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World File Search System量化
解开和量化“念珠菌糖”
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年3月6日。 https://doi.org/10.1101/2024.03.06.583507 doi：Biorxiv Preprint
量化最低工资对就业的影响
使用最低工资估计的就业的自身工资弹性（OWE）提供了对工作政策的经济意义。我们讨论了如何解释欠款的幅度，包括从福利和劳动力市场的替代模型下。我们提出了来自88项研究的一系列全面估计，并介绍了估计值的定期更新的存储库--- https：//economic.github.io/owe-------------------------------------------------------------》为学者和决策者提供现有文献的最新快照。我们发现，迄今为止的大多数研究都表明，最低工资对工作的相当适度的影响：在学术期刊上发表的72项研究的中位数估计为-0.13，这表明，由于相关工作损失，最低工资增长的潜在收益中只有13％的潜在收益收益约为。自2010年以来发布的估计值往往更接近零。
DNA量化提示和技巧
•样品体积：大多数仪器建议1 µL，但有些需要多达5 µL，从而导致较大的珍贵样品消耗，而另一些则需要较小的体积来量化高浓度的样品，这需要短途径长度。在某些情况下，准确的1 µL下方移动量可能具有挑战性。•样品区域的几何形状：在某些微量元分光光度计中，样品区域是一个小引脚，将样品放置在正确位置可能是具有挑战性的。另外，即使检测臂关闭，样品也会暴露在空气中。在其他仪器中闭合手臂时将样品密封，这意味着可以将样品更容易移动并受到蒸发的保护。其他一些型号具有平坦的表面，但侧销，这使得很难在测量之间清洁样品区域。•检测的下限：大多数微伏
Kapitel 2第二量化简介
现在，我们转向处理量子N粒子系统的不同方法。，而不是首先用两个规范上的构造理论构建经典的场理论，这些场量正在量化第二步，我们现在进行了不同。我们将从玻色子（Fermions）的情况下对许多颗粒的状态的量子机械描述开始。然后，我们基于引入创意和歼灭操作员的引入，转换为量化相当微不足道的职业编号表示。该方案将在第3章中实现Fermions和Bosons。，但在此之前，考虑经典粒子极限的类似多体问题并执行“相空间中的第二个量化”是非常具有启发性的。这是通过引入归功于Klimontovich，CF的微观相空间密度来实现的。等式。 （2.13）以下。 我们将观察到，该数量遵守一个完全类似于将在SEC中得出的费米和玻色子的运动算子的运动方程式的运动方程。 5.2。 这允许对第二个量化的常见统计概念有宝贵的见解。等式。（2.13）以下。我们将观察到，该数量遵守一个完全类似于将在SEC中得出的费米和玻色子的运动算子的运动方程式的运动方程。5.2。这允许对第二个量化的常见统计概念有宝贵的见解。
深度学习的不确定性量化
暗示诊断有80％的可能性是正确的。尽管存在校准这些概率样模型在训练期间或之后输出的方法，但仅此此类校准并不能解决模型的潜在不确定性。这是因为每个输出代表分布的点估计值，而该分布的传播反映了不确定性的水平[2]。结果，即使两个预测具有相同的校准概率，它们仍然可以表现出不同程度的不确定性，如图1。此外，在医学文献中，通常通过从人口数据而不是单个样本中得出的间隔传达不确定性[2]。这些强调了对每个预测的模型不确定性提供见解的必要性，而不是仅仅校准。为此，我们将探索不确定性量化（UQ）方法的关键类别。
用户隐私的表征和量化
摘要 - 随着数据驱动技术的增加，对数字时代的用户隐私的保护已成为一个重要问题。这些技术生成了大量的用户数据，为组织提供了改善其用户服务质量的机会。用户生成的数据的发布会产生暴露个人隐私的风险。在文献中，身份盗用和属性披露是对用户生成数据的两个最常见的攻击。这些隐私问题需要数据出版组织来保护用户隐私。国际监管标准提供了一致的框架和指南，数据出版组织可以使用这些框架和指南来确保用户敏感数据。本调查讨论了按照国际监管标准的符合用户隐私的特征和量化。我们概述了与用户隐私相关的现有法规和框架，突出了他们对个人和企业的优势，局限性和影响。我们讨论了在国际监管标准，隐私工具和现实世界案例研究框架内涉及和量化用户隐私涉及的步骤。此外，我们为未来的研发提供了有希望的方向，包括隐私技术的进步，跨学科合作以及新兴技术的作用。通过解决这些挑战并创造了前进的方向，这项工作旨在为正在进行的用户隐私研究做出贡献，并促进在越来越相互联系的世界中保护用户个人数据的有效策略的制定。
使用人工智能量化战略业务
摘要 - 本文旨在测试作者基于深度学习、神经网络和机器学习、随机森林开发的人工模型和计算器。“Diab BITA 模型”和“Diab 计算器”的生成是为了使任何规模和任何行业的组织能够按照 7 度尺度计算战略业务-IT 一致性 (BITA) 的价值。主要是针对他之前的一篇论文中的同一样本，其中高层管理人员主观评估了 BITA 成熟度；本论文旨在通过模型和计算器来实证证明管理者看法的准确性。研究结果显示，使用该模型估计这些组织的 BITA 水平的准确率为 89%，使用计算器的准确率为 92%。关键词：深度学习、机器学习、diab BITA 模型、diab 计算器。
量化人工智能对科学研究的益处
1 西北大学科学与创新科学中心，伊利诺伊州埃文斯顿，60208，美国 2 西北大学凯洛格管理学院，伊利诺伊州埃文斯顿，60208，美国 3 西北大学西北复杂系统研究所，伊利诺伊州埃文斯顿，60208，美国 4 西北大学麦考密克工程学院，伊利诺伊州埃文斯顿，60208，美国 * 通信至：dashun.wang@northwestern.edu