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使用滑动窗纹理特征提取的脑肿瘤分割，然后是模糊的c均值聚类
在本文中，使用滑动窗口机理的混合方法，然后是模糊C，意味着针对自动化的脑肿瘤提取提出了聚类。所提出的方法包括三个阶段。第一阶段用于通过实施预处理技术，然后进行纹理特征提取和分类来检测肿瘤脑MR扫描。此外，此阶段还比较了不同分类器的性能。第二阶段由使用滑动窗口机理的肿瘤区域进行定位，其中大小的窗户扫描整个肿瘤MR扫描，窗户被归类为肿瘤或无肿瘤。第三阶段由模糊C组成，是指通过去除从阶段2获得的错误分类窗口来获得肿瘤的确切位置。2D单光谱解剖学特性MRI扫描被考虑进行实验。结果在灵敏度，特异性，准确性，骰子相似性系数方面表现出显着的结果。
通过统计方法和K-均值聚类对匈牙利，中国教师中的技术应力分析
摘要 - 采用信息技术进行教学和学习活动引起了教师之间的技能。在过去的几年中，中国教师的技术训练研究仅限于诸如诸如技术超负荷，技术复杂性，技术 - 系统性，技术 - 不确定性和技术入侵之类的因素，并忽略了新技术采用的新兴因素。此外，所有技术训练研究都没有根据技术训练因素来识别教师群体的进一步审议。这项研究涵盖了中国湖南教师的技术应力因素识别范围和教师集群的产生范围。通过问卷调查来收集有关五个技术因素的教师协议，并使用统计方法来衡量回答。调查结果表明，所有调查的因素与中国教师Hunan的Technostress都有积极和显着的关系。使用K-均值聚类方法将教师聚类为五个不同的群集。这项研究发现了新技术是一种新技术，并成功地将教师聚集在重要的集群中，以使中国的教育部门能够为教师提供有针对性的技术培训。
北大西洋均值平均状态影响大西洋子午线倾覆循环对北大西洋振荡的循环
摘要：大西洋子午翻转循环（AMOC）在气候中起着重要作用，将热量和盐传输到北大西洋亚北大西洋。AMOC的变异性对大气强迫敏感，尤其是北大西洋振荡（NAO）。由于AMOC观察值很短，因此气候模型是研究AMOC可变性的宝贵工具。然而，气候模型存在已知问题，例如不确定性和系统偏见。进行投资，评估了参与耦合模型对比项目（CMIP6）的6阶段模型的工业前控制实验。在模型的子极平均表面温度和盐度中有一个大但相关的扩散。通过将模型分成温暖的或冷的新鲜的亚极性回旋，表明温暖的 - 咸模型在拉布拉多海中具有较低的海冰盖，因此，在正阳阳性的NAO期间，较大的热量损失。层次也较弱，因此较大的与NAO相关的热量损失也会影响更大的深度。因此，在温暖的模型中，地下密度异常比倾向于冷又新鲜的模型要强得多。当这些异常沿西部边界向南传播，它们建立了一个区域密度梯度异常，从而促进了温暖的咸模型中对NAO的延迟延迟的延迟。这些发现证明了模型的含义是如何在变量之间链接并影响变异性的，这强调了改善模型中北大西洋平均状态的需求。
连续皮下胰岛素输注
对糖尿病（DM）的强化治疗可改善短期福祉，同时减轻微血管并发症，1,2，但可能与严重低血糖症的风险增加三倍（61.2 vs每100例患者年的18.7例）以及体重增加。1对1型糖尿病（T1DM）的深入治疗涉及多次注射（MDI）胰岛素治疗或连续皮下胰岛素输注（CSII）治疗。在T1DM糖尿病控制和并发症试验（DCCT）期间，在平均干预期内，使用MDI胰岛素治疗或CSII治疗的强化治疗（使用缺乏现代连续连续葡萄糖的葡萄糖葡萄糖[CGM]测量[CGM]在测量glucose水平的均值（Hemba）的均值（Hemby）均值（Hemby）均值（Hemby）均值（Hemby）均值（Hem）均值（HEM）均值（Hem）均值（Hem）均值（HEM）均为Hemcin（HOM）均值（ （每天注射一次或两种胰岛素的传统治疗组为9.1％），微血管并发症减少了26％至76％。1糖尿病干预和并发症研究的观察性流行病学继续遵循DCCT参与者，所有参与者都被建议进行强化糖尿病管理，并返回其通常的医疗团队。在两个DCCT治疗组中，HBA1C水平汇聚在8.1％左右；在18年的随访中，在先前的强化治疗组中观察到微血管并发症的持续减少。2,3
二氧化碳排放对东非社区国家农业生产指数的影响：平均均值和固定效应方法
大气中二氧化碳（CO 2）的增加引起的持续的气候变化威胁使全球行动主义重新点燃了其对农业生产的有害影响，并具有最大的韧性。因此，当前的研究研究了CO 2排放和农业生产指数之间的因果关系，同时使用1996年至2019年的数据来控制可再生能源消耗，可耕地和治理。该研究应用了汇总的平均组/自回旋分布式滞后和固定效应方法，并使用dumitrescu和Hurlin Granger非泡沫测试进行了测试，并测试了感兴趣的变量之间的因果关系。长期方程式表明，CO 2排放，可再生能源消耗，劳动力和可耕地的土地规模对作物产量指数具有积极影响。，而可再生能源消耗，劳动力，可耕地的土地规模和治理对牲畜生产指数产生积极影响。虽然CO 2排放和作物产量指数之间不存在因果关系。但是，治理和耕地规模对农业生产的影响尚无定论。为了实现对人民零饥饿的联合国可持续发展目标，东非社区国家需要商业化农业生产并采用更环保的农业技术。
为高谐波生成和振动光谱量身定制的多功能高平均值超快红外驱动器
高重复利率高平均值薄盘，平板和基于纤维的激光器由于其稳健的紧凑设计，出色的梁质量和可靠的功率稳定性1-8而变得越来越受欢迎。提供足够的峰值功率来触发各种非线性感兴趣的过程，但这些激光源提供了改善的信号噪声比和快速数据采集时间尺度。这对于打击凝结相光发射过程中的空间充电效应，改善低收益重合测量值或具有自然可降解样品9 - 17的实验至关重要。在这里，我们说明了由200-W泵源（来自Trumpf Scientific的Dira）驱动的超快红外OPCPA（来自Fastlite的Twinstarzz）的性能，以100 kHz的重复速度运行。OPCPA设计旨在满足一套超级光谱技术的一系列标准，从基于HHG的瞬态角度分辨光发射光谱（TR-ARPES）和X射线吸收光谱（TR-XAS）到时光液质式和Raman Spectrared和Raman spectrared和Raman Spectrrasepoppy。在带有固态样品的Tr-Apres中，每个脉冲发射的光电子数量受到空间电荷效应的约束，这限制了驱动脉冲的能量并影响数据统计数据。因此，更高的重复率激光器是有益的。同样，在TR-XAS中，从HHG驱动器18的中红外波长中访问元素X射线吸收边缘的利润。但是，该过程的转化效率低，因此得到了高度重复速率的平均HHG光子通量的帮助。振动光谱法通常需要激光的光谱可调性，以选择性地激发分子振动。在这方面，OPCPA设计的吸引力是可以调整激光光谱带宽，而无需诉诸复杂的脉冲拉伸和压缩，以适应实验的目的。虽然广泛的光谱覆盖范围允许在吸收光谱中访问扩展光谱过渡，但它限制了频率分辨技术中的能量分辨率，例如，在拉曼光谱中。另一方面，当不需要宽光谱覆盖时，减少光谱带宽的能力可以通过将激光能将激光能量浓缩到“有用”带宽中来增加光谱亮度。为了满足不同的实验要求，OPCPA旨在在（1）可调的红外光谱模式之间互换操作，（2）可调的拉曼光谱模式和（3-4）两个
![arxiv：2305.11283v5 [cs.lg] 2024年10月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\ff712c48a65f819ca01a3257ff29e3fc2b268c09.webp)
arxiv：2305.11283v5 [cs.lg] 2024年10月2日
在本文中，我们研究了具有基于一般模型的函数近似值的均值控制（MFC）和均值野外游戏（MFC）和均值野外游戏（MFC）的基本统计效率。我们引入了一个称为基于均值模型的Eluder Dimension（MF-MBED）的新概念，该概念构成了均值模型类的固有复杂性。我们表明，富裕的平均RL问题家族表现出低MF膜。此外，我们提出了基于最大似然估计的al-gorithms，它可以返回MFC或MFG的ε-纳什平衡势。总体样品复合物仅取决于多项式膜，该MF膜可能比州行动空间的大小低得多。与先前的作品相比，我们的结果只需要刻薄的假设，包括可靠性和Lipschitz的连续性。
支持信息
背景COPC和AS制造的FTIR，550、700、800和900°C的碳cOPC在（a）1000至1270 cm -1，（b）1275至1475 cm -1，（b）1275至1475 cm -1，（c）2700至3100 cm -1的y-轴均值的Y-轴的均值和y-轴的均值中，y-轴的速度和y-轴的均值尺寸为y-1000 cm -1，（b）1275 cm -1，（b）1270 cm -1，（b）1270 cm -1，（b）支持的。 去除与钻石ATR带的光谱区域。 未校正（D）550、700、800和900°C的FTIR从600到3100 cm -1退火。 为了清楚起见，FTIR光谱被偏移了。背景COPC和AS制造的FTIR，550、700、800和900°C的碳cOPC在（a）1000至1270 cm -1，（b）1275至1475 cm -1，（b）1275至1475 cm -1，（c）2700至3100 cm -1的y-轴均值的Y-轴的均值和y-轴的均值中，y-轴的速度和y-轴的均值尺寸为y-1000 cm -1，（b）1275 cm -1，（b）1270 cm -1，（b）1270 cm -1，（b）支持的。去除与钻石ATR带的光谱区域。未校正（D）550、700、800和900°C的FTIR从600到3100 cm -1退火。为了清楚起见，FTIR光谱被偏移了。
心理功能近红外光谱研究
1 数据集信息 [1]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2 使用均值、方差和三阶矩 Σ nt 的 1-back、2-back、3-back 任务的分类准确率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3 使用 Σ n (t) 的均值、方差和三阶矩，对数据集 1 的 1-back、2-back、3-back 任务与 RELAX 任务之间的分类准确度 43 4 使用均值和方差以及不同的机器学习算法，对数据集 2 的不同 n-back 任务之间的分类准确度。 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
SUS GAUSSIAN分布及其...
我们证明存在一个通用常数c> 0，因此对于每个d∈N，r d上的每个cen subgaussian分布d，每个偶数偶数p∈N，d variate polyenmial（cp）p/ 2·p/ 2·v v v∥p 2 - e x〜d -e x〜d〜d〜d v，x〜v，x〜v，x〜v，x〜v，x〜v，x〜是平方polynoms of Square polynoms of Square polynoms sum s sum s sum sarear polynoms s。这表明每个次高斯分布都是SOS信誉的次高斯 - 这种条件可为各种高维统计任务提供有效的学习算法。作为直接的推色，我们在计算上有效算法，并为以下任务提供几乎最佳的保证，当给定任意次高斯分布的样品时，我们可以遵守均值估计，可列表的均值均值估计，均值分离的均值混合模型，可靠的均值估计，可靠的估计量，强大的估计，可强大的估计，估算强大的估计，估算。我们的证明是对Talagrand的通用链接/主要措施定理的必要利用。