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标准化评估的影响和附加值......
目标：展示标准化评估和报告系统 (StARS) 对国家康复质量报告功能结果报告的影响和附加值。StARS 建立在基于 ICF（国际功能、残疾和健康分类）和区间尺度的通用指标之上。设计：通过描述性统计方法和对报告与相关 ICF 核心集的进一步发展领域的内容探索，将当前序数尺度的瑞士国家康复结果报告（包括基于专家共识的转换量表）与基于 StARS 的报告进行比较。设置：瑞士国家公共康复结果质量报告（诊所级别）。参与者：共有 29 家瑞士康复诊所提供了他们的质量报告数据集，包括 18,047 名患者。干预措施：神经或肌肉骨骼康复。主要结果测量：功能独立性测量 TM 或扩展巴塞尔指数。结果：使用 StARS 报告的结果往往比当前的序数标度报告更小但更精确，表明后者对实现的结果估计过高。将通用指标的内容与 ICF 核心集进行比较，建议包括“能量和驱动功能”或“保持基本身体姿势”以增强作为指标的功能内容。结论：StARS 支持对同一间隔标度 ICF 通用指标上用不同措施评估的结果进行比较。需要仔细考虑是否应用序数标度或间隔标度报告系统，因为这会影响报告结果的大小和精度。StARS 的 ICF 基础通过为进一步发展功能作为康复国家结果质量报告的相关指标提供了信息，从而带来了附加价值。
SAPEVO-H² 基于分层结构的多准则系统：传感环境中评估反 RPAS 策略的决策分析
摘要：针对高级和复杂的决策场景，本研究提出了一种广泛的方法，用于序数向量表达的偏好简单聚合-多决策方法（SAPEVO-M）。在此背景下，建模提案名为 SAPEVO-混合和分层（SAPEVO-H 2 ），本研究的目标基于多标准分析的概念，根据多种标准和看法对替代方案进行评估，从而能够整合问题的目标，将其转录为属性并在分层模型中构建，分别通过序数和基数条目分析定性和定量数据。作为案例研究，对巴西海军针对反遥控飞机系统 (RPAS) 战略的防御战略进行了决策分析。使用基于战略选项开发和分析 (SODA) 方法的因果图方法，构建问题情况以供数值实施，展示目标和层次结构元素的表现。因此，基于主观信息的处理，对目标和反 RPAS 技术进行了排名。最后，讨论了研究的主要贡献及其局限性，以及结论和对未来研究的一些建议。
空间置换熵区分静止的大脑状态
我们使用顺序分析和空间置换熵来区分眼睛睁开和闭眼的静息脑状态。为此，我们分析了来自109名健康受试者的64个电极记录的脑电图数据，在两个一分钟的基线运行下：一只眼睛睁开，另一个闭着眼睛。我们使用空间序数分析来区分这些状态，其中评估了置换熵，考虑到每次时电极的空间分布。我们分析了仅考虑Alpha波段频率（8 - 12 Hz）的原始和后处理数据，这对于大脑中的静息状态很重要。我们得出的结论是，空间序数分析捕获了有关不同电极中时间序列之间相关性的信息。这允许在原始数据和过滤数据中闭上眼睛和眼睛打开静止状态。过滤数据仅放大状态之间的区别。重要的是，我们的方法不需要EEG信号预处理，这对于实时应用来说是一个优势，例如大脑计算机接口。
SAPEVO-H² 基于分层结构的多标准系统：用于评估传感环境中反 RPAS 策略的决策分析
摘要：针对高级和复杂的决策场景，本研究提出了一种广泛的方法，即用序数向量表达的偏好简单聚合-多决策方法 (SAPEVO-M)。在此背景下，建模提案名为 SAPEVO-混合和分层 (SAPEVO-H 2 )，本研究的目标基于多标准分析的概念，根据多种标准和看法对替代方案进行评估，从而能够整合问题的目标，将其转录为属性并在分层模型中构建，分别通过序数和基数条目分析定性和定量数据。作为案例研究，对巴西海军针对反遥控飞机系统 (RPAS) 战略的防御战略进行了决策分析。使用基于战略选项开发与分析 (SODA) 方法的因果图方法，构建了问题情况以供数值实施，展示了目标和层次结构元素的绩效。结果，基于主观信息的处理，对目标和反 RPAS 技术进行了排名。最后，讨论了研究的主要贡献及其局限性，以及结论和对未来研究的一些建议。
ISC 12级经济学教学大纲2023-24
1。微观经济理论（i）需求：含义，影响需求的因素；需求功能；需求法；需求曲线的推导；需求曲线的运动和转移；需求法的例外。边缘效用递减的定律，等等效用定律，通过实用程序方法（Cardinal）和无差异曲线分析（ORDINAL）的消费者平衡（序数）。需求的概念：含义，需求类型。要指定的需求函数包含需求的决定因素。图应用于解释需求定律，需求曲线向下斜坡的原因以及使用需求计划的推导。从个人需求曲线中推导市场需求曲线。（a）基本效用分析：效用的含义，效用，边缘效用，TU和MU的关系，边缘效用减少的定律（时间表和图，仅是要教导的假设，不需要批评），消费者的平衡 - 一种cresportion和一个杂货（时间表和图表），使用等等的餐饮（Equimarginal Utibriul of Expority of Exportition），股票（Equimarginal Unibriul）和时间表（消费时间），以及时间表，时间表，平衡，情况），及时的情况，且条件的情况，且条件的范围）。 （b）序数效用分析：冷漠曲线 - 其含义和特性（包括MRS和DMR），
一个定量性状基因座，用于减少与脑淀粉样血管病减少的小胶质细胞APOE表达
CAA风险（序数）Shade等。2024 -ROSMAP+NACC+ACT‡7,381 70.6％-0.81 [0.76，0.86] 8.00E -12 CAA风险（ordinal）Rosmap（重叠的Shade Shade et al.2024）847 46.5％50.1％0.67 [0.54，0.83] 2.57E-04 CAA风险（ORDINAL）NACC（重叠的Shade Shade Shade et al.2024）4,126 84.1％49.0％0.85 [0.78，0.92] 1.07E-04 CAA风险（ORDINAL）MCSA（独立于Shade等人2024）801 33.5％47.3％0.87 [0.73，1.05] 0.151
李叶荣、刘毅人、黄云。 2018.VicSim：通过情感和语言保真度增强受害者模拟。诉讼中
场景 用户担心楼上传来的巨响，他们认为那是他们大楼的二楼。用户提供的位置是“庭院公寓”，并分享了有关噪音的详细信息，包括噪音来自他们上方，并且发生在夜间和下午。用户还提到他们是加州大学洛杉矶分校的学生，他们没有向大学报告噪音。调度员派了一名警官到该地点，用户与警官 Jane 进行了交谈。警官确认噪音来自楼上，他们会进一步调查。序数：第二次时间：夜间时间：下午头衔：学生组织：加州大学洛杉矶分校人员：Jane
自动化信任度的测量水平
摘要 心理测量越来越多地用于评估对系统自动化的信任，其中许多系统对安全至关重要。对于信任的最高测量水平，目前尚无共识。这很重要，因为测量水平决定了哪些数学和统计数据可以有意义地应用于评级。在这项工作中，我们介绍了一种新方法来确定心理测量评估现象的最高测量水平。我们利用这种方法，使用人类对执行搜索任务的无人机系统行为的评分来确定对自动化的信任的测量水平。结果表明，信任最好在序数级别上表示，并且在大多数情况下可以将其视为区间。对自动化的信任不太可能被视为比率。我们讨论了这些结果、它们的含义以及未来的研究。
量子信息作为无限收藏或系列的信息
摘要。量子力学引入的量子信息等同于经典信息的一定概括：从有限到无限序列或集合。信息的数量是在基本选择单位中测量的选择数量。“ Qubit”可以解释为“位”的概括，这是连续替代方案的选择。选择的公理对于量子信息是必需的。测量后的时间，连贯状态被转化为有序的一系列结果。量子信息的数量是与所讨论的无限序列相对应的载量序数。可以将the柱数字定义为模棱两可的“跨足数自然数”，将peano算术的自然数推广到“希尔伯特算术”，从而允许统一数学和量子力学的基础。
人工智能 - 稳定分数匹配
摘要：我们研究了经典稳定匹配问题的泛化，该问题允许基数偏好（而不是序数）和分数匹配（而不是积分）。在这种基数设置中，稳定分数匹配可以比稳定积分匹配具有更大的社会福利。我们的目标是了解寻找最佳（即福利最大化）稳定分数匹配的计算复杂性。我们考虑精确和近似稳定性概念，并提供具有弱福利保证的简单近似算法。我们的主要结果是，有点令人惊讶的是，实现更好的近似在计算上很困难。据我们所知，这些是基数模型中稳定分数匹配的第一个计算复杂性结果。在获得这些结果的过程中，我们提供了许多可能具有独立意义的结构观察。