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World File Search System假设检验
魔法状态蒸馏的有效可计算界限
魔法状态蒸馏（或非稳定状态操纵）是实现可扩展、容错和通用量子计算的主要方法中的关键组成部分。与非稳定状态操纵相关的是非稳定状态的资源理论，该理论的目标之一是表征和量化量子状态的非稳定性。在本文中，我们引入了 thauma 测度系列来量化量子状态中的非稳定性量，并利用该测度系列来解决非稳定状态资源理论中的几个悬而未决的问题。作为第一个应用，我们建立了假设检验 thauma 作为一次性可蒸馏非稳定度的有效可计算基准，这反过来又导致了非稳定度蒸馏速率以及魔法状态蒸馏开销的各种界限。然后，我们证明最大 thauma 可用作一种有效的可计算工具，用于对魔法状态蒸馏的效率进行基准测试，并且它可以胜过以前基于 mana 的方法。最后，我们使用最小 thauma 来约束文献中称为“魔法正则化相对熵”的量。作为此约束的结果，我们发现两类具有最大 mana（先前建立的非稳定器度量）的状态不能以等于 1 的速率在渐近状态下相互转换。这一结果解决了非稳定器状态资源理论中的一个基本问题，并揭示了非稳定器状态资源理论与其他资源理论（如纠缠和相干性）之间的差异。
睡眠不足对乌斯大学-奥罗基塔分校学生学业成绩的影响
Steve I. Embang ORCID NO.：0000-0003-3139-2441，西北棉兰老州立科学技术学院 steve.embang@nmsc.edu.ph 文章历史： 收到日期：2021 年 1 月 10 日；修订日期：2021 年 2 月 12 日；接受日期：2021 年 3 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 28 日 _____________________________________________________________________________________________________ 摘要：本研究确定了睡眠不足对菲律宾南科技大学二年级教育学生学业成绩的影响。具体来说，它试图回答以下问题：（1）Eng111 和 Educ90 中睡眠时间与学业成绩差异的相关性和比较；（2）学生对睡眠剥夺的灵活性和人口统计资料的差异；以及 (3) 睡眠时间与认知、心理运动/身体和环境因素方面的学业成绩之间的相关性 本研究采用了相关描述性研究设计。数据收集采用了人口普查的方式，共有 122 名受访者参与。研究使用了研究人员制作的问卷。所使用的分析设计包括统计程序，例如假设检验、相关性、平均值、标准差和 T 检验。结果表明，随着睡眠时间的增加，学生在 Eng111 和 Educ 90 中的学业成绩会越来越好。此外，还发现科目和成绩都有显著差异。通过本研究中的所有变量，可以推断，如果没有适当的睡眠，大脑的功能（例如集中注意力、存储数据和其他认知活动的能力）将受到阻碍和/或瘫痪。关键词：睡眠剥夺；BTLEd 第二年；学业成绩
机械工程研究方法
研究方法介绍：研究，研究类型，研究过程，研究过程，识别和定义研究问题的意义，目标和动机，文献调查 /审查及其重要性及其重要性，道德方面，IPR问题，例如专利，版权等。< /div>概念化研究设计：研究设计的需求，良好设计的特征，与研究设计有关的重要概念，不同的研究设计，实验设计的基本原理，采样设计，样本设计的含义，选择抽样过程的标准，不同类型的样本设计。DATA COLLECTION, PROCESSING AND ANALYSIS: Measurement in Research, Measurement Scales, Tests of Sound Measurement, Scaling, Scale Classification Bases, Important Scaling Techniques, Scale Construction Techniques, Different Methods of Data Collection, Difference between Questionnaires and Schedules, Collection of Secondary Data, Processing Operations, Elements/Types of Analysis, Data Processing Operations, Elements of Analysis, Statistics in Research, Measures of Dispersion, Measures of偏度，回归分析，相关性，采样基本面。假设：假设介绍，假设检验的程序，参数和非参数假设检验，使用各种测试（例如方差和协方差分析，CHI Square测试，多变量分析）对假设进行检验。解释和报告写作研究报告，撰写研究报告的机制，研究论文写作，研究论文的布局，论文出版，影响因素，引文和致谢。
人工智能对商业的影响...
本文深入探讨了人工智能 (AI) 对商业决策的影响。通过研究这一现象的技术、战略和道德层面，该研究试图揭示人工智能集成对决策的影响。该研究进行了全面分析，以调查个人对将人工智能集成到商业决策中的看法和经验。该研究涉及人口统计特征、人工智能意识、实施状况、对决策速度和准确性的感知影响以及与人工智能驱动决策偏见相关的道德考虑。研究结果表明，受访者的性别和年龄分布影响了人工智能在商业决策中的看法和使用。人工智能驱动的决策在医疗保健领域占主导地位。此外，人工智能意识和实施显示出普遍的积极前景，受访者对此有很高的认可和熟悉度。人们对人工智能的决策速度更快持积极看法，对商业决策的准确性有积极贡献。然而，人工智能驱动的决策中存在一些偏见。这凸显了人们对人工智能算法的公平和公正应用的重大担忧。这表明解决偏见对于确保道德决策的重要性。假设检验旨在确定人工智能的纳入是否取决于业务决策的准确性。卡方检验结果表明，没有足够的证据表明人工智能的整合与决策准确性之间存在值得注意的关系。这意味着组织应该探索影响决策准确性的其他因素，认识到人工智能整合本身可能不是唯一的决定因素。
魔法状态蒸馏的有效可计算界限
魔法状态蒸馏（或非稳定状态操纵）是实现可扩展、容错和通用量子计算的主要方法中的关键组成部分。与非稳定状态操纵相关的是非稳定状态的资源理论，该理论的目标之一是表征和量化量子状态的非稳定性。在本信中，我们引入了 thauma 度量系列来量化量子状态中的非稳定性数量，并利用该度量系列来解决非稳定状态资源理论中的几个悬而未决的问题。作为第一个应用，我们建立了假设检验 thauma 作为一次性可蒸馏非稳定性的有效可计算基准，这反过来又导致了非稳定性蒸馏速率以及魔法状态蒸馏开销的各种界限。然后我们证明 max-thauma 可以用作对魔法状态蒸馏效率进行基准测试的有效可计算工具，并且它可以胜过以前基于 mana 的方法。最后，我们使用 min-thauma 来约束文献中称为“魔法正则化相对熵”的量。通过这个约束，我们发现两类具有最大 mana（先前确定的非稳定度度量）的状态不能以等于 1 的速率在渐近状态下相互转换。这一结果解决了非稳定状态资源理论中的一个基本问题，并揭示了非稳定状态资源理论与其他资源理论（如纠缠和相干性）之间的差异。
量子机器学习的泛化：量子信息的观点
量子分类和假设检验（状态和通道区分）是两个紧密相关的主题，主要区别在于前者是数据驱动的：如何将量子态 ρ(x) 分配给相应的类 c（或假设）是从训练期间的示例中学习的，其中 x 可以是可调的实验参数，也可以是“嵌入”到量子态中的经典数据。该模型是否具有泛化能力？这是任何数据驱动策略中的主要问题，即即使对于以前从未见过的状态，也能预测正确的类别的能力。在这里，我们通过证明量子分类器的准确性和泛化能力取决于量子态空间 Q 与经典参数空间 X 或类空间 C 之间的（Rényi）互信息 I(C:Q) 和 I2(X:Q)，建立了量子分类与量子信息论之间的联系。基于上述特征，我们展示了 Q 的不同属性如何影响分类准确性和泛化，例如希尔伯特空间的维数、噪声量以及通过池化层等方式从 X 中忽略的信息量。此外，我们引入了信息瓶颈原理的量子版本，使我们能够探索准确性和泛化之间的各种权衡。最后，为了检验我们的理论预测，我们研究了 Ising 自旋链的量子相的分类，并提出了变分量子信息瓶颈方法来优化经典数据的量子嵌入以利于泛化。
开发物流能力的模型，有关物流集成的供应链政策和中小企业的竞争优势
本研究旨在分析供应链政策，后勤能力，对后勤融合和印度尼西亚中小企业的竞争优势的影响。测量方法使用SMARTPLS 4.0软件使用结构方程建模（SEM）分析来分析供应链策略，后勤能力，对物流集成和竞争优势的影响。研究数据是通过通过社交媒体分发在线问卷来获得的。调查表是使用7.这项研究中使用的受访者是中小企业所有者，他们是通过简单的随机抽样确定的。在线调查表已分发给490个UKM所有者。数据分析的阶段是有效性测试，可靠性测试和显着性检验或假设检验。基于进行的数据处理结果，发现供应链政策对物流集成具有积极影响，物流能力对物流的整合具有积极影响，供应链政策对竞争优势具有积极的影响，物流能力对竞争优势具有积极的效果，物流集成对竞争优势具有积极的效果。这项研究的新颖性是物流能力和供应链政策的物流整合和竞争优势的关系模型。这项研究的理论含义是支持以前的理论，即后勤能力和供应链政策在鼓励增加物流融合并鼓励中小型企业的竞争优势中发挥作用。这项研究的实际含义是对实施物流能力并创建和实施供应链政策的中小企业的管理，以鼓励增加物流集成，从而提高竞争优势。
博士学位的入围标准入学奇数学期（...定量和计算生物学课程编号：...
课程目的：本课程以定量生物学和计算生物学的基础来教授学生。这些是生物数据统计分析的重要组成部分，并将允许学生学习生物学家所需的基本数学和统计工具。计算生物学方面将介绍学生的其他实用技能，使他们能够全面处理生物学数据。课程大纲：模块1 [21讲座]定量生物学概率理论，概率分布 - 二项式，高斯和泊松分布。描述性统计：平方的平均值，方差和总和；分布，随机数，随机抽样的均值和方差。回归分析：线性，多重和非线性。假设检验：t检验，z检验；卡方独立性测试。多元分析：生物数据分析中的各种类型的分类，ANOVA，PCA统计示例。模块2 [21讲座]计算生物学：基本编程概论的生物信息学，生物叠加和工具简介：基本脚本和编程简介通常用于计算生物学。生物数据库和序列文件格式：不同生物数据库的简介，其分类方案和生物数据库检索系统。序列比对：对齐概念介绍，评分矩阵，成对序列的比对算法，多个序列比对。基因预测方法：什么是基因预测？基因预测 - 近代和真核生物的计算方法。分子系统发育：表型和分子系统发育介绍。系统发育，分子钟，系统发育结构的方法，所获得的系统发育树的统计评估。系统生物学简介：不同的OMIC，代谢途径和网络。
模块手册课程
伦理学的伦理学定量研究引入R；统计分布理论；贝叶斯定理；恢复矩阵代数用于统计分析；线性回归分析和高斯马尔可夫定理；使用非金属（虚拟）变量；逻辑回归；推论和假设检验；时间趋势分析社会科学的定性研究；科学哲学；定性研究的关键方面；扎根理论；定性研究方法（观察，访谈，焦点小组）；在课程成功完成后，定性研究学习成果的应用，学生…… - 可以描述实证研究中的道德规范。- 解释统计分布理论的概念并了解贝叶斯定理。- 理解线性回归和物流回归的理论基础。- 可以使用OLS准备数据进行分析并进行实证研究。- 能够生成和检验假设（t检验，F检验和ANOVA）并解释P值。- 能够对沿农业食品链的典型时间序列数据进行趋势分析。- 将能够解释统计软件输出。- 可以解释社会科学中的主要认识论方法，不同的科学推理方式以及批判理性主义和实证主义争议的基本假设。- 能够描述定性研究的关键方面和质量标准，以及它如何与定量研究区分开。- 可以总结不同的定性研究方法。- 将能够解释，反思研究结果并提出这些结果。2。- 将能够在小组中讨论一个研究主题，开发定性调查并采用扎根的理论方法来分析访谈数据。先决条件
卡方和p值与机器学习功能选择
相反，应使用卡方检验和p值来确保真正的关联，而不是依靠套索和RF方法。5-7因此，它们的结果可能有所不同。机器学习中的特征选择可能无法提供真正的关联，原因有几个原因。一个主要问题是过度插入，其中模型，尤其是复杂的模型，捕获噪声而不是训练数据中的真正基础模式。此外，机器学习算法通常会鉴于特征与目标变量之间的相关性，但是这些相关性可能并不意味着因果关系。这种区别至关重要，因为相关并不意味着一个变量会导致另一个变量。另一个挑战是特征选择方法固有的偏差和差异。这些方法可能对使用的特定数据敏感，从而导致偏见或高变化的恢复，这些偏差并不能很好地推广到新数据。此外，不同的算法具有不同的优势和劣势。例如，拉索可能会收缩一些系数为零，可能缺少重要的重要特征，而RF由于其固有的结构而可能会过度强调某些特征。卡方检验和p值是统计方法，可在目标和特征之间提供真正关联。卡方检验和p值测量特征与目标变量之间关联的统计意义，有助于将真实关联与随机噪声区分开。这些方法基于假设检验，提供了一个框架，以测试观察到的关联是否可能是由于偶然的原因。另外，统计方法可以控制混杂变量，以确保确定的关联不是虚假的。最后，统计测试的结果通常可重现，可以在不同数据集中验证。