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World File Search System定量评估
定量评估自旋波动在2D超导体NBSE2
准确确定全部动量依赖性自旋敏感性χ（Q）对于描述磁性和超导性非常重要。原则上，在线性响应密度函数理论（DFT）中计算χ（Q）的形式主义是良好的，几乎所有公开可用的代码都不包含此功能。在这里，我们描述了一种计算静态χ（Q）的替代方法，该方法可以应用于最常见的DFT代码而无需其他编程。该方法结合了χ（0）的标准固定旋转计数，并直接计算通过人工Hubbard Inter Action稳定自旋螺旋的能量。从这些计算中，可以通过反转RPA公式来提取χDFT（Q）。我们将此配方应用于NBSE 2单层中最近发现的ISING超导性，这是近年来SU过导性最令人兴奋的发现之一。有人提出，自旋波动可能会强烈影响顺序参数的奇偶校验。先前的估计表明靠近铁磁剂，i。e。，χ（q）在q =0。我们发现自旋波动的结构更为复杂，波动频谱在q≈（0。2，0）。这样的频谱将改变带间的相互作用，并极大地影响超导状态。
通过超声成像分析对甲状腺结节的定量评估
摘要。最近的研究提出了定量超声（QUS），以从通过多次传输量产生的脉搏回声数据中提取组织的声学特性。在本文中，我们引入了一种基于学习的方法，通过表达声音衰减和超声检查中的声音速度来识别甲状腺结节恶性肿瘤。提出的方法采用了一种神经模型，该神经模型整合了卷积神经网络（CNN），以详细的局部脉冲回声绘制分析与变压器结构，从而增强了该模型在多光束接收中捕获复杂相关性的能力。b模式图像既用作输入又是标签，以确保稳健性能，而不管人脖子上存在的复杂结构，例如甲状腺，血管和气管。为了训练所提出的深神经模型，已经设计了模拟人类肌肉，脂肪层的结构和甲状腺形状的模拟幻影。通过数值模拟和临床测试评估所提出方法的有效性。
资本流量和汇率：难题假设的定量评估
响应于美国意外的货币政策收紧，尽管当地货币贬值，但典型的开放经济局面的实际GDP和出口。原因是，跨国货币政策冲击传播的金融渠道在传统的支出转换效果上占主导地位。储备货币在贸易和全球金融交易中的主要作用可以解释具有名义和实际僵化的标准两国开放经济模式中的证据。，即使在全球财务周期的存在下，汇率制度也很重要。尤其是，固定钉大大增加了宏观经济波动。相反，引入额外的政策工具来管理资本流量会削弱经济波动。对国内信贷的税收几乎同等的结果。税务工具可以隔离外国货币政策冲击对固定汇率制度中实际经济活动的影响，而不是对通货膨胀的影响。
中国的COVID-19政策工具的采矿和定量评估
政策量化分析可以有效地评估政府对COVID-19紧急管理效果的反应，并为政府提供了制定后续政策的参考。内容挖掘方法用于探讨中国中央政府以多维方式爆发自爆发以来，中央政府发出的301 Covid-19政策，并全面分析了流行病预性政策的特征。然后，基于策略评估理论和数据融合理论，建立了基于PMC-AE的COVID-19政策评估模型，以定量评估八个代表性的COVID-COVID-19策略文本。结果表明：首先，中国的19个政治旨在为受流行病的企业和个人提供经济支持，由49个部门发行，包括32.7％的供应水平和28.5％的需求级别，以及25.8％的环境级别。此外，战略级别的政治至少占13％。其次，根据开放性，权威，相关性和规范原则的原则，通过PMC-AE模型评估了八项Covid-19政策。四个政策是I级政策，三个政策是II级政策，一项政策是III级政策。其低分子的原因主要受四个指数的影响：政策评估，激励措施，政策重点和政策受体。总而言之，中国采取了非结构性和结构措施来预防和控制流行病。引入特定流行病预防和控制政策已经在整个流行病预防和控制过程中实现了复杂的干预。
定量评估可以在不完美的信息下稳定间接互惠
补充图1：减少的马尔可夫链建模评估动力学状态。A类型（S，K + L）的汇总状态，在其他玩家眼中对玩家1进行评估，而K + L的k + l播放器1的玩家数量评估为良好。它们具有K' + l'= k + l）的汇总状态（S，K'，L'），内部（“隐藏”）过渡会改变K和L的值，同时保持其总和恒定。b，为了易于可视化，我们仅显示汇总状态并在以下说明马尔可夫链时省略了内部状态。请注意，内部状态可以确定从状态中的过渡。
静止状态功能连接性MRI的定量评估
1 伦敦大学伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国2号2光电研究中心，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3英国3，英国3号电子工程系，贝斯校区，Swansea，Sawansea，Savosea，Sa1 and sa1 8ne of Interver，sa1 and Introl，Sa1 8ne of Key，Key，Key of Key of Key kekij Faculty of Materials and Manufacturing, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People's Republic of China 5 SuperSTEM, SciTech Daresbury Science and Innovation Campus, Block J, Keckwick Lane, Daresbury WA4 4AD, United Kingdom 6 York NanoCentre & Department of Physics, University of York, York YO10 5DD, United Kingdom 7 School of Chemical and Process Engineering and School of Physics and Astronomy,利兹大学，利兹LS2 9JT，英国伦敦大学伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国2号2光电研究中心，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3英国3，英国3号电子工程系，贝斯校区，Swansea，Sawansea，Savosea，Sa1 and sa1 8ne of Interver，sa1 and Introl，Sa1 8ne of Key，Key，Key of Key of Key kekij Faculty of Materials and Manufacturing, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People's Republic of China 5 SuperSTEM, SciTech Daresbury Science and Innovation Campus, Block J, Keckwick Lane, Daresbury WA4 4AD, United Kingdom 6 York NanoCentre & Department of Physics, University of York, York YO10 5DD, United Kingdom 7 School of Chemical and Process Engineering and School of Physics and Astronomy,利兹大学，利兹LS2 9JT，英国伦敦大学伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国2号2光电研究中心，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3英国3，英国3号电子工程系，贝斯校区，Swansea，Sawansea，Savosea，Sa1 and sa1 8ne of Interver，sa1 and Introl，Sa1 8ne of Key，Key，Key of Key of Key kekij Faculty of Materials and Manufacturing, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People's Republic of China 5 SuperSTEM, SciTech Daresbury Science and Innovation Campus, Block J, Keckwick Lane, Daresbury WA4 4AD, United Kingdom 6 York NanoCentre & Department of Physics, University of York, York YO10 5DD, United Kingdom 7 School of Chemical and Process Engineering and School of Physics and Astronomy,利兹大学，利兹LS2 9JT，英国伦敦大学伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国2号2光电研究中心，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3英国3，英国3号电子工程系，贝斯校区，Swansea，Sawansea，Savosea，Sa1 and sa1 8ne of Interver，sa1 and Introl，Sa1 8ne of Key，Key，Key of Key of Key kekij Faculty of Materials and Manufacturing, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People's Republic of China 5 SuperSTEM, SciTech Daresbury Science and Innovation Campus, Block J, Keckwick Lane, Daresbury WA4 4AD, United Kingdom 6 York NanoCentre & Department of Physics, University of York, York YO10 5DD, United Kingdom 7 School of Chemical and Process Engineering and School of Physics and Astronomy,利兹大学，利兹LS2 9JT，英国伦敦大学伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国2号2光电研究中心，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3英国3，英国3号电子工程系，贝斯校区，Swansea，Sawansea，Savosea，Sa1 and sa1 8ne of Interver，sa1 and Introl，Sa1 8ne of Key，Key，Key of Key of Key kekij Faculty of Materials and Manufacturing, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People's Republic of China 5 SuperSTEM, SciTech Daresbury Science and Innovation Campus, Block J, Keckwick Lane, Daresbury WA4 4AD, United Kingdom 6 York NanoCentre & Department of Physics, University of York, York YO10 5DD, United Kingdom 7 School of Chemical and Process Engineering and School of Physics and Astronomy,利兹大学，利兹LS2 9JT，英国
对深神经网络的近似软函数的定量评估
摘要 - 软马克斯函数用作放置在神经网络输出层中的激活函数。它允许提取输出类的概率，同时向模型引入非线性。在低端FPGA领域，深神经网络（DNN）的实现需要探索优化技术，以提高计算效率和硬件资源消耗。这项工作探讨了使用Taylor和Pad'E近似方法以及带有查找表（LUTS）的插值方法来促进软效果的近似计算技术。引入近似值旨在减少所需的执行时间，同时降低SoftMax函数产生的结果的精度。使用均方根误差（RMSE）评估每个实现，以进行准确评估，并通过测量执行时间来验证个人绩效。从我们的评估中，使用LUTS的二次插值实现了最低的错误，但是在性能方面，泰勒和垫子近似显示了更好的执行时间，这突出了数值准确性和功耗之间的现有设计权衡。索引项 - 评估计算，高级合成，推理算法，神经网络压缩，多层感知器。
在体外神经元发育形态的半自动定量评估
成熟的神经元表现出其轴突和树突（统称为神经突）的广泛树皮化，以与相邻细胞形成功能连接并接收感觉信号。独特的神经元结构被认为会引起神经元的计算能力（Cuntz，Borst，＆Segev，2007; Ferrante，Migliore和Ascoli，＆Ascoli，2013; Kanari等人。，2018年； Van Elburg＆van Ooyen，2010年； Zomorrodi，Ferecsk´o，Kov´acs，Kréoger和Timofeev，2010年）。In addition, morphological differences between neuronal cell types are thought to result in their functional differences ( Khalil, Farhat, & Dl otko , 2021 ; Krichmar, Nasuto, Scorcioni, Washington, & Ascoli , 2002 ; Mainen & Sejnowski , 1996 ; Schaefer, Larkum, Sakmann, & Roth , 2003 ; Vetter, Roth, & h ausser，2001年）。在体外原发性神经元中这种关键结构的发展过程中，几种形态学变化已被归类为不同的阶段，这些阶段可以定性地描述（Dotti，Sullivan，＆Banker，1988； Powell，Rivas，Rodriguez-Boulan，＆Hatten，＆Hatten，＆Hatten，1997; Tahirovic＆Bradke＆Bradke，2009年）。
II级，空气质量定量评估，微不足道指标
1空气质量影响评估的执行摘要，重要性由拟议行动的影响可能影响公共卫生或安全的程度定义。美国空军（USAF）执行国家环境政策法案（NEPA）和一般整合规则规则规则空气质量影响评估在环境影响分析过程（EIAP）中串联。空气质量EIAP流程分为三个渐进级别的评估水平：I级，豁免行动筛查（确定是否需要正式的空气质量评估）； II级，定量空气质量评估（正式的排放量化评估，以消除进一步评估的空气影响不大）；以及第三级，高级空气质量评估（部分科学和部分艺术，都是空气影响的定量和定性评估）。这些水平旨在确保在最低水平的最低水平上完成空气质量评估；每个评估级别具有特定的显着性阈值或指标，如果不超过，则可以退出评估。如果不对空气质量EIAP豁免行动，则必须进行II级定量评估。II级评估是对排放的年度净变化的量化，这些变化与已知对公共卫生或安全性具有最小效果的年度排放水平（即阈值或指标）进行了比较。但是，对于II级NEPA空气影响评估，美国空军必须为成就领域内发生的行动建立合法辩护的无关值（指标）。de minimis值，作为确定的无关紧要的阈值，用于在一个或多个国家环境空气质量标准（NAAQS）中指定为非及时或维护的区域内发生的行动。在2019年，USAF跨媒体技术审查团队正式建立了空气质量影响的微不足道阈值和指标，可在空气质量EIAP II级，定量评估中使用。在2020年更新了微不足道的指标，以区分几乎未达到的地区的行动（在任何NAAQ的15％以内）。在此记录的重新评估和更新下，删除了近乎未达到的和未达到的区别，并为温室气体（GHG）建立了无关紧要的指标。表1中显示了Levell II空气质量EIAP评估的最新微不足道的阈值和指标，即空气质量EIAP微不足道的阈值和指标。重要的是要注意，II级评估只能确定一项动作是否对空气质量产生不重要的影响，并且只有III级，高级评估可以定义重大影响。因此，II级无关紧要的阈值或指标仅确定明显的微不足道的影响（即，年度净变化排放的排放小于阈值或指示器）或FLAG的潜在重大影响（即，年度净变化排放排放量大于或等于或等于阈值或指示器），必须与进一步和更高的评估有关。