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高级冥想期间大脑网络的内在可靠性：深入采样7个TESLA MRI案例研究
图1估计大脑网络内相关系数（ICC）的建议方法的图形说明。（a）对于一个来自单个受试者的n区域的规范大脑网络（由大脑上的不同颜色表示），大脑网络ICC可用于估计跨K重复fMRI运行的fMRI测量值（X）的受试者内部可靠性，用于测量给定的认知状态。每列表示特定的fMRI运行中的测量值，每个覆盖的红色椭圆形代表运行中区域之间的可变性。另一方面，每行代表与大脑网络中特定区域相对应的重复测量值，每个覆盖的绿色椭圆形代表区域内（或在运行之间）内的可变性。大脑网络ICC仅仅是归因于区域间变异性的总变异性的比例，并假定值在0到1之间。（b）一个具有高脑网络ICC（接近1）的假设大脑网络，表明k运行中fMRI测量的受试者内部可靠性很高。较窄的绿色椭圆形表明区域内/跑步之间的变异性较小，更宽的红色椭圆形表示大脑网络区域之间的变异性较大。（c）一个假想的大脑网络ICC（接近0），表明在K运行中fMRI测量的受试者内部可靠性差。较宽的绿色椭圆形表示较大的区域内/运行之间的变异性，较小的红色椭圆形表明区域间变异性相对较小。fMRI，功能磁共振成像。
Emaswati为政府提供的电力鼓掌，尽管可靠性问题仍然存在
进口占该国消耗的大量电力（Eswatini，2018a政府； ISS African Futures，2023）。保守性估计表明，埃斯瓦蒂尼（Eswatini）从南非的埃斯科姆（Eskom）和莫桑比克（Mozambique）的莫桑比克（Electricidade deMoçambique）（非洲开发银行，2021年；莫桑比克俱乐部； 2022年； Eswatini，2023年），其他近似近似近似于南非，莫桑比克政府（2022年）进口了60％-80％的能源供应。这使得能源安全成为该国的重大关注点，尤其是当与南非四面楚歌的电力公用事业的目前迭代将于明年到期（Pachymuthu，2022年）。在2022年，电力是Eswatini（OEC World，2024）的第三大进口产品。
基础心率和短暂的日期可靠性
摘要简介本研究确定了（1）日至日的可靠性（HR）和HR可变性（HRV）通过Equivital EQ02+ LifeAnitor测得的（HRV），以及（2）与短期HRV相比，超短期HRV的一致性。方法二十三名现役的美军士兵（5名女性，18名男性）完成了两次实验访问，距离> 48小时，限制与基础监测（例如，运动，饮食）一致，在俯卧撑休息后，在20-21分钟（超短期）（超短期）和20-25分钟（短期）（短期）（短期）（短期）（短期）（短期）（短期）。HRV作为R – R间隔（SDNN）的SD和连续R – R间隔（RMSSD）之间平方平方差的平方差的平方根。结果使用线性混合模型方法的日常可靠性（INSERS INTACERISS相关系数（ICC））适用于HR（0.849，95％CI：0.689至0.933）和RMSSD（ICC：0.823，95％CI：0.623至0.920）。SDNN具有适度的日常可靠性，随着更大的变化（ICC：0.689，95％CI：0.428至0.858）。考虑呼吸作用时，RMSSD的可靠性略有提高（ICC：0.821，95％CI：0.672至0.944）。没有测量1分钟的人力资源偏差与5分钟（p = 0.511）。在1分钟的测量值与5分钟的测量值中，SDNN的平均偏置为-4 ms，RMSSD的平均偏置为-4 ms（p≤0.023）。结论是在使用基础主导和测量呼吸一致的限制之前进行20分钟稳定周期之前的结论时，军事人员可以依靠EQ02+进行基础HR和RMSSD监测，但使用SDNN应该更加谨慎。这些数据在遵循这些过程时还使用超短期测量值支持。
Gre-Reliability-Standard-Error测量。 ...
表4A和4B分别为GRE通用测试和GRE受试者测试提供可靠性估计值。可靠性指示如果对每个测试者进行了多次测试，则单个测试者将保持相同的相对地位。可靠性指数范围从零到一个；一个可靠性指数表明测试中没有测量误差，因此测试是完全可靠的。分析写作措施的可靠性受分配给问题论文任务的评分的一致性的影响。总体而言，这两个评级约为98％的时间；它们的分数大约有2％的时间差异。他们的分数差异不到百分之一。表4A和4B还提供了有关测量标准误差（SEM）和SEM分数差异的数据。sem是由于测量错误而预期得分变化的指数。对于一组接受测试者来说，这是对观察到的分数和“ TRUE”得分之间平均差异的估计（即，如果没有测量误差，则假设测试者在测试中的分数将是什么）。大约95％的考试者将获得从两个标准误差延伸到其真实分数以上两个标准误差的范围内的得分。分数差异的SEM是一个索引，用于确定两个分数之间的差异是否有意义。分数的微小差异可能是由于测量误差，而不是由于测试者能力的实际差异。该指数包含了比较每个分数中的测量误差。要使用分数差异的SEM，将值乘以2。得分差异超过此值的得分差异可能反映了在置信水平约为95％的能力上的实际差异。
最高法院坚持APTEL的决定，指示没有法定依据来征收不间断权力的额外可靠性费用S
我们以我们以专业领域为中心的能源实践而闻名 - 以解决涉及公共政策，市场经济学，技术，财务，项目管理的复杂法律问题的优势而公认。我们的实践为与管理行业的立法和政策框架有关的几项具有里程碑意义的和先例的工作做出了贡献，该行业，监管行业的商业策略，在该国的各种监管和司法方面介绍案件，有关关税，许可，市场发展和设计，贬低和设计，调节和争议的建议。
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
数字现金的创新和可靠性机会
大多数电子销售点交易都是使用支付计划卡进行的，这些计划向商家收取每笔交易的费用，对于一些（通常是较小的）商家来说，这可能是一笔不小的开支。国际文献表明，支付平台设定的利润最大化费用可能会导致定价结构低效，商家负担过重，消费者的卡使用受到非卡用户的过度补贴。14 由商业委员会管理的《2022 年零售支付系统法案》规定了发卡银行向收单银行收取的交换费上限。15《零售支付系统法案》还赋予商业委员会更广泛的权力，例如，制定计划费用和准入要求。
无铅焊料热界面材料厚度对随机振动环境下电子元件可靠性的影响
电子元件的可靠性一直是工程师面临的挑战。本研究解决了了解随机振动对无铅焊料作为电子元件内热界面材料 (TIM) 的可靠性的影响这一关键需求。ANSYS 软件用于设计、开发和模拟电子模型，重点关注 TIM。SAC405 无铅焊料用作 TIM，其厚度在 0.01 到 0.06 毫米之间变化（间隔为 0.01 毫米）。本研究的结果揭示了相关的相关性。随着 TIM 厚度的增加，应力和应变明显减少，而变形增加。值得注意的是，TIM 厚度和疲劳寿命之间存在直接关系；较厚的 TIM 与增加的疲劳寿命相关。此外，当 TIM 厚度为 0.01 毫米时，公式 1、2 和 3 的疲劳寿命测量值分别为 2.76 x 104、1.63 x 104 和 0.792 x 104。这些发现对工程师具有深远的影响，如果使用无铅焊料作为 TIM，它们将作为指导框架，帮助选择电子元件的最佳 TIM 厚度。了解应力、应变、变形和疲劳寿命之间的权衡至关重要，使工程师能够在电子系统设计和开发过程中做出明智的决策，最终提高整体可靠性。本研究建议在电子应用中使用无铅焊料作为 TIM，因为它具有热和可靠性方面的优势。
开发和评估新现场测试的重测可靠性，以评估年轻人的下LIMB肌肉疲劳性
摘要 - 我们旨在开发一项新的领域测试，以评估年轻人的下LIMB肌肉疲劳性。在实验中 - a，我们开发并确定了间歇性等距壁-SQUAT测试的能力，诱导肌肉疲劳性的进行性水平，这是通过使用两个智能手机应用于可行性目的的智能手机应用的动力学检测到的蹲下高度（SJ H）和位置时间（SJ H）和位置时间（STS T）的动力学的能力。在实验中 - b，参与者在两天不同的日期进行了相同的测试，以进行可靠性评估。在同局，精疲力尽和2分钟后注册了我们疲劳性指标变化的动力学。评估了最小可检测的变化（MDC 95）和绝对（CV TE）和相对（ICC 3-1）的可靠性系数。在实验中 - a，我们报告了整个任务中SJ H和STS T的性能逐渐降低，以耗尽的平均值变化！22±11％和+31±13％。个体数据分析显示，SJ H和STS T的性能下降大于85％和95％的参与者的MDC 95。在实验中 - b，我们的疲劳性指标的变化在同局，精疲力尽和2分钟后的SJ H（ICC 3-1> 0.97; CV TE <7.5％）和STS T（ICC 3-1> 0.92> 0.92; CV TE <3.3％）时表现出极好的会议可靠性。该测试是可行且可靠的，这使得评估应用中的肌肉疲劳非常有前途（例如，临床）和实验室环境。