XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System误差率
公司财务困扰预测模型的准确性...
摘要本研究旨在获得Altman Z-Score，Zmijewski和Grover模型的准确性的证据，以预测印度尼西亚基础设施部门的财务困扰公司。此外，研究还旨在在公司进行财务预测困扰时获得最准确的模型证明。本研究使用以2018 - 2021年期间上市的基础设施部门公司的年度财务报表的形式进行的辅助数据，总共有26家公司的总样本。结果表明，Zmijewski模型成为一个预测模型，其精度最高为88.46％，这是由I型最低误差率为25％和II型的最低误差率，而II型的误差率为9.09％。因此，Zmijewski模型是印度尼西亚基础架构公司中使用的更合适的预测模型。关键字：预测模型，财务困扰，准确性，基础架构
点估计，间隔估计，人口
目标估计值的点估计值估计值的点估计属性置信量估计置信区间置信区间估计估计间隔间隔估计人口平均值（σ已知）间隔估计人口平均值（σ未知）关键字估计，点估计器，误差率，间隔估计
TAQ DNA聚合酶 - 顶级生物
描述TAQ DNA聚合酶是一种从热毛虫中分离出来的热稳定酶。酶在5´-> 3´方向上催化互补DNA链的合成，还具有5´-> 3´外丝酶活性。在扩增DNA片段时，TAQ聚合酶在3'结束腺苷悬垂的情况下增加。这可以用于克隆PCR生成的DNA片段。酶的优势是其高加工性[1000个碱基对（BPS）的扩增需要<1分钟]。 酶的缺点是它缺乏3´-> 5´EXONCOLLEASE校对活动，这说明了误差率很高（大约有1个错误至10 5-10 6基本BPS）。 该酶的主要用法是在诊断分析中用于扩增高达5000 bps的DNA片段。酶的优势是其高加工性[1000个碱基对（BPS）的扩增需要<1分钟]。酶的缺点是它缺乏3´-> 5´EXONCOLLEASE校对活动，这说明了误差率很高（大约有1个错误至10 5-10 6基本BPS）。该酶的主要用法是在诊断分析中用于扩增高达5000 bps的DNA片段。
![arxiv：2009.08513v1 [Quant-ph] 2020年9月17日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4518a8e8da96edbcbfb009b5cd0eed8c67934b5b.webp)
arxiv：2009.08513v1 [Quant-ph] 2020年9月17日
当我们输入有用的量子计算机时代时，我们需要更好地了解经典支持硬件的局限性，并开发缓解技术以确保有效的Qubit利用率。在本文中，我们讨论了近期量子计算机中的三个关键瓶颈：由中央处理单元（CPU）和量子处理单元（QPU）之间的数据传输产生的带宽限制（QPU），往返通信的硬件延迟延迟，以及高误差率驱动的时机限制。在每种情况下，我们都会考虑一种近期量子算法来突出显示瓶颈：随机基准测试，以展示带宽限制，自适应噪声，中等规模量子（NISQ）ERA-ERA-ERA算法，用于延迟瓶颈和量子误差矫正技术，以高显示限制性限制限制限制的误差率。在所有三种情况下，我们讨论了这些瓶颈是如何在执行CPU上所有经典计算的当前范式中出现的，以及如何通过在QPU中提供对本地经典计算资源的访问来减少这些瓶颈。
使用... 计数电子的实际方面 - NIST 的 TSAPPS
由外部信号控制的单个电子的转移首先由 Pothier 等人于 1991 年在具有 3 个铝结的单电子隧穿 (SET) 泵中实现。。该装置产生的电流在标称值 I = ef 的 1/103 以内，其中 e 是基本电荷，f 是泵浦频率。NIST 制造了具有 5 个结 [2] 和 7 个结 [3] 的类似泵，结果显示每个周期的误差分别约为 106 分之 5 和 108 分之 1。在这些装置中，每个电子转移事件都可以通过附近的 SET 晶体管进行监控，因此泵浦的电子实际上可以被“计数”。7 结泵足以用于基础计量，特别是基于计数电子的电容标准 [4]。此类标准于 1998 年首次展示 [5]，最近已完成完整的不确定度预算 [6]。过去 10 年，人们的努力并未追求更低的误差率，而是集中于 (1) 了解误差率理论与实验之间的巨大差异 [7–10]、(2) 量化泵用于电容标准时的性能限制 [11]，以及 (3) 通过使用更少的结实现相同的误差率来简化泵操作 [12,13]。此外，人们还探索了其他几种可以通过传输单个电子（或超导状态下的库珀对）产生电流的装置。在 [14] 中可以找到对这些方法的广泛（但有些过时）的回顾。请参阅本书 [15] 中 Kemppinen 等人的文章。了解最近的参考资料和对这种新方案的详细讨论。总的来说，这些方法承诺的电流比 SET 泵可能提供的电流大得多，但尚未证明计量所需的精度。本文首先回顾了 SET 泵的操作和错误机制，然后讨论了使用 SET 泵的几个实际方面。目的是让读者了解在计量实验中实施 SET 泵的主要挑战，并
量子代码 - MRM组
QC和资源约束：词中间尺度量子（NISQ）一词被创造为参考当今的QC实现，这些实现在能力方面很快，但仍然受到严重的资源约束。1在堆栈的一端，Quantu-Hardware继续扩展到越来越多的物理量子位，但是成功可执行程序的深度（即操作计数）仍然受量子相干时间和高操作误差率的限制。同样，当前的硬件通常仅显示一个小社区内的Qubits之间的通信非常有限，因为所需的交换操作由昂贵且容易出错的纠缠大门主导。尽管有这些挑战，但如果编译器为
具有热梯度的微型多传感器系统
两个微芯片用作纳米电子鼻，分别有四个相同的使用 SnO 2 纳米线作为传感材料的微结构传感器（一个芯片装饰有 Ag 纳米粒子，另一个装饰有 Pt 纳米粒子）。由于集成微加热器产生的热梯度，这种创新方法使用在不同工作温度下工作的相同传感器。使用内部开发的硬件和软件的系统收集来自八个传感器的信号并将它们组合成八维数据向量。这些向量用支持向量机处理，以便在校准后对所有气体进行定性和定量区分。该系统在校准范围内运行良好（100% 正确分类，浓度值平均误差为 6.9%）。这项工作的重点是尽量减少校准所需的点数，同时保持良好的传感器性能，包括分类和浓度估计误差。因此，校准范围（就气体浓度而言）逐渐缩小，并使用超出这些新降低限值的浓度进行进一步测试。尽管只有几个训练点（每种气体只有两个），但该系统表现良好，对于浓度高达校准范围 25 倍的气体，分类正确率为 96%，平均误差率为 31.7%。在非常低的浓度下（低至校准范围的 20 倍），系统工作得不太好，分类正确率为 93%，平均误差率为 38.6%，这可能是因为接近传感器的检测限。© 2023 越南国立大学，河内。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
智能技术与智能管理-管理信息系统
作为个人，我们努力跟上我们遇到的新发展。另一方面，随着“智能国家”或“数字世界”的概念进入我们的生活，大众似乎不可能继续旁观这一发展。这就是为什么，随着新的“数字世界”转向智能技术，我们已经进入了一个与日常生活中的新情况相适应的进化过程。得益于智能系统的开发，过去需要数天时间的工作和交易现在可以在更短的时间内得到解决，并且误差率非常低。 HAVELSAN 很好地遵循了这个被称为电子转型的过程，它是国家数字化转型的先驱。迄今为止，HAVELSAN已成功完成了多个电子化转型项目，并成为土耳其最大的电子化转型项目的公司。
k-nearest-neymen-nighbor学习基于糖果 - 糖 -
如今，EHealth Service已成为一个蓬勃发展的领域，该领域是指基于计算机的医疗保健和信息提供，以在本地，区域和全球改善卫生服务。 通过分析电子健康数据不仅可以照顾患者，而且还通过相应的数据驱动的eHealth Systems提供服务，有效的疾病风险预测模型。 在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。 k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。 为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。 此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。 该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。如今，EHealth Service已成为一个蓬勃发展的领域，该领域是指基于计算机的医疗保健和信息提供，以在本地，区域和全球改善卫生服务。通过分析电子健康数据不仅可以照顾患者，而且还通过相应的数据驱动的eHealth Systems提供服务，有效的疾病风险预测模型。 在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。 k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。 为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。 此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。 该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。有效的疾病风险预测模型。在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。
r/JJ ~ - 洛克希德马丁
有句老话说，事物变化越多，保持不变的事物就越多。我相信，当今一代的设计师和操作员将在他们自己的时代带着会心的微笑回忆起新的 20 兆赫计算机、液晶彩色显示器和误差率低于每小时 3 英里的惯性导航系统的兴奋。如果以常识和良好判断力应用技术，技术就没有界限。未来设计师的唯一限制是自我强加的。我希望我们未来飞机的设计师、操作员和维护人员能够从未来系统的开发中获得与我们许多人从经验、关联和成为我们今天所取得成就的一部分中获得的一样多的满足感。这段旅程值得付出努力。