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World File Search System离群
对最重要的对可持续性因素最重要的不利影响的解释是指从1月1日至
我们承诺考虑对生物多样性的潜在负面影响。在可能的情况下，我们与被认为是生物多样性异常值的公司互动。我们参与了几项保护生物多样性的举措。有关这些计划的更多信息，请访问我们的白皮书中有关生物多样性和自然的白皮书，可在我们的网站上找到。我们使用内部开发的监测系统考虑对投资决策的生物多样性的影响。发行人在生物多样性指标上被确定为离群值，或者在几个指标中表现出很大的不利影响可能会受到进一步的分析和潜在行动，如下所述。
补充材料双链DNA ...
补充图3。在口服DSRNA处理后的14天期间，评估了第二龄H. HALYS若虫的死亡率。若虫为100 ng/µl dsRNA-CHC，dsRNA-CHC加上DSDNA-S，DSRNA-GFP，DSRNA-GFP，DSRNA-GFP加上DSDNA-S，DSDNA-S，DSDNA-S，DSDNA-S，1％蔗糖和未经培养的控制。还包括1％的蔗糖溶液和未处理的对照组。在DSRNA溶液中喂食72小时后，每天记录生存率。新鲜的绿豆。显示了平均值±SE（n = 5-7）。误差条表示平均值（SEM）的标准误差。点表示单个重复，并且在某些治疗中可见离群值。使用GLM进行统计分析。
基于改进的k-neareb邻居和欧几里得聚类分割的锂电池表面缺陷的新方法
急剧降低加工效果。对于选择参数D，我们必须考虑点云数据收集的密度。当距离太小时，可以选择致密点，但是某些缺陷点会损失；当距离太大时，很难选择所有离群值D需要达到平衡的距离（图8b）。和最后，要确定体素网格的密度ρ从边缘去除稀疏体素，这反映了体素网格k-邻域中点云的密度（图8C）。因此，在此仿真示例中，提出的算法的参数配置如下：n = 12，d = 1，ρ= 0.5。
misnet：具有两流结构的多源信息共享的脑电图识别网络
方法：本文结合了不同领域的个体差异和群体共同点，并提出了一个多源信息共享网络（MISNET），以增强主题独立的EEG EEG情感识别模型的性能。通过采用循环迭代策略的两流训练结构来增强网络稳定性，以减轻使模型混淆的离群来源。此外，我们设计了两个辅助损失函数，以使域特异性和域共享特征的边际分布对齐，然后通过约束这些辅助损耗函数来约束梯度惩罚来优化收敛过程。此外，还提出了预训练策略，以确保共享编码器的初始映射包含有效的情感信息。
算法交易证书（ATC）
2.1 Data – Data Sources 2.2 Futures – Information on Futures Markets – Bloomberg for Futures – Futures research sources – Futures Master Table – Rolling Futures – Futures Expiry files – Futures Naming Convention – Updating Futures 2.3 Commodities – Commodities Sources 2.4 Equities – Equity Tickers – Creating The Universe – Things to Consider 2.5 Fixed Income – Swaps – Bonds 2.6 Other Libraries – Fixed Income – Volatility – Adjustments in股票2.7轻读 - 背景簿 - 背景书II 2.8功能 - 数据处理 - 丢失数据 - 多个插补 - 异常值 - 异常值问题 - 离群值检测 - 数据类型
“ Race Blind”重新分配算法
诉讼人越来越多地在重新分配案件中使用算法证据，采用了一系列算法生成的计划来指出该州当前计划的离群状态。，但最高法院宣布在公平招生诉哈佛大学的学生中宣布一项种族盲的平等保护条款，这些方法的合宪性仍然不确定。其他学者研究了种族失明作为算法约束的潜在影响。本说明相反，询问了种族盲重新划分算法的实际可能性，并找到了失明虚幻的希望。相反，在重新划分算法中限制种族投入的要求无法在内部检查的任何排除方法下创建种族中性结果。
2型糖尿病和血糖特征不是del妄的因素：两样本的孟德尔随机分析
这项研究旨在探索2型糖尿病（T2D）和血糖性状（禁食葡萄糖[FG]，禁食胰岛素[FI]和糖化血红蛋白[HBA1C]）之间的遗传因果关系。从IEU OpenGWAS数据库中获得了T2D和血糖性状的基因组广泛关联研究（GWAS）摘要数据。GWAS的deli妄摘要数据是从Finngen联盟获得的。所有参与者都是欧洲血统。此外，我们将T2D，FG，FI和HBA1C用作曝光和del妄作为结果。随机效应方差加权模型（IVW），Egger先生，加权中位数，简单模式和加权模式用于执行MR分析。此外，使用MR-IVW和MR-EGGER分析来检测MR结果中的异质性。使用MR-EGGER回归和MR多效性残留总和和离群值（MR-Presso）检测到水平多效性（MR-Presso）。MR- PRESSO还用于评估离群的单核苷酸多态性（SNP）。“放出一个”分析用于研究MR分析结果是否受到单个SNP的影响并评估结果的鲁棒性。在这项研究中，我们进行了两样本的MR分析，并且没有证据表明T2D和血糖性状（T2D，FG，FI和HBA1C）之间的遗传因果关系有关（p> 0.05）。MR-IVW和MR-EGGER测试在我们的MR结果中没有异质性（所有P值> 0.05）。此外，MR-EGGER和MR-PRESSO测试在我们的MR结果中没有水平多效性（所有P> 0.05）。MR-Presso结果还表明，MR分析过程中没有异常值。此外，“放出一个”测试并未发现分析中包含的SNP可能会影响MR结果的稳定性。因此，我们的研究不支持T2D和血糖性状（FG，FI和HBA1C）对del妄风险的因果影响。
研究现实世界中退休电池系统不一致的研究
摘要：不一致是触发电池组安全问题的关键因素。对退休电池的不一致评估对于确保在随后的逐渐使用过程中的安全和稳定的操作具有重要意义。本文总结了用于电池不一致评估的常用诊断方法。选择基于现实世界中车辆的单个电压数据，选择了局部离群因子（LOF）算法和改进的香农熵（IME）算法。然后，基于LOF，IMEN和细胞电压范围的三个参数，建立了许多级别和指标的退休电池的全面不一致评估策略。最后，使用两个现实的电池样本对评估策略进行了验证。结果表明，所提出的方法可以快速有效地实现退休电池的不一致评估。