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了解在线注册表的促进者和黑人大脑健康所经历的障碍
图1教育的结构相关性在地理区域之间有所不同。（a）大脑图显示了由年龄和性别控制的大脑体积与受教育程度的关联。用P FWE <0.05的无阈值集群方法校正了多个比较。（b）顶部面板：散点图，显示了与教育程度正相关的区域内大脑体积的地理比较。使用Kruskal – Wallis检验计算比较。底部面板：跨条件的地理比较的效果大小。我们利用5000个自举重新采样来计算平均差异。TFCE方法用于解释家庭误差的方法来纠正多重比较。AD，阿尔茨海默氏病； ftld，额颞痴呆，叶变性； HCS，健康对照；洛杉矶，拉丁美洲； TFCE，无阈值集群。AD，阿尔茨海默氏病； ftld，额颞痴呆，叶变性； HCS，健康对照；洛杉矶，拉丁美洲； TFCE，无阈值集群。
Analisis Pengaruh供应链管理（SCM）Terhadap
在外部或内部方面，越来越严重的全球竞争对于最大程度地提高公司绩效变得非常重要。这项研究旨在通过竞争优势来测试供应链管理对公司绩效的影响，作为在Cirebon Regency中的Shopee分销商中的研究调解。所使用的抽样方法是180名受访者的饱和样本，他们是忍者摄政中的忍者伴侣。对所使用数据的分析是使用IBM统计量AMOS的结构方程建模（SEM）的定量研究方法。本研究的结果使用了2个假设类似的最大值和最大Likehood Bootstrap的结果（1）供应链管理对竞争优势的显着积极影响。这是因为小于0.05的显着性值为0.004，结果解释为1,028。（2）供应链管理对公司绩效的显着积极影响。这是因为小于0.05的显着性值为0.047，结果解释为0.922。（3）积极影响对公司绩效没有显着竞争优势。这是因为超过0.05的显着性值为0.985，结果解释为0.048。（4）通过竞争优势作为调解，对供应链管理微不足道的供应链管理产生了积极影响。这是因为大于0.05的显着性值为0.985，结果解释为0.049。
近红外光谱性能改进-...
许多机器学习研究已证明，集成分类器的分类准确率高于单个强学习器。尽管许多脑电图-脑机接口 (BCI) 研究使用集成分类器来增强 BCI 性能，但集成分类器很少用于近红外光谱 (NIRS)-BCI。此外，由于尚无系统的比较研究，集成分类器对 NIRS-BCI 的功效仍然未知。本研究采用四个 NIRS-BCI 数据集来评估基于自举聚合的线性判别分析集成分类器的功效。从分析结果来看，本研究采用的所有四个 NIRS-BCI 数据集的比特率和分类准确率均显著（或略微显著）提高。此外，在四个数据集中的两个数据集中发现显著的比特率改善。
调查机器学习结果的可靠性
旨在为各种任务开发机器学习（ML）模型，尤其是使用监督学习（分类）方法。很少关注评估分类结果的可变性和可靠性的问题。在本文中，我们通过使用多个独立培训/验证和测试集拆分以及对测试集数据的多个自举重采样来解决分类结果的分散结果。在当前会话中进行购买的可能性，在对功能进行了深入研究之后，进行了真实的电子客户会话数据集进行了处理。使用两种最先进的ML方法进行分类：基于两个会话数据集的人工神经网络和随机森林 - 具有原始和预处理的特征值。我们与获得结果的可变性有关的发现为实际使用监督学习方法提供了重要的方法论指南。简介
动机、社会情感和对人工智能虚拟助手的接受度——基于信任的中介效应
用户对人工智能虚拟助手的情感呈现复杂性主要表现在用户动机和社交情感上，但目前研究缺乏从情感到接受的有效转化路径。本文创新性地从信任视角切入，建立人工智能虚拟助手接受模型，基于240份问卷的调查数据进行实证研究，并采用多层回归分析和引导法对数据进行分析。研究结果发现，功能性和社交情感对信任有显著影响，其中感知人性对信任呈现倒U型关系，信任在功能性和社交情感与接受之间的关系中起中介作用。研究结果解释了用户对人工智能虚拟助手的情感复杂性，并从信任视角延伸了技术接受的转化路径，对人工智能应用的开发和设计具有启示作用。
钻石距离中统一通道的查询最佳估计
我们考虑统一量子通道的过程断层扫描。给定对作用于D维Qudit的未知统一通道的访问，我们旨在输出对ε-close的统一的经典描述，即ε-close的钻石规范中未知的统一。我们使用未知通道的O（D 2 /ε）应用来设计算法实现误差ε和仅一个Qudit。这改善了先前的结果，这些结果使用O（D 3 /ε2）[通过标准过程断层扫描]或O（D 2。< /div>）5 /ε）[Yang，Renner和Chiribella，Prl 2020]应用。为了显示此结果，我们引入了一种简单的技术来“引导”一种算法，该算法可以通过Heisenberg缩放来产生可以产生εError估计的恒定估计值。最后，我们证明了一个互补的下限，即使访问未知统一的逆版本或受控版本，估计也需要ω（D 2 /ε）应用。这表明我们的算法既具有最佳的查询复杂性又具有最佳空间复杂性。
数据科学和genai
•介绍机器学习•监督和不受监督的学习之间的差异•分类和回归之间的差异•机器学习应用•数据科学项目生命周期•线性回归理论•线性回归理论•成本功能•使用梯度下降使用梯度下降的优化梯度解释•梯度解释•模型下降•模型误差•平均正方误差•平均正方误差•多态性误差•多态多态，多态多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态误差，使用Python进行回归•过度拟合，不适合，合适的拟合•逻辑回归•理解逻辑回归一步一步矩阵
MISTY：其他功能'T。 Yanagida'
Description Miscellaneous functions for (1) data management (e.g., grand-mean and group-mean cen- tering, coding variables and reverse coding items, scale and cluster scores, reading and writ- ing Excel and SPSS files), (2) descriptive statistics (e.g., frequency table, cross tabulation, ef- fect size measures), (3) missing data (e.g., descriptive statistics for missing data,错过数据模式，Little的完全随机丢失的测试以及辅助可变分析），（4）多级数据（例如，多级统计统计，组内和组相关矩阵，多级验证性因素分析，多层次验证性因素分析，特定水平的级别拟合分析，跨级别的级别测量量度分析，多数级别的多数级别的多数级别，以及5）多重级别的多重级别，多）多（5） (e.g., confirmatory factor analysis, coefficient al- pha and omega, between-group and longitudinal measurement equivalence evaluation), (6) statis- tical analysis (e.g., bootstrap confidence intervals, collinearity and residual diagnostics, domi- nance analysis, between- and within-subject analysis of variance, latent class analysis, t-test, z- test, sample size determination), and (7) functions to interact用“飞艇”和“ mplus”。
宿主系统发育和功能性状分化了小型哺乳动物自然界的肠道微生物
fi g u r e 1小型哺乳动物社区系统发育和肠道微生物组组成。（a）14种的系统发育包括三个分类顺序：啮齿动物（啮齿动物；灰色的亚家族名称），lagomorpha（Hares）和Macroscelidea（Elephant Shrew）。节点上的数字代表Bootstrap支持值，大象sh作为适当的外群。节点上的灰色文本代表啮齿动物中相关的家族，亚家族和部落级进化枝，并表明系统发育代表了我们在这些分类群中及之内对进化关系的最佳当前知识。为了可视化整个系统发育的身体大小分布，我们使用了phytools在R. phytools中实现的最大似然祖先重建方法。微生物组样本量显示在括号中的尖端。（b）微生物组的多样性显示为每个样品±标准偏差的平均ASV数量。（c）堆叠的条形图显示了所有样品中六个细菌门的相对读取丰度（RRA）；灰色显示了代表<5％RRA的19个“其他”门的RRA。[可以在wileyonlinelibrary.com上查看颜色图]
预测心房颤动患者的心力衰竭：前瞻性Cool-AF注册中心的报告
摘要：背景：这项研究旨在确定风险因素和发病率，并为心脏衰竭患者的心力衰竭开发预测风险模型（AF）。方法：这是2014年至2017年之间泰国非浮力AF患者的前瞻性多中心注册表。主要结果是发生HF事件。使用多变量COX-PROPARTIANTION模型开发了一个预测模型。使用C-指数，D统计量，校准图，Brier检验和生存分析评估预测模型。结果：平均随访时间为25.7±10.6个月，共有3402例患者（平均67.4岁，男性为58.2％）。随访期间有218例患者发生心力衰竭，每100人年的发病率为3.03（2.64–3.46）。该模型中有十个HF临床因素。从这些因素开发的预测模型的C-指数和D统计量为0.756（95％CI：0.737–0.775）和1.503（95％CI：1.372–1.634）。校准图在预测模型和观察到的模型之间显示出良好的一致性，校准斜率为0.838。使用Bootstrap方法确认了内部验证。Brier分数表明该模型对HF具有良好的预测。结论：我们为AF患者提供了良好的临床HF预测模型，具有良好的预测和歧视值。