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World File Search System观测值
医学指南 - 铁羧基糖（FerInject）
•基线观测值应记录在输液开始后5分钟和输注结束后的5分钟。•在输注期间和输注完成后30分钟内，必须观察到患者的患者。•监视患者在给药期间的渗出迹象。铁输注可能会导致疼痛，炎症，组织坏死，无菌脓肿和特定于孕妇皮肤产假的永久性棕色变色，胎儿心动过缓很少发生。对产前女性的胎儿心脏监测 - 开学和结论时间歇性发作是足够的，除非所有怀孕和产后妇女的其他危险因素，否则EMR标准产妇观察图（SMOC）必须完成。在输液开始时与女性保持联系，并在基线和铁输注期间每30分钟进行标准观察。有关更多详细信息，请参阅特定网站的工作场所说明。儿科患者：血压，脉搏和呼吸率：
的不确定性太大，无法预测历史数据的主要地球系统组成部分的转化时间
警告地球系统组件中即将进行的临界过渡的一种方法是使用观测值来检测系统稳定性下降。也有人建议将这种稳定性的变化推断到未来并预测倾斜时间。在这里，我们认为所涉及的不确定性太高了，无法稳健地预测临时时间。我们对（i）将历史结果推断到未来的任何推断的建模假设引起了人们的关注，（ii）单个地球系统组件时间序列的代表性，以及（iii）不确定性和使用预处理的影响的影响，重点介绍了非固定观测观察盖的年龄和间隙填充。，我们通常是为了大西洋倒转循环的示例，探讨了这些不确定性。我们认为，即使假设给定的地球系统成分具有接近的临界点，不确定性太大而无法通过超出历史信息来可靠地估算临界时间。
不平衡感知存在损失func
面对显着的生物多样性下降，物种分布模型（SDM）对于通过将环境条件与物种发生的情况联系起来，对气候变化对物种栖息地的影响至关重要。传统上受到物种观察的稀缺的限制，这些模型通过整合公民科学计划提供的较大数据集而在绩效方面有了显着改善。但是，它们仍然遭受这些数据集中物种之间强烈的阶级失衡，通常会导致对稀有物种的处罚，稀有物种是保护工作最重要的物种。为了解决此问题，本研究使用在基于大型公民的大型数据集中使用纯平衡的损失功能来评估培训深度学习模型的有效性。我们证明，这种不平衡感知的损失函数的表现优于各种数据集和任务的传统损失函数，尤其是在准确地对稀有物种建模具有lim含量的观测值时。
战争抚恤金计划背景质量报告 3 月 23 日
使用四分位距而不是平均数和标准差，因为这些统计数据受异常值的影响较小，更能反映提出索赔的个人的平均典型经历。异常值是数据集内与数据集其余部分似乎不一致的观测值。• 中位数是数据集从小到大排列时中心的值。• 四分位数是将排序（从最小值到最大值）的数据集分成四个相等部分的三个值（第一/下四分位数、第二四分位数（中位数）、第三/上四分位数）中的任何一个。下四分位数（LQ）是数据集中 25% 的值低于此点的值。上四分位数（UQ）是数据集中 75% 的值低于此点的值。• 四分位距（IQR）是中间 50% 的数据点所在的范围（即下四分位数和上四分位数之间的距离）。四分位数间距越长，数据分布越广。47. 请注意，补充表中还显示了平均值，因为这是
海洋建模 - NERC开放研究档案
提供了基于¼◦全局NEMO配置的实验集合，包括潮汐强制和非潮汐模拟，并同时使用默认的z*地理位置垂直坐标和Z〜滤波的任意lagrangian-eulerian坐标，后者已知后者被称为减少数值混合。这用于研究数值混合的敏感性，以及所得模型的漂移和偏见，对潮汐强迫和垂直坐标的选择。该模型被发现是为了模拟可接受的逼真的外潮，并且第一模式的内部潮汐具有与观测值和高分辨率潮汐模型的估计相一致的空间分布，垂直速度每天超过50米。与Z*坐标的强迫在30°S和30°N之间增加了上海中的数值混合，而发生强烈的内部潮汐，而Z〜坐标将大大降低了潮汐模拟中的数值混合和偏见，将其降低到低于Z*非潮汐控制的水平。讨论了对下一代气候模型的影响。
石油价格冲击与石油出口国经济增长
本文旨在研究主要石油净出口国经济体如何应对石油价格冲击。我们同时考虑了这种关系在石油价格冲击的符号、规模和原因以及冲击发生时的经济状况方面可能存在的非线性和不对称性，为文献做出了贡献。我们采用阈值结构 VAR 方法对时间序列非线性进行建模，该方法的特点是根据阈值变量将观测值分为不同的区域。我们使用经济活动作为阈值变量，因为它将经济发展分为两种区域，我们预计在这两种区域下石油价格冲击的影响会有所不同。首先，我们发现石油价格冲击对石油出口经济体的影响在很大程度上取决于冲击的根本原因以及经济状况。其次，我们几乎没有发现产出对石油价格冲击符号反应不对称的证据。我们的主要研究结果警告宏观经济规划领域的决策者，在根据油价做出决策时，必须考虑油价变化的根本原因以及发生油价冲击的经济状况。
使用基于得分的生成模型
a b s t r a c t重建宇宙的初始条件是宇宙学的关键问题。基于模拟宇宙向前发展的方法提供了一种推断与当今观测值一致的初始条件的方法。ho ver，由于推理问题的高复杂性，这些方法要么无法采样可能的初始密度领域的分布，要么需要模拟模型中的显着近似值是可触及的，因此可能导致偏见。在这项工作中，我们建议使用基于得分的生成模型来采样对早期的Uni Verse Gi ven当前观察结果的实现。我们从当今的密度范围内推断出全高分辨率暗物质n个体的初始密度字段，并根据摘要统计数据与地面真相相比验证了所产生的样品的质量。所提出的方法能够从初始条件后部分布边缘化的宇宙学参数提供早期宇宙密度领域的合理实现，并且比当前的最新方法更快地采样数量级。
实地测量的树高是否如人们所想的那样可靠
由于有效采样困难，不同来源的树高观测值的定量比较很少。本研究调查了通过常规现场清查、机载激光扫描 (ALS) 和地面激光扫描 (TLS) 获得的树高观测值的可靠性和稳健性。进行了一项精心设计的无损实验，其中包括斯堪的纳维亚北方森林 18 个样地 (32 m × 32 m) 中的 1174 棵树。ALS 数据的点密度约为 450 点/平方米。TLS 数据是通过从样地中心和四个象限方向进行多次扫描获得的。ALS 和 TLS 数据都代表了最前沿的点云产品。借助现有的树木图，从 ALS 和 TLS 点云中手动测量树高。因此，评估结果揭示了应用激光扫描 (LS) 数据的容量，同时排除了单株树检测等数据处理方法的影响。通过对 ALS、TLS 和基于现场的树高进行交叉比较，评估了不同树高源的可靠性和稳健性。与 ALS 和 TLS 相比，现场测量对林分复杂性、树冠等级和树种更敏感。总体而言，现场测量倾向于高估高大树木的高度，尤其是共显性树冠等级的高大树木。在密集的林分中，中等和抑制树冠等级的小树的现场测量高度也存在很大的不确定性。基于 ALS 的树高估计在所有林分条件下都是稳健的。树越高，基于 ALS 的树高越可靠。由于难以识别树梢，基于 ALS 的树高的最大不确定性来自中等冠级的树木。使用 TLS 时，可以预期低于 15-20 米高的树木的可靠树高，具体取决于林分的复杂性。LS 系统的优势在于数据几何精度的稳健性。LS 技术在测量单个树木高度方面面临的最大挑战在于遮挡效应，这导致 ALS 数据中遗漏了中等和抑制冠级的树木，TLS 数据中高大树木的树冠不完整。
基于视觉的栖息飞机导航系统
摘要 本文介绍了使用位置传感二极管 (PSD)（一种光源方向传感器）设计基于视觉的栖息飞机导航系统的研究。飞机栖息机动模仿鸟类着陆，以低速或可忽略不计的冲击力爬升着陆。它们经过优化以减少其空间要求，例如高度增益或轨迹长度。由于干扰和不确定性，通过跟踪最佳轨迹实现实时栖息。由于控制器的性能取决于估计的飞机状态的准确性，因此建议在状态估计模型中使用 PSD 测量值作为观测值以实现精确着陆。通过数值模拟研究了该导航系统的性能和适用性。通过最小化轨迹长度来计算最佳栖息轨迹。加速度、角速率和 PSD 读数是根据该轨迹确定的，然后与实验获得的噪声相加以创建模拟传感器测量值。对最优着陆轨迹的初始状态进行扰动，通过假设零偏差，实现扩展卡尔曼滤波器进行飞机状态估计。结果表明，估计飞机状态与实际飞机状态之间的误差沿轨迹减小，从而验证了所提出的导航系统。
使用大型语言模型进行部分可观察的机器人任务 /作者= Sun，Lingfeng的互动计划； Jha，Devesh K。； Hori，Chiori； Jain，Siddarth； corcodel，radu;朱，Xinghao; tomizuka，masayoshi；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 5月14日，2024年 /object = robotics < /div>
抽象设计机器人代理执行开放词汇任务一直是机器人技术和AI的长期目标。最近，大型语言模型（LLM）在创建用于执行开放词汇任务的机器人代理方面取得了令人印象深刻的结果。但是，在不确定性的存在下为这些任务进行规划是具有挑战性的，因为它需要“经过思考链”推理，从环境中汇总信息，更新状态估计以及基于更新的状态估计来生成操作。在本文中，我们提出了一种使用LLM的部分可观察到的任务的交互式计划技术。在拟议的方法中，LLM用于使用机器人从环境中收集丢失的信息，并从收集的观测值中推断出基本问题的状态，同时指导机器人执行所需的操作。我们还通过自我教学使用了精致的Llama 2模型，并将其性能与像GPT-4这样的预训练的LLM进行比较。在仿真和现实环境中的几个任务上都证明了结果。