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墨西哥的Covid-19疫苗的分布
摘要：本文介绍了一种设计人道主义供应链（HSC）的方法，用于在墨西哥进行免疫接种。该研究分析了文献中提供的HSC的能力以及与墨西哥HSC疫苗接种相关的HSC。此外，研究了与HSC进行免疫接种的利益相关者。对900多种报纸文章进行了情感分析，以确定社会对政府疫苗分配战略的看法。考虑这些方面以及对供应链设计中最新技术的审查，提出了HSC的方法。一些发现是，可以通过政府的支持和不同利益相关者之间的强有力的合作来实现弹性和敏捷性，这是墨西哥HSC中最重要的能力，这是该战略中最弱点的。在墨西哥的疫苗接种策略中观察到的问题如下：（1）为疫苗的应用定义了每个城市的单个物理空间，（2）疫苗短缺，（3）据我们所知，没有方法可以应用方法来进行免疫接种。这种方法在能力和利益相关者方面考虑了HSC的设计，据我们所知，这是文献的新方面。此方法可用于墨西哥的HSC的各种情况。
是可恢复能源的源源 - 分布 -
能量过渡文献假设可再生能源比化石燃料更均匀地分布。这个假设意味着从化石燃料到可再生能源的转变将使更多国家能够追求能源自给自足并结束对进口能源的依赖。但是，如果假设是错误的，那么能源转变将取决于跨界电或氢贸易，从而为合作和冲突创造了新的国家关系和机会。这项研究的贡献是测试以定量经验的基础来测试可再生能源资源均匀分布的假设。洛伦兹曲线，并在161个国家 /地区对三种类型的化石燃料和三种可再生能源计算的GINI系数。该研究得出结论，可再生能源确实比化石燃料更均匀地分布。这一发现为声称能源过渡将带来一个更加分散的全球能源体系的支持提供了支持，该体系以很少的长距离能源关系为中心。但是，可再生能源资源的分布的均匀性与化石燃料储量的均匀性之间的差异并不像文献所假设的那么大。国际能源贸易以及扩展国际能源政治将不会完全消失。
模式选择信标系统 (模式 S ... 的描述
通过增加 S 模式应答器装备，NAS 中的监视效果得到进一步增强。S 模式飞机可以通过从注册号或其他编号方案派生的代码唯一地标识，该代码与飞行员选择的 A 模式代码无关。点名监视中的 S 模式飞机不受同步乱码的影响。内置于 S 模式协议中的错误检测、错误纠正和自适应重审降低了对 ATCRBS 干扰的敏感度并提高了整体链路可靠性。S 模式应答器的容差比旧的 ATCRBS 应答器更严格，并且通常在下行链路频率和周转时间等参数中表现出较小的变化。与 ATCRBS 相比，整体监视精度提高了四倍。同质的 S 模式技术将以与 S 模式技术带来的风险缓解因素成正比的速率提供 NAS 中的安全性。
关于右截断威布尔分布和幂函数分布最小值的注记
[1] Bobotas, P. 和 Koutras, MV (2019)。随机变量随机数的最小值和最大值的分布，《统计与概率快报》，第 146 期，第 57-64 页。[2] Ferreira, MA 和 Andrade, M. (2011)。M/G/∞ 队列繁忙期分布指数，《应用数学杂志》，第 4 (3) 期，第 249-260 页。[3] Forbes, C.；Evans, M.；Hastings, N. 和 Peacock, B. (2011)。《统计分布》，第四版，John Wiley & Sons, Inc.，新泽西州霍博肯。[4] Jodr´a, P. (2020)。根据移位 Gompertz 定律得出的有界分布，《沙特国王大学杂志 - 科学版》，第 32 期，第 523-536 页。 [5] Jodr´a, P. 和 Jim´enez-Gamero, MD 基于指数几何分布的有界响应分位数回归模型，REVSTAT 统计期刊，18（4），415-436。[6] Johnson, NL；Kotz, S. 和 Balakrishnan, N. (1994)。连续单变量分布，第 1 卷第二版，John Wiley & Sons, Inc.，纽约。[7] Mart´ınez, S. 和 Quintana, F. (1991)。广义上截断威布尔分布的检验，统计和概率快报，12（4），273-279。[8] McEwen, RP 和 Parresol, BR (1991)。完整和截断威布尔分布的矩表达式和汇总统计数据，《统计通讯 – 理论与方法》，20（4），1361-1372。[9] Meniconi, M. 和 Barry, DM (1996)。幂函数分布：一种用于评估电气元件可靠性的有用而简单的分布，《微电子可靠性》，36（9），1207-1212。[10] Nadarajah, S.；Popovi´c, BV 和 Risti´c, MM (2013)。Compounding：一个用于计算通过复合连续和离散分布获得的连续分布的 R 包，《计算统计学》，28（3），977-992。[11] Prabhakar, DN；Xie, M. 和 Jiang, R. (2004)。威布尔模型，《概率和统计学中的威利级数》，Wiley-Interscience，John Wiley & Sons，Inc.，新泽西州霍博肯。[12] Rao，ASRS（2006 年）。关于右截断瑞利分布生成函数推导的注记，《应用数学快报》，19（8），789-794。[13] Rinne，H.（2009 年）。《威布尔分布手册》，CRC Press，博卡拉顿。[14] Silva，RB；Bourguignon，M.；Dias，CRB 和 Cordeiro，GM（2013 年）。扩展威布尔幂级数分布的复合类，《计算统计与数据分析》，58，352-367。[15] Tahir，MH；Alizadeh，M.；Mansoor，M； Gauss, MC 和 Zubair, M. (2016)。威布尔幂函数分布及其应用，《Hacettepe 数学与统计杂志》，45（1），245-265。[16] Wingo, DR (1988)。右截断威布尔分布与寿命测试和生存数据的拟合方法，《生物统计学杂志》，30（5），545-551。[17] Wu, Z.；Kazaz, B.；Webster, S. 和 Yang, KK (2012)。交货时间和需求不确定性下的订购、定价和交货时间报价，《生产与运营管理》，21，576-589。[18] Zhang, T.和 Xie, M. (2011). 论上截断威布尔分布及其可靠性含义，可靠性工程与系统安全，96，194–200。
海军作战部长 主题：作战分布
6. 审查和生效日期。根据 OPNAVINST 5215.17 A，OPNAV N53 将在本指令发布周年纪念日左右每年审查一次，以确保适用性、时效性以及与联邦、国防部、海军部长和海军政策和法定权力的一致性，使用 OPNAV 5215/40 指令审查。本指令有效期为 10 年，除非在此期间修订或取消，并且如果仍然需要，将在 10 周年纪念日之前重新发布，除非它符合 OPNAVINST 5215.17 A 第 9 段中的例外情况之一。否则，如果不再需要该指令，则将按照 2016 年 5 月 OPNA V 手册 5215.1 中的指导，在知道需要取消后立即处理取消。
金和矿石相关物的分布...
3.1 原生地质 24 3.1.1 局部地质 24 3.1.2 构造地质 28 3.1.3 围岩岩石学 31 3.1.4 围岩岩石学 32 黑色页岩 32 凝灰岩和页岩 32 斑状安山岩 32 3.2 风化 33 3.2.1 地貌 33 3.2.2 风化剖面 34 腐岩 38 下部腐泥土 38 上部腐泥土 40 含铁带 40 搬运层 42 3.2.3 水文地球化学 42 3.3 金矿化 44 3.3.1 金分布 44 3.3.2 金矿点 44 原生金 44 氧化还原前沿以下的次生金 48氧化还原锋 48 3.4 元素分布 58 3.4.1 亲石元素分布 58 3.4.2 矿石伴生元素分布 61 3.4.3 元素关联的统计评估 62
使用威布尔分布
5.1 点估计和区间估计，130 5.2 删失，130 5.3 估计方法，132 5.3.1 Menon 方法，132 5.3.2 x 0.10 的顺序统计量估计，134 5.4 威布尔参数的图形估计，136 5.4.1 完全样本，136 5.4.2 删失样本的图形估计，140 5.5 最大似然估计，145 5.5.1 指数分布，147 5.5.2 指数分布的置信区间——II 型删失，147 5.5.3 指数分布的估计——区间删失，150 5.5.4 指数分布的估计分布 - I 型删失，151 5.5.5 指数分布的估计 - 零失效情况，153 5.6 威布尔分布的 ML 估计，154 5.6.1 形状参数已知，154 5.6.2 威布尔尺度参数的置信区间 - 形状参数已知，II 型删失，155 5.6.3 威布尔分布的 ML 估计 - 形状参数未知，157
量子密钥分布 - PhysLab
BB84协议是由Charles H. Bennett和Gilles Brassard于1984年在印度的IEEE会议上提出的。该技术采用亚原子颗粒的量子特征来产生机密密钥。钥匙的位嵌入唯一光子的极化状态。bb84使用光子的四个极化状态，即水平（0°或H极化），垂直（90°或V极化），对角线（+45°）和抗二齿（-45°）。这种方法依赖于两个至关重要的量子力学原则，即不确定性原理和无键的定理，从而提高了其安全性和可靠性。这是因为在不检测光子状态的情况下无法访问以光子状态编码的信息，从而导致其破坏。同样，根据“无关定理”，不可能在不检测到的情况下创建相同的量子状态的相同副本，因此任何试图以未经授权的方式获取访问钥匙的窃听器（称为EVE）将被暴露。这是由于她不能
CES 分布的 Fisher-Rao 几何
陈述了这两点，我们最后可以注意到，获得的 Fisher 信息度量 ⟨· , ·⟩ FIM 횺 随 횺 平滑变化。这使得从统计模型过渡到黎曼几何成为可能：微分几何的一个分支，研究具有光滑局部内积（称为黎曼度量）的光滑流形。这种框架确实适用于参数统计模型，因为它使我们能够研究配备 Fisher 信息度量的参数空间的几何形状。由此产生的黎曼几何通常称为 Fisher-Rao 信息几何。回到我们的中心例子，我们已经介绍了足够多的元素来明确本章的标题“CES 分布的 Fisher-Rao 几何”更准确地说是“由中心圆形复椭圆对称分布的 Fisher 信息度量引起的 Hermitian 正定矩阵（协方差矩阵）的黎曼几何”，这将在下一节中研究。