直接销售 44 管理系统比较 49 各区域的本土牧场社区 50 高、中、低投入牧场的优势和劣势 50 各区域本土和人工牧场的公牛承载能力和体重增长 5 1 1993 年库克郡、奥鲁昆郡和托雷斯郡的畜群结构估计值 52' 畜群结构估计值和收益增加值 5 2 畜群结构估计值和收益增加值 53 约克角畜群传统管理和改进管理结果比较 5 4 本土和人工牧场的承载能力 5 7 潜在牛只数量 5 7 约克角地区(包括奥鲁昆郡、库克郡和托雷斯郡)按要素成本计算的区域生产总值估计值 6 0 远北地区分解的附加值乘数:畜牧业 63 远北地区分解的产出乘数:畜牧业 63 分解收入就业乘数 远北地区:畜牧业 64 分解就业乘数 远北地区:畜牧业 6 5 三种生产系统的比较经济学 67 销售成本和农场回头率 6 8
目前,多腺苷二磷酸核糖聚合酶抑制剂用于治疗与同源重组修复缺乏有关的基因中的体细胞或种系致病变异的转移性前列腺癌(MPC)患者。因此,建议对这些变体进行测试,因为测试结果可能对系统治疗具有影响。,在临床实践中最相关的是乳腺癌基因(BRCA)1和2。尽管没有公布有关MPC葡萄牙患者种系和体细胞变异率流行的数据,但长期以来,从业人员认为这些患者的体细胞BRCA1/2变体的患病率远低于先前研究的人群。为了估计致病性BRCA1/2变体的流行率,我们拟合了贝叶斯分层模型,该模型与经过普遍测试的转移患者的数据和来自国际同伙的数据。所有42例测试的患者均为体细胞BRCA1/2病原变异。此后期估计值为3.1%(95%的可信度间隔为0.3-10.3%),我们发现不同人群的患病率之间存在很大的分散体。此估计值远低于其他已发表的队列中的估计值。我们认为,测试建议应针对特定国家特定的流行量。因此,我们将继续在研究环境中进行普遍测试,以减少估计值的不确定性,并更好地确定普遍体细胞测试在葡萄牙人群中的作用。
1 “[您] 是否曾是武装部队成员?”——问题的措辞涵盖了那些报告称在世界范围内任何武装部队组织服役的人,而不仅仅是那些在英国武装部队服役的人。它还涵盖了那些曾担任过正规军或预备役军人的人。因此,这里给出的估计值预计会高于以前的估计值,以前的估计值只关注那些曾在英国正规武装部队服役的人。 2 除了“覆盖率”(监狱人口中匹配答案的比例)之外,我们之前还报告了从 2015 年起收到的匹配比例,即“匹配率”。本出版物已删除此信息,因为数据探索发现,尽管数据收集始于 2015 年,但匹配答案中有一部分与首次收到答案的时间早于 2015 年但在召回后于 2015 年或之后入狱的个人有关。
根据参议院多数党领袖舒默办公室的分析,IRA将有助于在2030年之前将气候污染在2005年的水平上减少40%。拜登政府也计算出了类似的40%的估计值。这些估计也得到了独立专家的证实。一项由荣鼎咨询公司进行的分析提出,到2030年排放量减少37.5%作为其核心估计值。第二项由能源创新公司进行分析,发现到2030年排放量将减少39%的核心估计值,并且“此外,IRA石油和天然气条款每增加一吨排放量,其他条款至少可以避免24吨排放量。”第三项由普林斯顿大学快速能源政策评估和分析工具包(REPEAT)项目进行的分析发现,到2030年,IRA将使排放量减少41%。
天气观测数据是准确预报天气的支柱,对航空界影响巨大。研究人员探索了使用 FAA 航空气象摄像机 (AvCams) 得出的能见度估计值来补充阿拉斯加传统观测的概念。研究中使用的能见度估计值由图像分析能见度估计 (VEIA) 算法生成,该算法识别 AvCam 图像中的边缘并将这些边缘的强度与合成的晴天图像进行比较。
图3。流过一个气缸。(a)使用p = 3传感器,RL-ROE和KF-ROE状态估计值的RL-ROE和KF-ROE状态估计值的归一化L 2误差。(b)使用p = 3传感器在训练过程中未看到的RE值以及相应的RL-ROE和KF-ROE估计值的RE值的地面真相速度幅度在t = 50处。参考溶液轮廓中的黑色交叉表示传感器位置。(c)左:归一化的L 2误差,使用P = 3传感器时的μ与μ相对于μ。属于训练集S的μ值由大圆圈显示,而测试值则显示为小圆圈。右:归一化的L 2误差,随着时间的推移和RE的测试值进行平均,传感器数量p。在(a)和(c)中,误差指标在5个轨迹上平均具有随机采样的初始真实状态z 0,而阴影区域表示标准偏差。
我们用数值方法研究了 1 + 1 维 Haar 随机量子电路的测量驱动量子相变。通过分析三部分互信息,我们能够精确估计临界测量率 pc = 0 . 17(1)。我们提取了与渗透值以及稳定器电路值一致的相关体积临界指数的估计值,但与 Haar 随机情况的先前估计值不同。我们对表面序参数指数的估计似乎与稳定器电路或渗透的估计值不同,但我们不能明确排除三种情况下所有指数都匹配的情况。此外,在 Haar 情况下,纠缠熵 S n 的前因子强烈依赖于 Rényi 指数 n ;对于稳定器电路和渗透,这种依赖性不存在。稳定器电路的结果用于指导我们的研究并识别具有弱有限尺寸效应的度量。我们讨论了我们的数值估计如何限制转变理论。
图 2 杏仁核反应性与年龄相关变化的多元宇宙分析。(a)。恐惧与年龄相关变化的规格曲线 > 基线杏仁核反应性。点表示估计的线性年龄相关变化,线表示相应的 95% 后验区间 (PI)。模型按与年龄相关的变化估计值排序,虚线表示所有规格的中值估计值。颜色表示 beta 估计值的符号以及相应的后验区间是否包含 0(红色 = 不包括 0 的负数;蓝色 = 包括 0 的负数,绿色 = 包括 0 的正数,黑色 = 所有规格的中位数)。(b)。A 中每个模型对应的模型规格信息。y 轴上的变量表示分析选择,相应的颜色标记表示已做出选择,空白处表示在给定的分析中未做出选择。在每个类别面板(杏仁核 ROI、组级模型和参与者级模型)中,决策点按做出相应选择时的中位模型排名从上到下排序(即,每个面板顶部的选择往往具有更负面的与年龄相关的变化估计值)。带有误差线的黑点表示在相应线上指示的做出选择的规范的中位数和 IQR 排名。(c)。参与者级数据和模型预测的与年龄相关的杏仁核反应性变化的示例,包括恐惧 > 基线(绿色)和中性基线(橙色)。数据显示为使用原生空间双侧杏仁核掩模、24 个运动回归器、t 统计量、高通滤波和 FSL 中的参与者级 GLM 的预注册管道。点表示参与者级估计值,浅线连接多次研究访问的参与者的估计值,带有阴影区域的暗线表示模型预测和 95% 后验区间。(d)。一组模型的规格曲线分别参数化参与者内(右)与参与者间(左)的年龄相关变化,包括恐惧 > 基线(绿色)和中性 > 基线(橙色)对比,以及跨规格的中位数(黑色)。请参阅 https://pbloom.shinyapps.io/amygdala_mpfc_multiverse/ 了解交互式可视化
●估计12岁以上年龄较高的人对过去一年的非法药物使用的估计是报告两次或以上种族的人和美洲印第安人或阿拉斯加土著人(分别为28.5和25.9%)(分别为28.5%和25.9%),与所有其他种族/种族中的人的估计值相比,随后是黑人估计的黑人(20.8%)。估计12岁以上年龄较大的年龄较大的人对年龄较高的人的非法药物使用的估计是报告两个或更多种族的人和美洲印第安人或阿拉斯加的本地人(分别为28.5%和25.9%),与所有其他种族/族裔群体中的人的估计值相比,其次是黑人估计的人(20.8%)。12岁或12岁以上的人中使用药物使用的 iestimates是最高的,或者报告了两次或更多种族的人和美洲印第安人或阿拉斯加的土著人(分别为28.5%和25.9%)(分别为28.5%和25.9%),与所有其他种族/族裔中的人的估计值相比,黑人估算为黑人(20.8%)。iestimates是最高的,或者报告了两次或更多种族的人和美洲印第安人或阿拉斯加的土著人(分别为28.5%和25.9%)(分别为28.5%和25.9%),与所有其他种族/族裔中的人的估计值相比,黑人估算为黑人(20.8%)。