XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System时间比例
锂离子电池的时间比例电热模型……
Fabien Lacressonnière、Andy Varais、Xavier Roboam、Eric Bru、Timothé Mullins。用于硬件在环过程中时间加速实验的锂离子电池比例电热模型。《能源存储杂志》，2021 年，第 39 卷，第 102576 页。�10.1016/j.est.2021.102576�。�hal-03221187�
估计标准偏差占其真实值的百分比所需的样本量
当需要估计标准差时，经常需要合理选择样本量。在许多情况下，将估计的允许误差从绝对误差改为相对误差是可以接受的，并且可以对样本量问题进行精确的先验解，而无需涉及任何先前的估计。在许多实际工程情况下，需要估计特征的线性离散度。这样的例子有低空炸弹瞄准器的纵向或范围误差，或测量设备的误差。与工程师合作的经验表明：1）他掌握了标准差作为离散度度量的概念；2）他接受将样本标准差表示为在先前商定的正常总体真实值的百分比范围内的概念； 3) 他对置信系数有足够的直观理解，愿意采取相应的行动。因此，有一种快速的方法可以告诉他获取不同置信系数的各种置信区间内的估计值所需的样本量。这些估计值是将真实标准差的置信区间的半长表示为真实标准差的百分比。为估计这一点所需的样本量而提出的解决方案不使用任何先前的离散估计或其真实值，因此适用范围很广。假设正在对正态总体进行抽样。让 82 成为总体 o2 的平方标准差的估计值，使得 ns2/o-2 分布为具有 n 个自由度的 X2。那么 s2 的平均值将为 E(s2) = u2，其中 u2 是真实但未知的总体方差。设 0 如果我们知道概率{s>(1+u)u} =pi，以及概率{s<(1-u)u} =P2，那么 s 位于 u 的给定分数 u 内的时间比例将是已知的。 pi 和 P2 的值是通过以下关系获得的。如果我们知道概率{s>(1+u)u} =pi，以及概率{s<(1-u)u} =P2，那么 s 位于 u 的给定分数 u 内的时间比例将是已知的。pi 和 P2 的值是通过以下关系获得的。
两种进行探测与规避飞行试验的新方法的比较
摘要：本文比较了加拿大国家研究委员会在飞行试验中开发的两种“近距离”拦截方法，并介绍了一种评估这些轨迹有效性的新方法。每种方法都使用不同的飞行测试技术和显示组合来指导飞行员设置飞机的碰撞轨迹并保持预期路径。方法 1 仅提供飞机相对方位角和位置的视觉引导，而方法 2 根据预期几何形状确定冲突点（纬度/经度），并提供预期拦截的交叉航迹误差以及到达时间的速度提示。通过比较预测最近进近距离低于预期阈值的时间比例来分析这两种方法的性能。分析表明，在所有飞行方位角上，方法 2 导致处于或低于预期最近进近距离的时间增加了一倍以上。此外，由于建立所需初始条件和稳定飞行路径所需的时间更少，作者能够进行多 50% 的拦截。
9.0 操作配置文件
9.1 客户资料。客户是购买软件系统的个人、团体或组织，与任何其他产品一样。客户资料由一系列独立的客户类型组成。客户类型是组中的一个或多个客户，他们打算以相对相似的方式使用系统，但与其他客户类型的方式有很大不同。具有不同客户类型的软件系统的一个例子是电子表格包。各种客户可能是教育机构、企业和个人家庭用户。每种类型的客户都可能以截然不同的方式使用电子表格。例如，学校可能使用它们来制表和更新学生成绩。企业可能主要将它们用于财务和运营控制。家庭用户可以跟踪他们的每月收入和支出，以及投资和储蓄计划。客户资料是客户类型及其相关概率的列表。这些概率只是每种类型的客户使用系统的时间比例。此处示例的客户资料可能如表 9-1 所示。表 9-1。示例客户资料 客户发生概率
两种进行探测和规避飞行试验的新方法的比较
摘要：本文比较了加拿大国家研究委员会在飞行试验中开发的两种进行“近距离”拦截的方法，并描述了一种评估这些轨迹有效性的新方法。每种方法都使用不同的飞行测试技术和显示组合来指导飞行员在碰撞轨迹上设置飞机并保持期望路径。方法 1 仅提供飞机相对方位角和位置的视觉引导，而方法 2 根据期望的几何形状确定冲突点（纬度/经度），并提供与期望拦截的交叉航迹误差以及到达时间的速度提示。通过比较预测的最近进近距离低于期望阈值的时间比例来分析方法的性能。分析表明，方法 2 在所有飞行方位上使达到或低于预期最近进近距离所花费的时间增加了一倍以上。此外，由于建立所需初始条件和稳定飞行路径所需的时间更少，作者能够进行 50% 以上的拦截。
AI时代的性别能量Nexus
5.1.1 Whether or not legal frameworks are in place to promote, enforce and monitor equality and non‑discrimination on the basis of sex 5.2 Eliminate all forms of violence against all women and girls in the public and private spheres, including trafficking and sexual and other types of exploitation 5.2.1 Proportion of ever-partnered women and girls aged 15 years and older subjected to physical, sexual or psychological violence by a current or former intimate partner in the previous 12个月，按暴力形式和按年龄为5.2.2年龄在15岁及以上的妇女和女孩的比例在前12个月以外的其他人进行性暴力，在过去的12个月中，按照年龄和发生的地点为止，以5.3的年龄和地点消除了所有有害行为，消除了所有有害习俗，例如儿童，早期和强迫婚姻和强迫婚姻和女性施加妇女的年龄5.3.1妇女的年龄5.3.1岁以前的女性及其年龄的年龄。通过提供公共服务，基础设施和社会保护政策以及家庭内部的共同责任和家庭在全国范围内促进共同的责任5.4.1在全国范围内促进5.4.1的时间比例为5.4.1，在5.4.1的家庭中花费了5.4.1在无偿的家庭和保健工作，按性别，年龄，年龄，年龄，年龄，年龄，
婴儿早期持续注意力的神经生理学.pdf
持续注意力的能力是婴儿时期出现的关键认知领域，可预测多种认知过程。在这里，我们使用心率 (HR) 定义的持续注意力测量来评估 3 个月大婴儿额叶脑电图 (EEG) 功率的相应变化。其次，我们研究了 HR 定义的持续注意力的神经基础与持续注意力参与之间的关系。第三，我们评估了 3 个月大的神经或行为持续注意力测量是否可以预测 9 个月大的后续识别记忆分数。75 名 3 个月大的婴儿被纳入研究，并提供了可用的注意力和 EEG 数据，25 名婴儿在 9 个月大时返回实验室，并提供了可用的识别记忆数据。本研究重点关注 HR 定义的持续注意力和注意力不集中阶段期间 theta (4 – 6 Hz) 频带中的振荡功率。结果显示，在持续注意力阶段，theta 功率明显更高。第二，持续注意期间较高的 θ 功率与持续注意的时间比例呈正相关。第三，纵向分析表明，持续注意期间的 θ 功率与 9 个月视觉配对比较分数之间存在显著的正相关，因此较高的 θ 功率可预测 9 个月时的视觉配对比较分数较高。这些结果突出了注意力和唤醒系统的相互关系，这对后续的识别记忆过程具有纵向影响。
服务条款和条件 - NHS 苏格兰 | 工作
薪酬等级 6 工作等级和薪水 根据 NHS 变革议程评分系统，该职位被评为 6 级。6 级职位的薪资范围为：39,912 英镑 - 48,635 英镑（自 2024 年 4 月 1 日起生效） 如果您是兼职，您将按全职工资按实际工作时间比例获得报酬。此外，您还有权获得非社交时间的报酬。您的工资将按月以年薪的 1/12 分期存入您选择的银行/建筑协会的账户。 工作时间 这个职位的工作时间为每周 37 小时，不包括用餐时间，正常工作日将根据服务需求而定。这个职位以永久合同提供。 制服/防护服 将发放制服和防护服，必须适当穿着。受聘者负责按要求清洗制服。所有制服和防护服均归 NHS Highland 所有，终止雇佣时必须归还。 在 NMC 注册 所有受聘于 NHS Highland 的护士必须在整个雇佣期间拥有并保持 NMC 的最新注册。 年假和公共假期 休假年从 4 月 1 日至 3 月 31 日，年假和公共假期待遇如下：- 服务年限 年假待遇和公共假期分配 任职期间 27 天 + 8 个公共假期 工作 5 年后 29 天 + 8 个公共假期 工作 10 年后 33 天 + 8 个公共假期 以上所有待遇均以 7.4 小时的工作日为基础，并将按比例适用于兼职员工。所有兼职员工将按比例享受公共假期。养老金自动登记 所有有资格加入 NHS 的员工必须从入职第一天起自动加入该计划。符合条件的员工在入职前将不再被允许退出该计划。他们必须首先加入该计划。不符合加入该计划资格的员工将加入 NEST，同样，退出该计划只能发生一次。更多信息可在养老金监管机构网站 www.sppa.gov.uk 上找到。A 部分 - 官员（包括非执业人员的全科医生）
基于自动收集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。