XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System变量
数据表 - 类型335/350/123变量区域流量计
0.5 1 1.105 1.29 1.364 1,296 1,296 1,296 1,296 1，，996 1 1,066 1,136 1,136 1,136 1.196 1.262 0.9 0.724 0.802 0.8,696 1，，896 1 0,8,896 1 1.055 1,266 1 0.678 0.735 0.793 0.845 0.896 1 0.956 0.976 0.971 0.53 0.53 0.5313 0.595 0.645 0.695 0.743 0.787 0.795 0.795 0.766 0.767 0.767 0.767 0.767 0.8166 0.478 0.538 0.574 0.617 0.75 0.755 0.475 0.476 0.654 0.691 0.691 0.691 div>
mVGAM：多变量（动态）广义加法模型
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亮度传感范围延迟预测变量
摘要 - 本文的特征是针对检测前亮度的负组延迟（NGD）预测指标的原始应用。低通（LP）型NGD预测理论是基于时间预期考虑建立的。制定了预期预测性能功能的分析设计条件。通过使用坡道信号输入来研究和研究LP-NGD预测变量。通过具有不同的上升/下降时间和任意波形信号的梯形测试信号来验证LP-NGD数字预测器具有STM32®微控制器实现的有效性。此外，通过使用NLS-4942亮度光电师提供了实际应用的出色测试结果。LP-NGD预测演示器的设计和实现了不同的时间累积（-30 ms，-50 ms和-70 ms）。计算出的和实验的结果良好一致性显示出负偏斜的瞬态响应。NGD预测变量对于物体检测，汽车安全性和智能建筑舒适性控制系统，对工业应用可能有用。
儿童脑结构网络、遗传、环境和认知精神病理学特征之间的多变量关联
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.07.24.23293075 doi：medRxiv 预印本
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
使用易于获得的临床数据的糖尿病和糖尿病的多变量预测模型的开发和验证
标题：使用易于获得的临床数据作者的多变量预测模型的开发和验证：Alan L. Hutchison，MD，PhD * 1，Mary E. Rinella，Mary E. Rinella，MD 1，Raghavendra G. Mirmira，Mirmira，Mirmira，Mirmira，MIRMIRA，MD，MD，MD，MD，MD，PHD 2，WILLIAM F. PARKER，WILLIAM F. PARKER，MD 3 * ALAN.HUCHEN.HUCHIN.HUCTAN.HUCHICERINE。胃肠病学，肝病学和营养部分，2。内分泌学，糖尿病和代谢部分，3。与单独使用血红蛋白A1C测试相比，伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学医学系肺和重症监护系，伊利诺伊州芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥，60637关键问题问题可以改善对糖尿病前和糖尿病的诊断？在这项横断面研究中的发现，对国家健康和营养检查调查中的13,800名成年成年成年人和口服葡萄糖耐受性测试，由8.6％未诊断的前糖尿病率和由血液氯脂素A1C未诊断的糖尿病率为3.5％。一种新型的多变量预测模型，包括禁食血浆葡萄糖，胰岛素，基本身体测量以及常规可用的血脂异常和肝功能实验室的实验室的准确性明显更准确（AUROC 0.66/0.71至0.77（单独的0.87/0.88至0.88至0.88至0.88至0.88至0.91），比糖尿病的糖尿病均与二型糖尿病相比。与单独的血红蛋白A1C相比，易于获取的临床数据纳入易于获得的临床数据可以改善糖尿病前和糖尿病的诊断。在美国，糖尿病前和糖尿病的抽象重要性与其他慢性疾病一起增加。我们排除了没有血红蛋白A1C，口服葡萄糖耐受性测试或样品体重数据的参与者。血红蛋白A1C是美国进行的糖尿病最常见的诊断测试，但在其他慢性疾病的情况下，它已知不准确。与仅血红蛋白A1C相比，目的可以使用容易获得的临床数据来改善糖尿病和糖尿病的诊断。设计，设置和参与者这项横断面研究分析了美国国家健康和营养检查调查调查的六个2年周期（2005年至2006年至2015年）获得的全国代表性数据。样本包括13,800名调查参与者。数据分析是从2024年5月1日至2025年2月9日进行的。的主要结果和措施我们估计了从梯度提升机器决策树学习模型的2小时葡萄糖，以诊断糖尿病前和糖尿病，这些糖尿病和糖尿病是由口服葡萄糖耐受性测试定义的2小时葡萄糖，大于或等于140 mg/dl，但小于200 mg/dl，大于或等于200 mg/dl，相应地分别为140 mg/dl，相应地分为200 mg/dl。我们将校准，校准，预测值和决策曲线分析的净益处与单独的血红蛋白A1C进行了比较。
层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择
添加历史。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2双子。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 gemini.evertex。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。4 gemini_audio。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 gemini_audio.vertex。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 gemini_chat。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 gemini_image。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 gemini_image.vertex。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 gen_docs。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 gen_tstests。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 token.vertex。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 div>
对质量为零质量的多变量有限数据推断
这篇主要的研究论文是由Uwindsor奖学金的论文，论文和主要论文免费提供给您的。已被Uwindsor的奖学金授权管理人纳入主要论文。有关更多信息，请联系schoolship@uwindsor.ca。
一种用于计算频谱固定辐射变量优化的雪反击的多功能方法：valhalla v1.0
摘要。在气候模型中，雪反照率方案一般仅计算窄带或宽带反照率，这导致了显着的不确定性。在这里，我们介绍了基于规格固定的辐射变量（Valhalla 1.0版）的多功能反照率计算方法，以优化光谱雪反照率计算。对于这种操作，积雪吸收的能量是由雪（tartes）和光谱辐照模型的光谱反照率模型的两流射线传递来衡量的。该计算考虑了基于降雪的辐射转移的分析近似，就考虑了入射辐射的光谱特征和雪的操作特性。对于这种方法，计算了30个波长，称为扎点（TPS），并计算16个参考iranciance pro文件，以结合吸收的能量和参考辐照度。然后，将吸收能量的能量插值，每个波长在两个TPS之间具有足够的核函数，这些核函数源自辐射转移，以降雪和大气。我们表明，吸收能量计算的准确性主要取决于参考文献对模拟的辐照度的适应（对于宽带吸收能量的绝对差<1 w m-2的绝对差<1 w m-2，绝对差<0。005用于宽带反照率）。除了准确性和计算时间的性能外，该方法还适用于任何大气输入（宽带，窄带），并且很容易适应整合到全球或区域气候模型的辐射方案中。