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World File Search System观测值
MCS AP统计单元124-25
•从第一个四分位数（Q 1）绘制了一个中央盒子到第三四分位数（Q 3）。•盒子中的一行标记中位数。•线条（称为晶须）从盒子延伸到不是离群值的最小和最大的观测值。•异常值以特殊符号（例如星号（*））标记。
影响经济增长的因素：经验证据
(1) (2) (3) (4) 因变量 系数 稳健性标准差 t值 p值 劳动力增长率 -27.259** (0.039) -2.07 0.039 政府支出 0.084* (0.055) 1.92 0.055 通货膨胀率 -0.237*** (0.000) -6.51 0.000 自然资源租金 0.241*** (0.000) 5.46 0.000 常数 0.148 (0.911) 0.11 0.911 观测值 550 国家数量 62
spatialml：空间机器学习
地理位置加权的随机森林（GRF）是一种空间分析方法，它适合随机森林算法的局部范围，用于研究空间非平稳性，在依赖性变量和一组自变量之间的关系中。可以考虑到相邻的观测值，可以通过为空间中的每个观测值拟合子模型来实现后者。这项技术采用了地理位置加权回归的想法，Kalogirou（2003）。它以灵活的非线性方法对非平稳性进行建模，从而弥合机器学习和地理模型之间的差距。The main difference between a tradition (linear) GWR and GRF is that we can model non-stationarity coupled with a flexible non-linear model which is very hard to overfit due to its bootstrapping nature, thus relaxing the assumptions of traditional Gaussian statistics.GRF is suitable for datasets with numerous predictors due to the robustness of the random forest algo- rithm in high dimensionality.
人工智能、招聘和就业：来自瑞典的招聘信息证据
注：该表显示了十二个机构层面回归的估计值，以基线机构员工人数为权重。自始至终，结果变量是人工智能空缺职位、非人工智能空缺职位和员工人数的反双曲正弦的变化乘以 100。回归量是 Felten 等人（2018）的人工智能暴露指标，即基线机构员工的平均值，以其标准差标准化。估计值是针对两个不同的样本进行的：高于基线员工人数中位数（8）的机构（面板 A）和低于基线员工人数中位数的机构（面板 B）。每个因变量有两个回归。在 Col 的（2）、（4）和（6）中，Webb（2020）的软件暴露指标被用作协变量。包括公司固定效应在内的规范中的观测值数量较少，是由于省略了单一机构。面板 B 中包括公司固定效应在内的规范中的观测值数量较少，这是因为较小的公司往往是单一企业。标准误差集中在公司层面。* p<0.1；** p<0.05；*** p<0.01。
2019冠状病毒病与全球经济
1 网页为 https://fred.stlouisfed.org/。2 网页为 https://tradingeconomics.com/commodity/baltic。3 网页为 https://ourworldindata.org/coronavirus。世界其他地区每日新冠病例数为除中国以外的国家每日病例数之和。4 虽然样本中每天都有全球新冠病例数据，但节假日和周末没有 COP 和 BDI 数据。这些缺失的观测值已进行线性插值。
Gaia目录与中国空间站望远镜星体仪
保存和改进Gaia目录的问题得到了解决。这项研究的目的是通过包含来自其他空间任务的新观测值，特别是CSST来评估目录中已经在目录中的对象的可行性。所提出的方法在于对盖亚样品外层次区域中源的天体拟合进行建模，并使用新观测值，使用局部场中的恒星作为每个目标的参考。通过模拟，在Gaia天文表现的期望以及即将到来的CSST光学调查的数据上验证了该概念。这种方法可以通过将适当的动作提高> 3来改善适当的运动，从而改善未来时期的位置精度，从而减轻Gaia源坐标的初始精度的自然降解。此外，通过在Gaia限制幅度下方包含物体，改善银河种群人口普查和阿加拉术种群的范围，目录密化。CSST-OS数据将在30年内将Gaia Precision降解量减少2.7倍，并增加可用参考来源的数量，超过40％的天空。其他任务的未来观察结果可能会通过扩展天空覆盖范围和时间基线来进一步改善Gaia目录。
ECON 590应用机器学习 - 苏普林2024.pdf
课堂项目的课程项目您应该作为一个不超过4个人的组工作。，我们强烈鼓励您在学期尽早组建4号规模的研究小组。小组的每个成员将获得相同的点等于整个项目报告的点。类项目应涉及对相对复杂的数据集（大量观测值，超过5-6个变量）的分析，目的是使用课堂讲座中开发的方法研究一个有趣的问题。
人工智能与自动化：研究议程
样本包括 2000-2010 年和 2010-2020 年这二十年间观测到的 722 个关键区域。在每个图中，观测值是关键区域 x 十年对。AI 采用率和 AI 暴露率分别在方程 (12) 和 (14) 中定义。预测 AI 采用率是图 b) 中第一阶段回归中 AI 采用率的拟合值。
使用量子计算实用地下计算的早期步骤
量子计算利用量子力学比经典计算机更有效地执行某些计算。当前的量子计算机已经执行了精心量身定制的计算任务，这些任务很困难或对于世界上最快的超级计算机也是不可能的。这个“量子至上”结果表明，在某些计算制度中，量子计算比经典计算更强大。目前，尚不清楚与地球地下有关的任何计算问题是否属于这些制度。在这里，我们描述了一种执行地震逆分析的方法，该方法将一种称为量子退火器的量子计算机与经典计算结合在一起。通过两种方式将量子计算应用于地下（通过地下水文）应用于过去的工作。首先，与液压电导率的广泛分布相比，地震逆问题可以从量子退火器中获得更好的性能。第二，我们开发了一种迭代方法来进行量子计算反向分析，该分析可与一组现实的观测值一起使用。相比之下，以前的方法使用了一种逆方法，该方法取决于一组不切实际的观测值。结合使用，这两个进步显着缩小了差距，这是实用地下地球科学问题的量子计算优势。缩小差距完全需要更多的工作，但有可能大大加速地下地球科学的反向分析。
原子能教育协会工作表1班：viii ...
1。数据中观测值的最高值和最低值之间的差异称为：I。平均III。总频率II。范围IV。观察总和2。在条形图中，以下哪一项由矩形的高度表示？I.频率iii。班级大小II。类间隔IV。范围3。同时显示两组数据的图是I.象形文字III。双栏图II。bar Graph IV。饼图B.按照指示进行