摘要 金融部门的发展在推动经济增长方面可以发挥关键作用。支付系统的创新可能会影响产出、价格和货币政策传导。然而,关于支付系统在推动经济活动方面的作用的研究明显不足,尤其是对于像印度这样的新兴经济体。本文使用多元贝叶斯向量自回归 (BVAR) 模型研究了印度数字支付系统、实时全额结算 (RTGS) 和经济增长之间的动态联系。通过对 RTGS 价值和数量的月度观察,我们发现 RTGS 的价值对经济中的收入和价格水平都有显著影响。我们的结果还表明,RTGS 和经济增长都相互产生正向和显著的影响,支持两者之间存在双向因果关系。方差分解分析证实,RTGS 和经济活动都对彼此的波动有显著影响。几项敏感性分析强化了我们的主要发现。关键词:金融创新、RTGS、经济增长、双向伤亡、贝叶斯向量自回归 JEL 分类:E32、G22、C53
标题:使用NeuroMark PET独立组件分析框架运行:Neuromark Ica Ica Ica Pet Atlas作者:Cyrus Eierud A,Martin Norgaard B,C,Murat Bilgel D,Helen Petropoulos A,Helen Petropoulos A,Zening Fuu a,Zening Fuu A,Armin iraji J.Meran iman gran geran geran gran geran, ,Cyril Pernet H,Vince D. Calhoun A,I,J为阿尔茨海默氏病神经影像学计划*隶属关系:A)神经影像学和数据科学转化研究中心(趋势),乔治亚州立大学,乔治亚州立大学,乔治亚大学,乔治亚大学,乔治亚大学,乔治亚大学,乔治亚大学,乔治亚大学,乔治亚大学,乔治亚大学,乔治亚大学,乔治亚大学,乔治亚州大学,乔治亚大学。b)美国马里兰州贝塞斯达国立卫生研究院国家心理健康研究所分子成像分支。c)丹麦哥本哈根哥本哈根计算机科学系。d)美国马里兰州巴尔的摩国家老化研究所行为神经科学实验室。e)Karolinska Institutet和斯德哥尔摩县议会临床神经科学系,斯德哥尔摩,SE-171 64,瑞典。f)美国纽约哥伦比亚大学精神病学系。g)美国纽约哥伦比亚大学生物统计学系。h)丹麦哥本哈根Rigshospitalet的神经生物学研究部门。i)美国佐治亚州亚特兰大佐治亚州立大学神经科学研究所和物理学心理学和计算机科学系。j)佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州理工学院电气和计算机工程系 *)用于准备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经影像学计划(ADNI)数据库(ADNI.loni.loni.usc.edu)获得的。因此,ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献,但没有参与本报告的分析或撰写。可以在:http://adni.loni.usc.edu/wp- content/uploads/how_to_apply/adni_acknowledgement_list.pdf
本研究的目的是对独立消费者能源供应系统中基于可再生能源的能源池进行多变量分析。该研究提供了优化基于可再生能源(RES)的能源综合体(EC)的主要参数和过程的数学公式,以向约旦哈希姆王国的许多独立农村消费者提供能源。方法和计算模型可以考虑额外的条件和约束、数据,从而为计算模型提供灵活性和多功能性。在设计阶段使用方法和指南将提高约旦政府基于对替代能源的依赖的竞争力和成本效益,并改善农村低能源独立消费者的总体成本。本文致力于解决开发基于可再生能源的能源综合体在自主消费者电力供应系统中效率的多变量分析技术解决方案的问题。然而,目前的全球趋势是电解器和燃料元件的成本下降,而其可靠性提高。为了研究氢储存系统应用的经济效率,计算程序中包含了两个模型。在第一个模型中,柴油价格的上涨与通货膨胀相对应,在第二个模型中,柴油价格的上涨每年超过通货膨胀率 5-10%。关注第一个选项表明,使用氢储存系统在经济上不可行。
摘要:使用静止状态功能连通性(RS-FC)数据诊断重大抑郁症(MDD),遇到了许多挑战,例如高维度,小样本和个体差异。To assess the clinical value of rs-FC in MDD and identify the potential rs- FC machine learning (ML) model for the individualized diagnosis of MDD, based on the rs-FC data, a progressive three-step ML analysis was performed, including six di ff erent ML algorithms and two dimension reduction methods, to investigate the classi fi cation performance of ML model in a multicentral, large sample dataset [1021例MDD患者和1100例正常对照(NCS)]。此外,线性最小二乘拟合的回归模型用于评估RS-FC特征与MDD患者临床症状的严重程度之间的关系。在使用的ML方法中,通过极端梯度提升(XGBoost)方法构建的RS-FC模型显示出最佳的分类性能,可将MDD患者与单个水平的NCS区分开(准确性= 0.728,Sensitivity = 0.720,Sensitivity = 0.720,Speciifity = 0.739,Speciifity = 0.739,curve = 0.8331)。同时,通过XGBoost模型识别的RS-FC主要分布在默认模式网络,边缘网络和Visual Network之间。更重要的是,可以使用XGBoost模型确定的RS-FC特征来准确预测MDD患者的17个单个汉密尔顿抑郁量表评分(调整后的R 2 = 0.180,根平方误差= 0.946)。使用RS-FCS的XGBoost模型显示了MDD患者和HCS之间的最佳分类性能,具有良好的概括和神经科学的解释性。关键字:重度抑郁症,静止状态功能连接,多中心,机器学习,分类,极端梯度增强■简介
*: Correspondence: Dr. Ganesh B Chand (Email: gchand@wustl.edu ) and Dr. Hui-Yuan Miao (Email: miaoh@wustl.edu ) Credit authorship contribution statement YN: Conceptualization, Methodology, Software, Formal analysis, Visualization, Data curation, Writing – original draft, Writing - review & editing; TM:方法,软件,正式分析,写作 - 审核和编辑; HYM:方法,写作 - 原始草稿,写作 - 评论和编辑; PB:方法,软件,写作 - 原始草稿,写作 - 评论和编辑; DST:概念化,数据策划,写作 - 原始草稿,写作 - 评论和编辑; GBC:概念化,方法,软件,正式分析,可视化,数据策划,写作 - 原始草稿,写作 - 评论和编辑;监督,资金收购资金GBC得到了圣路易斯华盛顿大学的Mallinckrodt放射学研究所以及美国国立卫生研究院K01AG083230的支持。利益冲突作者没有利益冲突来宣布
使用多变量曲线分辨率(MCR)构建多元定量模型,并使用综合的二维气体色谱法获得了具有频流电离检测(GC×GC-FID)的数据。MCR算法提出了一些重要特征,例如二阶优势和通过交流最小二乘(ALS)过程优化每个纯组件的仪器响应的恢复。使用仅包含已知浓度的精油和谷物酒精作为溶剂的校准集量化迷迭香精油的模型。校准曲线将迷迭香精油和
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经Peer Review的认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2020年10月17日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2020.10.16.343137 doi:Biorxiv Preprint
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析(MVPA)来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务,我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是,原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征,而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关,而对感知过程的关注感也影响。
2024年5月8日 - Quepare Secuers Secuers Multivariate的加密原始原则的安全分析,作为对物联网和区块链技术的辅助”,于15/05/2024从10 ...
数据处理(例如,值的处理 background information) Descriptive statistics (e. g. mean, median, SD, IQR) Univariate statistics Significance testing (e. g. p-values, false discovery rates) Fold changes Multivariate statistics (e. g. PCA, PLSDA, cluster analysis) Data visualization (e. g. box plots, score plots, heatmaps)background information) Descriptive statistics (e. g. mean, median, SD, IQR) Univariate statistics Significance testing (e. g. p-values, false discovery rates) Fold changes Multivariate statistics (e. g. PCA, PLSDA, cluster analysis) Data visualization (e. g. box plots, score plots, heatmaps)