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BCM4C04：业务定量技术
统计定量技术统计技术是在进行有关某些现象的统计查询中使用的那些技术。它们包括从数据收集到解释收集到的数据的所有统计方法。统计技术涉及：1。数据收集重要的统计方法之一是收集数据。有不同的方法来收集初级和辅助数据。2。中心趋势，分散，偏度和峰度度量中心趋势的度量是一种用于查找系列的平均值的方法，而分散量的测量用于查找系列中的可变性。偏度度量分布的不对称性测量，而峰度的度量测量分布中峰值的平坦度。3。相关性和回归分析相关性用于研究两个或多个变量之间的关系程度。另一方面，回归技术用于估计一个变量对另一个变量的值。
评估喷气噪声噼啪声的感知度
噼啪声是噪声的一种感知方面，由脉冲声冲击引起，可在超音速喷气式飞机（包括军用飞机和火箭）的噪声中观察到。整体和长期频谱噪声指标不能解释对噼啪声的独特感知。听力测试旨在更好地了解对噼啪声的感知，并检查其与物理噪声指标的关系，例如压力波形的一阶导数的偏度，以下称为导数偏度。据推测，随着导数偏度的增加，对噼啪声的感知趋于增加。对 31 名受试者进行了两次听力测试，以检查他们对噼啪声的感知。在第一次测试中，受试者比较并排序了包含噼啪声的声音。在第二次测试中，采用类别量表，受试者使用类别标签对噼啪声内容进行评分：1) 无噼啪声的平滑噪声，2) 无噼啪声的粗糙噪声，3) 零星或间歇性噼啪声，4) 连续噼啪声，5) 强烈噼啪声。顺序和评级测试都证实了对裂纹的感知和导数偏斜之间存在高度相关性。这些见解将有助于为社区噪音模型提供信息，使它们能够将喷气裂纹引起的烦恼纳入其中。
原创研究 阿富汗喀布尔医学生对 Covid-19 疫苗的接受度和犹豫度
简介：疫苗犹豫被定义为“尽管有疫苗接种服务，但仍推迟接受或拒绝接种疫苗”。许多国家报告称，新冠疫苗接种率低，这对结束这一流行病的努力来说是一个巨大的挑战。目的：在本研究中，我们旨在找出喀布尔医学生对新冠疫苗的接受率和犹豫率及其原因。方法：这项横断面研究是在喀布尔随机选择的五所大学的医学生中进行的，共有 459 名医学生完成了问卷调查。结果：医学生对新冠疫苗的犹豫率为 42.3%，男性的犹豫率高于女性。拒绝接种疫苗的主要原因是担心疫苗的安全性和副作用（62.3%）。超过一半的参与者（51.5%）已经接种过疫苗。 60.2% 的参与者表示，接种疫苗的主要原因是预防 COVID-19 病毒。这项研究表明，社交媒体是有关疫苗犹豫信息的主要来源（64.3%）。结论：这项研究表明，医学生对 COVID-19 疫苗的犹豫程度很高。强烈建议向社区，尤其是医学生提供有关 COVID-19 疫苗安全性和有效性的准确信息。关键词：COVID-19、医学生、疫苗犹豫
视觉过程改善对同侧偏盲患者的疗效
摘要 同侧偏盲是因中风、肿瘤、脑外伤和其他罕见原因引起的视野缺损。由于视觉系统受损，会出现侧向忽视，导致难以检测双眼视野一侧的物体，这使患者在日常活动中面临潜在危险，尤其是在户外交通中。已经开发出不同的光学辅助设备，如菲涅尔棱镜，通过增加受影响半视野的感知来帮助这些患者。这种棱镜矫正可以出现在各种配置中，例如：轭式棱镜、单眼和双眼扇形棱镜，底座朝向患侧。治疗这些患者的另一种选择是基于刺激受影响半视野的视觉训练。 关键词：同侧偏盲、视野丧失、棱镜矫正
使用机器学习技术从 MRI ADC 图像中提取特征以进行脑肿瘤分类
方法：这项前瞻性研究使用了 1599 个标记的 MRI 脑 ADC 图像切片，其中 995 个为恶性，604 个为良性，这些切片来自 195 名经放射学诊断并经组织病理学确诊为脑肿瘤的患者。从每位患者的 MRI ADC 图像中提取人口统计学信息、平均像素值、偏度、峰度、灰度共生矩阵 (GLCM) 特征、平均值、方差、能量、熵、对比度、同质性、相关性、突出度和阴影。在特征选择阶段，使用 ANOVA f 检验测量提取特征的有效性。然后，将这些特征用作几种机器学习分类算法的输入，并评估相应的模型。结果：根据 ANOVA f 检验特征选择过程的结果，两个属性：偏度（3.34）和 GLCM 同质性（3.45）的 ANOVA f 检验分数最低。因此，在继续实验时排除这两个特征。在测试的不同 ML 算法中，选择随机森林分类器来构建最终的 ML 模型，因为它具有最高的准确度。在超参数调整过程之后，最终模型能够以 90.41% 的准确率预测恶性和良性肿瘤。结论：本研究得出结论，上述特征（偏度和 GLCM 同质性除外）对于识别和区分恶性和良性脑肿瘤具有重要意义。此外，它们有助于开发一种高性能 ML 模型，该模型能够在尝试侵入性诊断程序（例如脑活检）之前协助脑肿瘤诊断过程的决策步骤。
电脑化认知训练是否可以改善轻度认知障碍老人的认知功能
摘要摘要形成临床提问，2050年1.32年将达到mci（MCI），被视为失智症的中间阶段的关键字、同义字、利用布林逻辑，以，以或作为交集、联集。透过，cochrane库，embase，cinahl以及以及以及等级。并采用2020版批判性评估技能计划，CASP RCT，SR清单为工具进行分析。三篇研究结果为工具进行分析。三篇研究结果，在给予电脑化认知训练后
人工智能应用中的偏见对人类生活的影响：综述
摘要：人工智能的引入改善了几乎每个部门、行业和人类生活各个部分的运作。人工智能的使用在司法部、组织招聘、警察面部识别和学校招生中至关重要。在各个领域引入人工智能算法的目的是减少决策中的人为偏见。尽管取得了进展，但人们担心人工智能算法也存在偏见。这种说法背后的主要原因是人类开发人员负责算法使用的训练数据。有些领域中的偏见问题直接影响人类生活，并可能对人造成身体或情感上的伤害。一些例子是大学录取、招聘、法院的司法管理、公共福利系统、警察、公共安全和医疗保健。在上述任何领域中，开发过程很有可能有意或无意地在人工智能算法中引入偏见。本文提供了有关人工智能偏见的背景知识以及解决问题的可能解决方案。
非理性选择和业务策略：认知偏见对市场竞争力的影响
本文探讨了认知偏见对企业内战略决策和市场竞争力的普遍影响。认知偏见是与理性判断的系统偏差，严重影响了信息的感知和决策。这种偏见会扭曲战略计划和运营效率，从而导致次优的结果并降低市场竞争力。分析的重点是几种常见的认知偏见，包括自我服务的偏见，使个人责任偏差；基于初始信息影响财务预测和战略决策的锚定偏见；以及沉没的成本谬误，过去的投资不适当地影响了当前的决策，损害了替代方案，潜在的有利可图的途径。探索扩展到这些偏见如何误导市场分析和战略计划，尤其是在扩张和进入新市场时。通过全面的文献综述和定性分析，本文研究了商业环境中认知偏见的表现及其对市场竞争力的影响。认为，认识和减轻这些偏见对于旨在改善决策过程并保持动态市场中竞争优势的公司至关重要。讨论了缓解认知偏见的策略，包括培养一种批判性思维的文化，促进团队内的各种观点，以及通过制止和余额实施结构化的决策过程。认知偏见代表了与规范判断和理性决策的系统偏差。本文强调了战略规划中持续学习和适应性的必要性，以更加与市场现实保持一致并增强整体业务弹性。关键字：认知偏见，战略决策，市场竞争力，锚定偏见，沉没成本谬误，自我服务偏见，业务策略。引言本文深入研究了认知偏见对业务战略和市场竞争力的深刻影响。这些偏见塑造了个人如何看待和解释信息，通常会导致决定与客观理性不同的决定。因此，认知偏见会大大影响组织成果和在市场上的竞争定位。通过各种机制来表现出业务的认知偏见，每种机制都可能使理性的决策和战略计划脱轨。例如，自我服务的偏见使个人将成功归因于自己的努力和失败的外部因素。这些偏见会缩减客观评估和从商业活动中学习，可能阻碍组织的增长和适应（Bazerman＆Moore，2009）。
相互无偏基的熵不确定关系的最优上界
2 | ⟨ ψ | [ A, B ] | ψ ⟩| 取决于初始状态，因此并不固定，以至于当 | ψ ⟩ 的某些选择时它会消失，这些选择不必是可观测量 A 和 B 的同时特征函数。此外，基于偏差的不确定性关系通常不能捕捉可观测量互补方面 [12] 的物理内容和信息内容的传播 [13]。用可观测量的熵来表示不确定性最早是由 Everett [17] 提出的。参考文献 [14] 对此进行了肯定的回答，即位置和动量可观测量的熵之和满足不等式。对于具有连续谱的可观测量，这种熵不确定关系分别在参考文献 [15, 16] 中得到证明和改进。当系统状态为高斯波包时，不等式的下界成立。熵不确定性关系在有限维希尔伯特空间中的可观测量的扩展最早在文献[11]中提出，后来在文献[18]中得到改进。我们希望