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World File Search System得分
NAAS的科学期刊得分（从2021年1月1日起生效）
期刊无法分配NAAS分数，因为它们被包括在掠夺性期刊列表中（https://predatoryjournals.com/journals）
胰岛素抵抗的代谢得分与来自中国成年人前糖尿病的正常血糖的代谢得分之间的关联：回顾性队列研究
进入市场的创新产品将导致市场需求的动态变化，消费者的购买后悔和他们的返回行为使市场环境越来越复杂，这反过来又影响了供应链中的动态决策。In this paper, under the situation of discrete decision time, combining with the objec- tive reality, we make discrete modification to the classical Bass diffusion model (Bass model), construct a manufacturer-led, retailer-followed supply chain differential game model, analyze the optimal decision-making of the manufacturer and the retailer by combin- ing with the theory of discrete optimal control, and then verify the conclusions by numerical 模拟。结果表明：当零售商直接从制造商那里购买并在市场上销售时，创新产品的最佳定价可以使整个供应链实现帕累托最佳性；消费者的购买遗憾将增加收益额，这将导致产品销售的减少以及制造商和零售商的利润；当创新产品占市场份额不同时，购买遗憾对批发价格和零售价的影响也不同。因此，制造商需要对市场有广泛的理解，以最大程度地减少消费者遗憾和回报的负面影响，并为其产品制定有理由的定价策略，以便获得尽可能多的利润。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
异常得分：根据复杂性和脆弱性评估生成模型和个体生成的图像
随着生成模型的发展，生成图像的评估变得越来越重要。先前的方法测量参考文献和从训练有素的VI-SION模型产生的图像之间的距离。在本文中，我们对表示图像周围的表示空间与输入空间之间的关系进行了广泛的影响。我们首先提出了与图像中不自然元素存在有关的两项措施：复杂性，这表明表示空间的非线性和脆弱性是与对抗性输入变化的轻易变化相关的脆弱性。基于这些，我们为评估称为异常评分的图像生成模式（AS）进行了新的指标。此外，我们提出了可以有效地评估生成的图像的AS-I（单个图像的异常得分）。实验性依据证明了所提出的方法的有效性。
步态图像期间的运动图像能力得分是否与皮质活动有关？
与这些结果一致，在这里我们发现，MI能力水平在MI神经网络中特别涉及的那些区域中影响皮层募集。准确地说，在MI能力测试评分与左下和中部额叶，中心区域和SMA之间发现了正相关，这表明IA越好，这些区域的参与就越多。额叶活动对MI，尤其是步态MI至关重要，这支持步态不再被认为是一种简单且自动的运动动作。的确，步行过程中涉及各种认知功能（例如注意力和视觉空间能力），尤其是在复杂的过程中
得分近似，低维数据上扩散模型的估计和分布回收
扩散模型在各种一代任务中实现了最新的表现。但是，他们的理论基础远远落后。本文研究了在未知的低维线性子空间上支持数据时，扩散模型的得分近似，估计和分配恢复。我们的结果提供了使用扩散模型的样本相结合范围，用于分布估计。我们表明，通过选择性选择的神经网络体系结构，得分函数可以准确地近似且有效地估计。此外，基于估计的分数函数的生成的分布会结合数据几何结构并收敛到数据分布的近距离。收敛速率取决于子空间维度，这意味着扩散模型可以规避数据环境维度的诅咒。
运动想象能力得分是否与步态想象期间的皮质活动相关？
使用主观问卷和心理计时测试参与研究和临床方案的受试者的 MI 能力的重要性。这将有助于首先深入了解 MI 的神经机制，其次，有助于根据患者的 IA 制定量身定制的物理治疗方案。尽管如此，我们知道 MI 是一项复杂的任务，除了主观问卷和计时表现之外，还应考虑其他几个方面，以更好地测量健康受试者的 MI 能力。因此，未来的研究需要证实我们的发现，并阐明 MI 能力与皮质激活之间的关系是否会受到参与者先前经验和运动任务类型的影响（例如，基于受试者运动曲目的任务等
身体大脑中心感觉量表（BBCSS）得分文件Stephen W.©2012，2018
开发和心理测量特性中描述的：评估脆弱X综合征中的感觉处理：大脑身体中心感觉量表（BBCSS）的心理测量分析。自闭症与发育障碍杂志，48（6），2187-2202。 https://doi.org/10.1007/s10803-018-3491-3文档上次更新：5月2023年
分析中排名列表的稀疏数据列表得分阐明了算法折衷
。cc-by-nd 4.0国际许可在A未获得Peer Review的认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
正规化用于通过得分蒸馏的生成扩散模型的全波形反演，Saudi Aramco
正则化是全波形倒置（FWI）的重要方面，正规化提出的现实事先可以帮助降低逆问题的非线性和不良性。最近，生成扩散模型在学习数据分配方面表现出了出色的性能，使其成为反问题的理想事务。我们建议利用特定的扩散模型，即denoising扩散概率模型（DDPM），以制定FWI的重态化。分数蒸馏技术被设置为绕过神经网络的Ja-Cobian的计算，从而导致正规化项的强大而有效的实现。使用Marmousi模型的初始示例证明了所提出的方法的有效性。