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和多ATLA的动态校正[11C] ...
结果：对于BP ND，ZTE-MRAC在纹状体区域显示出最高的准确性（偏差<2％）。Atlas-MRAC在尾状核（-12％）中表现出明显的偏见，而MaxProb-MRAC揭示了壳虫的实质性偏置（9％）。r 1估计值对所有MRAC方法都有边缘偏差（-1.0 - 3.2％）。maxprob-MRAC显示R 1和BP ND的最大主体间变异性。纹状体区域的标准化吸收值（SUV）显示出ZTE-MRAC的平均偏差最强（〜10％），尽管随着时间的推移和最小的主体间可变性持续不变。ATLAS-MRAC随着时间的推移（+10至-10％）的偏置变化最大，其次是MaxProb-MRAC（+5至-5％），但MaxProb显示出最低的平均偏差。 对于小脑，MaxProb-MRAC显示出最高的变异性，而Atlas和ZTE-MRAC随着时间的流逝，偏差是恒定的。ATLAS-MRAC随着时间的推移（+10至-10％）的偏置变化最大，其次是MaxProb-MRAC（+5至-5％），但MaxProb显示出最低的平均偏差。对于小脑，MaxProb-MRAC显示出最高的变异性，而Atlas和ZTE-MRAC随着时间的流逝，偏差是恒定的。
开发钣金组件的选择性装配技术
在生产过程中应用数字孪生概念支持制造具有最佳几何质量的产品。这一概念可以通过寻找各个零件的最佳组合以最大化最终产品的几何质量的策略得到进一步支持，该策略称为选择性装配技术。然而，这种技术的应用仅限于最终尺寸仅取决于配合零件尺寸的装配，这不适用于钣金装配。本文开发了一种用于钣金装配的选择性装配技术，并研究了批量大小对改进的影响。所提出的方法利用变化模拟工具（计算机辅助公差工具）和优化算法来找到配合零件的最佳组合。所提出的方法应用于三个钣金装配工业案例。结果表明，使用这种技术可以大大减少此类组件的最终几何变化和平均偏差。此外，增加批次大小会减少可实现的变化改进量，但会增加可实现的平均偏差改进量。
长期电力系统模型的零售电价预测
ADIT 累计递延所得税 AEO 年度能源展望 ATB 年度技术基线 BA 平衡区 CAPEX 资本支出 D&A 分销和管理 D/A/T 分销、管理和区域内传输 DER 分布式能源 EIA 能源信息署 FERC 美国联邦能源管理委员会 FOM 固定运营与维护 G&T 发电和输电 IOU 投资者所有的公用事业 ISO 独立系统运营商 ITC 投资税收抵免 kW 千瓦 kWh 千瓦时 MACRS 改良加速成本回收系统 MBE 平均偏差误差 MMBtu 百万英热单位 MWh 兆瓦时 NEMS 国家能源建模系统 NREL 国家可再生能源实验室 O&M 运营与维护 OPEX 运营支出 PTC 生产税收抵免 PV 光伏 ReEDS 区域能源部署系统 reV 可再生能源潜力 rMBE 相对平均偏差误差 RPS 可再生能源组合标准 US 美国 VOM 可变运营与维护 VRE 可变可再生能源 WACC 加权平均资本成本
经济分析的定量方法 - 我
模块III - 单变量分析单变量分析：频率表，数据频率多边形的表示，OGIVES和PIE图。中央趋势的度量 - 算术平均值，中值，模式，几何平均值和谐波平均值 - 。分散度的度量：分散的绝对和相对度量 - 范围，四分位数偏差，平均偏差和标准偏差，变异系数 - 洛伦兹曲线 - Gini系数 - 偏度和峰度。
M Tech ECE Batch 2016 02052016。
MTRM-101研究方法研究方法：研究的自然和目标；历史，描述性和实验性。研究和制定研究问题。假设的研究和制定范围；研究建议的可行性，准备和介绍。统计分析简介：中央趋势和分散的度量：平均值，中位数，模式，范围，平均偏差和标准偏差。 回归和相关分析。 概率和概率分布；二项式，泊松，几何，负二项式，均匀，指数，正常和对数正态分布。 假设检验的基本思想；基于正常，T和卡方分布的显着性测试。 方差分析。 实验的设计：基本原理，对完全随机和随机块设计的研究。 版本和结果制表，使用数字，表和文本的结果表现，引用引用和准备参考书目。 使用常见软件，例如SPSS，Mini Tab和/或MAT LAB。 进行统计分析。 建议：统计分析简介：中央趋势和分散的度量：平均值，中位数，模式，范围，平均偏差和标准偏差。回归和相关分析。概率和概率分布；二项式，泊松，几何，负二项式，均匀，指数，正常和对数正态分布。假设检验的基本思想；基于正常，T和卡方分布的显着性测试。方差分析。实验的设计：基本原理，对完全随机和随机块设计的研究。版本和结果制表，使用数字，表和文本的结果表现，引用引用和准备参考书目。使用常见软件，例如SPSS，Mini Tab和/或MAT LAB。进行统计分析。建议：
二维碘化铅钙钛矿中的光-铁电相互作用
图 3. (a) 黑暗环境下 cKPFM 测量中相位响应的加载图，其中 BE-PFM 测量中观察到铁电畴。(a) 中 (b) 红色、(c) 绿色、(d) 紫色和 (e) 浅蓝色标记的“×”处的单个 cKPFM 曲线。(f) 照明环境下 cKPFM 测量中相位响应的加载图。(g) 黄色、(h) 绿色、(i) 紫色和 (j) 浅蓝色标记的“×”处的单个 cKPFM 曲线。(k) 黑暗环境下和 (l) 照明环境下 cKPFM 数据平均偏差的第 1 个 PCA 分量。
C肽测量值的可比性-Thieme Connect
通过评估内源性胰岛素分泌， C肽是β细胞功能越来越多地使用并确定的标记物。 在临床实践和研究中需要进行准确且可比较的C肽测量。 例如，为了计算HOMA-INDICES，C肽/葡萄糖比以及最近发表的糖尿病和前糖尿病前期新型亚组的分类，已经使用了C肽测量值。 尽管先进了C肽测量的标准化过程，但仍缺少其完整的实现；因此，使用不同免疫测定的C肽测量值的当前状态尚不清楚。 在这里我们比较了使用不同分析的五种广泛使用的C肽免疫测定（Abbott Alinity I，Diasorin联络XL，Roche Cobas E411，Siemens Helthineers Advia Centaur XPT和Immulite 2000 XPI），使用覆盖临床上相关C- Peptide Cpepide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide范围。 尽管所有研究的限制都可以追溯到C肽的国际参考试剂（NIBSC代码：84/510），但C肽测量结果显示了整个浓度范围内分析仪之间的显着差异，尤其是随着C-肽浓度的增加。 Roche和Siemens Healthineers（Advia Centaur XPT）的免疫测定结果之间的平均偏差最大（36.6％），并且两种测定法显示，与Abbott，Diasorin和Siemens Helthineers的免疫测定法相比，差异很大（Immulite 2000 XPI）。 相比之下，后一个测定法显示了类似的C肽恢复（平均偏差：2.3％至4.2％）。C肽是β细胞功能越来越多地使用并确定的标记物。在临床实践和研究中需要进行准确且可比较的C肽测量。例如，为了计算HOMA-INDICES，C肽/葡萄糖比以及最近发表的糖尿病和前糖尿病前期新型亚组的分类，已经使用了C肽测量值。尽管先进了C肽测量的标准化过程，但仍缺少其完整的实现；因此，使用不同免疫测定的C肽测量值的当前状态尚不清楚。在这里我们比较了使用不同分析的五种广泛使用的C肽免疫测定（Abbott Alinity I，Diasorin联络XL，Roche Cobas E411，Siemens Helthineers Advia Centaur XPT和Immulite 2000 XPI），使用覆盖临床上相关C- Peptide Cpepide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide Ceptide范围。尽管所有研究的限制都可以追溯到C肽的国际参考试剂（NIBSC代码：84/510），但C肽测量结果显示了整个浓度范围内分析仪之间的显着差异，尤其是随着C-肽浓度的增加。Roche和Siemens Healthineers（Advia Centaur XPT）的免疫测定结果之间的平均偏差最大（36.6％），并且两种测定法显示，与Abbott，Diasorin和Siemens Helthineers的免疫测定法相比，差异很大（Immulite 2000 XPI）。相比之下，后一个测定法显示了类似的C肽恢复（平均偏差：2.3％至4.2％）。因此，C肽差异可能会影响临床诊断和研究结果的解释。因此，迫切需要实施和最终确定C肽测量的标准化过程，以改善患者护理和研究的可比性。
ProStruc：使用同源性建模的3D结构预测的开源工具
方法：ProSTRUC是一种基于Python的同源性建模工具，旨在通过直观的，自动化的管道来简化蛋白质结构的预测。集成了用于序列对齐的生物繁殖，用于模板识别的BLAST和promod3用于结构生成，ProStruc简化了复杂的工作流入到用户友好的界面中。该工具使研究人员能够输入蛋白质序列，从蛋白质数据库（PDB）等数据库中识别同源模板，并生成具有最小计算专业知识的高质量3D结构。ProStruc实现了两个阶段的Vsquarealidation过程：首先，它使用TM-Align进行结构比较，评估均平均偏差（RMSD）和针对参考模型的TM分数。第二，它通过qmeandisco评估模型质量，以确保高精度。
新兴的重生技术在未来的道德中的影响
摘要。机械收缩和心脏放松在评估健康和患病的心脏功能方面起着重要作用。me-chanical模式由复杂的非线性3D变形组成，这些变形在受试者之间存在很大变化，很难观察到2D图像，这会影响心脏结果的预测准确性。在这项工作中，我们旨在通过一种新颖的几何深度学习方法来捕获心脏周期的末端舒张期（ED）和末端相结合（ES）阶段的3D双脑膜变形。我们的网络由一个编码器编码器结构组成，该结构直接与轻度点云数据一起使用。我们最初是由由主体混合种群组成的成对和ES点云对训练我们的网络，目的是准确预测ES输入的ED输出以及ED输入的ES输出。我们使用Chamfer距离（CD）来验证网络的性能，并发现ED和ES预测可以通过从英国生物银行队列的数据集中的平均CD进行1.66±0.62 mm来实现，其基础体素尺寸为1。8×1。 8×8。 0 mm [8]。 我们从预测中得出结构性和功能性临床指标，例如肌肉拨号质量，心室体积，射血分数和中风量，并发现平均平均值偏离其各自的金标准1.6％和可比标准偏差的平均偏差。 最后，我们显示了我们方法在数据集中特定子群之间捕获变形差异的能力。8×1。8×8。0 mm [8]。我们从预测中得出结构性和功能性临床指标，例如肌肉拨号质量，心室体积，射血分数和中风量，并发现平均平均值偏离其各自的金标准1.6％和可比标准偏差的平均偏差。最后，我们显示了我们方法在数据集中特定子群之间捕获变形差异的能力。
无监督的机器学习应用程序，以识别MOSFET晶体管电离辐射效应的噪声事件的单事件瞬变（集合）
本文介绍了K-均无监督的机器学习算法的新应用，以在电子设备的重合离子辐照实验中识别噪声中的单个事件瞬态（SET）事件的问题。我们通过分析MOSFET晶体管的几种重型离子照射产生的集合事件的实验数据集来探索K-均值算法的性能。分别使用隔离森林和随机森林算法研究了所选特征（平均偏差，偏度和峰度）的数据异常和有效性。结果表明，K均值算法具有很高的能力，可以使用前四个统计矩作为特征从噪声中识别事件，从而允许将这种方法用于现场事件检测和诊断，而无需以前的算法训练或实验数据的预先分析。