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World File Search System平均值
4Q2024执行我们的策略，导致了未来...
注意：所有数字均代表FY2024数字，除非具体提到1）私人分支机构，但不包括数字服务点2）直接处理的平均值（STP）的平均值为291个零售客户旅行； STP利率是未经手动干预而处理的客户之旅的百分比
密苏里河流域 2022 年径流预报
2024 年 4 月 522 658 223 292 256 178 1,951 2,128 6,400 平均* 645 1,086 505 148 184 405 2,568 2,972 7,869 出发 -123 -428 -282 143 72 -227 -617 -844 -1,469 占平均值的百分比 81% 61% 44% 196% 139% 44% 76% 72% 81% 2024 年 5 月 942 1,397 300 118 261 532 3,018 3,550 9,950 平均* 1,088 1,287 337 158 192 349 3,063 3,412 11,282 出发 -146 110 -37 -40 69 183 -45 137 -1,331 占平均值的百分比 87% 109% 89% 75% 136% 152% 99% 104% 88% 2024 年 6 月 795 2,526 211 292 397 2,343 4,221 6,564 16,514 平均值* 1,628 2,752 443 161 189 345 5,173 5,518 16,799 出发 -833 -226 -231 130 209 1,998 -952 1,046 -285 占平均值的百分比 49% 92% 48% 181% 211% > 300% 82% 119% 98% 2024 年 7 月 321 852 156 104 262 1,141 1,693 2,834 19,348 平均值* 822 1,817 199 63 144 266 3,045 3,311 20,111 出发 -501 -966 -44 40 118 875 -1,352 -477 -762 占平均值的百分比 39% 47% 78% 164% 182% > 300% 56% 86% 96%
![arxiv：2305.19738v2 [stat.ml] 2024年3月1日](/simg/9\9d4e68989e49f4304b38d096112336f8e729c04f.webp)
arxiv：2305.19738v2 [stat.ml] 2024年3月1日
找到采样数据的平均值是机器学习和统计数据中的一项基本任务。但是，如果数据示例是图形对象，则定义平均值是本质上困难的任务。我们提出了一个新的框架，用于通过平滑图信号分布的空间中的嵌入来定义图平均值，在这种框架中，可以使用Wasserstein Metric测量图相似性。通过在此嵌入空间中找到平均值，我们可以恢复一个保留结构信息的平均图。我们建立了新图均值的存在和独特性，并提供了用于计算它的迭代算法。强调我们框架作为机器学习中实用应用的有价值工具的潜力，它可以在各种任务上进行评估，包括结构化对齐图的K-Means聚类，功能性脑网的分类以及在多层图中的半固定节点分类。我们的实验性研究表明，我们的方法可以达到一致的性能，优于现有的基线方法，并改善了最新方法的绩效。
策略更新Westpac机构银行
1个组织健康指数（OHI）。2客户倡导分数（CAS）。 CAS由第五维提供，并以6个月的滚动平均值计算。 3反洗钱（AML）。2客户倡导分数（CAS）。CAS由第五维提供，并以6个月的滚动平均值计算。3反洗钱（AML）。
2022-2024宏观经济评论和Outlook
1这是在2023年1月18日在巴巴多斯2预测的加勒比海发展银行的年度新闻发布会上宣布的，该预测基于截至2023年8月的实际产品，剩下的几个月在剩下的几个月中，先前的预测主要由线性回归产生，根据调整后的增长的平均值调整了基于实际增长的平均值。
人工智能对美国高科技公司就业的影响
表（3-1）：主成分分析自动化 ...................................................................................................... 35 表（3-2）：主成分分析效率 ...................................................................................................... 36 表（3-3）：主成分分析易用性 ...................................................................................................... 37 表（3-4）：主成分分析招聘 ...................................................................................................... 37 表（3-5）：主成分分析选拔 ...................................................................................................... 38 表（3-6）：主成分分析任命 ...................................................................................................... 38 表（3-7）：主成分分析人工智能 ............................................................................................. 39 表（3-8）：主成分分析就业 ...................................................................................................... 39 表（3-9）：研究领域的 Cronbach's Alpha 系数 ............................................................................................. 40 表（3-10）：受访者性别 ............................................................................................................. 41 表（3-11）：受访者年龄........................................................................................................... 41 表（3-12）：受访者经验 ...................................................................................................................... 41 表（3-13）：受访者学历 ...................................................................................................................... 42 表（3-14）：受访者职位 ...................................................................................................................... 42 表（4-1）：算术平均值，标准差高科技公司人工智能的离差、T值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 43 表（4-2）：算术平均值，标准差高科技公司人工智能自动化水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 44 表（4-3）：算术平均值，标准差高科技企业人工智能效率水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平......................................................................................................... 45 表（4-4）：算术平均值、标准差。......... 53 表（4-12）：人工智能维度对就业影响的多元回归分析。高科技企业AI易用性水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 46 表（4-5）：算术平均值，标准差高科技企业就业水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 47 表（4-6）：算术平均值，标准差高科技企业招聘水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 47 表（4-7）：算术平均值，标准差高科技企业选拔水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 48 表（4-8）：算术平均值，标准差高科技公司聘任水平的离差、t值、项目重要性和重要性水平..................................................................................................... 49 表（4-9）：变量之间的关系..................................................................................................................... 50 表（4-10）：Durbin-Watson值与方差膨胀因子............................................................................................. 53 表（4-11）：人工智能维度对聘任的多元回归分析.......... 54 表（5-1）：人工智能维度对聘任（选拔、招聘和聘任）的多元回归分析总结（方差分析）............................................................................................. 55
利用鲶鱼骨生产胶水（粘合剂）及其品质评价。
本研究针对从尼日利亚贝努埃州马古迪大都市乌鲁库姆市场获得的鲶鱼骨生产胶水进行了研究。鲶鱼是从马古迪的乌鲁库姆市场购买的，经过加工，用锤子将鱼骨打碎，然后使用标准方法分析鲶鱼骨胶水生产的质量指标。水分含量质量指标结果的最大偏差为 (1.115)，pH 值最小为 (- 0.090)，密度的最大偏差为 (0.431)，粘度最小指标为 (-20.90)，灰分含量质量指标偏差为 (0.560)。标准胶水质量指标值与生产胶水获得的值之间的比较。制备的胶水比标准胶水酸性更强，密度更大，粘度更低（流动性更差），含水量更多，灰分更多。不同含水量对鲶鱼骨制备胶水质量指标的影响结果显示，不同含水量对鲶鱼骨制备胶水质量指标水分含量的影响平均值（x）值为（20.08），pH值平均值（x）值为（5.92），密度平均值（x）值为（2.174），粘度平均值（x）值为（51.56），质量指标灰分平均值（x）值为（3.14）。总体而言，鲶鱼胶具有良好的粘合力，对用户有价值。
开发可靠性投资模型：第二阶段——基础...
方程式 2 用三个参数表示了无量纲时间 τ 时系统的 MTBF M(τ)：MA ，即 A 模式故障之间的平均时间；M 0 ，即 TAAF 开始时 B 模式故障之间的平均时间；μ d ，即纠正措施所带来的可靠性改进的平均值，也就是 di 。M 0 始终是已知的，并且不是可调整的参数。AMSAA 根据经验得出了 μ d 的典型值，因此这个参数通常也是先验已知的。另外三个成本参数是 cv 2 ，即初始 B 模式故障率偏离其平均值的程度的量度；C 0 ，即 TAAF 期间的运行成本的量度；以及 μ b ，即为改善已识别的 B 模式而采取的纠正措施所产生的成本增量的平均值。
简短的交流：使用CMIP6-DAMIP气候模型调查欧洲冰雹破坏的趋势
图3：北部医学温度异常的时间。（a）观察到的（实心黑线）和各种强迫实验的多模型平均异常，大型火山喷发在时轴上由长滴答表示。（b）DAMIP多模型平均值（实线）以及六个模型（各种符号）的平均值，用于Aero（蓝色）和GHG（金）实验。
澳大利亚经济和金融市场
* 澳新银行-罗伊摩根和西太平洋银行-墨尔本研究所消费者信心指数的平均值，该指数衡量受访者对个人财务状况相对于上一年的看法；自 1996 年以来，澳新银行-罗伊摩根指数已重新调整为与西太平洋银行-墨尔本研究所指数相同的平均值。