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World File Search System平均
对固定和随机效果的平均正方形的期望
想象您有责任进行特殊的Striga筛查托儿所。试图从育种计划中确定育种计划中最具抵抗力的高粱杂种，该育种者提交了20种选定的杂种，以评估托儿所。杂种在Intriga感染和非爆发田中评估。这也被称为拆分图设计，因为有不同的实验单元。
1 国家研究领域的标准化平均影响...
摘要 本研究对意大利研究领域标准化平均影响与世界平均水平进行了时间序列分析。该方法纯粹是文献计量学，基于对 2001-2006 年活跃的所有意大利公共研究组织的全部科学成果的普查（仅限硬科学）。分析在部门层面（按科学学科和学科内的单个领域汇总）和组织层面（按组织类型和单个组织）进行。该方法的本质应该可以在所有其他国家背景下复制。它为政策制定者和管理者提供支持，以进行战略分析，以确定国家研究系统和机构的优势和劣势。关键词 研究评估；文献计量学；领域标准化影响；公共研究组织；意大利
液态氙平均电子激发能量的测量
摘要 使用液态氙作为靶材的探测器被广泛应用于稀有事件搜索。关于相互作用粒子的结论依赖于对沉积能量的精确重建，而这需要借助放射源对探测器的能量标度进行校准。然而，微观校准，即将激发量子数转换为沉积能量，也需要充分了解在液态氙中产生单个闪烁光子或电离电子所需的能量。这些激发量子的总和与靶材中沉积的能量成正比。比例常数是平均激发能量，通常称为 W 值。在这里，我们展示了在带有混合（光电倍增管和硅光电倍增管）光电传感器配置的小型双相氙时间投影室中通过电子反冲相互作用对 W 值进行测量的方法。我们的结果基于在 O (1 − 10 keV) 处使用内部 37 Ar 和 83m Kr 源以及单电子事件进行的校准。我们得到的值为 W = 11 . 5 + 0 . 2 − 0 . 3 ( syst .) eV，统计不确定性可忽略不计，低于之前在这些能量下测量的值。如果得到进一步证实，我们的结果将与模拟液态氙探测器对粒子相互作用的绝对响应相关。
平均主动力，波动和自我载荷
例如，MPS的动力蛋白和动力蛋白沿微管移动，而肌球蛋白家族可以沿丝状肌动蛋白移动。他们的运动依赖载荷依赖于9,10，并且可以达到的最大速度受到可用的ATP浓度。11 ATP水解对化学势的局部耗散驱动MPS脱离平衡。他们的运动方向取决于可以行走的局部前后不对称性不对称性。在最小的尺度上生成非平衡驱动，MP构成了一类活动物质12-14，其中时间反转对称性和平衡波动 - 降解关系被打破。在活细胞中，MP共同运输包括细胞器在内的各种货物。15–19从几个到数百名国会议员可以参与这种运输。20–25多个MP驱动的货物动力学的理论研究使用相等的载荷共享近似值或有限数量的MPS的详细数值模拟。26–33 MPS之间的耦合可能来自直接的机械连接，如肌球蛋白丝中，34分子拥挤26–33 MPS之间的耦合可能来自直接的机械连接，如肌球蛋白丝中，34分子拥挤
在非散射折射物体内的平均路径长度
在许多物理学领域中，找到在给定物体中随机分布的平均和弦长度是一个自然的问题。从数学角度来看，这是一个看似复杂的任务，因为人们应该考虑线的空间和角度分布以及它们如何相交对象的表面。对于凸形的身体，答案令人惊讶地简单，由平均和弦长度定理给出，该定理已有一个多世纪[1]。它指出，平均和弦长度⟨c⟩与物体的形状无关，并且仅取决于体积V与表面积的比例为⟨= 4 v /。从各种角度得到证明[2-4]。最近才表明，该定理可以进一步推广到扩散物体中随机行走的研究。平均路径长度定理[5]指出，平均路径长度仍然简单地是⟨l⟩= 4 v /;这与介质的形状和散射 /扩散特性无关。有效性延伸到许多领域，因为它对物体内部的任何随机步行都是有效的，并且与封闭散射介质中的几何光学元件特别相关。该定理的一个重要条件是，入口点和初始方向是均匀和各向同性分布的，在光学中，这与兰伯特的照明相当[2]。路径长度分布和平均路径长度是许多光学系统设计的核心，可以使用射线光学描述。它们可用于计算吸收和散射培养基的光学特性[6，7]，药物粉末中的折射颗粒培养基[8]，用于太阳能电池设计[9-11]，随机激光[12]和集成球[13，14]。射线追踪也可以与衍射效应结合使用，以计算大型粒子的电磁散射特性，例如几何光学近似和物理光学模型[15 - 20]或
可行的Q学习，用于平均奖励加强...
平均奖励强化学习（RL）为捕获目标提供了合适的框架（即长期平均奖励）对于持续的任务，通常没有自然的方法来识别折扣面。但是，现有的平均奖励rl al-gorithms具有样本复杂性保证是不可行的，因为它们将马尔可夫决策过程（MDP）的（未知）混合时间输入。在本文中，我们在解决此开放概率方面取得了初步的进展。我们设计一个可行的平均奖励Q-学习框架，不需要任何问题参数作为输入。我们的框架基于折扣Q-学习，同时我们动态地调整了分歧因子（以及有效的地平线），以逐步近似平均值。在同步设置中，我们解决了三个任务：（i）学习一种策略至最佳，（ii）估计具有ϵ准确度的最佳平均值，并且（iii）估计偏差函数（类似于q uncuntion dissed cunction cunction cunciented cunction cunction cunciented cunction cunciented cuntioncracy）。我们表明，通过精心设计的适应方案，（i）可以通过E O（SAT 8 Mix ϵ8）样品来实现，
平均评分中包含的项目 - 冬季学期
主题名称通过生物学的形式和动物学年度考试动物生理学考试生态学的分子检查一般检查医学生物学2年遗传学，具有人类遗传学元素。人类生理检查生物化学考试。微观微观微型摩托学生物学III年 - 具有病毒学考试元素基因工程ZAW元素的微生物免疫学。avg。哲学的历史，具有自然哲学元素英语语言考试生物学三年 - 医学生物学基因工程Zaw。avg。人类免疫学具有病毒学生物学考试元素的草药基础知识，英语生物学生物学三年 - 生物分析免疫生物学考试基因工程ZAD。avg。生化分析毒理学检查ZAL的生物分析。avg。英语考试
使用深卷积神经网络和全球平均池
摘要：如果未准确检测到，脑肿瘤会导致严重的健康并发症，并导致死亡。因此，对脑肿瘤的早期检测和脑肿瘤类型的准确分类在诊断中起主要作用。最近，使用大脑磁共振成像（MRI）图像的基于深度卷积神经网络（DCNN）方法在检测和分类任务方面表现出色。但是，DCNN体系结构的准确性取决于数据样本的培训，因为它需要更精确的数据才能获得更好的输出。因此，我们提出了一个基于转移学习的DCNN框架，以对脑膜瘤肿瘤，神经胶质瘤肿瘤和垂体肿瘤进行分类。我们使用预先训练的DCNN体系结构VGGNET，该体系结构先前在巨大的数据集上进行了训练，并用于将其学习参数传输到目标数据集。此外，我们采用了转移学习方面，例如卷积网络，并冻结卷积网络的层，以提高性能。此外，这种提出的方法在输出处使用全球平均池（GAP）层，以避免过度解决问题和消失的梯度问题。评估了所提出的体系结构并将其与基于深度学习的脑肿瘤分类方法进行比较。我们提出的方法可产生98.93％的测试准确性，并优于当代学习方法。