XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System标准差
第 28 届年度全球首席执行官调查 - 亚太地区
指数分数值是通过对公司过去五年采取以下行动的程度进行因子分析得出的：开发创新产品或服务、实施新定价模式、与其他组织合作、寻找新的市场途径；以及瞄准新的客户群。指数分数值表示与平均值的标准差——分数越高表示创新程度越高。橙色线表示回归模型的预测，已根据利润率（前一个财年）、首席执行官任期、市场集中度、所有权、员工人数、行业部门和地域进行调整；阴影区域表示 95% 的可信区间。
卫报定向优质收益ETF
1. 基金的风险分类是根据国家文书 81-102 中的标准化风险分类方法确定的，该方法基于基金的历史波动性，以基金收益的 10 年标准差来衡量。如果基金向公众提供证券的时间少于 10 年，则标准化方法要求使用合理接近基金标准差的参考共同基金或指数的标准差来确定基金的风险评级。请注意，历史业绩可能并不代表未来收益，基金的历史波动性也可能并不代表未来波动性。2. 管理费是支付给基金经理的管理投资组合和基金日常运营的费用。3. 起始日期是投资业绩的开始日期，可能与基金或系列根据招股说明书首次发售的日期或其法定成立日期不一致。 4. 截至 2021 年 6 月。管理费用比率（“MER”）代表过去 12 个月的管理费用比率，反映管理基金的成本，包括适用税费，包括 HST、GST 和 QST（不包括某些投资组合交易成本）占期间每日平均资产净值的百分比，包括基金在任何基础基金费用中所占的比例（如适用）。MER 在基金的基金业绩管理报告（“MRFP”）中报告。 5. 有关本节中使用的财务术语的更多信息，请参阅我们网站上的术语表：https://www.guardiancapital.com/glossary-of-terms/。 6. 上图所示的回报率仅用于说明复合增长率的影响，并不反映基金的未来价值或基金投资的回报。 7. 10,000 美元增长图表显示截至所示投资期结束时，假设投资 10,000 美元于本基金系列证券的最终价值，并不旨在反映此类证券的未来价值或投资回报。8. Morningstar® 可持续性评级™ 旨在衡量基金投资组合内证券的发行公司相对于基金的 Morningstar 类别同行在管理其环境、社会和治理（“ESG”）风险和机遇方面的表现，每月更新一次。任何基金，只要其一半以上的底层资产由 Sustainalytics 评级，且属于 Morningstar 类别且至少有 10 个评分基金，即可获得可持续性评级；因此，评级不仅限于具有明确可持续或负责任投资授权的基金。请参阅 http://corporate1.morningstar。有关晨星可持续发展评级及其计算的更多详细信息，请访问 com/SustainableInvesting/。Sustainalytics 是一家 ESG 和公司治理研究、评级和分析公司，隶属于 Morningstar, Inc. 9。行业类别基于全球行业分类标准（“GICS”）。百分比权重不包括现金。
人才获取策略对...的影响评估
标准差。组织已制定人才招聘政策，并根据公司的战略计划定期进行审查。3.61 0.75 组织持续跟踪被认定为人才的人员的绩效和进展。3.71 0.85 组织满足了为人才招聘设定的大部分 KPI。3.66 0.95 组织的人才招聘策略有助于建立成功的团队，拥有有能力和经验丰富的员工，他们帮助解决问题并提高组织效率。3.67 0.78 我们的人才招聘模式创造了对组织需要和重视员工的技能和行为的共同理解。3.89 1.00 总体平均值 3.708 0.866
乳腺癌新辅助化疗后乳腺及腋窝区域完全缓解的影响因素
和百分比，而连续变量则在适当情况下总结为平均值和标准差或中位数（最小值-最大值）。使用 Kolmogorov-Smirnov 检验确认连续变量数据分布的正态性。对于两组之间连续变量的比较，使用学生 t 检验或 Mann-Whitney U 检验，具体取决于统计假设是否成立。进行了单变量和多元逻辑回归分析，以确定预测 NAC 后完全缓解的因素。每个变量都被建模为单变量，不考虑其他变量，并通过多元逻辑回归揭示共同效应。对于对反应具有统计学显着影响的变量，报告了优势比 (OR) 和置信区间 (CI)。
大脑健身操锻炼和孝道游戏疗法对......的影响
背景：学习障碍学生会遇到认知、情感、行为和社交问题。本研究旨在调查大脑健身锻炼和孝道游戏疗法对患有特定学习障碍 (SLD) 学生情绪管理技能的作用。方法：这项准实验研究采用前测-后测-跟进设计，并设有对照组。统计人群包括 2020-2021 年期间伊朗德黑兰所有患有 SLD 的学生及其母亲。采用便利抽样法选出 45 名患有 SLD 的学生，然后将他们随机分为两个实验组和一个对照组。第一个实验组的参与者接受了大脑健身锻炼，而第二个实验组的参与者参加了孝道游戏疗法干预。对照组的参与者没有接受任何干预。使用儿童情绪管理量表 (CEMS) 收集数据。然后采用 ANCOVA 进行数据分析。结果：健脑操组抑制、失调和应对后测得分的均值±标准差分别为21.73±2.84、20.00±2.82和23.13±3.37。而亲子游戏治疗组抑制、失调和应对后测得分的均值±标准差分别为20.53±3.44、21.53±2.10和22.80±3.74，与对照组有显著差异。结果显示健脑操和亲子游戏治疗均能有效改善SLD学生的情绪管理技能（即抑制、失调和应对）（P<0.001）。此外，这两种干预措施对情绪管理技能的影响没有显著差异。结论：可以得出结论，大脑健身练习和孝道游戏疗法有助于提高SLD学生的情绪管理技能。
绿色转型的全球政治经济
4 这些特质因素还可以捕捉到偏好对于 E t 和 xt 的变化。有关品味变化的讨论，请参阅 Train (2009) 和 Galanis 等人 (2022)。5 允许特质因素以负面的方式影响偏好既不失一般性，又可以更直观地讨论结果。6 我们对每个因素进行 z 变换，使它们具有可比性。通过 z 变换，我们将变量/分布转换为一组 z 值，其平均值等于 0，标准差等于 1。7 其中一个方面与腐败有关。Fredriksson 和 Neumayer (2016) 认为，控制腐败会促进气候行动，因为有效的气候缓解政策需要克服承担成本的有组织团体的反对（Finnegan，2022 年）。
致力于解决近期量子计算机中的 BCS 汉密尔顿间隙
在这项工作中，我们使用噪声中尺度量子 (NISQ) 框架，获得了 Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 哈密顿量的间隙。这可能会对超导研究产生有趣的影响。对于这样的任务，我们选择使用变分量子压缩并分析在当前量子硬件上找到能谱所需的硬件限制。我们还比较了两种不同类型的经典优化器，即线性近似约束优化 (COBYLA) 和同时扰动随机近似 (SPSA)，并研究在实际设备中使用模拟时噪声存在引起的退相干的影响。我们将我们的方法应用于具有 2 和 5 个量子比特的示例。此外，我们展示了如何在一个标准差内近似间隙，即使存在噪声。
南部非洲发展共同体的外国直接投资和经济增长
变量平均值标准差发展 最小值 最大值 yc 0.350 0.505 -2.677 1.422 gdp 3.016 0.555 -0.721 4.210 年 0.541 0.422 -2.000 1.380 外国直接投资 0.240 0.769 -2.726 1.763 gfcf 1.228 0.432 -2.000 1.732 选择 1.866 0.240 0.688 2.352 inf 1.013 0.570 -1.398 4.376 流行 0.272 0.351 -2.640 0.779 fdist1 0.038 0.305 -2.342 3.298 crd1 0.011 0.276 -2.958 3.097 人类1 0.012 0.145 -1.455 1.327 注：N（总观测数）= 640 n（横截面单位数，即国家）= 16 资料来源：作者计算，2022 年
研究文章 深度迁移学习人工智能可在便携式胸部 X 光片上准确分期 COVID-19 肺部疾病严重程度
本研究采用深度学习卷积神经网络在便携式胸部X光 (CXR) 上对冠状病毒病 2019 (COVID-19) 感染的肺部疾病严重程度进行分期，并以放射科医生的疾病严重程度评分为基本事实。本研究包括 84 名 COVID-19 患者 (51 名男性 55.1 ± 14.9 岁；29 名女性 60.1 ± 14.3 岁；4 项信息缺失) 的 131 张便携式 CXR。三位专家胸部放射科医生根据不透明度 (0-3) 和地理范围 (0-4) 分别对左肺和右肺进行评分。深度学习卷积神经网络 (CNN) 用于预测肺部疾病严重程度评分。数据分为 80% 的训练数据集和 20% 的测试数据集。分析了 AI 预测评分与放射科医生评分之间的相关性。并与传统学习和迁移学习进行了比较。平均不透明度得分为 2.52（范围：0-6），三位读者的标准差为 0.25（9.9%）。平均地理范围得分为 3.42（范围：0-8），三位读者的标准差为 0.57（16.7%）。评分者间一致性得出不透明度得分的 Fleiss' Kappa 为 0.45，范围得分的 Fleiss' Kappa 为 0.71。人工智能预测的分数与放射科医生的分数高度相关，其中顶级模型的相关系数（R 2 ）为 0.90（范围：传统学习为 0.73-0.90，迁移学习为 0.83-0.90），平均绝对误差为 8.5%（范围：分别为 17.2-21.0% 和 8.5%-15.5）。迁移学习通常表现更好。总之，深度学习 CNN 可在便携式 COVID-19 肺部感染胸部 X 光片上准确分级疾病严重程度。这种方法可能有助于分级肺部疾病严重程度、预测和预测治疗反应和生存率，从而为风险管理和资源分配提供信息。
高温热能绿色制氢...
图 1. 碱性电解池方案 [8]。................................................................ 4 图 2. 碱性电解器工厂平衡 [8]。.............................................................. 5 图 3. PEM 电解池方案 [8]。.............................................................. 6 图 4. PEM 电解器工厂平衡 [8]。...................................................... 7 图 5. 固体氧化物电解池方案 [8]。...................................................... 8 图 6. 系统结构和组件示意图。...................................................... 14 图 7. PEM 和碱性电解器的效率曲线 [13]。............................................. 18 图 8. 每小时电解器工作条件的迭代过程方案。............................................. 19 图 9. 天然气消耗小时曲线。............................................................. 25 图 10. 光伏生产小时曲线。............................................................. 26 图 11. 光伏与电解器一天内能量曲线比较。 ........................................................................................................................... 27 图 12. 参考情景中的电解槽运行小时数。 ...................................................................................... 30 图 13. 平均负荷因数和标准差（红线）。 ...................................................................................... 31 图 14. 平均特定消耗和标准差（红线）。 .. 32 图 15. 通过改变设计负荷因数计算的平均运行负荷因数。 ............................................................. 33 图 16. 通过改变设计负荷因数计算的平均特定消耗。 ............................................................. 34 图 17. 电解槽尺寸与混合的关系。 ............................................................................. 35 图 18. 光伏电站规模与混合的关系。 ............................................................................. 36 图 19. 可变混合下的天然气节省量和电力消耗量。 ............................................................................................................. 37 图 20. 每次混合时 PEM 电解槽的行为。 ............................................................................. 38 图 21. 分析情景中的 NPV 趋势。 ................................................ 40 图 22. 主要情景下的投资细分。 ...................................................... 41 图 23. 主要情景下 LCOH 细分。 ...................................................... 42 图 24. 主要情景下的收入细分结构。 ...................................................... 43 图 25. 不同 PV-ALK 电解器比率的 NPV 趋势。 ...................................................... 44 图 26. 不同 PV-PEM 电解器比率的 NPV 趋势。 ...................................................... 44