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World File Search System均匀分布
PEPBVS：使用Power- ...
描述在正常线性模型下对数据进行贝叶斯变量选择，其模型参数随后作为先验分布作为Power Exped-Exped-Posteror（PEP）或固有的（前者的特殊情况）（Fouskakis和Ntzoufras（2022）（2022） doi：10.3390/iconalitrics8020017>）。模型空间上的先前分布是所有模型上的均匀分布或模型维度的均匀分布（beta-binomial先验的特殊情况）。选择是通过对所有可能的模型进行全面枚举和评估或使用Markov Chain Monte Carlo模型组成（MC3）算法（Madi-Gan and York（1995））进行选择。的互补功能，用于贝叶斯模型平均以及绘图和打印结果下的假设检验，估计和预测。可以将结果与其他众所周知的先验者在模型参数和模型空间上获得的结果进行比较。
深度收缩造成的疤痕效应
14 这与那些依赖于在分析之前对特定严重事件进行叙述识别的方法（例如 Cerra 和 Saxena ( 2008 ) ）形成了对比。 15 鉴于我们的数据结束于 2019 年第四季度，因此最后可能的收缩 t 0 为 2009 年第四季度。 16 按照这种方法，我们首先使用均匀分布从原始数据中对 N 个国家进行有放回的抽样，从而生成与原始数据大小相同的伪样本，即 N × T。然后，对于每个新的国家指数，我们从原始数据中随机选择 T 时间观测值，方法是从均匀分布的起点选取几何分布的长度块。如果某个块超出了原始样本的末尾，我们从头开始继续。我们选择几何生存概率以实现 Patton 等人（ 2009 ）中的最佳平均块长度，并使用 10000 次重复。
后量子密码学神经网路
摘要近年来，量子计算机和Shor的量子算法对当前主流非对称加密方法构成了威胁（例如RSA和椭圆曲线密码学（ECC））。因此，有必要构建量子后加密（PQC）方法来抵抗量子计算攻击。因此，本研究提出了一个基于PQC的神经网络，该神经网络将基于代码的PQC方法映射到神经网络结构上，并提高具有非线性激活功能，密文的随机扰动以及Ciphertexts均匀分布的密封性遗迹的安全性。在实际实验中，本研究使用蜂窝网络信号作为案例研究，以证明基于PQC的基于PQC的神经网络可以进行加密和解密，并具有密文的均匀分布。将来，提出的基于PQC的神经网络可以应用于各种应用程序。关键字：量词后密码学，McEliece密码学，神经网络
腐蚀抗菌性能的研究......
摘要：本文致力于研究熔炼的锭、由其轧制的板材以及由此产生的由耐腐蚀316L钢制成的球形粉末，其中添加了0.2wt.％和0.5wt.％的Ag。研究了抗菌性能、微观结构和银浓度分布，并对银含量进行了定性分析。锭的最佳均匀化退火方式为1050 ◦C，持续9小时，从而形成奥氏体组织。结果表明，添加少量银不会影响奥氏体组织的形成，银均匀分布在锭的整个体积中。轧制后的板材也以奥氏体结构为主。银均匀分布在板材的整个体积中。值得注意的是，添加 0.2 wt.% 的银不会影响钢的强度、伸长率和显微硬度，而添加 0.5 wt.% 的银不会显著降低钢的强度，但所有样品均符合 ASTM A240 标准的机械特性。通过 X 射线荧光分析方法确认了耐腐蚀钢样品的定性化学成分。通过能量色散分析法，确定了银在整个粉末颗粒体积上的均匀分布。颗粒呈球形，缺陷数量最少。平板和粉末的抗菌活性研究表明，在添加0.2wt.％和0.5wt.％Ag的2号和3号样品中存在明显的抗菌效果（对野油菜黄单胞菌属细菌、胡萝卜软腐欧文氏菌、边缘假单胞菌、密歇根棒状杆菌）。
乳制品业务供应链中学习算法的有效性研究
摘要目的：开发一个控制系统，以防止对乳制品业务的供应链的过度响应。方法：使用了以下方法：DQN，Double DQN，Dueling DQN和Dueling Double DQN以确定需求的分布：正常和均匀。结果：根据学习稳定性（最后10,000集）计算结果。观察到DQN和DDQN的平均值非常相似。为了验证DQN算法的性能是否比DQN算法的性能更好，进行了非参数测试以比较两个相关样本的平均等级，并确定它们之间是否存在差异。对于正常和均匀分布的P值分别为5.83e -38和0.000。结论：最佳结果的算法是DUELing DQN，需求的平均总成本为151.27单位，正态分布，平均为155.3个单位，需求均匀分布。一旦达到收敛性，此方法的可变性就会降低。
PWC的第28届年度全球首席执行官调查
‘未来已经在这里 - 它不是均匀分布，”投机小说作家威廉·吉布森（William Gibson）说。这种情绪通过普华永道第28届年度全球首席执行官调查的结果与4,701名代表世界经济各个地区的首席执行官的回应相呼应。
猿类制作生物多样性：蜘蛛，到处都是蜘蛛！
例如，我们可能会采样两个区域并找到：区域2区域2两个区域有四个物种和物种W 2 25 100动物总计，但分布物种x 90 25是非常不同的物种y 3 25种z 5 25区域2区域2区域均匀分布总数100个物种，而面积1。
