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World File Search System取平均值
解决可再生能源土地稀缺问题
然而，建模的精确性需要考虑每个土地利用类别中的众多选项，例如不同的作物或可再生能源技术。这种多样性导致了大量组合，使得模型的计算量很大。简化（如分组选项或取平均值）可以提高可计算性，但可能会降低精度。此外，比较长期环境影响、直接经济效益和社会接受度等因素的困难进一步使这一过程复杂化。复杂性还来自动态变量和不确定性，包括技术进步、政策变化、环境变化和利益相关者的不同利益，所有这些都可能改变模型的假设（Wei 等人，2016 年）。因此，尽管理论上可行，但土地利用规划很少作为单一、明确的尝试来完成。
通过遗憾最小化计算纳什均衡
现在我们知道如何计算纳什均衡了：只需使用遗憾最小化算法对每个玩家运行上述重复博弈，策略的均匀平均值就会收敛到纳什均衡。图 1 展示了课程中迄今为止教授的遗憾最小化算法在通过定理 1 计算零和矩阵博弈的纳什均衡时的性能。性能显示在 3 个随机矩阵博弈类中，其中 A 中的条目根据以下条件进行采样：100×100 均匀 [0, 1]、500×100 标准高斯和 100×100 标准高斯。所有图均在每个设置的 50 个游戏样本中取平均值。我们展示了一个加法算法以供参考：镜像邻近算法，它是一种离线优化算法，以 O 1 的速率收敛到纳什均衡
异常脑临界性是临床前阿尔茨海默病的神经基础
图 1| LRTC 将 NC、SCD 和 MCI 队列分离。a、左：每个队列代表性参与者的颞上皮质（红色区域）的 MEG 宽带时间序列（蓝色 = 神经典型对照 (NC)、绿色 = 主观认知衰退 (SCD) 和橙色 = 轻度认知障碍 (MCI)）。中间：窄带 (10.6 Hz) 区域时间序列及其振幅包络。右：相应的平均 DFA 指数）。b，平均 DFA 指数，在区域和队列内取平均值。阴影区域表示自举（n=10,000）95% 置信区间。红色菱形突出显示具有显着差异的频率（Kruskal-Wallis 检验，p<0.05，FDR 校正）。c，平均 DFA 指数在各队列之间的成对差异。红色菱形突出显示显着差异。 d，DFA 指数的密度图（左）在 alpha 内平均（7
有关饮用水的重要信息
生物环境工程飞行定期监测基础饮用水，以确保其可安全饮用。截至 2024 年 4 月，我们的供水系统最近违反了饮用水标准。虽然这不是紧急情况，但作为我们的客户，我们有义务告知您发生了什么、您应该做什么以及我们正在采取哪些措施来纠正这种情况。阿尔特斯空军基地的总三卤甲烷 (TTHM) 含量超过饮用水标准我们定期监测饮用水污染物的存在。我们收到的 2024 年第一季度的测试结果表明，我们的系统超过了总三卤甲烷的标准或最大污染物水平 (MCL)。总三卤甲烷的标准或 MCL 为 0.080 mg/L 。它是通过对过去 12 个月在每个采样地点采集的所有样本取平均值来确定的。我们系统所在位置的平均总三卤甲烷水平如下：
结合交叉验证和集成创建人工神经网络
人工神经网络（ANN）如今被广泛应用，对其性能提升的研究也在持续进行。ANN 的一个主要目标是具有较高的泛化性能，这可以通过验证来估计。集成有助于提高泛化性能，但如果训练数据集的大小有限，集成的验证通常在计算上成本很高。因此，本论文在交叉验证过程中引入了快捷集成，其中对多个验证输出取平均值以估计集成的泛化性能。为了评估该方法，使用两个不同的分类问题数据集，将快捷集成的验证性能与单个模型和实际集成的验证和测试性能进行了比较。结果表明，在验证过程中，快捷集成比单个模型能更好地估计集成的泛化性能，并且可以近似实际集成的验证性能。因此，快捷集成可以在交叉验证期间提供一种成本较低的集成验证方法。
妊娠糖尿病与长期死亡的长期风险以及心血管结局和风险因素的关联：英国生物银行的回顾性队列分析
注意：附录表S1中详细介绍了这些数据所指的每个数据的时间点，因为某些数据仅在注册时收集，而其他数据则在不同时间点进行了重复评估，我们合并了（例如，在评估时间点之间取平均值），或者有时我们只需要使用最新评估时间点的数据。如果至少在一个时间点报道了血糖，血压和降低胆固醇药物的使用。缩写：一个级别，高级级别；作为高级子公司级别； BMI，体重指数； CSE，中等教育证书； CVD，心血管疾病； GCSE，中等教育一般证书； GDM，妊娠糖尿病； HNC，高等国家证书； HND，更高的国家文凭； IQR，四分位数范围； NVQ，国家职业资格； o级别，普通水平； Q1/Q2/Q3，五分之一； SD，标准偏差。两个样本t检验。B Pearson的卡方测试。
法医 HPM 检测系统
电子设备的正常运行可能会因系统中引入过多能量而受到干扰，无论是通过电缆传输的信号还是自由传播的高功率电磁波。由于随后发生的错误模式（如系统崩溃）很难追溯到其根本原因，因此，检测系统可以提高对关键设施中异常强场强环境的认识，从而为有效的缓解措施提供信息。我们自行设计的实验室演示器可以测量高达每米几千伏的干扰信号，根据对脉冲取平均值时低至几兆赫兹精度的频率测量，校正窄带信号中所有组件的频率响应。额外获取的元数据（如时间分辨率低至 10 纳秒的信号包络和其他测量的脉冲串特性）可用于信号取证。四通道设计可以检测传入信号的方向。边长为 19 厘米的立方体探测器可以使用电池运行 10 小时，光纤网络连接允许浏览器访问其 Web 界面。
量子集合的猜测
I. 引言 我们考虑一个涉及两方 Alice 和 Bob 的通信场景。给定一个量子态集合 ρ，其标签位于集合 M 中，双方均已知该集合。在每一轮中，Alice 以概率 Tr[ ρ ( m )] 选取一个标签 m ∈M，并将状态 Tr[ ρ ( m )] − 1 ρ ( m ) 交给 Bob。Bob 的目标是正确猜出标签 m，并允许他一次查询 M 中的一个元素，直到他的查询正确，此时该轮结束。Bob 承担的成本函数是猜测的平均次数，直到他正确猜出 m 。Bob 最通用的策略是执行量子测量 π，从 M 的编号集合 NM 中输出一个元素 n，然后按照 n 指定的顺序查询 M 中的元素。因此，猜测由标签 m 在编号 n 中的出现次数给出，对所有编号取平均值。使用量子电路的形式化[1]，设置如下：
2024 财年 SNF PPS 拟议规则
虽然我们不提议对 HCP COVID-19 疫苗措施的数据提交或报告流程进行任何更改，但我们建议，为了满足 2025 财年 SNF QRP 合规性，SNF 将从 2023 日历年第四季度开始报告最新个人。根据数据提交和报告流程，SNF 将在报告季度的每个月至少收集一个自选周的修改后的 HCP COVID-19 疫苗措施的分子和分母，并在季度截止日期之前将数据提交给 NHSN 医护人员安全 (HPS) 组件。如果 SNF 在一个月内提交超过一周的数据，则将使用最近一周的数据来计算该措施。每个季度，CDC 将为每个 SNF 计算一个季度的 HCP COVID-19 疫苗接种覆盖率，该覆盖率将通过对 SNF 该季度提交的三个每周接种率的数据取平均值来计算。从 2026 财年 SNF QRP 开始，SNF 必须提交整个日历年的数据。
脑电图在大脑和行为研究方面的百年应用
脑电图 (EEG) 是一种非侵入性神经成像技术，用于通过放置在头皮上的电极记录大脑的电活动。记录的信号，即脑电图（缩写为 EEG），是皮质神经元群（沿皮质柱排列的锥体细胞）中同步突触活动的产物。每个电极位置的电压波动反映了活动电极和参考电极之间的差分测量值，该差分测量值被放大并记录为 EEG 轨迹。这些电变化可以以高时间分辨率捕获，从而为了解亚毫秒范围内大脑活动的时间过程提供了一个窗口。EEG 在临床环境中被证明特别有用，因为某些异常的大脑功能病例会引起相对一致的 EEG 模式，这些模式可以被检测到。定量 EEG (qEEG) 促进了此类应用，定量 EEG 是应用数学技术提取 EEG 轨迹的数值特征以支持信号解释。 EEG 轨迹是癫痫的典型测试，可用于识别睡眠问题、确定大脑是活着还是死亡，或探测某些意识障碍。视觉诱发电位已用于诊断多发性硬化症（一种导致脱髓鞘的疾病），听觉诱发电位可检测新生儿的听力异常。通过将信号锁定在响应或外部刺激上并对多次试验的信号取平均值，可以提取与引起它的感觉、运动或认知事件特定相关的神经活动。这种技术经常用于监测整个发育过程中的大脑成熟度、精神疾病以及检查行为和药物治疗后的神经变化的研究。在学术研究中，EEG 通过对信号取平均值以及最近的单次试验分析，已被广泛用于探索与认知处理相关的基本问题，包括注意力、情绪、记忆和决策的研究。由于便携性和低成本，EEG 越来越多地用于现实环境、社区和其他神经成像工具过于昂贵或后勤不切实际的环境。利用 EEG 的商业应用也在不断增加，使大脑监测可供公众使用。它与人工智能、虚拟和增强现实等其他技术的结合，为与数字和物理世界的互动创造了新的可能性。脑机接口 (BCI) 的进展表明，EEG 可用于控制假肢和通信设备、提供神经反馈训练和促进身体康复。