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World File Search System矩在
对空气动力推力矢量控制的审查
推力矢量构成喷嘴优化和增加功能的下一步。喷嘴用于将射流引导到发动机轴以外的方向上，以产生飞机重心周围的横向力和矩，可用于飞机操纵。在二维螺距中只有喷嘴可以在垂直平面内偏转，因此喷嘴补充了水平控制表面。有几种类型的推力向量喷嘴。例如，有2-D和3-D推力向量的喷嘴。ITP喷嘴是3-D矢量喷嘴。也，达到气射流偏转的方法有不同的方法：最有效的方法是仅机械偏转截面，从而最大程度地减少对喉咙上游（Sonic）部分的影响。取决于此不同部分的控制水平，con-di喷嘴可以是两种类型：
教育与学习杂志（Edulearn）
教育中的全面质量管理（TQM）是一种管理理论，它指导服务提供商持续执行质量改进计划，该计划的重点是在提高学习质量方面达到客户满意度。该目标研究分析了特殊教育中总质量管理与教师绩效之间的关系。这项研究使用了定量方法的相关研究。这项研究中的数据分析技术是仪器测试（有效性和可靠性）。样本由132名受访者组成，包括学校校长和教师。数据收集使用的问卷。然后将定量描述性分析技术应用于数据。假设检验中使用了产品矩相关。调查结果表明，教师有效性与整体质量管理之间有着密切而有利的相关性。
定量测定 - 验证和验证工具包
Westgard QC提供方法验证数据分析工具套件和在线配对数据计算器。4该计算器可以与方法比较的数据一起使用，以计算有关回归线，S Y/X）和相关系数的线性回归统计量（斜率，Y截距和标准偏差（R，Pearson产品矩相关系数）； t检验统计（两种方法或偏置测量值之间的平均差异； SD差异，两种方法之间差异的标准偏差）。也可以用于提供“比较图”，该图显示了Y轴的测试方法结果与X轴上的比较方法结果，以及一个“差异图”，该图显示了测试对y轴的比较结果之间的差异与X轴上的比较方法。
扩散模型中的高阶累积物
分析扩散模型如何学习高斯阶层以外的相关性，我们研究了在前进过程和向后过程下高阶累积物的行为。我们就远期过程的初始数据和属性的分布来介绍矩和累积生成功能的显式表达式。我们在分析上表明，高阶累积物在纯扩散下是在纯扩散下保守的，即在没有漂移的模型中，在正向过程中，因此，正向过程的终点维持了非平凡的相关性。我们证明，由于这些相关性是在得分函数中编码的，因此在从正常先验开始时，在向后过程中也很快学习了高阶累积物。我们在可解决的玩具模型和标量晶格场理论中确认了我们的分析结果。
![arXiv:2002.04847v1 [nucl-ex] 2020 年 2 月 12 日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\067b8dd69b88160a63c5a5ac651b78284ee0daeb.webp)
arXiv:2002.04847v1 [nucl-ex] 2020 年 2 月 12 日
为了比较不同尺寸系统中的涨落，应该使用强度量，即对系统体积不敏感的量。此类量通过除以测量分布的累积量 κ i（最高为四阶）得出，其中 i 是累积量的阶数。对于二阶、三阶和四阶累积量，强度量定义为：κ 2 /κ 1、κ 3 /κ 2 和 κ 4 /κ 2。图 1 显示了 150 / 158 A GeV / c 时净电荷三阶和四阶累积量比的系统尺寸依赖性。测量数据与 EPOS 1.99 模型 [5, 6] 的预测一致。对带负电和带正电强子的相同量对系统尺寸依赖性的更详细检查（图 2）表明系统尺寸依赖性非常不同。此外，EPOS 1.99 模型均未重现所测量到的任何 h + 和 h − 量。这种不一致表明我们尚未完全理解引起涨落的底层物理原理。因此，需要进行更详细的研究。在寻找 CP 中，一个可能的工具是质子间歇性，它应该在 CP 附近遵循幂律涨落。可以通过研究二阶阶矩 F 2 ( M ) 随胞元大小或等效地随中速质子 (px , py ) 空间中胞元数量的变化来检查（见参考文献 [7, 8, 9]）。对于实验数据，必须用混合事件减去非临界背景。减法后，二阶阶矩 ∆ F 2 ( M ) 应根据 M >> 1 的幂律缩放，得到的临界指数 φ 2 与理论预测相当 [10]。图 3 显示了半中心 Ar + Sc 相互作用中 150 A GeV / c 的 ∆ F 2 ( M )。图左侧和右侧之间的差异是所考虑的统计数据。左侧显示 2018 年发布的结果 [11]。这些结果表明 ∆ F 2 为正值，可能与 CP 有关。右侧显示相同的结果，但统计数据更高（208k
核物理A
为了比较不同尺寸系统中的涨落，应该使用强度量，即对系统体积不敏感的量。此类量通过除以测量分布的累积量 κ i（最高为四阶）得出，其中 i 是累积量的阶数。对于二阶、三阶和四阶累积量，强度量定义为：κ 2 /κ 1、κ 3 /κ 2 和 κ 4 /κ 2。图 1 显示了 150 / 158 A GeV / c 时净电荷三阶和四阶累积量比的系统尺寸依赖性。测量数据与 EPOS 1.99 模型 [5, 6] 的预测一致。对带负电和带正电强子的相同量对系统尺寸依赖性的更详细检查（图 2）表明系统尺寸依赖性非常不同。此外，EPOS 1.99 模型均未重现所测量到的任何 h + 和 h − 量。这种不一致表明我们尚未完全理解引起涨落的底层物理原理。因此，需要进行更详细的研究。在寻找 CP 中，一个可能的工具是质子间歇性，它应该在 CP 附近遵循幂律涨落。可以通过研究二阶阶矩 F 2 ( M ) 随胞元大小或等效地随中速质子 (px , py ) 空间中胞元数量的变化来检查（见参考文献 [7, 8, 9]）。对于实验数据，必须用混合事件减去非临界背景。减法后，二阶阶矩 ∆ F 2 ( M ) 应根据 M >> 1 的幂律缩放，得到的临界指数 φ 2 与理论预测相当 [10]。图 3 显示了半中心 Ar + Sc 相互作用中 150 A GeV / c 的 ∆ F 2 ( M )。图左侧和右侧之间的差异是所考虑的统计数据。左侧显示 2018 年发布的结果 [11]。这些结果表明 ∆ F 2 为正值，可能与 CP 有关。右侧显示相同的结果，但统计数据更高（208k
量子信息处理中的集体随机测量
对单个粒子进行随机测量的概念已被证明可用于分析量子系统，并且是量子态阴影层析成像等方法的核心。我们引入集体随机测量作为量子信息处理的工具。我们的想法是对量子系统进行集体角动量测量，并使用同时多边幺正主动旋转方向。基于所得概率分布的矩，我们提出了系统的方法，以集体参考系独立的方式表征量子纠缠。首先，我们表明现有的自旋压缩不等式在这种情况下是可以访问的。接下来，我们提出一种基于三体关联的纠缠标准，超越了具有二体关联的自旋压缩不等式。最后，我们应用我们的方法来表征空间分离的两个集合之间的纠缠。
人工智能驱动的微生物组数据分析，用于估计死后间隔和犯罪位置
微生物群落证明了尸体和周围环境的动态变化，为法医研究提供了宝贵的见解。微生物组测序数据分析的常规方法由于主观性和效率低下而面临障碍。人工智能（AI）提出了一种有效而准确的工具，具有自主处理和分析高通量数据并吸收多矩数据的能力，其中包含元基因组学，转录组学和蛋白质组学。这有助于对验尸间隔（PMI），犯罪位置的检测以及微生物功能的准确估算。本评论概述了尸体和犯罪现场的微生物概述，强调了微生物组的重要性，并总结了AI在高吞吐量微生物组数据处理中在法医微生物学中的应用。
