C. 项目位置和背景信息 州:密西西比州 县/教区/自治市镇:麦迪逊县 城市:里奇兰 场地中心坐标(纬度/经度,十进制格式):纬度。32.456606°,经度。-90.174815° 通用横轴墨卡托坐标:15 最近水体名称:Haley Creek 流域名称或水文单元代码 (HUC):03180002
克 (g) 0.03527 盎司,常衡 (oz) 摄氏度 (°C) 的温度可以按如下方式转换为华氏度 (°F):°F=(1.8×°C)+32 除非另有说明,电导率以毫西门子每米 (mS/m) 为单位 除非另有说明,电阻率以欧姆米为单位 1 mS/m = 1000/ ( 1 欧姆米) 因此 10 mS/m = 100 欧姆米 垂直坐标信息参考“1988 年北美垂直基准 (NAVD 88)”,除非文中另有说明 水平坐标信息参考“1984 年北美基准,通用横轴墨卡托第 14 区 (NAD 84 UTM 区 14N)”,除非文中另有说明 GPS 数据的航空地球物理调查参考为 WGS84,如文中所述 主页文本给出了数据投影的描述,使用 din 采集和处理本报告中使用的首字母缩略词:EM 电磁 DTM 数字地形模型 GPS 全球定位系统 HEM 直升机电磁 RTP 简化到极点 USGS 美国地质调查局 UTM 通用横轴墨卡托本报告中使用的缩写:Hz 赫兹 kHz 千赫兹
C. 项目位置和背景信息:州:田纳西州县/教区/自治市镇:卢瑟福县城市:拉弗涅场地中心坐标(纬度/经度,十进制格式):纬度 36.005027°,经度 -86.593539°通用横轴墨卡托坐标:16最近水体名称:飓风溪东支流流域名称或水文单元代码 (HUC):051302030304,飓风溪
州:爱达荷州 县/教区/自治市镇:克拉克 城市:杜波依斯附近 站点中心坐标(纬度/经度,十进制格式):纬度 44.12244 °,经度 -112.55552 ° 通用横轴墨卡托投影:UTM Zone 12,东向:371473.364073,北向:4883904.691515 最近水体名称:Warm Springs Creek 流域名称或水文单元代码 (HUC):170402150404 Lower Crooked Creek
东洋至今已建成多座工厂,在降低成本的专业知识和新方法方面也不断进步。从左侧工厂规模扩大的历史来看,目前主流是日产3000吨,即年产约100万吨的工厂。图表的纵轴表示工厂产能,横轴表示时间。蓝色部分表示目前主流产能。几十年前工厂规模要小得多,但在过去50至70年间,产能已增长到日产约3000吨。
图 2. A) 条形图显示来自印度药用植物的对接得分最高的植物化学物质的百分比。横轴表示植物化学物质的百分比。纵轴是印度药用植物的名称。B) Heatmapper 根据 21 种药物与 SARS-COV-2 的 10 个结合位点的对接得分生成相关性(平均链接,皮尔逊距离测量)热图。左侧纵轴中的数字代表 SARS-COV-2 靶标:1:蛋白酶;2:刺突蛋白,3:NSP 10;4:NSP 12 催化位点;5:NSP 12-NSP7 界面;6:NSP 12-NSP 8 界面;7:NSP 16;8:NSP 9;9:NSP 15; 10:NSP 3。横轴代表21种药物,缩写为:磷酸氯喹(CP);氯喹(CL);阿比多尔(AR);瑞德西韦(REM);法匹拉韦(FAV);洛匹那韦(LOP);利托那韦(RIT);利巴韦林(RIB);奥司他韦(OSE);扎那米韦(ZAN);帕拉米韦(PER);更昔洛韦(GAN);甲基强的松龙(MEP);地塞米松(DEX);巴瑞替尼(BAR);羟氯喹(HCL);索非布韦(SOF);干扰素α-2b(INA);卡莫司他甲磺酸盐(CAM);达芦那韦(DAR);加利地西韦/BCX-4430(GAL)。颜色代表对接分数的z分数。 C) 21 种药物(缩写为 F1…Fn)和植物化学物质(缩写为 P1…Pn)的 8 个 ADME 概况的成对互相关图(Elucidian 距离测量)。橙色框表示图中显示药物和植物化学物质之间相关性的区域,其 ADME 概况显示标准规则的违反程度非常低。D) 比较条形图显示 21 种药物(左图)和植物化学物质(右图)的 13 个毒性概况。是:显示毒性的化合物百分比,否:未显示毒性的化合物百分比。横轴表示化合物的百分比,纵轴是从 vNN ADMET 服务器获得的各种毒性概况。
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中,横轴是时间,纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本(总共 1000 个样本)的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法(图 4 中的蓝线)的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2,而本文提出的方法(图 4 中的橙线)则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出,可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而,当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时,我们发现与以前的研究相比,该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此,我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时,非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果,我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率,橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量,纵轴是准确率。通过添加 sigma,回忆部分的准确率得到了提高,达到了约 90%。另外,10 次添加等于 1 个样本。
图 2 气候数据的主成分分析,在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性,而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应于月份(1 表示一月至 12 表示十二月)