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World File Search System坐标值
5 级准确度和标准 - 加州交通部
5.1 简介 测量标准可以定义为满足特定目标所必需的最低精度。规范是实现所需精度的程序要求，证明测量结果不是偶然的，而是测量精度的指标。本文件提供了一种通用方法，用于报告位置由点表示的明确定义特征的水平和垂直坐标值的精度。示例包括主动测量标志，例如连续运行参考站 (CORS) 或 VLBI 1；被动测量标志，例如黄铜盘和杆标记；以及临时点，例如摄影测量控制点或施工桩。它提供了使用位置或比例方法来实现项目要求的等效方法。现代地理信息系统 (GIS) 允许我们存储更多可能重复的信息。用户越来越需要知道坐标值及其精度，以便用户可以决定哪些坐标值代表其应用的真实值的最佳估计。
文章使用人工神经网络估计机器人的运动学和工作空间
摘要：目前，在特定而复杂的工业操作中，机器人必须满足某些要求和标准，如高运动学或动态性能、工作空间的特定尺寸或机器人移动元件尺寸的限制。为了满足这些标准，必须对机器人进行适当的设计，这需要多年的实践以及人类设计师的适当知识和经验。为了协助人类设计师进行机器人设计，已经开发了几种方法（包括优化方法）。本文解决的科学问题是开发一种人工智能方法，使用前馈神经网络来估计机器人的工作空间大小和运动学。该方法应用于由基座平台、移动平台和六个运动旋转万向球面开环组成的并联机器人。数值结果表明，通过适当的训练和拓扑结构，前馈神经网络能够根据末端执行器的姿态正确估计工作空间体积值和广义坐标值。
MCS高级代数C＆C单元3 23-24
基本面•学生应该能够分析和解释在数学，适用情况下提出的激进方程。•学生应讨论上下文中激进功能的特征，包括域和范围，零，截距和其他相关的关键特征。•学生应该能够解决可以通过自由方式建模的问题。策略和方法•学生应该有机会使用技术和工具来求解激进方程以增强概念理解。•应鼓励学生探索多个解决方案途径，其中可能包括使用各种工具图形，解释关键功能和评估激进方程。示例•学生可以使用距离公式创建一个自由度方程，为此，四个坐标值中的距离和三个是未知的。aa.fgr.4.5在两个或多个变量中创建，解释和求解激进方程，以表示数量之间的关系。
肠道微生物群中的大量Prevotella copri与2型糖尿病患者的健康饮食成反比
虽然已知肠道菌群受到习惯性食物的影响，但在2型糖尿病患者中很少探索这种关系。本研究旨在研究113种2型糖尿病患者（平均年龄，58岁；体重指数，29.1; Glyemogogoglobin [HBA1C]，8.1％）的饮食模式与肠道微生物物种丰度之间的关系。我们使用16S扩增子测序分析了肠道微生物群，所有患者均分为菌型型肠型（57.5％，n¼65）或prevotella entype（42.5％，n¼48），使用围绕Mediots群集的Algoriths基于最佳代表的分类，该分类属于MEDIDINIDION。与prevotella肠型相比，型菌型肠型的患者显示出更好的血糖对照，HbA1c≤7.0％的比例为2.71次（95％的置态间隔，1.02 E 7.87; p，0.034）。使用经过验证的食物频率问卷评估所有患者的饮食习惯和营养成分。观察到，所消耗的饮食纤维量次优，平均每天摄入量为16 g。此外，我们通过因素分析提取了四种饮食模式：吃外，高糖食品，菜单和发酵食品模式。与Prevotella肠型相比，患有BACTROIDES型的患者的蔬菜模式的分数更高（0.17±0.13 vess v ^ 0.23±0.09; P，0.010）。我们进一步研究了微生物群与四种饮食模式之间的关系，发现只有植物饮食模式评分与主坐标值相关。较低的模式分数与31个显着的微虫特征的累积丰度相关。在这些特征中，通过使用随机森林模型将Prevotella copri鉴定为最重要的，其接收器操作特征下的面积为0.93（95％的置态间隔，0.88 E 0.98）。为了验证这些结果，我们进行了自定义定量聚合酶链反应测定法。该测定法证实了我们队列中P. copri（灵敏度，0.96; Specii fimitivitive; Specii fimitivitive; Specii fircity，0.97）的存在，患病率为47.8％，平均相对丰度为21.0％。总而言之，患有prevotella肠型的2型糖尿病患者表现出较差的血糖控制和与健康饮食模式的偏差。作为主要促成微生物特征的大量P. copri，与饮食中的饮食小菜和蔬菜的严重程度有关。应重点放在促进健康的饮食模式和了解微生物相关性上。