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潜在prints.pdf
前言本手册是伊利诺伊州警察拥有所有权利的财产。未经伊利诺伊州警察的书面许可，本手册的任何部分都无法复制。包括法医科学的知识体系是根据涵盖许多物理和自然科学的其他学科所改编的程序的汇编。在法医学的历史中，许多科学家对已成为分析常规部分的方案，方法和程序做出了巨大贡献。在本手册中已竭尽全力向作者的特定程序做出适当的认可；但是，在某些情况下，法医程序的原始来源在古代中丢失了。对于其他人来说，一般程序属于公共领域，并记录在许多有关法医科学的基本参考文献中。此外，本手册中描述的许多程序都是根据标准实验室实践进行了调整的，并引用了数千个参考文献，这些参考值得一提，以帮助制定这些程序既不可行，也不可能。对所有有助于本文所包含法医学知识的科学家，我们确实扩大了集体认可和感激之情。提供可靠信息的程序手册，然后将其与相应的培训手册相结合，为有效的分析质量管理提供了基础。已做出了广泛的努力，以确保本文所述的常规程序将产生准确有效的分析结果。2。3。4。但是，并非在案例工作中可能遇到的所有可能的分析都可以在手册中适当介绍，也不能包括对所述程序的所有可能变化。因此，本手册的书面形式是在理解的，即可以使用没有显着改变所述程序的次要变化。分析师可以使用本手册中未明确说明的非规范过程，但要满足以下所有条件：1。所使用的程序基于记录和科学接受的实践。在工作表上示出了一条符号，指示该过程手册中未指定遵循的过程。分析师还在工作表上指示了为什么在本手册中包含的过程中选择特定过程。的理由必须充分详细地详细介绍，以应对独立考官的仔细审查。分析师提供了文档，以表明在申请之前已经对非规范程序进行了测试。测试标准应包括近似证据特征的测试样本，以常规程序获得的结果以及通过非列表程序获得的结果。文档还将包括有关非行程过程的灵敏度，精度和可能的错误来源的相关数据。5。使用的非规范程序将记录为标准，以便另一位类似技能和经验的科学家可以充分理解所使用的过程和获得的结果。此外，可能还有一些程序与所有部分有关。实验室试剂就是这种情况。为了标准化测试并监视分析切片使用的试剂的保质期，法医学命令已开发了对所有部分通用的协议。在命令质量手册中可以找到有关试剂到期和测试的这些协议。16/9/02/16本文件中包含的材料受到联邦法律的保护，未经伊利诺伊州警察的明确书面许可，不得传播或复制。
lavaan：潜在变量分析
efa 函数本质上是 lavaan 函数的包装器。它生成模型语法（针对给定数量的因子），然后调用 lavaan() 将这些因子视为应旋转的单个块。该函数仅支持单个组。分类数据照常处理，首先计算适当的（例如四分法或多分法）相关矩阵，然后将其用作 EFA 的输入。还（有限地）支持两级数据。然后在内部和之间提取相同数量的因子。promax 旋转方法（取自 stats 包）仅为方便起见提供。因为 promax 是一个两步算法（首先是方差最大，然后是斜向旋转以获得简单结构），所以它不使用 gpa 或成对旋转算法，因此不提供标准误差。
显性与隐性的比较研究
摘要 . 存储系统是帮助可再生能源增加其在能源网中的渗透率并使其成为可持续选择的重要技术。太阳能集热器需要热存储设备来储存短期或长期的热量。本文研究了两种最常见的与传统平板太阳能集热器耦合的热存储系统。更具体地说，本文研究了带有水箱的显热存储和带有相变材料 (PCM) 的潜热存储箱。针对不同的工作温度水平进行了能量和火用研究。使用这两种存储技术每天对系统进行监控。结果表明，在所有研究场景中，使用 PCM 在能量上更有效。另一方面，由于储存水的温度升高，使用显热存储可提高火用性能，尤其是在早上储水箱初始温度水平较低的场景中。值得注意的是，潜热存储的每日能源效率范围为 21.9% 至 69.1%，显热存储的每日能源效率范围为 14.2% 至 55.3%。此外，潜热储存的能量效率范围为 1.23% 至 5.64%，显热储存的能量效率范围为 3.99% 至 7.53%。此外，必须指出的是，相变材料的最佳温度为 75ºC，而储水箱中的最佳初始温度为 40ºC。这些结果表明，PCM 是高温应用的有益选择，例如带有吸收或吸附机的太阳能冷却系统。
交互式潜在扩散模型
（1）问题1：复杂组合中缺少特征（例如，左侧的字符x，使用工具y，右侧的字符z盯着x），尤其是当这些功能在训练集中从未出现在同一图像中时。部分解决方案，例如使用图像来调节新图像生成。但是，LDM不能轻易地“理解”图像足以将其用作起点。例如，一些用户提到：“我注意到肖像画，很多时候，人们出现了看起来不像图片的东西”。（2）第2期：由于培训集中的异常统计数据而引起的偏见：当一个人仅从听众面前公开知道一个人（例如，在培训数据集中，经常受到新闻工作者采访的人）时，很难获得自己做其他事情的图像。或，对于经常在圣经生物旁边描绘的著名歌手，用户报告说，牛和魔鬼之间的混合物。其他用户还报告未能复制一些模因，例如“为什么我不能握住所有这些柠檬”。但是，这种偏见的最著名的例子涉及在河里游泳的萨尔蒙人的要求，因为训练套装中有太多的鲑鱼食品图像，导致鲑鱼片在河里“游泳”，包括间歇泉，就像是鲸鱼一样，或者是熊试图抓住它们。（3）第3期：需要许多重新运行，要么是因为本地诉讼（例如，四臂的人，三眼的人，或者手指过多的人），要么是因为大规模错误（例如，不同角色的不良位置）。
精神分裂症和精神分裂症的潜在抑制作用
背景：显着性假设认为，显着性分配的畸变最终在幻觉和异常信念中，是精神分裂症的“积极症状”。证据的证据来自对潜在抑制（LI）的研究，指的是事先暴露于刺激的现象阻碍了学习该刺激与结果之间的关系。设计：本文回顾了所有已发表的研究，研究了Li与精神分裂症与精神分裂症之间的关系。结果：当代文献表明，精神分裂症患者和高度载入精神分裂症的人（精神分裂症的多维衍生物）的人中，LI都会减弱。这表明，这些人比健康对照组分别为刺激分配了更大的显着性，并且分别在精神分裂型措施中得分较低。但是，几种混杂限制了这些结论。对精神分裂症患者的研究是由精神药物的混杂作用，样本的特质解析，因变量的变异以及缺乏统计能力的混杂作用所表达的。此外，LI范式受到学到的无关紧要，条件抑制，负启动和新颖的弹出效应的混杂影响的限制。结论：本综述的结论是，研究人员会开发出新的范式来克服这些局限性以评估显着性假设的预测。
带有生成潜在重录的剪辑
随着变压器和视觉模型（VLM）的出现，例如剪辑，微调大型预培训模型最近已成为持续学习的普遍策略。这导致发展了许多促使策略以适应基于变形金刚的模型而不会引起灾难性遗忘。但是，这些策略通常会损害预先训练的剪辑模型的原始零射击功能，并难以适应明显偏离预训练数据的域。在这项工作中，我们提出了持续的生成培训，以进行增量及时学习，这是一种简单而新颖的方法，可以减轻遗忘，同时调整剪辑。简而言之，我们采用各种自动编码器（VAE）来学习视觉编码器嵌入空间内的类调节分布。然后，我们利用这些分布来采样新的合成视觉嵌入式，并在随后的任务中训练相应的特定类文本提示。通过对不同领域的广泛实验，我们表明，这种生成的重播方法可以适应新任务，同时改善了零发功能，并使用针对CL方案量身定制的新型度量标准进行了评估。值得注意的是，进一步的分析表明，我们的方法可以通过关节及时调整弥合差距。该代码库可从https://github.com/ aimagelab/mammoth获得。
探索神经科学和发育的潜在空间
科学事业不仅严重依赖明确检验明确假设所需的技能，1-7，而且也依赖不太为人所知的获取见解和富有成效的研究方向的步骤。8,9 许多近期讨论10,11 都集中在这样一个事实上：虽然现代“大数据”方法正在产生大量的事实和测量数据，但“除了往院子里扔砖头，还要建设科学大厦”变得越来越重要。12 换句话说，我们必须制定策略来获取跨越学科间传统（在许多情况下是人为的）界限的新见解和深层假设。我们必须跟上技术和数据科学进步的步伐，提高我们识别观察集和方法之间对称性（不变性）的能力——通过识别研究文献中的大规模模式尽可能地统一和简化，从而激励和加强新的研究计划（图 1）。
潜在类别分析方法 Comportam
摘要本横断面研究旨在确定生活方式行为模式及其与社会人口特征的关系。 2019 年国家健康调查被用作数据库，其中包含患有糖尿病的成年人（≥ 18 岁）。潜在类别分析将健康模式分为四个领域：吸烟、饮酒、体力活动和饮食。采用多项回归分析来确定行为模式与感兴趣的社会人口变量之间的关联。确定了三种行为模式：第 1 类对应样本的 17%，包括更有可能出现与食物相关的危险行为的个体；第 2 类（体力活动和水果蔬菜消费量较低）占样本的 71.2%；第 3 类（占人口的 11.8%）包括出现危险行为的可能性最低的个体。 45 岁或以上、受教育程度较低且没有医疗保险的个人不太可能属于第 1 类。不定期去看医生的男性更有可能属于第 2 类，45 岁或以上且受教育程度较低的人也是如此。关键词 健康行为，潜在类别分析，糖尿病，健康调查
探索标准化潜在模型的方法和实用性...
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹，并附带匹配分数（允许比较候选指纹，通常称为比较分数）。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的匹配程度（即来自同一个人）有多大。在使用中解释匹配分数的一个困难是，没有公认的标准来规定其范围和确切含义（除了“越大越好”之外）。专家需要非常熟悉特定系统的评分，才能充分利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变为 0 到 100 之间的数字，带有两位小数，总共有四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法，从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 之前测试的匹配器产生的评分的详细分析。