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World File Search System平均的
外科 Surgical
*1：与Atlaumea进行比较，Hufreddy Group *2：与Hufreddy Group制作的总统串联牙齿拔牙钳的平均体重和Diamond Dist Series的平均体重
用于可解释人工智能的随机模糊规则泡沫
摘要 随机泡沫训练多个模糊规则泡沫函数近似器，然后将它们组合成单个基于规则的近似器。泡沫系统在来自训练有素的神经分类器的引导随机样本上独立训练。泡沫系统将神经黑匣子转换为可解释的规则集。基于模糊规则的系统具有底层概率混合结构，可对每个输入的规则产生可解释的贝叶斯后验。规则泡沫还通过广义概率混合的条件方差来衡量其输出的不确定性。随机泡沫通过平均其吞吐量或规则结构来组合学习到的加性模糊系统。随机泡沫在其规则、规则后验和条件方差方面也是可解释的。30 个 1000 规则泡沫在 MNIST 数字数据集的随机子集上进行训练。每个这样的泡沫系统的分类准确率约为 93.5%。平均吞吐量的随机泡沫实现了 96。 80% 的准确率，而仅对其输出进行平均的随机泡沫则实现了 96.06% 的准确率。吞吐量平均的随机泡沫也略胜于对 30 棵分类树进行平均输出的标准随机森林。30 个 1000 规则泡沫也在深度神经分类器上进行训练，准确率为 96.26%。对这些泡沫吞吐量进行平均的随机泡沫本身的准确率为 96.14%。对其输出进行平均的随机泡沫准确率仅为 95.6%。附录证明了加法系统模糊近似定理的高斯组合泡沫版本。
t-MSD：一种改进的离子扩散系数的方法...
在这里，我们引入了一种改进的后处理方法T-MSD，旨在解决罕见事件对相关数据的影响，并增强估计扩散系数的统计可靠性。此方法包括两个部分：时间平均的MSD分析和Block JackKnife（BJ）重采样。使用深层势分子动力学（DPMD）模拟，我们证明了时间平均的MSD有效地减少了数据波动并实现了时间平移不变性，从而得出了扩散系数的更强大的估计值。据我们所知，尽管该方法已用于分析生物学和化学领域中的单个粒子跟踪[28,29]，但它很少在固态离子学中应用。此外，BJ重采样通过明确考虑
白质与年龄之间的脑范围范围的关联突出了林基微观结构在大脑衰老中的作用
注意：R 2，RMSE，MAE以格式平均值（标准偏差）显示，Pearson的相关性以格式相关评分为95％置信区间（下限，上限）。平均多模式是指所有六种扩散方法在骨骼上平均的扩散指标。完整的多模式是指从六种扩散方法中的所有扩散数据，即，除了在JHU地图集区域平均的指标外，平均多模式数据。缩写：Bria，贝叶斯旋转不变的方法； MAE =平均绝对错误； r 2 =解释的方差； rmse =根平方错误。a对于每种扩散方法中包含的指标的概述，请参见表S10。b关于最小相关的详细信息：BRIA校正了预测年龄相关性r = 0.89173，MCSMT校正了预测时代相关性r = 0.89176。*所有相关性在p <.001时都显着。
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细菌很小，据估计，任何一次人类平均的细菌总数约为1万亿！细菌可以迅速繁殖 - 某些物种可以在短短20分钟内复制自己。繁殖速度意味着引起疾病的细菌会迅速扩散。这也意味着细菌可以通过快速变化来应对其环境的变化。这称为自然变异。在所有是同一物种的生物群中都可以看到这种自然变化。有时，这些微小的变化会导致一种细菌在生存时具有某种优势。这些“突变体”可能比其他“突变体”复制快，或者在抗击其他细菌方面更好，或者在艰难的环境中生存更好。
A组计划和B组计划福利比较图表
为了获得残疾退休津贴，要求成员积累4年的职业残疾服务或6年后的非职业残疾服务。使用以下公式在“养老金收益计算中列出的以下公式；上面的最大退休福利”；但是，前提是：（i）接受残疾退休金津贴的成员应至少获得该成员最高3岁最高3岁平均的15％，以及（ii）年龄乘数基于55岁年龄段的成员或在残疾退休时的成员年龄在上面的年龄上退休的成员（如果在上面的图表上）（如果成员在上图上）是55岁。55。
使用动态时间规整增强事件相关电位分析的平均值
在 [17] 中，作者考虑了一种扭曲方案，该方案采用基于最小二乘的时间位移和对齐底层模型。Gibbons 和 Stahl [20] 也考虑了 ERP 平均的响应时间校正：作者假设 ERP 分量（尤其是后期分量）的时间会有显著变化，因此他们建议使用多项式表达式来校正响应时间，该表达式基于先前确定的平均响应时间和线性插值。[21] 中介绍了不考虑噪声、抖动或新频率的出现而迭代使用平均 DTW。在 [22] 中，作者提出了一种成本矩阵的修改，该修改可以消除在对非线性对齐的信号周期进行平均时抑制噪声的不利结果。
NZ ETS林业模型
该模型中当前使用的数据假设MERP 3（2018-2022）中注册的所有森林均在股票变更会计方法2中注册。但是，在MERP 3中注册的森林也可以选择更改为在平均会计方法下注册的森林，这是由多个参与者所接受的。尚未将这些森林平均的使用使用到该模型中，但是将来将在以后的更新中进行审查。，假定使用股票变更会计的使用将不会影响收获的单位的产出估计，因为在两种会计方法下存储的碳都是相同的，直到森林达到其平均长期碳库存为止（例如，addiata的16年）。