XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System方差
修改后的UTAUT2透视
教育者必须在当今技术驱动的世界中有效地将技术纳入其教学实践中。这项研究调查了影响技术融入南非中学的数学教育者之间的技术融合的因素。统一的技术接受和使用理论，通过添加技术教学内容知识（TPACK）来扩展。使用309名数学教育者的在线问卷收集数据。使用探索性和确认因素分析来验证和验证测量模型。结构方程建模分析表明，享乐动机（HM），绩效预期（PE）和TPACK影响了行为意图（BI）以整合技术。tpack，促进条件（FC），预期努力（EE），社会影响力（罪），描述性规范（SID）和习惯（HT）影响了技术整合的行为使用（BU）。二阶结构建模表明所有构造都促成了技术集成。仍然，TPACK是最重要的，最高解释的方差为64.4％，其次是EE，FC，HM和HT，所有这些方差都解释了50％以上的方差。bi和bu，PE和社会影响力不到解释差异的50％。我们的发现可以为未来的干预措施提供有效的技术整合培训的见解。
基于跨参与者脑电图的认知评估... - MDPI
摘要：将深度学习方法应用于脑电图 (EEG) 数据以进行认知状态评估，与以前的建模方法相比取得了进步。然而，使用这些技术进行跨参与者认知工作量建模的研究代表性不足。我们研究非刺激锁定任务环境中的跨参与者状态估计问题，其中使用训练模型对训练集中未出现的新参与者进行工作量估计。使用来自多属性任务电池 (MATB) 环境中的实验数据，在计算效率、模型准确性、方差和时间特异性的权衡空间中评估了各种深度神经网络模型，得出三个重要贡献：(1) 在大多数序列长度下，单独训练的模型集合的性能在统计上与组训练方法没有区别。与组训练方法相比，这些集成训练所需的计算成本仅为其一小部分，并且能够更简单地更新模型。(2) 虽然增加时间序列长度可以提高平均准确度，但不足以克服个体脑电图数据之间的分布差异，因为它会导致跨参与者方差在统计上显着增加。(3) 与所有其他评估的网络相比，使用多路径子网络和双向残差循环层的新型卷积循环模型导致预测准确度在统计上显着增加，并降低跨参与者方差。
具有量子传感器网络的解析函数的海森堡缩放测量协议
纠缠是量子技术的宝贵资源。在计量学中，纠缠探针比非纠缠探针能进行更精确的测量 [ 1 – 6 ]。除了使用纠缠探针来增强对单个参数的测量之外，利用纠缠来同时估计多个参数或这些参数的函数最近也引起了人们的兴趣，因为它在纳米级核磁共振成像等任务中具有潜在的应用价值 [ 7 – 15 ]。在本文中，我们致力于推广参考文献 [ 15 ] 的工作，该工作证明了与 d 个量子比特耦合的 d 个参数的线性组合的估计量的方差下限。我们将这种方法推广到测量 d 个参数的任意实值解析函数，并且我们表明纠缠可以将这种估计的方差降低 O(d) 倍。最后，我们提出了一种在长测量时间极限内渐近地实现最优方差的协议。此外，当参数耦合到 d 干涉仪或干涉仪和量子比特的组合时，我们提出了一种类似的海森堡缩放协议来改善测量噪声。然而，在这种情况下，我们缺乏最优性的证明。我们还可以使用参考文献 [ 16 ] 中提出的协议将参数耦合到通过同差测量检测到的连续变量。我们还将研究这种协议在场插值中的应用。假设 se
二氮二氧化物PT（IV）抗癌pro-pro-pro-pro-proug。
A所有数据均通过三式三份样本确定，并与使用不等方差的两尾t检验获得的未处理细胞获得的值进行了比较。* p <0.05，** p <0.01，*** p <0.005。
OMB 通告 A-4 附录
OMB 通过将每年的折现率建模为缓慢移动趋势成分（随机游走）和周期性成分之和，估算出未来 30 年以后的社会时间偏好率。OMB 假设随机游走中的创新呈正态分布，均值为零，方差为 0.04；周期性成分为 AR(1) 过程，AR 参数设置为 0.7，创新呈正态分布，均值为零，方差为 0.9。每年的利率都被限制为非负值。OMB 模拟了 100,000 条折现率路径，计算了这些路径上的预期折现因子，并计算了与此预期折现因子路径一致的远期利率。2 OMB 提供了 150 年期利率表；超出此时间段的利率可应机构要求从 OMB 获得。
![识别GOarxiv：2502.07152v1 [stat.me] 2025年2月11日](/simg/c\c0d38841188ce8f6f2ea20a930ae622410b7dd28.webp)
识别GOarxiv：2502.07152v1 [stat.me] 2025年2月11日
表E 3的平均平方误差（MSE）和跨样本尺寸n = 100、300和500的方差组件估计量的平均绝对误差（MAE）。MSE和MAE都随着样本量的增加而减小，从而验证了估计器的准确性和收敛性。
使用机器学习优化糖尿病分类...
方差和 Fisher 判别比。研究人员随后结合了十种不同的分类器，包括线性判别分析、二次判别分析、普通贝叶斯、高斯过程分类、支持向量机、人工神经网络、AdaBoost、逻辑回归、决策树、
使用Sommer软件包的定量遗传学
SOMMER软件包的开发是为了为R用户提供功能强大可靠的多元混合模型求解器，用于在二倍体和多倍体生物中的不同遗传和非遗传分析。此软件包允许用户估算混合模型的差异组件，并具有指定随机效应的方差 - 稳定率结构的优势，指定异质方差，并获得其他参数，并获得其他参数，例如浮肿，布鲁斯，蓝调，残留的值，填充的值，for for for for for for for for for for for for for for for for for for for of of of。使用Armadillo库将软件包的核心算法编码在C ++中，以优化DERECT INVERTION算法中常见的密集矩阵操作。尽管Vignette显示了使用MMER函数的示例，但是使用MMEC功能可以比供估计的系数多的记录更快，我们强烈建议您转移到MMEC功能的使用。