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World File Search System标准误差
相位补偿法在近地表地球动力学过程地电控制中的应用
本研究致力于应用利用场相位特性的地电控制补偿法来检测和定位地球动力学过程。与通常用于分析观测结果的电磁场异常分量的振幅参数相比，地电信号的相位配准法具有较高的抗噪性。开发了一种使用场相位特性来解释监测数据和相关地球动力学过程定位问题的形式化方法。在该方法的框架内，提出了通过加权均方解释误差和包含有关地电剖面先验信息的正则函数的最小和来确定剖面参数。为了检查球形溶洞的定位可能性，模拟了沿安装剖面移动球心时场电位的振幅和相位异常分量以及非均匀定位的标准误差。模拟表明，与不均匀位置具有良好的潜在区分度，在不均匀定位问题中，通过结合使用幅度和相位场分量可以获得最高的定位精度。
中国农村幼儿饮食多样性与发育
方法：我们对来自中国农村 22 个县 100 个村的 1,207 名 6-23 个月大的儿童进行了纵向队列研究，并进行了三轮随访，直至儿童年满 51-83 个月。评估了认知和非认知发展以及关键健康指标。认知发展采用贝利婴幼儿发展量表和韦氏学龄前和小学智力量表第四版进行测量。非认知发展通过年龄和阶段问卷：社会情感和优势与困难问卷进行评估。健康指标包括贫血、过去 2 周患病频率和四项关键人体测量指标（年龄别身高 z 分数、年龄别体重 z 分数、身高别体重 z 分数和年龄别体重指数 z 分数）。我们采用多元线性回归模型分析饮食多样性评分 (DDS) 与发展结果之间的关系，其中纳入了儿童固定效应并调整了随时间变化的混杂因素。我们通过对村级标准误差进行聚类来解释数据的层级结构，这也反映了乡镇级的情况。
卫生、经济增长和医务人员移民援助
注：z 统计量在括号中。第 1 至 5 列括号内的稳健标准误差按捐助方、受援方和年份多向聚类。第 1 至 5 列显示使用包含 2006 至 2015 年所有目的地的扩大样本所做的估计。所有来源特定变量均滞后于 t -1。对于外援，我们取 4 年平均值。因此，在时间 t 收到的总转移性官方发展援助是 t -1 至 t -4 之间的 4 年平均值。移民率是使用护士人口的插值值计算的，医生人口的缺失值则使用护士人口比例乘以该国总人口的平均值来估算。样本中包括的 OECD 目的地国如下：比利时、加拿大、丹麦、德国、希腊、匈牙利、爱尔兰、以色列、意大利、拉脱维亚、荷兰、新西兰、挪威、波兰、瑞士、土耳其、英国和美国。缩写：FE，固定效应； ODA，官方发展援助；PPP，购买力平价；PPML，伪泊松最大似然。 * p < 0.05。 ** p < 0.01。 *** p < 0.001。
对系统定量，定性和混合研究评论的系统评价在医疗保健研究中的评论：如何评估包括评论的方法论质量？
摘要 - 很长一段时间以来，电力需求与天气之间建立了关系，并且是运营和计划的负载预测的基石之一，以及行为和社会方面（例如日历或显着事件）。本文探讨了新闻中包含的社会信息的方式以及为什么可以更好地使用能源需求来理解总人口行为。这项工作是通过实验来分析从国家新闻对日前电气需求预测中提取的预测特征的影响的实验完成的。将结果与仅在日历和气象信息上训练的基准模型进行比较。实验结果表明，表现最好的模型将官方标准误差降低到4％，11％和10％的RMSE，MAE和SMAPE。表现最佳的方法是：识别与COVID-19相关的关键字的单词频率；主题分布确定了有关大流行和内部政治的新闻；全球词嵌入了有关国际冲突的消息。这项研究为传统的电力需求分析带来了新的观点，并确认了通过文本中包含的非结构化信息改善其预测的可行性，并在社会学和经济学中带来了潜在的后果。
人工智能、招聘和就业：来自瑞典的招聘信息证据
注：该表显示了十二个机构层面回归的估计值，以基线机构员工人数为权重。自始至终，结果变量是人工智能空缺职位、非人工智能空缺职位和员工人数的反双曲正弦的变化乘以 100。回归量是 Felten 等人（2018）的人工智能暴露指标，即基线机构员工的平均值，以其标准差标准化。估计值是针对两个不同的样本进行的：高于基线员工人数中位数（8）的机构（面板 A）和低于基线员工人数中位数的机构（面板 B）。每个因变量有两个回归。在 Col 的（2）、（4）和（6）中，Webb（2020）的软件暴露指标被用作协变量。包括公司固定效应在内的规范中的观测值数量较少，是由于省略了单一机构。面板 B 中包括公司固定效应在内的规范中的观测值数量较少，这是因为较小的公司往往是单一企业。标准误差集中在公司层面。* p<0.1；** p<0.05；*** p<0.01。
注意力门控大脑传播：大脑如何实现基于奖励的错误反向传播
最近的许多研究都集中在生物学上可行的监督学习算法变体上。然而，运动皮层中没有老师来指导运动神经元，大脑中的学习取决于奖励和惩罚。我们展示了一种生物学上可行的强化学习方案，适用于具有任意层数的深度网络。网络通过选择输出层中的单元来选择动作，并使用反馈连接将信用分配给负责此动作的连续较低层中的单元。做出选择后，网络会得到强化，没有老师来纠正错误。我们展示了新的学习方案——注意力门控大脑传播 (BrainProp)——在数学上等同于错误反向传播，每次针对一个输出单元。我们展示了深度全连接、卷积和局部连接网络在经典和硬图像分类基准（MNIST、CIFAR10、CIFAR100 和 Tiny ImageNet）上的成功学习。 BrainProp 的准确度与标准误差反向传播相当，甚至优于最先进的生物启发式学习方案。此外，学习的反复试验性质与有限的额外训练时间有关，因此 BrainProp 的速度要慢 1-3.5 倍。因此，我们的研究结果为如何在大脑中实施深度学习提供了新的见解。
实现Skyrmion动力学的定量准粒子建模
图1：测定实验中电流诱导的力。（a）KERR显微镜图像显示了一个限制在40μm×7μm的带有漏斗类的丝线中的单个Skyrmion（深色斑点）。左侧和右侧的金触点允许沿线施加电流。（b-d）我们的方法的逐步应用为2.14∙106 A/m 2的电流密度。（b）用于施加在左侧（蓝色）和右（红色）的电流的偏置的天空分布。（c）产生的偏置PMF。（d）推断的纯固定能量景观（蓝色）和推断的纯力偏置（红色）。力偏置的中央区域的线性拟合（虚线黑线）的斜率等于天空上的力。（e）电流诱导的力对施加电流密度的强度图。通过将天空轨迹分为三个部分，并使用力偏差斜率的平均值和标准误差来估计数据点的误差。测量已在名义上的两个不同的设备上进行了与数据点颜色所示的同一样品上相同几何形状进行的。这些点进行调整以纠正Skyrmion尺寸的偏差；原始点以灰色给出。交叉表示模拟结果。
细菌免疫疗法在减少儿童复发性上呼吸道感染方面非常有效：一项前瞻性观察性研究
抽象目的虽然免疫疗法是一种有吸引力的选择，因为它可以减轻经常性小儿呼吸道感染的负担（RTI），但就其有效性提供了有限的证据，并要求进行更多的研究以更好地了解这种治疗方式。方法我们进行了一项前瞻性队列研究，涉及57名受试者，以评估安全和有效性的3个月治疗方案，即典型或患者特异性细菌裂解物的3个月治疗方案可能会减少具有复发性发作历史的0至11岁儿童的RTI数量。进行了6个月的随访后，RTI和学校缺勤次数的数量急剧下降，显着下降了，从调整的平均值（标准误差）（0.6（0.04）插曲/月（0.1（0.03）发作至0.1（0.03）情节/月/月每月74.7％（74.7％）（74.7％的降低，P <0.001），调整后的平均分数为4.6（1.6（1.6（1.0）。 p <0.001）。症状的严重程度也显着下降。未观察到不良反应。结论研究产品的使用与儿童复发性RTI的风险降低有关，其安全性非常有利，需要在随机临床试验中进一步研究。
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
1444927.pdf - 科学图书馆
测量员在获取用于采矿应用的精确空间数据时面临的挑战之一是在崎岖地形和难以进入或无法进入的区域获取数据的风险。随着现代技术的出现，现在可以安全地获取准确的地理空间数据，以便定期进行适当的采矿记录。在矿山测量中使用无人机 (UAV) 进行数据采集是一种快速高效地获取可靠地理空间数据的可行方法。本研究的主要目标是开发一种基于无人机的半自动系统，用于获取估算土方量所需的空间数据。使用 DJI Phantom 4 四轴飞行器采集项目现场的图像数据，并使用 Pix4Dmapper v2.0.1 将图像处理成数字高程模型 (DEM)，然后将其导入基于 MATLAB 的土方工程量自动估算系统中。因此，将从自动化系统获得的体积与直接从 Pix4Dmapper 软件获得的体积进行比较，其中指定等高线间隔为 1，允许误差率为 ± 3% 作为标准误差。虽然在使用 Pix4Dmapper 估算的体积中观察到 ± 1.02% 的误差，但开发的自动化系统在其体积估算中产生的估计精度为 ± 0.81%，这证明在准确性和精度方面对于自动体积估算更为可靠。