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World File Search System假设性
量子假设检验的纠结状态
大多数物理学家都是通过热力学认识熵的。熵是控制绝热过程中变换的基本量，也是唯一的量：当且仅当熵不减少 1 时，封闭系统中两个相容状态之间的变换才能实现。然而，它在更抽象的信息论领域也发挥着至关重要的作用。特别是，相对熵这一广义概念提供了一种测量概率分布可区分性的方法。将这一概念扩展到量子态具有挑战性，因为量子态的非交换性意味着有许多可能的方式来定义这种扩展。一个独特而明确的解决方案来自量子假设检验的研究——在这项任务中，我们得到两个量子态 ρ 或 σ 之一的多个副本，目标是区分这两个状态。将 ρ 误认为 σ 的概率随副本数量的增加呈指数衰减，相应的指数恰好由相对熵的量子变体给出
摘要癌症干细胞（CSC）假设...
图2。癌细胞层次结构的概念。橙色 - 正常细胞，红色 - 肿瘤细胞，蓝色 - 癌症干细胞（CSC），绿色 - 肿瘤微环境中的细胞。利基信号包括PI3K，Notch和Wnt途径，这些途径会影响进入静止，分化和EMT的肿瘤细胞的控制。（b）CSC假设模型 - 干细胞的罕见亚群是肿瘤性的，并且具有分化，从而导致肿瘤细胞的异源群体。（c）更新的CSC模型包括CSC可塑性。耗竭导致肿瘤微环境信号传导，以促进细胞从非CSC到CSC状态的脱节。
长长的神经生物学：假设和未解决的问题
拖拉图是脑白质的虚拟表示。它由数百万的虚拟纤维组成，编码为3D polyline，近似于白质轴突途径。迄今为止，拖拉图是最准确的白质表示形式，因此用于诸如神经塑性，脑部疾病或脑网络的术前计划和研究。然而，众所周知的问题是，大部分的拖拉机在解剖学上并不合理，并且可以被视为跟踪程序的伪像。使用验证者，我们使用一种新颖的完全监督的学习方法解决了过滤术的问题。与基于信号重建和 /或大脑拓扑正则化的其他方法不同，我们使用现有的白质解剖学知识来指导我们的方法。使用根据解剖学原理注释的拖拉图，我们训练我们的模型验证者，以将纤维分类为解剖上合理或不合理的纤维。所提出的验证模型是一种原始的几何深度学习方法，可以处理可变尺寸纤维，同时又不变到纤维方向。我们的模型将每个文件视为点的图表，并且通过通过提出的序列边缘卷积之间的边缘学习特征，它可以捕获基本的解剖学特性。在一组广泛的实验中，输出过滤结果高度准确，稳健，并且快速；使用12GB的GPU，对1m纤维的拖拉图进行了填充，需要少于一分钟。可在https://github.com/fbk-nilab/verifyber上获得验证实现和训练有素的模型。
SBSP设计假设和约束报告
Acronym/Abbreviation Definition AC Alternating Current AM Air Mass AOCS Attitude and Orbit Control System BOL Beginning Of Life CASSIOPeiA Constant Aperture, Solid-State, Integrated orbital Phased Array CEI Comitato Elettrotecnico Italiano CIGS Cu(In,Ga)Se2 CPV Concentrated Photovoltaics CW Continuous Wave DC Direct Current DSN Deep Space Network EN European Standards EOL End Of Life EPC电子电力调节器ESA欧洲航天局欧盟欧盟FNBW第一零束宽度geo地球地理轨道GPS地面发电站 Solar Cells MR-SPS Multi-Rotary joints SPS MV Medium Voltage MVA Megavoltampere MW Megawatt NASA National Aeronautics and Space Administration NREL National Renewable Energy Laboratory PAE Power Added Efficiency PCE Power Conversion Efficiency PSCs Perovskite Solar Cells PV Photovoltaic PVA Photovoltaic Assembly RF Radio Frequency RTG Radioisotope Thermal Generator SBSP太空太阳能SCS太阳能电池SSPA固态功率放大器SPS太阳能卫星SPS-Alpha SPS通过任意大的相分支阵列TAS THALES ALENIA SPACE TRL技术就绪水平W WTT WPT WPT WIRESS
2。语料库分析的假设，方法和技术
在本章中，我们将讨论语料库分析的一些假设，其中包括与词汇意义，量化，大小，一般可智能程度和反思相关的假设。然后，我们将展示这些假设如何支撑语料库分析的方法，包括词典，语法，话语和注册。然后，我们将根据假设和方法来解释语料库分析的分析技术，包括频率，比例代表，分散，搭配，诱饵，诱饵，语料库比较和关键。最后，我们简要提及了一些高级分析方法，这些方法可以在分析师从上面的技术中收集初始发现后进行。在此过程中，我们提供了研究问题的示例，以展示这些想法如何与技术交流的联系以及进一步的联系。这种假设，方法和技术的概述构成了所有语料库分析出现的知识的基础。这也将是理解语料库分析研究设计的良好背景，这是第3至5章的主题。
假设测试，研究设计和样本量...
目标：它的目的是为参与者提供有关假设检验基础的技能，选择适当的测试。该课程还将集中在不同的研究设计上，并在特定条件下进行所需的样本量。将进行简短的讨论（功率点演示）之后，使用流行的统计软件SPS进行计算的实用会话。将做出的努力，课程完成后，参与者将能够检验假设，确定研究设计和样本量估计。参与者：该课程适合包括医学院/研究机构，居民，研究人员，公共卫生政策和决策者以及其他对统计方法感兴趣的年轻研究人员。基本描述性统计和SPS的事先了解对参与者将很有用。总共将吸引40名参与者。课程结束时将提供参与证书。课程内容：Day1：假设检验的基本概念，测试的力量；假设测试涉及的步骤，数据正态性测试。参数测试和非参数测试，用于比较均值，中值，比例等。使用SPSS软件。day2：通过数值数据使用SPSS软件进行的回归和生存分析，概念和实际应用。day3：使用G*Power和其他在线软件注册费的研究设计（观察和实验）和样本量估计：1,000卢比/ - （仅一千）[仅包括培训套件，课程材料，小吃/茶/茶]。申请的最后日期：2025年3月10日通过电子邮件通过电子邮件发送给选定参与者的信息：2025年3月1日，如何申请：此手册附带的完整申请表将发送到以下电子邮件ID：sgpgibiostat@gmail.com
人工智能的多样性与道德危机
[Abdurahman 20] Abdurahman, JK：论人工智能伦理的道德崩溃，Medium，https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 （2020） [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 （2020） [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多，找出你的大学，《纽约时报》，https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html （ 2017 ） [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度，https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ （2018 年） [Dand 20] Dand，M.：AI 伦理守门人的责任在哪里？, Medium，https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 （2020 年）
edunav-创建一个假设计划
“ what-if”计划用于可视化对各种教育目标的学位和要求的路径。可以为每个学生提供无限的保存计划，使“何种”计划为设想不同的专业，额外的专业，未成年人和证书如何影响学生的学位时间如何。
2022常绿IRP更新的假设
电动汽车（EV）负载形状将反映形状的变化，随着库存滚动并渗透增加。使用旅行调查数据，基于基于EV驾驶和充电行为的模拟运输负载的自下而上的运输负载预测，这些形状是由E3开发的。