XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System归一化
动态缩放对称性和时间依赖性标量场的渐近量子相关性
我们考虑具有较大n限制和半经典重力二重描述的6D超符号的理论（SCFTS）。使用6D SCFT的Quiver样结构，我们研究了一个免受大型操作员混合的操作员的子部门。这些操作员以一维自旋链中的自由度为特征，相关状态通常是高度纠缠的。这在强耦合的量子场理论中提供了量子样状态的具体实现。重新归一化组流量转化为这些一维自旋链的特定变形。我们还提出了一种猜想的自旋链哈密顿量，该链链条跟踪这些状态的演变是重新归一化组流的函数，并在这种情况下研究了量子操作。对没有广告双重的理论的类似考虑，例如从t 2上的部分张量分支理论获得的6D小字符串理论和4D SCFT。
调度橱柜冰箱结合了相变材料以减少其间接环境影响
摘要：冰箱中纳入的相变材料（PCM）可用于将其能源消耗从高峰期转移，当电网能源需求最高，转换为非高峰期。尽管PCM可以使用能源需求曲线，但如果采用了使用时间（TOU）电价，则可以实现经济节省。但是，每小时的碳发射因子通常与小时的关税无关，并且由于冰箱的运行而发射的最终CO 2不会完全优化。在这项工作中，提出了一种基于模拟退火优化技术的方法，以确定嵌入PCM的机柜冰箱的最佳工作时间表，以减少其间接碳排放。使用了具有不同代表性碳强度的国家的数据。归一化的标准偏差和归一化范围是预测拟议解决方案中碳排放减少的最佳统计指数。这些参数证明，算法的应用较高的碳强度变化（乌拉圭，法国，丹麦和德国）的国家受益。成本和降低碳排放量不能同时最大化，并且需要取舍。
支持信息富含硫的纳米多孔
摘要：提出了一种多尺度计算方法，用于预测具有高玻璃过渡温度的纠缠均聚物熔体的粘弹性特性。从聚合物的原子模型开始，引入了两个更粗糙的表示粗粒模型和一个滑弹性表示，该模型在更长的时间和长度尺度上连续运行。三个模型通过重新归一化的时间和模量尺度来统一，这是通过分别匹配其归一化链平方平方和应力松弛模量来实现的。为了促进纠缠链的松弛，在比实验中可访问的链条上进行模拟。时间 - 温度叠加施加以推断在高温下计算出的粘弹性特性，以实验可及的较低温度。这种提出的方法可以从原子模型开始预测熔体的线性流变性，并且不需要实验参数作为输入。在这里，这是针对集团和静态聚苯乙烯的证明，与实验测量相吻合。■简介
通用注册文件2023包括年度财务报告
1在各自的报告期间，所有客户订单均已结束并预订。2收益在利息，税收，折旧和摊销前，并针对非凡物品进行了调整。3有关EBITDA，净利润和基础演示的更多信息，请参阅小组业务发展章节和词汇表。4在非控制利息之后的利润，针对非凡的项目和摊销调整，以及基于归一化财务结果和归一化税率。5款董事会建议的金额（行政管理委员会），并得到年度总股东会议的批准。6与资产负债表总数有关的权益。7收到的利息报告是自2022财年以来经营活动的现金流量报告的。上一年的数字得到了相应的重述。8净债务不包括收购剩余购买价格的责任； 2023年：€8060万欧元，2022年：2.451亿欧元，2021年：5.187亿欧元，2020年：1.278亿欧元，2019年：7250万欧元。9净债务的商和基本的EBITDA在过去12个月中，包括此期间收购的贡献。
USACI客户手册 - 2024年9月15日
❖每个股票的股票差异，归一化以允许比较。❖每股股票的CQNS得分❖每股（％平均）❖价格变化（平均值）❖β（与所使用的索引ETF相对于使用索引ETF）❖符合第四级价格分布（Kurtosis（kurtosis）的非正常分布的阈值）的股票，其每日价格差异低或高股票的股票价格分布率是第三级分配的，该分布率是第三级分配的分布。付费（平均价格百分比）❖每日收盘价的差异（价值，归一化）❖预期收益（％）❖股票为负，高或较低的beta值（beta值）。❖股票价格变化的股票（平均平均值）❖带有数量峰值的股票（数量数量）❖分裂的股票（分配比率）❖市值（$）*❖从运营（$）*❖长期债务（$）*❖$）*❖净收入（$）*聚（$）* common Equity（$）的全面收入（$）（$）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci） CQNS UP运行服务。
强力霉素胶囊，USP RX仅
在44例儿科患者（2-18岁）的护理标准和口服护理标准后，强力霉素的稀疏浓度时间数据（2-18岁）表明，儿科患者的多克环素（CL）在儿科患者≥2至≤8岁的年龄范围内[2.2.2.2.2.22] [2.2] [2.2] [2.2] [2.2] kg，n = 11）与小儿患者> 8至18岁的儿科患者没有显着差异（3.27 [1.11-8.12] l/h/h/70 kg，n = 33）。 在体重≤45kg的小儿患者中，体重在≥2至≤8岁的年龄（中位数[0.071 [0.041-0.202] l/kg/kg/h，n = 10）的体重归一化的多西环素CL并没有显着差异与8至18岁的年龄（0.081岁）（0.081 [0.081 [0.035-0.126）[0.035-0.126] 在体重> 45 kg的小儿患者中，体重归一化的多西环素CL在临床上没有显着差异。 在接受口服（n = 19）或IV（n = 21）配方的小儿患者队列中，口服和IV给药之间的CL临床上没有显着差异。在44例儿科患者（2-18岁）的护理标准和口服护理标准后，强力霉素的稀疏浓度时间数据（2-18岁）表明，儿科患者的多克环素（CL）在儿科患者≥2至≤8岁的年龄范围内[2.2.2.2.2.22] [2.2] [2.2] [2.2] [2.2] kg，n = 11）与小儿患者> 8至18岁的儿科患者没有显着差异（3.27 [1.11-8.12] l/h/h/70 kg，n = 33）。在体重≤45kg的小儿患者中，体重在≥2至≤8岁的年龄（中位数[0.071 [0.041-0.202] l/kg/kg/h，n = 10）的体重归一化的多西环素CL并没有显着差异与8至18岁的年龄（0.081岁）（0.081 [0.081 [0.035-0.126）[0.035-0.126]在体重> 45 kg的小儿患者中，体重归一化的多西环素CL在临床上没有显着差异。在接受口服（n = 19）或IV（n = 21）配方的小儿患者队列中，口服和IV给药之间的CL临床上没有显着差异。
B.Tech III年–II SEM 人工智能和机器学习... 机器人和自动化的数字笔记（... 人工智能与机器学习 工程化学.pdf b'' 机器学习实验室手册
3 - / - /3（R20A0518）机器学习单元 - I简介：机器学习简介，监督学习，无监督学习，增强学习。深度学习。特征选择：过滤器，包装器，嵌入式方法。特征归一化： - 最小最大归一化，z得分归一化和恒定因子归一化降低降低：主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）单元 - II监督学习 - I（回归/分类）回归模型：简单线性回归，多线性回归。成本函数，梯度下降，性能指标：平均绝对误差（MAE），均方根误差（MSE）R平方错误，调整后的R平方。Classification models: Decision Trees-ID3, CART, Naive Bayes, K-Nearest-Neighbours (KNN), Logistic Regression, Multinomial Logistic Regression Support Vector Machines (SVM) - Nonlinearity and Kernel Methods UNIT – III Supervised Learning – II (Neural Networks) Neural Network Representation – Problems – Perceptrons, Activation Functions, Artificial Neural Networks (ANN) , Back Propagation 算法。卷积神经网络 - 卷积和合并层，复发性神经网络（RNN）。分类指标：混淆矩阵，精度，召回，准确性，F-SCORE，ROC曲线单元 - IV模型验证：交叉验证 - 保留方法，k折，分层k fold，剩余的交叉验证。偏见变化权衡，正规化，过度拟合，不足。合奏方法：提升，包装，随机森林。教科书：1。2。3。3。4。单元 - V无监督的学习：聚类-K均值，K模型，K-蛋白型，高斯混合模型，期望最大化。强化学习：探索和剥削权衡取舍，非社交学习，马尔可夫决策过程，Q学习。机器学习 - Saikat Dutt，Subramanian Chandramouli，Amit Kumar Das，Pearson。机器学习的基础，Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，麻省理工学院出版社。凯文·墨菲（Kevin Murphy），机器学习：概率的观点，麻省理工学院出版社，2012年参考书：1。Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Jerome Friedman，《统计学习要素》，Springer2009 2。克里斯托弗·毕晓普（Christopher Bishop），《模式识别与机器学习》，施普林格，2007年。机器学习向往，Andrew Ng。数据挖掘 - 概念和技术-Jiawei Han和Micheline Kamber，Morgan Kaufmann
卢卡·莱尼（Luca Leoni） - 2024年10月19日
描述了有关增强图形蒙特卡洛算法的统计特性的可能策略的研究。已经发现了两种成功实现此类任务的方法：一种分析方法，它授予马尔可夫链中可能的最小相关性，以及基于归一化流量结构的更通用的神经网络协议。
Fisher Markets在线性交换经济中具有无限尺寸的商品空间的平衡
* 23 D. M. Jalota等。已经证明了在线性交换模型中，菲什市场平衡的现有结果，它是一个有限的尺寸商品空间，这是欧几里得的[15]。我们的证明与他们反映模型构建的差异（尤其是拓扑和归一化设置）有点不同。
气候和天气
•天气归一流的能量。天气归一化的能源是您的建筑物在平均条件下使用的能量（也称为气候正常）。给定年份的天气可能比建筑物的正常气候更热或寒冷。天气归一化的能源造成了这种差异。请注意，调整仅适用于天气，但不适合气候。也就是说，该指标会随着时间的推移评估您的建筑物，但不能解释您的建筑物与其他具有不同平均气候（正常）气候的位置之间的差异。天气归一化的能源无法用于新的建筑设计项目，因为它们尚未经历不同的天气情况。•能量星分数。1-100 Energy Star得分是一个百分位排名，将您的建筑物与同行进行比较。能量之星分数既是气候和天气。为了提供分数，使用回归方程来预测您的建筑物的气候，天气和商业活动预计将使用的能量。使用能量少于此预测得分的建筑物反之亦然。用于您的预测的回归方程是基于国家分析，其中包括所有气候不同位置的建筑物。由于这种国家代表，因此在冷却度天（CDD）和加热度日（HDD）等术语上的回归系数包含了这些气候之间的差异。为了预测您在任何一年的建筑物的能源，我们将在当年合并您实际经验丰富的天气数据。例如，您的建筑物被预计在非常炎热的一年中会使用更多的能量。在新的建筑物设计的情况下，能量星评分将使用平均正常气候条件来计算能量预测，因为没有实际的天气。本文档说明了我们从何处获得天气和气候数据以及如何将其纳入指标：