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World File Search System标准偏差
媒体多任务与创造力之间的关系
媒体多任务处理是广泛的，但其与创造力的关系尚不清楚。本研究采用了措施的组合，包括媒体多任务问卷，替代用途任务（AUT），用于发散思维，中国复合远程关联任务（CCRAT）用于收敛性思维，以及解决创造性问题的任务，以检查媒体多任务和创造力之间的关系。极值分组[一个标准偏差以上或低于媒体多任务指数（MMI）的平均值]，中值分组和回归分析用于探索媒体多任务和创造力之间的关系。结果揭示了以下发现：（1）在三种分析方法中，媒体多任务与AUT任务的性能之间没有显着关系。然而，在MMI平均值以上的一个标准偏差范围内，媒体多任务在AUT任务上显示出与流利度，灵活性和总分的显着正相关。（2）媒体多任务显着预测了响应在CCRAT任务上的准确性。（3）媒体多任务明显地预测了在创意解决问题任务的适用性上的分数较低。
Archer改进量子碳膜材料并取得进一步进展
在某些合成条件下，自旋寿命已达到 800 纳秒，但需要做一些工作才能在芯片的硅（或其他）基板上重现这一结果。晶圆上的均匀性（确保一致的电气和光学特性）和样品芯片之间的可重复性（可变性）对于重现芯片至关重要。均匀性和可变性都得到了显著改善，标准偏差从 25-100% 降至约 7%。
课程教授Moaz ur Rahman博士
民主，显示和比较定量数据，了解平均值，平均值，中位数和模式，标准偏差，构建散点图和相关性，理论概率，计数，置换，置换和组合。推荐书：1。Bennett，J。 ＆Briggs，W。（2015）。 使用和理解数学，第6版，Bennett，J。＆Briggs，W。（2015）。使用和理解数学，第6版，
经济学和政治经济学
摘要。本文说明了第一代和第二代移民中教育中性别差距的代际传播。使用当前的人口调查（1994-2018），我们发现，女性教育的差异一直从祖国到新环境。祖先国家在学校教育中的女性男女差异的一个标准偏差增加与第一代和第二代性别差距的标准偏差增加相关的17.2％和2.5％。由于教育中的性别观点发现了家庭之间文化传播的新渠道，因此我们将这些发现解释为第一代文化持久性和第二代文化同化的证据。此外，对国家群体的分类揭示了这种传播的不同途径：低收入国家移民的后代显示出对本国的性别观点的依恋更少。当地人的平均地方教育可以促进适应过程。居住在接受高等教育的州的移民表明，遵循其祖国对性别差距的态度的趋势较低。关键字。性别差距，移民，人力资本，教育，同化。Jel。 J15，J16，Z13，i20。Jel。J15，J16，Z13，i20。
生理学的定量症状分析的胃二维二肾病
通过将症状曲线与其相关的时间同步胃振幅曲线进行比较，确定了感应性的，活性和冬季表型。由于每个患者都报告了多种症状，因此将将单个胃振幅曲线与五个不同的症状严重性曲线进行比较。可能由于过度的运动伪像，胃a振幅曲线可能会自动消除胃容过算法算法的缺失值。在这种情况下，相应的时间点也从症状严重性曲线中删除，因为在一个数据中缺少数据的情况下，这两条曲线无法比较这两条曲线。此外，这三种表型仅适用于振幅和症状严重程度曲线有足够差异的情况。例如，如果患者报告在11点李克特量表上最多变化了1点，则可能不会被认为是症状的足够重大变化，无法评估其与胃活动的关系。正式地，我们仅在振幅曲线的标准偏差为>10μV并且症状严重程度曲线的标准偏差> 0.5时才确定症状/振幅关联表型。
WC 的激光粉末床熔合工艺开发...
图 3：A) 基于单珠 (SB) 实验的每种激光功率和激光速度组合的熔化行为与预测的熔化行为叠加。B) 连续单珠的宽度和标准偏差与预测的熔化行为叠加。对于这两个图，预计绿色区域将完全熔化，黄色区域将部分熔化，蓝色区域将不熔化。
极端天气可再生/风能生产的挑战
•V HUB的概率密度函数的位点值应小于在风速0.2 V Ref和0.4 V Ref和0.4 V Ref之间的所有值的设计概率密度函数•湍流标准偏差（σ1）的代表性值（σ1）的代表性值应大于或等于0.2 v hev Hub cef（或在风速上的范围）。 ）。
用于临床研究的 T1 加权脑部 MRI 扫描的自动质量控制：方法比较和质量预测分类器的设计
不均匀对比度评分 (ICR) 优化 WM 段内的全局标准偏差，并通过最小问题对比度进行缩放；从 A+（质量优秀到 F 不可接受/质量失败）评分 均方根分辨率 (RES) 体素大小的均方根值；从 A+（质量优秀到 F 不可接受/质量失败）评分 加权平均图像质量评分 (IQR)
N-亚硝基二甲胺 (NDMA) 的毒理学概况
BMDL 1SD : 0.0014 UF: 100 Moniuszko-Jakoniuk 等人 1999 年；Roszczenko 等人 1996a、1996b 中等 数据不足以得出 MRL 慢性 数据不足以得出 MRL a 有关更多信息，请参阅附录 A。BMDL 1SD = 与对照平均值 1 SD 变化相关的 BMD 的 95% 置信下限；SD = 标准偏差；UF = 不确定因素
可再生能源生产预测：比较机器学习分析
摘要：随着可再生能源在全球越来越流行，而到目前为止，太阳能和风能一直是可再生能源的主要来源，因此可再生能源预测的准确性是对电力系统的计划，管理和运营的挑战。但是，由于可再生能源数据的中间和疯狂的性质，这是最具挑战性的任务。这项研究提供了基于不同机器学习算法的可再生能源预测的全面，完整的审查，以探索有效性，效率，能力和应用潜力。在这项工作中，我们在十二（12）个国家 /地区建立了使用支持向量机（SVM），线性回归（LR）和长期短期记忆（LSTM）的时间序列可再生能源预测模型。实验结果非常有趣。例如，基于SVM的预测模型更适合具有均值较小和标准偏差的国家，而基于线性回归的方法在均值较大和标准偏差的情况下显示出更好的结果。同时，基于LSTM的模型提供了更平滑的常规预测。我们可以通过这些预测模型预测两年的每日可再生能源生产。应该指出的是，我们已经为不同国家开发了不同的模型。我们能够使用基于SVM的模型达到3.1 38的根平方（RMS）值。