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养老护理机器人 AI
女性 10.4% (27 位发言者) 40.3% (32 位发言者) +29.9% 男性 11.7% (25 位发言者) 61.3% (11 位发言者) +49.6% 平均值 11.0% 45.7% 34.7% 标准差 6.4% 16.8% 10.4%
火星磁层的稳定状态及其对行星际磁场旋转的快速响应
人们认为，诱导磁层的磁场以叠加场为主。理论上，这种叠加场的方向应该与行星际磁场的 yz 方向一致。然而，观测表明，诱导磁层的磁场方向与行星际磁场方向相反。利用天问一号和 MAVEN 的联合观测，我们获得了火星诱导磁层在精确 MSE 坐标系下的平均磁场图，并计算了其标准差。标准差证实了平均磁场分布与稳态假设一致。磁场图显示，平均磁场在 yz 平面上顺时针旋转，发生在火星诱导磁层的白天和夜间。根据磁感应方程，当磁层内等离子体流速存在差异时，就会发生磁场的这种顺时针旋转。值得注意的是，其他非磁化行星的感应磁层表现出与火星相似的定性特性，表明它们具有可比的磁场特征。
TRAMM 工具（药物依从性）袖珍指南
• 一段时间内个体内药物浓度（例如他克莫司谷浓度）的波动 • 通常通过标准差（SD）或变异系数（CV）计算 SD：测量一组药物水平之间的偏差程度 CV：计算为 SD/样本平均值 x 100 无法检测到
请引用论文：Agarwal、Sumit、Ricardo Correa、Bernardo Morais、Jessica Roldán 和 Claudia Ruiz-Ortega (2020)。欠银行数百万美元，银行
当银行的大量借款人遭受巨大负面冲击时，银行会如何反应？为了回答这个问题，我们利用 2014 年能源价格暴跌，以墨西哥商业银行贷款为例。我们表明，在能源价格下跌后，对能源行业有敞口的银行进一步增加了对这些借款人的敞口，放松了对该行业较大债务人的信贷保证金。银行对能源行业的事前敞口增加一个标准差，对该行业借款人的贷款量增加 18%，利率降低 6%，尽管借款人的信用违约掉期利差正在扩大。高敞口银行通过收缩对其他行业的贷款，将这一行业特定冲击放大到经济的其他部分，产生了重要的实际影响，因为借款人无法更换信贷供应商。最后，能源价格冲击对宏观结果产生了巨大的负面影响，尤其是在资本密集型的二级行业。从数量上看，一个州的银行对能源行业的敞口增加一个标准差，其 GDP 就会下降 1.8%。
全球 45 股息策略投资组合 2024-4
上图表示从 1993 年 12 月 31 日至 2024 年 9 月 30 日，假设在信托策略（而非任何实际信托）、道琼斯工业平均指数 (DJIA)、标准普尔 500 指数和 MSCI EAFE 指数中投资 10,000 美元。该图假设初始投资（10,000 美元）和所有股息（包括截至年底除息股票的股息）以及一年中的升值总额在该年年底再投资。所有策略表现均为假设（而非任何实际信托），反映每年年初的信托销售费用 1.85% 和费用，但不包括股票经纪佣金或税收。过去的表现并不能保证未来的结果。实际回报将与假设的策略回报不同，原因是时间差异以及信托可能不会平等投资于所有股票或始终完全投资。在任何一年中，该策略都可能亏损或表现不及指数。由于近期市场活动，当前表现可能与所示数字不同。回报的计算方法是取年末价格，将其从下一年度年末价格中减去（调整年内可能发生的任何股票分割），然后加上该期间收到的股息除以起始价格。平均年总回报和总回报衡量假设所有股息和资本收益再投资时投资价值的变化。平均年总回报反映年化变化，而总回报反映总体变化，而非年化。标准差是波动性的衡量标准，表示投资表现在特定时期内与其平均表现的差异程度。标准差不比较投资相对于其他投资或整个股票市场的波动性。投资回报与投资平均回报的差异越大，投资的波动性就越大。标准差基于过去的表现，并不保证未来的结果。夏普比率是一种风险调整后的衡量标准，使用超额回报的标准差计算来确定每单位风险的回报。夏普比率越高，历史风险调整后表现越好。请记住，两位数和/或三位数的高回报非常罕见，并且无法持续。投资者还应注意，这些回报主要是在有利的市场条件下实现的。有关信托具体信息的脚注，请参阅第 2 页。
本科学位课程 B 的教学大纲......
1 描述统计：a) 集中趋势测量 - 分组和非分组数据；平均值、样本平均值 - 加权平均值；中位数、四分位数、b) 十分位数和百分位数、箱线图、众数变异测量 - 离差、范围、标准差、总体与样本方差和标准差、偏度、峰度。2 概率和抽样分布简介：a) 分配概率的方法、概率空间、概率模型的条件、事件、简单和复合、概率定律、概率密度函数、累积分布函数、平均值和方差的预期值。边际、联合、联合和条件概率，贝叶斯定理 b) 随机变量、离散和连续分布、期望、分布矩、二项分布、泊松分布、均匀分布和正态分布、二项分布的正态近似、多个随机变量的分布、联合分布矩、独立性、协方差、相关系数、中心极限定理。3 假设检验：a) 总体参数的大样本估计和假设检验：估计总体均值和差异的基础知识；估计比例和差异；总体均值、差异的大样本检验；比例、差异的大样本检验。b) 总体方差的估计：方差的抽样分布，
一种基于机器学习的利用脑电信号预测癫痫发作的方法
大脑由数十亿个神经元组成，它们控制着我们的所有行为。在癫痫发作时，大脑信号的模式顺序会发生改变，导致个体大脑出现癫痫样放电。大约 1% 的世界人口患有癫痫，因此需要进行一些研究来帮助诊断和治疗这种疾病。这项工作的目的是开发一种基于机器学习的方法，使用非侵入性脑电图 (EEG) 预测癫痫发作。因此，使用 CHB-MIT 数据库对发作间期和发作前状态进行分类。该算法是使用独立于患者的方法预测多个受试者的癫痫发作而开发的。离散小波变换用于在 5 个级别上对 EEG 信号进行分解，并研究了频谱功率、平均值和标准差作为特征，以分析哪一个会呈现最佳结果，并使用支持向量机 (SVM) 作为分类器。该研究的功率、标准差和平均值特征分别实现了 92.30%、84.60% 和 76.92% 的准确率。
使用卷积进行心算任务分类......
摘要 — 近年来，神经科学家一直对脑机接口 (BCI) 设备的开发很感兴趣。运动障碍患者可能受益于 BCI 作为一种交流方式和运动功能恢复。脑电图 (EEG) 是评估神经活动最常用的方法之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络 (DNN) 显示出显着的优势。为了最终使用 DNN，我们在此介绍一种浅层神经网络，它主要使用两个卷积神经网络 (CNN) 层，具有相对较少的参数并能快速从 EEG 中学习频谱时间特征。我们将此模型与其他三种具有不同深度的神经网络模型进行了比较，这些模型应用于适合患有运动障碍和视觉功能下降患者的闭眼状态心算任务。实验结果表明，浅层 CNN 模型优于所有其他模型，并实现了 90.68% 的最高分类准确率。它在处理跨主题分类问题时也更加强大：准确率标准差仅为 3%，而传统方法的准确率标准差为 15.6%。
RZ/V2MA AI 实施指南 MMPose HRNet 修订版 7.20
裁剪：将输入图像尺寸（640x480 BGR）转换为肖像图像尺寸（270x480 BGR）。调整大小：将图像尺寸（270x480 BGR）转换为 HWC 张量尺寸（192x256x3）。转换为 fp16：从 int8 转换为 fp16 进行 DRP-AI 处理。标准化：使用“平均值”和“标准差”进行标准化。