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World File Search System标准偏差
欧洲特殊教育研究杂志 - ISSN 2501-2428
摘要：本研究的目的是评估肯尼亚内罗毕县情绪和行为困难的学习者中信息通信技术在康复学校中的整合程度。Mishra和Koehler（2006）的技术教育和知识的内容（TPACK）模型指导了这项研究。采用了混合方法研究设计。这项研究针对17位计算机教师和114名学习者，在两所康复学校中对ICT进行了先验知识：Kabete和Dagoretti Girls。研究人员采用了一种有目的的抽样技术来选择教师和57名学习者，并转化为66名参与者。数据是使用针对学习者的教师和问卷调查的问卷收集的。试点研究是在Kiambu县的一所康复学校进行的。在研究工具中也使用了专家判断来提高有效性。使用Cronbach的Alpha计算了研究工具的可靠性，结果表明，教师和学习者的问卷的相关值分别为0.81和0.79。收集的数据既是定性的又是定量的。使用社会科学统计软件包在描述性统计中总结了定量数据（版本28.1）。这涉及总结，计算频率和百分比，并确定平均值和标准偏差。中心趋势的度量有助于显示趋势，而差异的度量（例如标准偏差）有助于显示
气候变化破坏了高山生态系统中植物和土壤微生物养分循环的季节性耦合
fi g u r e 2在高山草原中评估的全范围植物和土壤特性的季节性动态。属性按最大季节进行分组：（a）春季； （b）夏天； （c）秋天。在灌木膨胀下，某些特性明显更高（ + s）或较低（-s）。AOA，氨氧化古细菌； AOB，氨氧化细菌； CBH，几核酸水解酶； GLC，β-葡萄糖酶； NAG，N-乙酰葡萄糖氨基酶； Per，过氧化物酶； Pho，磷酸酶；痘，苯酚氧化酶； URE，尿布； xyl，β-二基固醇酶。 出于可视化的目的，将所有变量缩放为平均值为0，标准偏差为1。 对未量化的数据进行统计分析n = 8。 有关更多详细信息，包括实际均值和SE，精确的P和χ2值，请参见表S1 – S3。AOA，氨氧化古细菌； AOB，氨氧化细菌； CBH，几核酸水解酶； GLC，β-葡萄糖酶； NAG，N-乙酰葡萄糖氨基酶； Per，过氧化物酶； Pho，磷酸酶；痘，苯酚氧化酶； URE，尿布； xyl，β-二基固醇酶。出于可视化的目的，将所有变量缩放为平均值为0，标准偏差为1。对未量化的数据进行统计分析n = 8。有关更多详细信息，包括实际均值和SE，精确的P和χ2值，请参见表S1 – S3。
记忆诊所环境中萎缩异质性和进展的可推广数据驱动模型
记忆诊所患者是代表各种病理衰老的各种病因的异质种群。尚不清楚如先前在阿尔茨海默氏病患者中所描述的那样，在这组老年人中，脑萎缩的时空进展模式是否普遍且具有临床意义。为了揭示不同的萎缩亚型，我们将亚型和阶段推理（持续）算法应用于来自Delcode队列的813名参与者（平均值±标准偏差，年龄= 70.67±6.07岁，女性，52％女性）的基线结构MRI数据（平均值±标准偏差）。参与者的认知能力下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或阿尔茨海默氏症类型的痴呆症（n = 68）的认知认知下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或痴呆症（n = 68）。萎缩亚型。PACC-5在长达240周内进行了PACC-5轨迹。测试基线萎缩亚型和阶段是否在明显的认知障碍前预测了临床trajec por，我们分析了PACC-5轨迹和轻度认知障碍者的认知障碍参与者和主观认知能力下降的人。边缘 - 优势和海马育萎缩亚型。边缘 - 主导萎缩造成了内侧颞叶的影响，其次是进一步的颞区，最后是其余的皮质区域。海马比萎缩最初发生在基线时，该亚型与年龄更大，阿尔茨海默氏病生物标志物水平，APOE ϵ4 Carrihersip和宽松的认知障碍有关。
M Tech ECE Batch 2016 02052016。
MTRM-101研究方法研究方法：研究的自然和目标；历史，描述性和实验性。研究和制定研究问题。假设的研究和制定范围；研究建议的可行性，准备和介绍。统计分析简介：中央趋势和分散的度量：平均值，中位数，模式，范围，平均偏差和标准偏差。 回归和相关分析。 概率和概率分布；二项式，泊松，几何，负二项式，均匀，指数，正常和对数正态分布。 假设检验的基本思想；基于正常，T和卡方分布的显着性测试。 方差分析。 实验的设计：基本原理，对完全随机和随机块设计的研究。 版本和结果制表，使用数字，表和文本的结果表现，引用引用和准备参考书目。 使用常见软件，例如SPSS，Mini Tab和/或MAT LAB。 进行统计分析。 建议：统计分析简介：中央趋势和分散的度量：平均值，中位数，模式，范围，平均偏差和标准偏差。回归和相关分析。概率和概率分布；二项式，泊松，几何，负二项式，均匀，指数，正常和对数正态分布。假设检验的基本思想；基于正常，T和卡方分布的显着性测试。方差分析。实验的设计：基本原理，对完全随机和随机块设计的研究。版本和结果制表，使用数字，表和文本的结果表现，引用引用和准备参考书目。使用常见软件，例如SPSS，Mini Tab和/或MAT LAB。进行统计分析。建议：
Reni-Cel，一种研究的ASCAS12A基因编辑的细胞药
*可在八名患者中评估的植入。†ANC≥0.5×10 9 /L的三个连续测量。基于八名在数据截止日期之前获得中性粒细胞植入的患者。‡连续三个连续测量，血小板计数≥20×10 9 /L，至少在血小板输血后7天开始，在血栓蛋白后10天。基于八名患者在数据截止日期之前获得血小板植入的患者。ANC，绝对中性粒细胞计数； Reni-Cel，Renizgamglogene AutogedTemcel； SD，标准偏差。
（腕戴式）加速度计的标准程序 - Axivity
从各个时期提取特征特征（无重叠，例如一分钟）或使用滑动窗口程序从每个时期包含的原始数据中提取统计描述符、傅立叶系数、小波分解或类似内容，以应用统计模式识别技术典型的佩戴时间验证着眼于每个加速度计轴的各个时期的标准偏差和阈值（例如std < 3mg）。较新的方法还考虑了温度。将记录转换为每分钟的活动记录仪计数，通常只在一个轴上（z 轴指向手腕外）。
异戊二烯 - 苯乙烯）（SIS）共聚物定义...Yang，Chao，Ch McNeale，DonnaYang，Chao，ChMcNeale，DonnaMcNeale，Donna
图3。表征共同封装的FP VLP。a）封装的MTAGBFP2和EYFP的叠加光谱数据。b）在MTAGBFP2发射（460 nm）下归一化的融合，对照混合物和共封闭的VLP的荧光光谱（λEX= 400 nm）。c）从MTAGBPF2发射和直接激发EYFP的流血 - 400 nm。箭头表示EYFP的发射最大值。d）融合，控制混合物和共同封装的VLP的CFRET值。生物重复分别显示。错误条表示n = 3个技术重复的标准偏差。
应用机器学习以优化安全记录分数与漏洞相对可能性的相关性
采样方法用于测量突破似然比。对非缝隙组织的队列进行了替换。在每个试验中，通过从每个大小队列（'s'，'M'，'l'）中绘制10,000个非缝隙组织创建了30,000个组织的随机样本。将所有合格的漏洞添加到试验样本中。漏洞可能性比率，在该模型中，将更大的统计权重分配给具有更多漏洞的数据点。重复此过程100次以生成100次试验。然后计算平均突破似然比和标准偏差。
对美国糖尿病的风险和解决方案的分析...
2021行为风险因素监视系统，2015 - 2018年国家健康与营养检查调查以及美国糖尿病监测系统。我们开始建立第一个模型，以了解美国的糖尿病人群如何随着时间的流逝而变化。基于美国人口趋势，我们开发了动态的马尔可夫链模型，以高精度和灵敏度投射1型和2型糖尿病的未来糖尿病人群。我们使用基于历史医疗费用的模型来估计美国糖尿病人口的总财务损失。进行了蒙特卡洛模拟，以更清晰地了解我们将来可能期望的糖尿病种群范围。模拟表明，2050年平均人群低于平均人群的一个标准偏差约为6320万糖尿病患者，占美国总人口的19.8％，而在2050年平均人群中，平均人口的标准偏差约为820万，约占美国总人群的24.0％。尽管很难预防1型，但我们应用了多层感知神经网络模型来评估2型糖尿病的高风险因素，目的是制定预防和干预策略。我们观察到，高BMI和不健康的生活方式是导致2型糖尿病的最高风险因素。在2050年对医疗成本进行了大量分析，并通过体育锻炼干预，肥胖症管理和干细胞疗法进行了结论，我们得出结论，以下特定类型的干预措施和预防策略对于降低糖尿病人群以及对糖尿病人群的相关货币成本非常有价值：
使用可穿戴传感器收集的心率和手动加速数据评估大学生的精神压力
压力是各种心理健康障碍，包括大学生的抑郁和焦虑。早期压力诊断和干预可能会降低患精神疾病的风险。我们使用了一种基于机器学习的方法来使用自然主义研究中收集的数据鉴定压力，该研究利用自我报告的压力作为基础真理以及生理数据，例如心率和手动加速。这项研究涉及来自一个大型校园的54名大学生，他们使用可穿戴腕部的传感器和移动健康（MHealth）应用程序连续40天使用。该应用程序收集了生理数据，包括以一个Hertz频率的心率和手动加速。该应用程序还通过敲击手表面来使用户能够自我报告压力，从而产生了自我报告的压力的时间标记记录。我们使用心率和加速度计数据创建，评估和分析的机器学习算法，用于识别大学生之间的压力事件。XGBoost方法是最可靠的模型，AUC为0.64，精度为84.5％。手动加速度的标准偏差，心率的标准偏差和最小心率是压力检测的最重要特征。该证据可能支持使用智能手表传感器识别生理反应中的模式的功效，并可能为实时检测压力的未来工具的设计提供信息。关键字：心理健康，机器学习，压力，学生，检测