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World File Search System性能度量
大脑年龄预测中的性能度量评估
图1应用于（i）预测的年龄（上排）和（ii）脑年龄三角洲（底行）的年龄偏差校正的示例。（a）预测年龄与真实年龄之间未经校正的关联。橙色线显示了用于建模年龄偏差的线性拟合。（b）使用拟合中的系数（图A中的橙色线）以纠正预测年龄后的预测年龄与真实年龄之间的关系。（c）校正的三角洲计算为校正的预测年龄真实年龄，该年龄没有年龄依赖性。（d）脑年龄三角洲与真实年龄之间未校正的关系，橙色线显示线性拟合适用于对年龄偏差进行建模。负斜率是由于X轴上的真实年龄与Y轴负面的真实年龄之间的抗相关性，这是因为负面的真实年龄是Delta的一部分（预测的年龄真实年龄）。（e）根据图D中的校正计算得出的校正三角洲，该校正没有年龄依赖性。（f）使用校正的Delta +真实年龄计算得出的预测年龄。因此，通过对预测的年龄值进行校正获得的校正三角洲给出了等效的结果，以纠正增量值本身的年龄（de Lange＆Cole，2020年），因为增量值包含预测值为真实年龄。图C和e = 1.00
锂离子电池中经验开路电压建模的性能分析，第1部分：性能度量
摘要 - 对电荷状态（OCV-SOC）特征的开路电压对于电池管理系统至关重要。使用OCV-SOC曲线，可以实时估算SOC和电池容量。准确的SOC和容量信息对于执行大多数电池管理功能很重要，以确保安全，高效且可靠的电池组电源系统。文献中已经报道了许多方法，以改善SOC估计和电池容量估计。这些方法着眼于各种估计和过滤技术，以减少由于滞后和放松效应而导致的测量噪声和不确定性的影响。即使所有现有的SOC估计方法都取决于OCV-SOC的表征，但很少关注OCV-SOC表征错误的可能性以及OCV-SOC曲线对SOC和容量估计的不确定性的影响。在本文中，这是一系列三篇论文的第一部分，讨论了整个电池管理系统中OCV-SOC建模误差的效果。OCV-SOC曲线中不确定性的不同来源包括细胞间变化，温度变化，老化漂移，周期速率效应，曲线拟合误差和测量/估计误差。建议的不确定性模型可以纳入电池管理系统中，以提高其安全性，性能和可靠性。索引项 - OCV-SOC建模，OCV建模，OCV-SOC表征，OCV表征，锂离子电池，电荷估计，电池管理系统。
一种基于未来的新型洪水风险管理方法...
9。M. Hasanuzzaman等。 比较三种机器学习算法的性能度量，用于洪水易感性映射（印度热带河）物理。 化学。 地球，部分A/B/C（2022）M. Hasanuzzaman等。比较三种机器学习算法的性能度量，用于洪水易感性映射（印度热带河）物理。化学。地球，部分A/B/C（2022）
性能度量定量指标提高运输绩效•往返和细分市场旅行时间•前进时间表•交叉点延迟•n
Performance Measure Quantitative Metrics Improve Transit Performance • Roundtrip & Segment travel time • Headway schedule • Intersection delay • Number of stops for red-light Enhance Citywide System • Number of messages received and stored • Predictive algorithm accuracy Reduce Greenhouse gas emissions • Idling time savings • Stop dwell time • Number of transit riders • Corridor and side-street congestion Increase Safety of the System • Corridor crash KSI Increase运输安全•按时性能•交通骑士的数量•交叉路口的过境人员延迟图2绩效措施
免疫生物信息学
许多不同的措施通常用于评估预测算法的表现。这些度量是根据实现的预测因子（例如，结合官方）还是分类的性能来评估的。在几乎所有情况下，正确预测的示例的百分比都不是分类任务中预测性能的最佳指标，因为阳性数量通常比独立测试集中的负元数小得多。算法低估了很多，因此似乎具有很高的成功率，但不是很有用。我们从一组具有n个预先介绍值的数据和n个实际（或目标）值的数据中定义了一组性能度量。使用选择的预测方法找到了值p i，而A i是已知的相应目标值。通过引入阈值t a，可以将n个点分为实际的阳性a P（具有实际值A I大于t a的点）和实际的负面n n。同样，通过引入预测值t p的阈值，这些点可以分为预测的阳性p p，并预测负p n。这些定义总结在表4.2中，以下将用于定义一系列不同的性能度量。
咖喱年度报告2023/24 div>
*替代性能度量（APM）。在整个年度报告和帐户中的财务信息报告中，该小组使用IFRS下不需要的某些APM。我们认为这些内容是为股东提供有关业务和趋势绩效的其他有用信息，该信息与内部使用的股东一致，并被披露以为年度报告的读者提供平等和透明度。在术语表和定义中提供了与我们APM最接近的法定等价法的定义，目的和对帐。（1）2022/23在处置希腊后已重述。
对轻质加密算法的实际应用分析Ascon
网络物理系统和嵌入式设备已成为我们日常生活不可或缺的一部分。物联网（IoT）功能继续提高，并应用于军事，公用事业和医疗保健等技术领域。这些域内数据的关键性需要强大的安全性和完整性。我们的研究提供了对现实世界应用的轻质加密算法ascon的新评估。我们使用位于美国空军学院（USAFA）的IoT环境评估ASCON的影响，我们发现Ascon在应用于MQTT消息协议上以对消息进行加密信息时的预期执行，而无需抑制信息共享，但提供必要的安全性和完整性。我们表明，ASCON与AES的性能度量相媲美，但内存足迹较小。这很重要，因为它转化为需要紧凑系统的更广泛的应用程序和机会。这是对现实世界应用中ASCON的首次评估。
M. Tech。微电子 b''
co1应用与统计推断有关的概念，例如随机抽样和采样分布。CO2根据样本估算分布的参数，并进行假设检验，回归分析，相关性和方差分析。 CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率，动态概率的问题。 CO4使用随机过程的知识，提出现实生活中的问题并确定长期概率。 co5基于毒物过程，估计排队系统统计推断的各种性能度量：随机抽样，抽样分布，参数估计和假设检验，回归，相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。 静态概率，动态概率。 状态分类，马尔可夫过程的链。 马尔可夫系统的稳定性，限制行为，随机步行。 泊松过程：假设和衍生，相关分布，出生和死亡过程。 排队系统，一般概念，M/M/1模型和M/M/S，稳态行为，瞬态行为。 参考：1。 Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。 J.Medhi，“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，CO2根据样本估算分布的参数，并进行假设检验，回归分析，相关性和方差分析。CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率，动态概率的问题。CO4使用随机过程的知识，提出现实生活中的问题并确定长期概率。co5基于毒物过程，估计排队系统统计推断的各种性能度量：随机抽样，抽样分布，参数估计和假设检验，回归，相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。静态概率，动态概率。状态分类，马尔可夫过程的链。马尔可夫系统的稳定性，限制行为，随机步行。泊松过程：假设和衍生，相关分布，出生和死亡过程。排队系统，一般概念，M/M/1模型和M/M/S，稳态行为，瞬态行为。参考：1。Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。 J.Medhi，“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。J.Medhi，“随机过程”。3。A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，A. Papoulis和S.U.Pillai，概率，随机变量和随机过程，