XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相关矩阵
partononic共线结构通过量子计算
我们研究了在锤子图上定义的自由屈服模型的基础状态下的多部分信息和纠缠措施。使用邻接矩阵的已知对角线化，我们解决了模型并构建了基态相关矩阵。此外，当子系统由嵌入在较大较大的n个分离的子系统组成时，我们发现切碎相关矩阵的所有特征值。这些结果允许我们找到一个确切的公式，用于隔离图的纠缠熵以及相互和三方信息。我们使用这些措施的确切公式在两个不同的热力学限制中提取其渐近行为，并与数值计算相匹配。尤其是，我们发现纠缠熵承认对数违反该地区法的行为减少了与区域法规模相比的纠缠数量。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC根据许可证（http：// creativecommons .org /licenses /by /by /4 .0 /）的开放访问文章。由SCOAP 3资助。
金融包容性和经济发展
本文探讨了金融包容性是否有助于巴西的经济发展。这项研究通过描述性统计分析以及统计回归和相关性进行，使用了从巴西中央银行 (BACEN)、联合国发展计划署 (UNDP) 和国际货币基金组织 (IMF) 收集的二手数据。该项目的研究期为 2004 年至 2017 年。研究结果表明，巴西的金融包容性与经济发展之间存在正向统计相关性，这在皮尔逊相关矩阵中得到了体现，该矩阵由人类发展 (HDI) 的因变量和作为金融包容性的代理的自变量、银行分支机构的数量和巴西的货币流动性指数表示。发现的值分别为 0.899 和 0.938。这表明，金融包容性是经济发展的重要驱动力，通过正规金融系统的获取、使用和质量来促进，并有助于巴西的经济发展。
比较脑功能连接网络中的社区检测方法
摘要。脑功能网络对于理解功能连接组至关重要。计算功能磁共振成像 (fMRI) 脑活动区域之间的时间依赖性，我们可以得到区域之间的功能连接。矩阵形式的成对连接对应于功能网络 (fNet)，也称为功能连接网络 (FCN)。我们首先分析相关矩阵，它是 FCN 的邻接矩阵。在这项工作中，我们进行了一个案例研究，比较了在寻找脑网络节点社区时使用的不同分析方法。我们使用了五种不同的社区检测方法，其中两种方法是在过滤掉权重低于预定阈值的边后在网络上实施的。我们还计算并观察了结果的以下特征：(i) 社区的模块性，(ii) 大脑左右半球之间的对称节点分区，即半球对称性，以及 (iii) 分层模块组织。我们的贡献在于找到一个合适的测试平台，以比较使用不同语义的方法的结果，例如网络科学、信息论、多元分析和数据挖掘。
鉴定PPA1抑制剂候选物，以重新利用癌症医学
缩写：Acpype，Antchamber Python Parser界面；助理，吸收，分布，代谢，排泄和毒性； ATP，三磷酸腺苷； cAMP，环状AMP，腺苷3'，5' - 环状单磷酸盐； DCCM，动态交叉相关矩阵；涂料，离散优化的蛋白质能； DSSP，定义蛋白质的二级结构；美国食品和药物管理局FDA； FEL，自由能景观； GTP，三磷酸鸟嘌呤； Lincs，线性约束求解器； MD，分子动力学； mmpbsa，分子力学泊松 - 玻尔兹曼表面积； NPT，恒定数量的颗粒，系统压力和温度； NVT，恒定颗粒数，系统体积和温度； PCA，主成分分析； PDB，蛋白质数据库； PI，无机磷酸盐； PME，粒子网埃瓦尔德； PPA1，无机焦磷酸酶1; PPI，无机焦磷酸盐； RG，回旋半径； RMSD，均方根偏差； RMSF，根平方波动； SEM，平均值的标准误差；微笑，简化的分子输入线进入系统。
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
与年龄有关的脑血流量和皮质厚度差异及其对年龄预测的应用
在正常健康衰老过程中，通常会出现大脑皮层变薄和脑血流 (CBF) 减少。然而，基于成像的年龄预测模型主要使用大脑的形态特征。互补的生理 CBF 信息可能会改善年龄估计。在本研究中，对 146 名成年期的健康参与者获取了 T1 加权结构磁共振成像和动脉自旋标记 CBF 图像。分割出 68 个大脑皮层区域，计算每个区域的皮层厚度和平均 CBF。计算每个区域和数据类型与年龄的线性回归，并计算侧向性和相关矩阵。使用皮层厚度和 CBF 数据以及两种数据类型的组合训练了 16 个预测模型。年龄解释的皮层厚度数据 (平均 R 2 为 0.21) 中的方差比 CBF 数据 (平均 R 2 为 0.09) 中的方差更大。所有 16 个模型在结合两种测量类型并使用特征选择时的表现都明显更好，因此，我们得出结论，纳入 CBF 数据会略微改善年龄估计。2020 Elsevier Inc. 保留所有权利。
互信息作为总相关性变化的度量的不可靠性
以各种形式伪装的相关性是经典和量子系统中一系列重要现象的基础，例如信息和能量交换。量子互信息和相关矩阵的范数都被视为总相关性的适当度量。我们证明，当应用于同一系统时，这两个度量实际上可以表现出明显不同的行为，至少在两种极端情况下除外：当没有相关性时和当存在最大量子纠缠时。我们通过提供相互作用的二分系统度量的时间导数的解析公式来进一步量化差异。我们认为，要正确解释相关性，应该考虑相关矩阵（以及子系统的简化状态）提供的全部信息。标量（例如相关矩阵的范数或量子互信息）只能捕捉相关性复杂特征的一部分。作为一个具体的例子，我们表明在描述与相关性相关的热交换时，这两个量都不能完全捕捉潜在的物理特性。作为副产品，我们还证明了具有局部和短程相互作用的系统中量子互信息的面积定律，而无需假设马尔可夫性或最终热平衡。
离职意愿影响因素
表号 表格标题 页码 表 1.1 员工离职率 6 表 3.1 Cronbach’s 信度 35 表 3.2 Cronbach’s 值结果 35 表 4.1 回应率 37 表 4.2 员工人口统计资料 38 表 4.3 受访者年龄分布 38 表 4.4 受访者学历 39 表 4.5 受访者员工经验 39 表 4.6 离职意向的平均值、标准差和百分比 40 表 4.7 组织承诺的平均值、标准差和百分比 41 表 4.8 工作满意度的平均值、标准差和百分比 42 表 4.9 激励的平均值、标准差和百分比 43 表 4.10 薪酬和福利的平均值、标准差和百分比 44 表 4.11 关联测量和描述性形容词 45 表 4.12 变量之间的相关矩阵 46 表4.13 描述性统计 47 表 4.14 Durbin-Watson 49 表 4.15 模型摘要 50 表 4.16 方差分析 51
MISTY：其他功能'T。 Yanagida'
Description Miscellaneous functions for (1) data management (e.g., grand-mean and group-mean cen- tering, coding variables and reverse coding items, scale and cluster scores, reading and writ- ing Excel and SPSS files), (2) descriptive statistics (e.g., frequency table, cross tabulation, ef- fect size measures), (3) missing data (e.g., descriptive statistics for missing data,错过数据模式，Little的完全随机丢失的测试以及辅助可变分析），（4）多级数据（例如，多级统计统计，组内和组相关矩阵，多级验证性因素分析，多层次验证性因素分析，特定水平的级别拟合分析，跨级别的级别测量量度分析，多数级别的多数级别的多数级别，以及5）多重级别的多重级别，多）多（5） (e.g., confirmatory factor analysis, coefficient al- pha and omega, between-group and longitudinal measurement equivalence evaluation), (6) statis- tical analysis (e.g., bootstrap confidence intervals, collinearity and residual diagnostics, domi- nance analysis, between- and within-subject analysis of variance, latent class analysis, t-test, z- test, sample size determination), and (7) functions to interact用“飞艇”和“ mplus”。
球形穹顶风洞试验及风致振动分析
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究侧重于风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建具有不同网格尺寸和形状的网状球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行比较。提出了一种非均匀分布抽头的新处理方法。不同的处理方法会导致具有不同物理意义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其指定为模态载荷相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义为结构响应的空间分布，其优点是只考虑运动方程中已知的变量，不需要任何准静态或动态假设，最后给出了该矩阵在背景响应中的应用。