom：读/写，分析和可视化“生物元”数据
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as.list.rbiom。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 as.matrix.rbiom。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 AS_RBIOM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14个婴儿。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 bdiv_boxplot。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 BDIV_CLUSTERS。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 bdiv_corrklot。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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absp：有效分析区域的自动化R工具 -
动机：如今，在生物学的每个部分中都研究了表观遗传基因法规，从胚胎发育到癌症和神经退行性疾病等疾病。目前，为了量化和比较特定目标区域的CpG甲基化水平，最容易访问的技术是BisulfE TE -TE测序PCR（BSP）。但是，没有现有的用户友好工具能够分析来自BSP所有方法的数据。因此，处理PCR产品的直接测序（Direct-BSP）处理结果的最方便方法是手动分析色谱图轨迹，这是重复性且容易出现错误任务。结果：在这里，我们实施了一种新的基于R的工具，称为ABSP用于分析BisulfE TE-FITE测序PCR，从而提供了直接-BSP和Cloning-BSP数据的完整分析过程。它使用原始测序痕量文件（.ab1）作为计算和比较CpG甲基化百分比的输入。它是完全自动化的，并包含一个用户友好的界面，作为内置的r闪亮应用程序，质量控制步骤并生成出版物就绪的图形。可用性和实现：ABSP工具和相关数据可在https://github.com/ absp-methylation-tool/absp上获得。联系人：chann.lagadec@inserm.fr补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。
使用最小噪声分数（mnf）变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
Strategies to Analyze Your DNA Matches Adina C. ...
研究。“鲍威尔（T.博客和文章遗传家谱学家，Blaine Bettinger博士/ https://thegeneticgenealogist.com/ dna Geek，leah larkin/ https://thednageek.com/ dnaexplained，Roberta Estes/ https:/https:/https:/ htna-explain-complec.com/ https://blog.kittycooper.com/您的DNA指南，diahan southard/https://www.yourdnaguide.com/ beyold Genealogy，louis Kessler/https://wwwww.beholdealogy.com/blog/ Heritage,” Jennifer Mendelsohn / https://clevertitletk.medium.com/no-you-dont-really- have-7-900-4th-cousins-some-dna-basics-for-those-with-jewish-heritage-857f873399ff Facebook Groups All DNA Detective groups Genetic Genealogy Tips & Techniques Jewish DNA for Genetic Genealogy and Family研究（这些组也可能导致您为各自的内婚人群提供更专业的DNA组）其他资源旧家庭树网络研讨会（需要订阅）。我强烈推荐保罗·伍德伯里（Paul Woodbury）的“与内婚”/https://familytreewebinars.com/webinar/webinar/dealing-with-endogamy/ nenealogy journals journals ersenealogical社会，包括带有DNA Sigs
系统方法分析欧盟空间监视和跟踪的性能
在该框架内，欧盟 SST 联盟成员一方面负责整合欧盟成员国的现有资产（传感器和运营中心），另一方面负责设计中长期架构方案。为了按照最佳性价比方法确定升级和改进的优先顺序，同时避免不必要的重复，需要分析不同架构方案在预期观察太空物体的能力方面的性能，并确定和预测它们的轨道以支持其服务（避免碰撞、再入分析、碎片分析）。本文提出的方法具有通用性和灵活性，足以纳入可能在欧盟空间法规框架内加入欧盟 SST 伙伴关系的其他成员国的资产 [2]。
采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
使用CCCV
摘要 - 电动汽车比燃油动力车更有效，在减少温室气体排放，空气污染和满足气候目标的同时，产生零排放。向电动汽车充电要比装满汽油或柴油的运输价格便宜。如今，对电动汽车的需求很大。但是，由于几个复杂性，它们不比传统车辆更可取。电动汽车的主要缺点是电池充电。为了避免负面影响并提高所需的充电效率，对EV充电技术的当前状态进行分析并采用高级管理策略来加速采用EV是至关重要的。要达到峰值性能，充电系统需要独特的变压器设计，控制策略，标准兼容性以及充电和放电代码。充电电动汽车电池需要更长的时间。但是，现在可以访问更多的技术来帮助他们解决这一挑战，例如1级，第2级和3级充电技术。但是，他们不关心电池寿命。因此，我们决定通过使用双向DC-DC转换器采用CCCV方法来创建一个项目，以延长电动汽车电池的寿命。我们的发明不仅可以延长电池寿命，还可以通过添加辅助电池来提高电动汽车性能，以在主电池被超载时赋予电源。最后，我们使用MATLAB创建了软件模型，并且经常获得令人满意的结果。关键字：双向DC/DC转换器，新能量车辆，电动汽车，CCCV模式，PID控制器，PWM技术，充电技术。1.近年来，电动汽车（EV）快速开发对全球运输和能源行业产生了重大影响。为了满足对电动汽车（EV）的不断增长的需求，并处理范围焦虑和有限的基础设施的问题，充电站和程序经历了惊人的突破。这些事态发展对这场革命至关重要。电动汽车供应设备（EVSE）[1]也称为充电站，是EV所有者以可靠且简单的方式为车辆充电的必要基础设施。这些电台的类型不同；它们可能是在公共通道，高速公路和城市内战略性地放置的公共充电站，也可以是安装在住宅中的住宅充电器。制造商，公用事业和初创企业共同努力，创建了针对某些用例和消费者需求的各种充电解决方案。快速充电站可以产生高功率输出以快速充电电动电池电池，并且已经越来越受欢迎，可以解决有关充电时间和可访问性的问题。近年来最重要的突破之一是广泛采用