XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System函数参数
d-Wave全息超导体中的顺序参数和光谱函数
我们考虑D -Wave全息超导体模型，并在度量标准上进行了完全反应，以解决文献中缺失的部分。我们通过将费米子光谱函数与动量依赖性顺序参数进行比较来识别GAP函数。通过在张量凝结物存在下对费米子光谱函数进行数值研究，我们发现了费米弧和间隙行为，与角度相似，它们与角度分辨的光发射光谱数据相似。此外，我们已经检查了耦合常数，化学电位和温度对光谱功能的影响。我们发现D -Wave Fermionic光谱函数可以通过P X和P Y冷凝物与两个Fermion风味结合在一起。同样，将D X 2 -Y 2和D XY轨道对称性与两个Fermion风味结合在一起，导致G波光谱函数。
人才流失是可持续发展的函数
摘要：本文的主要目的是研究马其顿共和国的“人才流失”现象及其对可持续发展的影响。当高技能、受过良好教育的专业人士从发展中国家永久移民到发达国家时，就会发生这种情况。本文概述了高技能人才从我国和巴尔干半岛移民的现状。与此相关，我们分析了与欧盟国家相比，它如何影响这些国家的转型过程和劳动力市场。研究方法是使用详细的问卷进行，马其顿几所公立和私立学院的学生回答了问卷。可以得出结论，人才流失对马其顿共和国可持续发展的影响以及我国目前的人才流失状况令人担忧，因此值得特别关注。采取措施减少人才流失应被视为国家观点。
使用Lyapunov函数
摘要。这项研究研究了非线性系统的稳定性，尤其是特征值所特征的系统。我们引入动态Lyapunov作为稳定性分析的机制，尤其是在没有明确解决方案的情况下。作者在平衡点提供了稳定标准，证明了指数稳定性并确保在干扰后恢复平衡。结果对控制系统的设计和分析具有很大的影响，因为它们提供了一种新的方法来实现稳定性，而无需使用复杂的计算或假设。摘要描绘了Riemann – Liouville分数积分，Caputo分数积分和衍生物以及Mittag -Leffler函数。该研究采用了根 - 荷威族人的标准，并引入了超偶然陈系统的新表述。分数超链系统（FHC）代表了一个复杂的研究框架。
实施多项式函数
摘要。从历史上看，腐蚀抑制剂技术的探索已广泛依赖于实验方法，这些方法与大量成本，持续时间延长和大量资源利用相关。然而，ML方法的出现最近引起了人们的关注，作为研究具有腐蚀抑制特性的潜在材料的有前途的途径。这项研究通过利用多项式函数来努力提高ML模型的预测能力。具体而言，该研究重点是评估吡啶 - 喹啉化合物在缓解腐蚀中的有效性。各种ML模型进行了系统评估，并集成了多项式功能以增强其预测能力。多项式函数的整合显着放大了所有测试模型的预测精度。值得注意的是，SVR模型是最熟练的，其R²为0.936，RMSE为0.093。本询问的结果强调了通过在ML模型中掺入多项式功能促进的预测准确性的显着增强。所提出的SVR模型是预测吡啶 - 喹啉化合物腐蚀抑制潜力的强大工具。这种开创性方法为推进机器学习方法提供了宝贵的见解，该方法旨在以有希望的腐蚀抑制特性设计和工程材料。
PN8145 参数
PN8145集成脉宽调制控制器和新一代高可靠功率MOSFET，专用于高性能、简化外围元件的AC-DC开关电源。芯片提供极为全面、智能化的保护功能，性能卓越，包括周期性过流保护、过载保护、软启动功能等。通过HI-mode、Eco-mode、Burst-mode三种脉冲功率调节模式混合技术及特殊器件低功耗结构技术，实现超低待机功耗，全电压范围下最佳效率。频率调制技术和SoftDriver技术充分保证良好的EMI性能。芯片还内置智能高压启动模块。PN8145为需要超低待机功耗的高性价比反激式开关电源系统提供了先进的实现平台，非常适合VI级能效、Eur2.0、Energy Star应用。
多参数流式细胞仪
糖尿病是一种广泛的代谢障碍，是胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损的结果。可修改的因素，例如饮食，体育锻炼和体重在预防糖尿病中起着至关重要的作用，目标干预措施可将糖尿病风险降低约60％。高蛋白消耗量高于建议每天0.8 g/kg体重的摄入量，经常与糖尿病风险有关。但是，饮食蛋白与糖尿病之间的关系是多方面的。观察性研究将高的总和动物蛋白摄入量与2型糖尿病的风险增加联系在一起，尤其是在肥胖女性中。较高的分支链氨基酸水平（BCAA）可能是由于饮食摄入，蛋白质分解以及分解代谢受损而导致的，是心脏代谢风险和胰岛素抵抗的强有力预测指标。具有将BCAA与胰岛素抵抗联系起来的几种机制。另一方面，干预研究表明，高蛋白饮食可以支持体重减轻并改善心脏代谢危险因素。但是，对胰岛素敏感性和葡萄糖稳态的影响并不直接。蛋白质和氨基酸刺激胰岛素和胰高血糖素的分泌，影响葡萄糖水平，但慢性作用仍然不确定。这项简短的叙述性评论旨在提供有关增加的饮食蛋白摄入量，氨基酸，胰岛素抵抗和2型糖尿病之间关系的更新，并描述针对2型糖尿病的蛋白质建议。
审查参数和非参数测试的文章
参数测试参数测试基于与总体或数据源相关的假设，而非参数测试并不是假设。参数统计量由均值，标准偏差，方差等参数组成。因此，它使用观察到的数据来估计分布的参数。数据通常假定来自具有未知参数的正态分布。参数测试是那些假设样本数据来自遵循概率分布（正态分布）的人群，并具有固定的参数。参数测试对以下人群参数进行了假设。正态性 - 样本数据来自大约遵循正态分布的人群。差异的同质性 - 样本数据来自具有相同差异的人群。独立性 - 样本数据由独立观察结果组成，并随机采样。离群值 - 示例数据不包含任何极端异常值。参数测试类型z测试当您需要将样本的平均值与假设的值进行比较（通常是指种群平均值）时，则使用一个样本z检验。该测试具有很大的要求，例如样本量应超过30，并且应该知道种群的标准偏差。