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World File Search System量值
使用PEV停车场作为虚拟能源存储的全面利益/成本分析，用于未来分销系统的能源供应可持续性
插电式电动汽车的扩散导致全球城市的公共充电基础设施增加。网格连接的停车场空间是最常见的充电选择，因为它们的技术准备和采用便利性。由于停车场汇总的电池可被视为虚拟储能，因此预计与网格连接的停车场有望为城市分销网格提供许多好处。本文提出了一个全面的方法学框架，以评估利用网格连接的停车场基础设施的潜在利益和成本，以促进未来电源分销网格中的能源供应可持续性。基于容量值的基于容量值和成本效益指数正在量化停车场对电源可靠性的潜在贡献以及相关的经济影响。实际描述了停车场资源的可用发电能力，提出了一个全面的模型，该模型明确考虑了外部刺激（激励率）对批次用户行为模式的影响。车辆用户对激励等级的响应能力来自社会领域调查。进行评估，采用了基于蒙特卡洛模拟的混合算法。在北京的真实分布网格上说明了所提出的方法。结果证实了我们提出的方法的有效性，并支持实践政策建议。
心理健康服务率量度定义
在与精神疾病主要诊断相关的治疗相遇中（由MH兼麻量值集中的分类法中确定的心理健康提供者（由分类法代码确定）（根据MI-dialosion识别的MI-诊断值集中的诊断代码确定）时，被认为是心理健康治疗。程序代码示例包括与新患者或已建立患者的办公室访问。分类法典示例包括精神科医生，心理学家和社会工作者。3。第三个标准包括可能为
俄罗斯经济增长18世纪
单位数量人口数百万41.6谷物消耗量350谷物消耗量M kg 14,560平均谷物价格RB/kg/kg 0.033谷物消耗量M RB 483谷物出口值M RB 21谷物生产价值M RBS 504 504个资源和注释：来自Mironov（2000），log-log-lineal dribineal dribe dribit triplied uniged uniged uniged uniged uniged unighe of mironev（2000），<<2000年的1795.1515。Kahan的人均谷物消耗（1985：57）。 谷物消耗量=人口X谷物消耗。 平均谷物价格= 1805年莫斯科Vedomosti（1805）的Rye和小麦价格的加权平均值，小麦的重量为10％。 谷物消耗值=谷物消耗量x平均谷物价格。 Valetov（2017）的谷物出口价值。 谷物产量值=谷物消耗量 +谷物出口值。Kahan的人均谷物消耗（1985：57）。谷物消耗量=人口X谷物消耗。平均谷物价格= 1805年莫斯科Vedomosti（1805）的Rye和小麦价格的加权平均值，小麦的重量为10％。谷物消耗值=谷物消耗量x平均谷物价格。Valetov（2017）的谷物出口价值。谷物产量值=谷物消耗量 +谷物出口值。
Gear Energy Ltd. 公布 2019 年年末储备
GEAR ENERGY LTD. 宣布 2019 年年末储备 卡尔加里，艾伯塔省（2020 年 2 月 20 日）Gear Energy Ltd.（“Gear”或“公司”）（多伦多证券交易所代码：GXE）欣然公布其 2019 年年末独立储备报告的以下结果和分析，该报告由其独立评估机构 Sproule Associates Limited（“Sproule”）编制。2019 年，Gear 从运营中获得了 6180 万美元的资金，并再投资了 3890 万美元，占 63%，其中包括 3700 万美元的开发资本和 290 万美元的废弃和回收活动，抵消了 100 万美元的净收购和剥离（“A&D”）收益。综合投资使 Gear 的年产量同比略有增加（3%），而与 2018 年相比，已探明开发生产储量略有减少（-2%）。除了保持公司储量基本稳定之外，Gear 还能够直接投入超过 2,200 万美元用于减少 24% 的未偿还净债务，并投入 70 万美元用于收购 160 万股 Gear 普通股，这些交易是根据 2019 年 9 月开始的正常发行人要约进行的。前几年，为了计算与公司储量相关的价值，基本上包括了与闲置油井相关的所有运营成本，但只包括了已明确归属为储量的油井的废弃和复垦成本（“ARO”）。由于 COGE 手册（定义见本文）中的指导方针发生变化，2019 年年末储量相关的价值现在包括完整的公司 ARO，包括与活跃井和非活跃井相关的所有 ARO，无论这些井是否具有任何归属储量。为了对 2018 年年末储量值与 2019 年年末储量值进行有意义的比较，2018 年年末储量值被重新评估，以包括完整的 ARO。有关年度经营业绩的详细信息，请参阅 2020 年 2 月 19 日的管理层讨论与分析（“MD&A”），可在 SEDAR 的 www.sedar.com 上查阅。重点
大脑年龄预测中的性能度量评估
图1应用于（i）预测的年龄（上排）和（ii）脑年龄三角洲（底行）的年龄偏差校正的示例。（a）预测年龄与真实年龄之间未经校正的关联。橙色线显示了用于建模年龄偏差的线性拟合。（b）使用拟合中的系数（图A中的橙色线）以纠正预测年龄后的预测年龄与真实年龄之间的关系。（c）校正的三角洲计算为校正的预测年龄真实年龄，该年龄没有年龄依赖性。（d）脑年龄三角洲与真实年龄之间未校正的关系，橙色线显示线性拟合适用于对年龄偏差进行建模。负斜率是由于X轴上的真实年龄与Y轴负面的真实年龄之间的抗相关性，这是因为负面的真实年龄是Delta的一部分（预测的年龄真实年龄）。（e）根据图D中的校正计算得出的校正三角洲，该校正没有年龄依赖性。（f）使用校正的Delta +真实年龄计算得出的预测年龄。因此，通过对预测的年龄值进行校正获得的校正三角洲给出了等效的结果，以纠正增量值本身的年龄（de Lange＆Cole，2020年），因为增量值包含预测值为真实年龄。图C和e = 1.00
全息不连贯的轻源定量相成像，远程
LED源产生的照明灯分为两个单独的臂。放置样品的对象臂以及设置参考样品（空白）的参考臂。每个手臂中的梁通过插入的样品，并在显微镜的图像平面上组合，在那里它们会干扰并创建全息图。然后通过检测器记录全息图，并通过计算机实时从全息图中提取定量相位图像。最终输出是相位图像，其中样品的每个部分的光延迟（相位移位）被存储为相应图像像素中的定量值。
贝叶斯张量反应回归及其在脑激活研究中的应用
摘要。本文提出了一种新的贝叶斯回归实现，该回归具有标量协变量的多维数组（张量）响应。最近，各个学科中出现了复杂的数据集，迫切需要设计具有张量值响应的回归模型。本文考虑了一种这样的应用，即在存在张量值大脑图像和标量预测因子的情况下，在 fMRI 实验中检测神经元激活。此应用的总体目标是识别由外部刺激激活的大脑空间区域（体素）。在此类应用和相关应用中，我们建议将所有细胞（或大脑激活研究中的体素）的响应一起回归为标量预测因子的张量响应，以考虑张量响应中固有的结构信息。为了估计具有适当细胞特定收缩的模型参数，我们提出了一种新的张量结构化回归系数多向断棍收缩先验分布，从而能够识别与预测因子相关的细胞。本文的主要创新之处在于，当细胞数量增长速度快于样本大小时，对张量响应回归中提出的收缩先验的收缩特性进行了理论研究。具体而言，在温和的假设下，张量回归系数的估计值在 L2 意义上逐渐集中在真实稀疏张量周围。各种模拟研究和脑激活数据分析从经验上验证了所提出的模型在细胞级参数估计和推断方面的良好性能。
Indicoat 最终报告硬度和模量的测定...
工作计划 已经开展了一项广泛的实验计划，使用了六种不同类型的商用仪器、五种压头几何形状、四种不同的涂层系统和三种散装参考材料。该项目已确定硬度和模量值对以下因素的敏感性：仪器校准和环境；压头几何校准；详细加载循环的仪器参数；以及涂层类型和厚度等材料效应。已评估选定的模型，以根据测量的复合压痕响应计算涂层特性。已对这些模型进行了比较、测试和验证，并确定了它们的适用范围。验证包括将模型响应与实验确定的压痕响应进行比较。
NPL 报告 MS 27
VIM [ 6 ，第 2.1 条] 将测量定义为“通过实验获得一个或多个可合理归因于某个量的量值的过程”，但这是一个模糊且含糊的定义。“实验”一词似乎将测量限制为以实验形式进行的过程。因此，如果用于评估的数据是“通过实验”获得的，它似乎涵盖了对某个量的 A 类评估，但排除了 B 类评估。而且，由于测量模型通常结合了两种评估的输入，因此根据此定义，使用这种模型也不是测量。毋庸置疑，计量学家始终将使用测量模型视为测量，因此此定义不符合计量实践。