XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System总方差
互补测量中的总方差和不变信息
在经典测量中，观察通过揭示系统被认为是预先存在的、独立于观察的属性来消除我们对状态的无知。香农信息是量化经典系统所携带信息量的理想度量。它也是我们对经典系统属性的无知的自然度量。然而，对于量子测量，情况则大不相同，因为不能说量子测量揭示了量子系统的预先存在的属性。因此，香农熵在量子物理学中可以被认为是概念上的不足。布鲁克纳和泽林格引入了一个量作为总信息的新度量，该量是通过对一组完整的相互补充的测量中的单个测量求和而获得的[1,2]。这种量子信息度量考虑到在测量之前已知的量子系统的唯一特征是各种事件发生的概率。这个量可以表示为
供应链管理及其在铁路运输中的作用
1 vnrvjiet，海得拉巴，印度特兰加纳。2印度Telangana的Ibrahimpatnam，Ibrahimpatnam的CVR工程学院。 摘要。 本文旨在设计有效的控制策略，以使用史密斯预测器控制结构来调节质子交换膜（PEM）燃料电池阴极电极的供应主要压力。 建议通过控制供应歧管压力来增强PEM燃料电池的增强PEM燃料电池的实现，以分数阶的比例积分（FOPI）级联的分数/非量表过滤器。 使用错误指标（即）分析了名义和扰动条件下的系统性能 积分绝对误差（IAE），积分正方形误差（ISE）和总方差。 从过程响应和性能索引中，很明显，建议的方法提供了增强的设定点跟踪和干扰拒绝。 模拟研究是在MATLAB软件中进行的。2印度Telangana的Ibrahimpatnam，Ibrahimpatnam的CVR工程学院。摘要。本文旨在设计有效的控制策略，以使用史密斯预测器控制结构来调节质子交换膜（PEM）燃料电池阴极电极的供应主要压力。建议通过控制供应歧管压力来增强PEM燃料电池的增强PEM燃料电池的实现，以分数阶的比例积分（FOPI）级联的分数/非量表过滤器。使用错误指标（即积分绝对误差（IAE），积分正方形误差（ISE）和总方差。从过程响应和性能索引中，很明显，建议的方法提供了增强的设定点跟踪和干扰拒绝。模拟研究是在MATLAB软件中进行的。
干燥日对增加CO 2的驱动因素 - Meteo
最新一代的耦合海洋大气全球气候模型投射了每1°C的每年平均降水量增加1％–3％的全球增长（Douville等，2021）。这种增加取决于对全球平均表面空气温度（每1°C的2％–3％）的强大反应，该反应部分被温室气体和气溶胶对大气辐射加热的快速调整所抵消（Allan等，2020;Fläschner等，2016）。在许多地区都观察到了更激烈但较少的降水事件（Donat等，2019; Giorgi等，2011），并预测了极端降水事件的发生率增加，再加上更长的干燥咒语（Sillmann等，2013； Thackeray等，2013； Thackeray等，2018）。然而，区域降水的投影仍然高度不确定，它们的总方差仍由模型不确定性而不是发射场景或内部气候变异性主导（Douville等，2021； Lehner等，2020）。
超导转变中的光子数不确定性...
作为将基本单光子测量扩展到宏观领域的努力的一部分，我们探索了如何最好地将光子数不确定性分配给超导过渡边缘传感器的输出波形，以及这些分配如何在扩展的动态范围内变化。使用了三种方法。在最低光子数（最多 20 个光子）下，使用各个波形的直方图峰值宽度来确定不确定性。从 100 到 1000 个光子，使用平均波形来创建光子数尺度。探测器在此范围内的光子数不确定性由从此尺度上的各个波形获得的光子数总方差超过源引起的散粒噪声的部分给出。在中间范围（从 10 到 100 个光子），包括其他两种方法无法产生明确结果的范围，我们将波形拟合到几个相邻的平均波形以估计光子数不确定性。对于高达 100 个光子的脉冲，发现光子数的一个标准差不确定性不超过�1。
混沌的结构：使用 NeuroKit2 对分形生理复杂性指标进行实证比较
摘要：随着计算和数学进步带来具有良好前景的新指标，通过熵、信息论和分形维数指标进行的复杂性量化正在心理生理学领域重新获得关注。遗憾的是，很少有研究比较大量现有指标之间的关系和客观表现，从而阻碍了该领域的可重复性、可复制性、一致性和清晰度。使用 NeuroKit2 Python 软件，我们计算了 112 个（主要使用的）复杂度指标列表，这些指标针对特征（噪声、长度和频谱）各异的信号。然后，我们系统地比较了这些指标的计算权重、它们对潜在维度多维空间的代表性以及与其他指标的经验接近性。基于这些考虑，我们建议选择 12 个指数，它们合计占所有指数总方差的 85.97%，在量化时间序列的复杂性方面，它们可能是一种简约且互补的选择。我们的选择包括 CWPEn、线长 (LL)、BubbEn、MSWPEn、MFDFA (最大值)、Hjorth 复杂度、SVDEn、MFDFA (宽度)、MFDFA (平均值)、MFDFA (峰值)、MFDFA (波动)、AttEn。讨论了替代子集的考虑因素，并且图表的数据、分析脚本和代码都是开源的。
Bach，E。Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-9725-0203，Mote，S.，Krishnamurthy，V.，Surjalal Sharma，A.，Ghil，Ghil，M。和Kalnay，E.（2021）
摘要：气候系统的振荡模式是其最可预测的特征之一，尤其是在季节内尺度上。这些振荡可以通过数据驱动的方法很好地预测，通常比动态模型更好。但是，由于振荡仅代表了总方差的一部分，因此以前尚不清楚将振荡预测与整体系统的动态预测相结合的一种方法。我们引入了集合振荡校正（ENOC），这是一种校正动力学模型集合预测中振荡模式的通用方法。我们计算合奏平均值或集合概率分布，只有最佳的集合成员，这是由它们与振荡模式的数据驱动预测差异所确定的。我们还提出了一种使用集合数据同化的替代方法，将振荡预测与系统的动态预测集合（ENOC-DA）结合在一起。使用一种称为多通道构思频谱分析（M-SSA）的时间序列分析方法提取振荡模式，并使用模拟方法进行了预测。我们使用具有显着振荡组件的混沌玩具模型测试这两种方法，并表明与未校正的集合相比，它们可稳健地减少误差。我们讨论了这种方法的应用，以改善季风的预测以及气候系统的其他部分。我们还讨论了该方法可能扩展到其他数据驱动的预测，包括机器学习。
与病原体感染期间与苹果内生菌相关的定量性状基因座
植物植物层由微生物群落定植，这些群落可能会影响其宿主的舒适性和生长，包括宿主对植物病原体的韧性。在塑造细菌和真菌内生菌的组合中，有多个因素，包括宿主遗传学和环境，包括宿主遗传学和环境。在这项工作中，宿主遗传学在植物 - 微生物组装组装中的作用是在感染了真菌病原体Neonectria ditissima的苹果（Malus X Forefla）树中的全同胞家族中研究的。定量性状基因座（QTL）分析表明，有多个基因座影响了单个内生类群的丰富性，而大多数QTL对内生细长的丰度具有中度到大作用（20-40％）。QTL区域在LG 1、3、4、5、10、12、13、14和15上被证明会影响多个分类单元。只有一小部分总体分类组合物的变化受宿主基因型的影响，主要成分的QTL命中显着，分别解释了细菌和真菌组成的总方差<8％和<7.4％。识别的QTL中有四个与对新生儿ditissima的耐受性相关的先前识别区域共定位。这些结果表明，构成苹果内生菌组成的遗传基础，并且可以通过育种来定制苹果中的微生物 - 宿主相关性。
将马（评估者和标准）放在购物车之前（...
在与工作绩效评级的性质有关的重点文章中，Foster等人。（2024）将评级方差分解为速率主要影响，评估者主要效应和评估者 - 速率相互作用效应。在这样做时，作者强调了这一速率主要影响（理想地反映实际速率绩效）往往占工作绩效等级总差异的20％ - 30％。在此假设下，他们声称预测速率主要效应方差而不是总方差将提供对预测变量效用的更精确（且更高）的反射。尽管我们理解了中心论点，但它引导我们探讨了一个更广泛的问题，该论点在此方面依赖于：常规绩效评级中的重大缺陷需求需求继续进行严格的研究和实践努力，以改善它们。继续专注于定义和衡量性能的改进（即“标准问题”； Austin＆Villanova，1992）是绩效评级的方差成分的必要先决条件。绩效标准的性质，工作类型，评估者和评估者培训的类型，评估者的数量以及与选择相关的预测指标的选择只是与焦点文章中提出的担忧有关的关键关注点。从统计上估算基于绩效指标和评估者的选择措施的有效性，这些绩效指标和评估者当然可以机械地进行高度缺陷，但显然会减少启发性。在本评论中，我们提供了一些有关绩效评级的大量评论，这有助于解释从中得出的任何统计数据。