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World File Search System标准偏差
足球运动员的心率变异性和无监督的机器学习的应用
目的：本研究旨在研究足球运动员中心率变异性（HRV）参数（HRV）参数之间的关系。方法：本研究使用横截面设计来评估18至20岁的29名男运动员的HRV参数，从亚马逊地区的Macapá体育俱乐部团队随机选择。在保持正常呼吸的同时保持正常呼吸的同时保持正常呼吸，并以1,000 Hz的采样率进行了记录，以kubios hrv软件来提取时间域：正常窦间隔的平均值（MRR），正常窦（NN）间隔的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn）的平均值，均值（sdnn）的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn），均值（sdnn）的平均值（sdnn nnnnnn）。连续正常鼻窦间隔的变化超过50 ms（PNN50），频域：低频（LF），高频（HF）和LF/HF比率参数。然后，使用主成分（PC）提取和Varimax旋转对因子分析进行分析。应用对数转换[通过对数转换（LF/HF Normlog）的归一化LF/HF]，用于在因子分析之前解决此非正常性。结果：前两辆PC显示，总方差的87.4％是由原始变量解释的。LF（–0.93），HF（0.93）和LF/HF Normlog（–0.92）参数对PC1有显着贡献，也称为频域分量。相比之下，MRR（0.60），SDNN（0.91），RMSSD（0.89）和PNN50（0.79）参数对PC2有效，也称为时域分量。结论：本研究提供了影响足球运动员HRV参数的自主因素之间复杂关系的宝贵证据。识别与交感神经和副交感活动有关的两台不同的PC突出了监测HRV以优化性能和恢复的重要性。机器学习对于监测控制足球运动HRV的可能分子机制的这些变化很重要。
最大40型风速计校准项目
nrgsystems.com › 资源 › lock40 PDF 作者：GLLLGG LLLLLLLLS — 作者：GLLLGG LLLLLLLLS 线性回归线散点的标准偏差为 0.06 ... 一些风洞测试问题，例如阻塞，但上方没有信号...
定量测定 - 验证和验证工具包
Westgard QC提供方法验证数据分析工具套件和在线配对数据计算器。4该计算器可以与方法比较的数据一起使用，以计算有关回归线，S Y/X）和相关系数的线性回归统计量（斜率，Y截距和标准偏差（R，Pearson产品矩相关系数）； t检验统计（两种方法或偏置测量值之间的平均差异； SD差异，两种方法之间差异的标准偏差）。也可以用于提供“比较图”，该图显示了Y轴的测试方法结果与X轴上的比较方法结果，以及一个“差异图”，该图显示了测试对y轴的比较结果之间的差异与X轴上的比较方法。
EDA生物药产品评估报告
应用适应症： - 由于生长激素的分泌不足（生长激素缺乏症，GHD），婴儿，儿童和青少年 - 生长障碍。- 与特纳综合征相关的增长干扰。- 与慢性肾功能不全有关的增长干扰。的增长干扰（当前高度标准偏差评分（SDS）<-2.5和父母调整后的高度SDS <-1）在短子/青少年中，胎龄（SGA）出生的小小（SGA），其出生体重和/或长度以下是-2标准偏差（SD），他们未能表现出高度的增长（高度速度（Highocity）（高度速度（HV）peelocity（HV）的年龄段（或延期），或者在去年<0年，或者在较长的年龄中，或者在过去的年龄段，或者在过去的年龄段，或者在4年中<0。- 帕拉 - 威利综合征（PWS），用于改善生长和身体成分。应通过适当的基因检测确认PW的诊断。成人
IMS-392
•认证值是通过实验室结果不高的分析物的平均分析物的平均值来确定的，或者对具有较高实验室结果的人的中位数中位数•标准偏差是测定分析物的分布的度量，包括实验室间偏见，方法不确定性和物质同质性不确定性。使用相同分析方法的确定的约95％预计将在认证值的两侧两侧之间。标准偏差是根据经过验证的实验室数据数据计算得出的，较少的实验室和个体确定。•置信区间（CI）是对95％置信区间材料中真实（不可知的）分析物浓度的估计。例如，可以解释95％CI，因为有0.95的概率是真实值在认证值±CI之间。间隔越窄，认证值越精确。95％CI不应用于确定质量控制门。•标准不确定性（U CRM）是表征和同质性研究的差异之和。表征的不确定性来自实验室平均值的标准偏差除以实验室数量的平方根。材料同质性（U HOM）的不确定性是根据ISO指南35。根据ISO指南35。•覆盖率因子（k）是两个尾部测试的学生T分布值，为95％。•扩展的不确定性（U CRM）是覆盖率因子和标准不确定性的乘积，代表批处理的真正不可知的分析物浓度的95％置信区间，并结合了单个样本的偏见。
IMS-391
•认证值是通过实验室结果不高的分析物的平均分析物的平均值来确定的，或者对具有较高实验室结果的人的中位数中位数•标准偏差是测定分析物的分布的度量，包括实验室间偏见，方法不确定性和物质同质性不确定性。使用相同分析方法的确定的约95％预计将在认证值的两侧两侧之间。标准偏差是根据经过验证的实验室数据数据计算得出的，较少的实验室和个体确定。•置信区间（CI）是对95％置信区间材料中真实（不可知的）分析物浓度的估计。例如，可以解释95％CI，因为有0.95的概率是真实值在认证值±CI之间。间隔越窄，认证值越精确。95％CI不应用于确定质量控制门。•标准不确定性（U CRM）是表征和同质性研究的差异之和。表征的不确定性来自实验室平均值的标准偏差除以实验室数量的平方根。材料同质性（U HOM）的不确定性是根据ISO指南35。根据ISO指南35。•覆盖率因子（k）是两个尾部测试的学生T分布值，为95％。•扩展的不确定性（U CRM）是覆盖率因子和标准不确定性的乘积，代表批处理的真正不可知的分析物浓度的95％置信区间，并结合了单个样本的偏见。
使用机器学习技术从视野图像中进行的青光眼检测和分阶段
从119个正常和146头胶状眼睛收集了265个PD图和265个数值数据集24-2个VF图像，以训练DL模型，以将图像分为四组：正常，青光眼，早期的青光眼，中度青光眼，中度青光眼和高级Glau-coma。使用五倍的交叉验证（CV）训练PD图像的两种流行的预训练的DL模型：RESNET18和VGG16，并使用平衡的，预先提高的数据（n = 476张图像），不平衡的原始数据（n = 265）和功能提取观察到性能。使用Grad-CAM视觉ization技术进一步研究了受过训练的图像。此外，从全局指数（MD），模式标准偏差（PSD）和视野索引（VFI）训练了四个ML模型：模式标准偏差（PSD）和视野索引（VFI）。