对于两个文件类型,返回列表中最重要的条目是项目Quants。在读取未加密的文件时,这包含平均强度(平均值),珠子数(nbead)和阵列上每种珠类型的可变性(SD)度量。除了这些其他其他信息外,还提供了表达阵列,包括平均强度的中位数和修剪均值的估计值,平均局部背景强度以及排除在外的离群值之前存在的珠子数量。
图1。组平均功能连通性(IPLV)到左主运动皮层(LM1,中间面板中左半球的黑点)。中间面板显示基于表面的投影,左右面板显示了同一地图的两个不同的拼字图。所有视图都强调,LM1在功能上连接到右运动皮层(RM1)和左补充运动区(LSMA),这是由其质心的MNI坐标定义的。
每个站点的浓度,在观察期间取平均值。为了得出这个数量,我们首先为每个站点计算每个日历年的年平均浓度,即月平均值的算术平均值。每个月平均浓度本身就是该月各个烧瓶值的算术平均值 [参见 Steele 等人,1987]。然后,为了获得该时期的平均年平均浓度,必须从数据中去除大气中甲烷的长期增长率。为了非常好
6。扩展范围的预测和简短范围的预测服务IMD还提供了扩展范围的预测。在接下来的四个星期中,它包括7天的平均降雨预测,最高温度和最低温度的预测。这些预测每周更新,并在每个星期四发布。它们是使用多模型集合动态扩展范围预测系统生成的,该系统目前在IMD中运行。可以通过IMD网站https://mausam.imd.gov.in/imd_latest/contents/contents/extendedrangeforecast.php访问预测。
• 如果某个组织提交了官方的综合回应,则该回应的分数将乘以基于其所代表组织规模的系数。 • 为每个 NASA 任务理事会获得一个综合回应。 • 所有单独的 NASA 回应都与其各自的 NASA 中心相关联。 3. 将组织分为九个利益相关者组。 4. 为每个利益相关者组的每个不足计算平均分数。 5. 使用平均不足分数,按每个利益相关者的不足从高到低进行排序
对这三个组成部分的衡量指标取平均值,全国平均值设为零。然后,每个州的得分以高于或低于全国平均水平的百分比表示。右侧图表显示了基于最新数据的结果。在 2020 年的最后一次更新中,伊利诺伊州、弗吉尼亚州和北卡罗来纳州的经济表现最接近全国平均水平,前两个州比全国平均水平高出 0.01%,第三个州落后同样的幅度。犹他州取代爱达荷州,升至榜首,夏威夷州取代纽约州,位居榜末。
基于大型队列的功能性 MRI 数据预测特征表型的努力因预测准确度低和/或效应量小而受到阻碍。尽管这些发现具有高度可复制性,但考虑到神经质和智力流体等表型特征的假定大脑基础,较小的效应量有些令人惊讶。我们旨在复制以前的工作,并另外测试多种数据操作,通过解决数据污染挑战来提高预测准确性。具体来说,我们添加了额外的 fMRI 特征,在多个测量中对目标表型取平均值以获得更准确的潜在特征估计,通过对多数分数进行欠采样来平衡目标表型的分布,并确定数据驱动的亚型以研究参与者间异质性的影响。我们的结果在更大的样本中复制了 Dadi 等人 (2021) 的先前结果。每次数据操作都会进一步导致预测准确性的小幅但一致的改进,当结合多种数据操作时,这些改进在很大程度上是累加的。与之前的研究相比,结合数据处理(即扩展的 fMRI 特征、平均目标表型、平衡目标表型分布)可使流体智力的预测准确度提高三倍。这些发现凸显了几种相对简单且低成本的数据处理的好处,这可能会对未来的工作产生积极影响。
人们对远离平衡的系统中的整体空间平均涨落有浓厚的兴趣 1-4 ,其中流体湍流提供了一个引人注目的例子 5,6 。三维 3D 湍流的一个基本方面是能量从大尺度到小尺度的级联,随后在最小尺度上耗散。表征能量通量对于湍流建模尤为重要。众所周知,局部能量耗散率波动很大 6 。这项工作研究了从大尺度到小尺度的能量通量,在有限范围的局部区域内取平均值。如果系统处于稳定状态,则流体 B 中典型大小为 R 的子体积上的能量通量的空间平均值可简单地由耗散动能的速率给出。在这种情况下,通量必然为正,并从大尺度流向小尺度。然而,这种通量随时间的变化可能非常显著。事实上,已经多次证明,能量可以从小尺度向大尺度散射,导致能量通量为负值 7,8 。很自然地,可以预见这种影响应该取决于所研究子系统的尺度。这项工作的目标之一是量化在流动子域上测量的能量通量的波动,特别是它对子域大小的依赖性。在局部各向同性条件下,整体平均能量耗散率 ¯ 与给定尺度下纵向速度差的三阶矩 r 有关,
