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World File Search System自然对数
夜间心率和心脏的可靠性和灵敏度...
目的：评估夜间心率（HR）和人力资源变异性（HRV）的可靠性，并分析这些标记对最大耐力运动的敏感性。方法：在经过2个相同的低强度训练课程（n = 15）和3000米跑步测试（n = 23）之前和之后的晚上和之后，夜间记录了夜间人力资源和HRV（n = 15）。平均HR，连续差异（LNRMSSD）的根平方的自然对数以及高频功率（LNHF）的自然对数（从整夜（完整），4小时（4H）部分开始，基于在lineAreare a lineare a in the Nightiptiont of lineare a a时，一个4小时（4h）段开始了30分钟。用一般线性模型分析夜晚之间的差异，并将类内相关系数（ICC）用于实习生可靠性评估。结果：在夜晚，随后进行低强度训练课程之间，所有指数都是相似的。在所有分析段中都观察到一个非常高的ICC（P <.001），HR范围为0.97至.98，LNRMSSD的HR范围为.97至.97，而LNHF的范围为.92至.97。hr增加（p <.001），而LNRMSSD（p <.01）和LNHF（p <.05）在3000米后测试后仅减少，而前一天晚上仅在4H中仅为4H且完整。与全和MOR相比，HR（P <.01）的增量（P <.01）和LNRMSSD的减少（P <.05）更大。结论：夜间人力资源和HRV指数非常可靠。要求最大运动可以增加人力资源，并在4H和完整段中最有系统地减少HRV。
UAP 推进原理及飞行性能
二、推进系统的技术现状与问题 现阶段航天推进技术，唯一实用的推进系统是化学推进系统和电推进系统，它们都是基于质量的排出来引起动量推力。目前的推进系统广泛采用基于动量守恒定律的动量推力，由于其最大速度受气体有效排气速度与质量比的自然对数的乘积限制，其速度太慢，无法使飞船实现行星际旅行和恒星际旅行，因此一直亟待推进方式的突破。 2.1动量推力(反作用推力) 如上所述，目前除太阳帆和光帆外的各种推进系统都是基于动量守恒定律的。对于基于动量守恒定律的动量推力，其最大速度(V)受气体有效排气速度(w)与质量比的自然对数(R)的乘积限制。
经济增长与不同的制度衡量标准
本文试图利用世界发展指标数据库中的世界治理指标，对正式制度措施与经济增长之间的关系进行理论和实证分析。本文利用了来自 189 个国家的横截面数据。本文借鉴了强调制度重要性的历史文献和将制度与经济增长联系起来的实证研究，巩固了该领域的最新发现。该研究将贸易占国内生产总值的百分比和国家的区域分类作为控制变量。此外，它采用了治理措施的双变量回归分析，以人均 GDP 的自然对数来证明制度在决定一个国家的经济增长方面比其他经济指标（如贸易）更重要。本文以 Acemoglu、Johnson 和 Robinson（2001 年）以及 Rodrik、Subramanium 和 Trebbi（2004 年）提供的理论框架为基础，探讨了治理指标的性质、它们对人均 GDP 的影响，以及它们在某些情况下的局限性。
Vaxneuvance，INN-肺炎球菌多糖结合疫苗（15价，吸附）
* 估计差异和百分点差异的 CI 基于 Miettinen & Nurminen 方法。** GMC 比率和 CI 是使用 t 分布计算的，方差估计来自血清型特异性线性模型，该模型使用自然对数转换的抗体浓度作为响应，并为疫苗接种组提供一个项。† 13 种共享血清型的非劣效性结论是基于 95% CI 的下限，即 IgG 反应率差异（Vaxneuvance - 13 价 PCV）> -10 个百分点或 IgG GMC 比率（Vaxneuvance /13 价 PCV）> 0.5。 ‡ 得出另外 2 种血清型的优越性结论是基于 95% CI 的下限，即 IgG 反应率差异（Vaxneuvance - 13 价 PCV）> 10 个百分点或 IgG GMC 比率（Vaxneuvance /13 价 PCV）> 2.0。n = 随机分组、接种疫苗并参与分析的参与者人数。CI = 置信区间；GMC = 几何平均浓度（µg /mL）；IgG = 免疫球蛋白 G。
火灾传感器数据记录 - IAFSS 数字档案
各种火灾报警系统均基于火灾传感器信号的数字处理而开发。作为开发此类系统算法和传感器的背景研究，使用基于现有光学室烟雾、电离室烟雾和热探测器组件的模拟火灾传感器进行了数据记录练习。练习在工厂内的不同区域进行，包括办公室、实验室、装配车间、机械车间、仓库和厨房。数据记录还在其他地点进行，包括医院内发生的一起小型真实火灾事件的记录。结果以传感器输出随时间变化的图表形式呈现，时间尺度约为 1 周和 435 天。它们还以对数/线性轴和自然对数对方差平方轴的平均值变化频率图的形式呈现，以测试正常 dLs t r Lbu t Lon ，传感器噪声可以被认为是由几个组件组成的，但导致大多数误报的组件主要是传感器和传输故障产生的信号。因此，应设计算法以减少此类故障的影响，并诊断位置错误的传感器。
基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法
摘 要 : ［ 目的 ］ 为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区 、 浮筒 、 小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不 佳的问题 ， 提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。 ［ 方法 ］ 首 先 ， 采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系 ， 为栅格地图构建奠定基础 ， 期间 ， 基于群相邻 关系对近邻点迹进行凝聚 ， 抑制目标分裂导致的航迹偏差 ； 然后 ， 利用所提的基于自然对数函数的占据栅格 地图概率更新算法 ， 通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物 ； 最后 ， 建立基于点迹属性的 栅格地图概率扩散模型 ， 以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。 ［ 结果 ］ 实船试验结果表明 ， 所提方法可准确获取养殖区 、 浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息 ， 抑制目标分裂现象 ； 与经典方法相比 ， 所提方法对干舷 0.5 m 的小型漂浮物首次发现距离提升了 78.34 m ， 定位精度提升了 1.42 m 。 ［ 结论 ］ 所提方 法能够实现对多种海洋漂浮障碍物 、 海面运动目标的准确感知 ， 确保无人艇航行安全。
校准报告 ( ) (
工作编号：24026 在线订单编号：O-0000058124 服务 ID 编号：37510C Thermo Environmental Instruments 型号 49i-PS，序列号 0726724741 (TEI2B) 通过与 NIST 标准参考光度计序列号 #0 (SRP 0) 进行比较进行校准。比较于 2024 年 2 月 6 日至 9 日期间在马里兰州盖瑟斯堡的 NIST 进行。根据 2B Technologies 的要求，每次比较运行都包括以下浓度的测量：50、100、200、300、400、500、600、700、800、900 nmol/mol。浓度水平是随机排序的，而零浓度的测量值是在每次比较运行的开始和结束时获得的。 TEI2B 按照气体传感计量组质量手册 (QM- III-646.03) 进行校准，并遵循 TP 646.0312A（臭氧仪器校准）。NIST 标准参考光度计获得的结果基于分子吸收系数 308.32 cm -1（自然对数底）[1]，参考温度为 273.15 K，压力为 101.3 kPa，臭氧波长为 253.7 nm。SRP 测定臭氧的不确定度从根本上取决于臭氧吸收系数的这个值的不确定度。SRP 测量的臭氧浓度测量值的估计扩展标准不确定度 [2] [3] 由以下公式定义：
系统发育结构在实验生态群落中的相互作用
水解：10 µL反应，含有2.5 µm的氨基酸桥接构建体，用于闭环反应，另外50 µM复制的寡核苷酸（A2C2Duplex或A3C3Duplex s3）在90°C上进行了1分钟的22分钟（slove cooling Colow），在90°C上加热了10分钟的循环。然后将退火反应用HEPES pH 8.0和MGCL 2稀释，以在10 µL：200 mM HEPES pH 8，2.5 mM MGCL 2，0.75 µm退火构建体中给出最终条件。在指定的时间点，用14 µL淬灭缓冲液稀释1 µL等分试样，该缓冲液的反向补体（在表S3中A2C2ReVComp或A3C3Revcomp）在表S3中的A2C2REVCOMP或A3C3REVCOMP在表S3中进行了3分钟，并通过95°C进行了3分钟，并通过COOLEDEED COOLED，并分析了3分钟，并在95分钟内加热。通过量化图像句TL中的每车道归一化频带强度，获得了全长甘氨酸桥构建体与水解产物的比率。负桥构建体（p）与初始桥接构建体（P 0；假定为1）的比率为负的自然对数。斜率代表K obs，通过将LN（2）与k obs分开来获得半衰期。
视网膜图像的深度学习能否增强已知的糖尿病心血管疾病预测风险因素？苏格兰国家筛查计划的一项前瞻性队列研究
目的：本研究旨在评估对糖尿病视网膜病变筛查计划中的视网膜照片进行深度学习 (DL) 是否能改善对心血管疾病 (CVD) 发病率的预测。方法：训练 DL 模型以联合预测未来 CVD 风险和 CVD 风险因素，并用于输出 DL 分数。包括有和没有 DL 分数的临床风险因素的泊松回归模型分别适用于 1 型糖尿病 (T1DM) 和 2 型糖尿病 (T2DM) 中 2,072 例和 38,730 例 CVD 事件的研究队列。结果：DL 评分与 CVD 发病率独立相关，在 T1DM 和 T2DM 队列中，调整后的标准化发病率比分别为 1.14（P = 3 × 10 − 04 95 % CI（1.06, 1.23））和 1.16（P = 4 × 10 − 33 95 % CI（1.13, 1.18））。有和没有 DL 评分的模型之间的预测性能差异具有统计学意义（检验对数似然的差异为 6.7 和 51.1 个自然对数单位），但 T1DM 和 T2DM 的 C 统计量从 0.820 到 0.822 和从 0.709 到 0.711 的增量很小。结论：这些结果表明，对于糖尿病患者，视网膜照片包含有关未来 CVD 风险的信息。然而，为了使其对 CVD 的临床预测做出显著贡献，需要评估进一步的方法，包括利用序列图像。
算法偏差评估的Abroca分布
[1] Ryan S. Baker。2024。大数据和教育（第8版）。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。 [2] Ryan S. Baker和Aaron Hawn。2022。教育算法偏见。国际人工智能杂志教育杂志（2022），1-41。[3] Solon Barocas，Andrew D Selbst和Manish Raghavan。2020。反事实解释和主要原因背后的隐藏假设。在2020年公平，问责制和透明度会议的会议记录中。80–89。[4] Alex J Bowers和Xiaoliang Zhou。2019。曲线下的接收器操作特征（ROC）区域（AUC）：一种评估教育结果预测指标准确性的诊断措施。受风险的学生教育杂志（JESPAR）24，1（2019），20-46。[5] Oscar Blessed Deho，Lin Liu，Jiuyong Li，Jixue Liu，Chen Zhan和Srecko Joksimovic。2024。过去！=未来：评估数据集漂移对学习分析模型的公平性的影响。IEEE学习技术交易（2024）。[6] Olga V Demler，Michael J Pencina和Ralph B D'Agostino Sr. 2012。滥用DELONG测试以比较嵌套模型的AUC。医学中的统计数据31，23（2012），2577–2587。[7] Batya Friedman和Helen Nissenbaum。1996。计算机系统中的偏差。信息系统（TOIS）的ACM交易14，3（1996），330–347。[8]乔什·加德纳，克里斯托弗·布鲁克斯和瑞安·贝克。2019。225–234。通过切片分析评估预测学生模型的公平性。在第9届学习分析与知识国际会议论文集。[9]LászlóA Jeni，Jeffrey F Cohn和Fernando de la Torre。2013。面对不平衡的数据：使用性能指标的建议。在2013年，俄亥俄州情感计算和智能互动会议上。IEEE，245–251。 [10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。 2021。 在学生等级预测中迈向公平和算法公平。 在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。 608–617。 [11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。 2022。 教育算法公平。 在教育中人工智能的伦理学中。 Routledge，174–202。 [12]JesúsFSalgado。 2018。 将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。 欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。 [13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。 2021。 在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。 教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。 Springer，381–394。 2024。 2023。 2018。IEEE，245–251。[10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。2021。在学生等级预测中迈向公平和算法公平。在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。608–617。[11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。2022。教育算法公平。在教育中人工智能的伦理学中。Routledge，174–202。[12]JesúsFSalgado。2018。将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。[13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。2021。在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。Springer，381–394。2024。2023。2018。[14]Valdemaršvábensk`Y，MélinaVerger，Maria Mercedes T Rodrigo，Clarence James G Monterozo，Ryan S Baker，Miguel Zenon Nicanor LeriasSaavedra，SébastienLallé和Atsushi Shimada。在预测菲律宾学生的学习成绩的模型中评估算法偏见。在第17届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2024）。[15]MélinaVerger，SébastienLallé，FrançoisBouchet和Vanda Luengo。您的模型是“ MADD”吗？一种新型指标，用于评估预测学生模型的算法公平性。在第16届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2023）。[16] Sahil Verma和Julia Rubin。公平定义解释了。在国际软件公平研讨会的会议记录中。1-7。[17] Zhen Xu，Joseph Olson，Nicole Pochinki，Zhijian Zheng和Renzhe Yu。2024。上下文很重要，但是如何？课程级别的性能和公平转移的相关性在预测模型转移中。在第14届学习分析和知识会议论文集。713–724。[18] Andres Felipe Zambrano，Jiayi Zhang和Ryan S Baker。2024。在贝叶斯知识追踪和粗心大意探测器上研究算法偏见。在第14届学习分析和知识会议论文集。349–359。