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World File Search System观测值
探索导致细胞计数方法差异的因素
总而言之，两种不同的细胞计数方法之间始终存在细胞计数差异。可以利用三种方法来确定差异：（1）具有两个样本t检验的简单方法，（2）ISO细胞计数标准第2部分分析，使用方法对方法偏置计算，以及（3）Bland-Altman比较分析。我们的研究表明，使用平淡的Altman分析方法来确定两种细胞计数方法之间的偏见（LOA）偏差，一致性限制（LOA）和95％的置信区间（偏置CI）可以帮助您确定两种方法之间的细胞计数差异。使用平淡的altman分析的优点是明确的可视化，以显示每对观测值/重复的差异，易于证明偏见
量子状态的经典和混合阴影
经典阴影是一种在经典计算机上存储量子状态的计算有效方法，目的是估算通过执行重复的随机测量获得的局部观测值的期望值。在本说明中，我们就此方法提供了一些评论。我们注意到，与有限的相对误差形成分类阴影所需的资源在很大程度上取决于目标状态。然后，我们对使用经典阴影模拟多个身体动态的优点和局限性发表评论。此外，我们介绍了由系统的一部分上的测量而不是整体构建的混合阴影的概念，该框架提供了一个框架，以更深入地了解阴影状态的性质，因为一个人降低了测量的子系统的大小，并且可以替代了压缩量子状态的潜在替代方案。
管理者人工智能 - IIMBx
预测分析模型根据历史数据预测未来事件的发生，例如产品需求、收入预测、客户流失、员工流失、欺诈、贷款偿还违约等。在许多业务问题中，我们尝试处理多个变量的数据，有时甚至超过观测值的数量。回归模型帮助我们理解这些变量之间的关系，以及如何利用这些关系使用监督学习算法进行决策。本模块的主要目标是了解如何使用回归和因果预测模型来分析实际业务问题，例如预测、分类和离散选择问题。重点是基于案例的实际问题解决，使用预测分析技术来解释模型输出。参与者将接触 MS Excel、R、Python 和 SPSS 等软件工具，以及如何使用这些软件工具执行回归、逻辑回归和预测。
自动识别主要物理过程
识别局部和近似主导动态系统行为的过程，使理解和建模非线性微分动态系统取得了重大进展。主导过程识别的传统方法涉及零碎和临时（非严格、非正式）缩放分析，以识别控制方程项的主导平衡并描绘每个主导平衡的时空边界（空间和/或时间边界）。我们首次提出了一个客观的全局度量，以衡量主导平衡与观测值的拟合度，这对于自动化来说是理想的，而且以前是未定义的。此外，我们以优化问题的形式提出了主导平衡识别问题的正式定义。我们表明，优化可以通过各种机器学习算法执行，从而实现主导平衡的自动识别。我们的方法与算法无关，它消除了对专家知识的依赖，可以识别事先不知道的主导平衡。
在...
急性冠状动脉综合征（ACS）是一种临床状况，以高死亡率为特征，需要及时，准确的诊断和立即治疗1-3）。心电图（ECG）是检测缺血性变化的主要工具，例如ST段升高或T波反转。串行ECG和与先前记录的比较对于识别AC是必不可少的，尤其是在存在新的缺血性变化1、4时。虽然在健康检查期间进行的大多数心电图都在正常范围内，但临界异常（例如ACS或心律不齐）有时会出现，因此需要紧急治疗4、5）。因此，在健康检查期间对ECG的精确筛查至关重要。我们的报告提出了一个案例，其中在例行的年度健康检查中检测到了新的心电图变化。我们还强调了比较当前和先前的心电图观测值以准确而紧急诊断AC的重要性。
深度收缩造成的疤痕效应
14 这与那些依赖于在分析之前对特定严重事件进行叙述识别的方法（例如 Cerra 和 Saxena ( 2008 ) ）形成了对比。 15 鉴于我们的数据结束于 2019 年第四季度，因此最后可能的收缩 t 0 为 2009 年第四季度。 16 按照这种方法，我们首先使用均匀分布从原始数据中对 N 个国家进行有放回的抽样，从而生成与原始数据大小相同的伪样本，即 N × T。然后，对于每个新的国家指数，我们从原始数据中随机选择 T 时间观测值，方法是从均匀分布的起点选取几何分布的长度块。如果某个块超出了原始样本的末尾，我们从头开始继续。我们选择几何生存概率以实现 Patton 等人（ 2009 ）中的最佳平均块长度，并使用 10000 次重复。
深度学习 - 深海底栖大型社区中的生物多样性评估：在聚合金属结节挖掘的背景下进行的案例研究
简介：技术发展促进了从孤立的深海生态系统（例如深渊结节场）中收集大量图像的收集。将图像作为监测工具在这些感兴趣的领域进行深海开发非常有价值。但是，为了收集大量的物种观测值，需要分析数千个图像，尤其是如果在深渊结节场中，高度多样性与低丰度相结合时，则需要进行分析。作为大量图像的视觉解释和定量信息的手动提取是耗时且容易出错的，计算检测工具可能会起关键作用，以减轻这种负担。然而，使用深度学习 - 基于深度学习的计算机视觉系统来实现动物群检测和分类的任务，仍然没有建立的工作流量来进行有效的海洋图像分析。
缩回：形态学标准镜子中独立时期的乌兹别克克电影的语言
摘要：在文章中，在独立时期拍摄的一些乌兹别克电影的语言被选为研究对象，并从形态规范方面进行了检查。在检查期间，发现电影的语言还需要根据形态学标准进行检查。在电影的语言中观察到了形态手段的规范性和非规范案例。基于观测值的结论以图和表中的形式提出。注意到，与其他文学语言规范一样，形态规范在任何文学语言的形成和发展中都很重要。这是基于示例证明，电影的语言在这方面起着主导作用。得出的结论是，未来消除了示例中指出的缺点可能会导致文学语言的发展。关键词：文学语言，电影语言，文学标准，形态标准，单词建造者，词汇形式建筑商，句法形式的建筑商。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
向国会报告
I.执行摘要本文件是关于国家海洋和大气管理局（NOAA）卫星的主要计划年度报告，伴随着2021财年（FY）2021总统根据《解释性声明》（116-43）的预算请求（116-43），列出了《合并拨款法》，第2020年，《公共法律116-93）和33 U.S.C.§878A。 本报告包括有关NOAA主要卫星计划的生命周期成本，时间表和其他技术数据的更新和总体信息，该计划已向国会提交了基线报告。 地静止运营环境卫星系列R计划于2013年2月8日向国会发表了其基线报告。 联合极地卫星系统（JPSS）计划于2014年11月14日向国会发表了准备就绪和基线报告。 Polar Tall-On（PFO）计划于2021年6月28日向国会发表了准备就绪和基线报告。。 本报告还包含有关NOAA卫星计划的当前已知状态和有关生命周期成本，时间表和其他技术数据的信息，这些计划尚未向国会提交基线报告。 太空天气后续计划确保了当前一代任务之外的选择太空天气观测值的连续性。§878A。本报告包括有关NOAA主要卫星计划的生命周期成本，时间表和其他技术数据的更新和总体信息，该计划已向国会提交了基线报告。地静止运营环境卫星系列R计划于2013年2月8日向国会发表了其基线报告。联合极地卫星系统（JPSS）计划于2014年11月14日向国会发表了准备就绪和基线报告。Polar Tall-On（PFO）计划于2021年6月28日向国会发表了准备就绪和基线报告。本报告还包含有关NOAA卫星计划的当前已知状态和有关生命周期成本，时间表和其他技术数据的信息，这些计划尚未向国会提交基线报告。太空天气后续计划确保了当前一代任务之外的选择太空天气观测值的连续性。