XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System散点图
使用多壳自由水重建显著提高大脑年龄估计的准确性
图 4 脑年龄和观察年龄的散点图。该图报告了通过留一交叉验证获得的预测以及受试者的观察年龄。黑线代表身份线。10 次重复 10 倍交叉验证的完整散点图集如图 S5 所示
NAPLAN 2023 技术报告
图 1：针对数字、阅读、语法和标点符号的多阶段定制测试设计 ......................................................................................................19 图 2：语言惯例的在线测试设计 ......................................................................................................20 图 3. 3 年级数字能力各途径分配的学生百分比 .............................................................................37 图 4. 3 年级数字能力各途径的能力分布 .............................................................................................37 图 5：数字能力的尾随缺失百分比 .............................................................................................42 图 6：阅读的尾随缺失百分比 .............................................................................................42 图 7：拼写的尾随缺失百分比 .............................................................................................43 图 8：语法和标点符号的尾随缺失百分比 .............................................................................43 图 9：NAPLAN 2023：参与类别 .............................................................................................44 图 10：3 年级数字能力测试的 Wright 地图（示例） .............................................................................50 图 11：写作测试的 Wright 地图（多分示例）................................................................................51 图 12：写作测试的 Wright 图（多分示例）........................................................................52 图 13：拟合度 = 1.00 的项目的项目特征曲线.........................................................................55 图 14：拟合度 = 1.36 的项目的项目特征曲线.........................................................................55 图 15：显示性别 DIF† 的项目特征曲线示例.........................................................................57 图 16：显示语言背景 DIF† 的项目特征曲线示例.........................................................................58 图 17：显示土著身份 DIF† 的项目特征曲线示例.........................................................................59 图 18：显示管辖区 DIF 的项目特征曲线示例.........................................................................60 图 19：具有潜在回归的多维项目反应模型的条件变量.............................................................................................63 图 20：3 年级和 5 年级在线测试之间的数字散点图、垂直链接项目.....................................................................................................................65图 21：7 年级和 5 年级在线测试之间的数字能力、垂直链接项目的散点图.........................................................................................................................................66 图 22：9 年级和 7 年级在线测试之间的数字能力、垂直链接项目的散点图....................................................................................................................................................................66 图 23：3 年级和 5 年级在线测试阅读、垂直链接项目的散点图 ................................66 图 24：7 年级和 5 年级在线测试阅读、垂直链接项目的散点图 ................................67 图 25：9 年级和 7 年级在线测试阅读、垂直链接项目的散点图 ................................67 图 26：3 年级和 5 年级在线测试拼写、垂直链接项目的散点图 ................................67 图 27：7 年级和 5 年级在线测试拼写、垂直链接项目的散点图 ................................68 图 28：9 年级和 7 年级在线测试拼写、垂直链接项目的散点图 ................................68 图 29：3 年级和 5 年级在线测试语法和标点符号、垂直链接项目的散点图 ................................................................................................................................68图 31：语法和标点符号散点图，9 年级和 7 年级在线测试之间的垂直链接项目 ......................................................................................................................69 图 32：熟练程度截点的对数回归（计算能力） ......................................................................................76 图 33：熟练程度截点的对数回归（阅读） .............................................................................................76 图 34：熟练程度截点的对数回归（写作） .............................................................................................77 图 35：熟练程度截点的对数回归（拼写） .............................................................................................77 图 36：熟练程度截点的对数回归（语法和标点符号） .............................................................................7869 图 31：9 年级和 7 年级在线测试之间的语法和标点符号、垂直链接项目的散点图 ................................................................................................................69 图 32：熟练程度分界点的对数回归（计算能力） .............................................................................................76 图 33：熟练程度分界点的对数回归（阅读） .............................................................................................76 图 34：熟练程度分界点的对数回归（写作） .............................................................................................77 图 35：熟练程度分界点的对数回归（拼写） .............................................................................................77 图 36：熟练程度分界点的对数回归（语法和标点符号） .............................................................................................7869 图 31：9 年级和 7 年级在线测试之间的语法和标点符号、垂直链接项目的散点图 ................................................................................................................69 图 32：熟练程度分界点的对数回归（计算能力） .............................................................................................76 图 33：熟练程度分界点的对数回归（阅读） .............................................................................................76 图 34：熟练程度分界点的对数回归（写作） .............................................................................................77 图 35：熟练程度分界点的对数回归（拼写） .............................................................................................77 图 36：熟练程度分界点的对数回归（语法和标点符号） .............................................................................................78
比较全自动尿液颗粒分析仪（UF-1000I）与尿路感染测试中定量尿培养和亚硝酸盐反应的比较
基于流式细胞术的自动尿液分析仪，UF-1000i是一种可以测量红细胞（RBC），白细胞（WBC），上皮细胞（EC），铸造和细菌在非液体尿液样品中的装置。在本研究中，将用UF-1000i获得的结果与尿液中常规定量尿培养和亚硝酸盐反应获得的结果进行了比较。此外，我们研究了UF-1000i的散点图是否可以区分球菌和杆菌。UF-1000i和常规定量尿培养的结果良好相关，UF-1000i对细菌的敏感性和特异性分别为96.7％和68.1％。由UF-1000I测量的细菌尿中亚硝酸盐反应的阳性速率为12.7％，并且检测到的大部分物种是大肠杆菌。细菌和球菌的UF-1000i散点图的一致性率分别为94.7％和82.7％。在细菌（> 10 5 /ml）中，散点图模式可以区分球菌和杆菌。
课程 - gep.pdf
https://drive.google.com/file/d/1c_u2rm2_ae3dmsylm47ku piwnntcvxmz/view？usp = shari ng 10。散点图及其类型
手稿1..13
图4。常规的2D TEM成像和AS合成CGO和HF-CGO的光谱。HF-CGO（D）结构的AS合成CGO（A）和HAADF图像的 HRTEM图像。 获取鳗鱼光谱图像的区域在（a）和（d）中以绿色标记。 在（b）中显示了AS合成的CGO和HF处理的CGO的（b）中显示了频谱图像区域的分段颜色图及其相应的参考光谱。 共同获得的ADF图像，顶部覆盖线扫描分析的路径，并且沿着这些线的鳗鱼信号量化的阳离子比在（c）中显示了HF处理的CGO的（c）中的cGO和（f）。 在ADF图像和阳离子比例定量的散点图中都标记了线扫描所用的晶界。 散点图内的红色数字是沿着与x轴距离（NM）相对应的线路路径的像素位置。HRTEM图像。获取鳗鱼光谱图像的区域在（a）和（d）中以绿色标记。在（b）中显示了AS合成的CGO和HF处理的CGO的（b）中显示了频谱图像区域的分段颜色图及其相应的参考光谱。共同获得的ADF图像，顶部覆盖线扫描分析的路径，并且沿着这些线的鳗鱼信号量化的阳离子比在（c）中显示了HF处理的CGO的（c）中的cGO和（f）。在ADF图像和阳离子比例定量的散点图中都标记了线扫描所用的晶界。散点图内的红色数字是沿着与x轴距离（NM）相对应的线路路径的像素位置。
补充信息
补充图 2。散点图显示零偏压下的微分电导 (G 0) 与 a、第一个台阶的电流台阶高度 ∆ I 和 b、发生台阶时 ∆ I 与电压的比率 (∆ I / V s) 之间的正相关。c，散点图显示 G 0 与台阶发生之前的电流与电压的比率 (I s /V s) 之间的正相关。I s 记录在台阶立板的底部。G 0 < 10 − 11 S 的台阶显示在 10 − 11 S。d，散点图显示 ∆ I 与开放周长的关系，用于 EBL 青色和橙色趋势。当绘制这些组与开放周长的关系时，它们的对应关系表明，在这些最大的 EBL 设备中，蚀刻边缘的长度决定了行为。当 EBL 面积进一步减小时，设备面积再次成为 ∆ I 的最佳预测因子。在所有图中，符号与图 3a 中的符号相匹配：它们的颜色对应不同的批次，圆圈（三角形）代表最小正（负）电压下的步骤，较大的数据点对应较高质量的 StC。
使用机器学习算法的天气预测中的预测分析
摘要为了对未来的天气和环境条件做出准确的预测，预测分析利用了统计建模和机器学习等尖端数据分析工具。预测模型能够通过评估从传感器，卫星和气象站收集的大量信息来提供重要的环境变量（包括空气质量，湿度，降水和温度）的精确预测。这项研究提供了利用散点图，普通最小二乘模型（OLS）模型的输出，错误计算以及准确性评估的散点图的调查结果的全面检查，并特别强调了决策树模型。通过保证可以准确预测未来结果的可信赖模型来创建可信赖的模型，从而极大地帮助了机器学习技术的进步。结果表明，天气预报中的机器学习方法取得了长足的进步，从而实现了更准确的预测。
练习纸-3 X类人工智能...
通过直方图和散点图等技术分布，它允许识别类失衡，异常值和异常的检测以及对不同特征和整体情感之间关系的观察。此详尽的分析可确保对模型进行代表性和无偏数据的培训，从而导致更准确和可靠的情感预测。