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1 普通级学校空间分布 GIS ...
获得了 Yola North 地方政府区域内所有初中以上学校的全球定位系统观测坐标。这些坐标用于创建数字地图，显示研究区域内初中以上学校的位置。这些坐标用于确定特定单位面积内一个点到其最近邻点的距离。使用以 MATLAB 2009a 编程语言编写的计算机程序计算距离。然后使用获得的距离，使用最近邻分析统计工具确定这些学校的分布模式，其中计算了最近邻指数 (R n ) 的值，发现 R n =1.1124。获得的结果表明研究区域存在随机分布模式。然后使用 Z 分布计算 R n 值的显著性检验，从获得的 Z 值可以看出，R n 值显著。使用学校的属性创建了一个数据库，并从创建的地理空间数据库中生成了不同的查询，如图 4.3 - 4.8 所示。分析表明，最近邻分析可以很好地用于确定初中以上学校和其他设施的空间分布模式，以实现有意义的发展。该研究清楚地描述了使用最近邻分析确定初中以上学校的空间分布模式的过程。该研究揭示了学校在数字地图上的位置，R n 的值表明研究区域内存在随机分布模式。单位面积 (A) 所用的比例尺显示两所学校之间没有任何邻居。建议使用最近邻分析来确定学校的空间分布模式，因为它可以清楚地显示这些学校的分布情况。应鼓励使用编程语言（尤其是 MATLAB）编写计算机程序来计算与坐标之间的距离。关键词：制图、全球定位系统、MATLAB、GIS。
1 普通中学空间分布GIS...
摘要 我们获得了 Yola North 地方政府区域内所有初中以上的全球定位系统坐标，这些坐标用于创建显示研究区域内初中以上学校位置的数字地图。这些坐标用于确定特定单位区域内一个点到其最近邻点的距离。这些距离是使用 MATLAB 2009a 编程语言编写的计算机程序计算的。然后使用获得的距离确定这些学校的分布模式，使用最近邻分析统计工具，计算出最近邻指数 (R n ) 的值，结果为 R n =1.1124。得到的结果表明研究区域内存在随机分布模式。然后使用 Z 分布对 R n 值进行显著性检验，从获得的 Z 值可以看出，R n 值显著。使用学校的属性创建了一个数据库，并从创建的地理空间数据库中生成了不同的查询，如图 4.3 - 4.8 所示。分析表明，最近邻分析可以很好地用于确定初中以上学校和其他设施的空间分布模式，以实现有意义的发展。这项研究清楚地描述了使用最近邻分析确定初中以上学校空间分布模式的过程。这项研究揭示了学校在数字地图上的位置，R n 的值表明研究区域内存在随机分布模式。单位面积 (A) 使用的比例尺显示两所没有任何邻居的学校。建议使用最近邻分析来确定学校的空间分布模式，因为它清楚地显示了这些学校的分布情况。应该鼓励使用编程语言（尤其是 MATLAB）编写计算机程序来计算与坐标的距离。关键词：制图、全球定位系统、MATLAB、GIS。
水和废水检验的标准方法
会随机分布在平均值 (算术平均值) 附近。如果累积无数次这样的测量，各个值将分布在类似于图 1010:1 所示的曲线中。左侧曲线表示高斯分布或正态分布，可以用平均值 µ 和标准差 σ 精确描述。分布的平均值或平均值就是所有值的总和除以求和的值的数量，即 µ = ( ∑ i x i )/ n 。因为没有测量会重复无限次，所以使用相同的求和程序，但 n 等于有限次重复测量 (10、20 或...)，对平均值进行估算。µ 的这个估计值用 x 表示。正态分布的标准差定义为 σ = [ ∑ ( x −µ ) 2 / n ] 1/2 。同样，由于观测次数有限，分析师只能估计标准差；σ 的估计值用 s 表示，计算如下：
了解通过最佳选择性激光熔化（SLM）条件制造的304L的出色机械性能
摘要：通过单个因子和正交测试获得了304L不锈钢的最佳SLM条件。结果表明，当激光输出功率为190 W时，最佳硬度（75 hrb）和相对密度（RD 99.24％）可以获得，扫描距离为0.09 mm，扫描速度为800 mm/s。鱼尺度的微观结构是均匀的，紧凑，最佳样品中有几个孔。细胞颗粒在熔融池的边缘附近随机分布，并形成了一些优选的颗粒柱晶体结构。在细胞结构之间观察到大量的纠缠位错，形成位错簇。球形纳米原子，富含Si，Mn和O。样品的机械性能是高度各向异性的，并且在拉伸裂缝处有明显的颈部和延展性。
染色体外DNA（ecDNA）：肿瘤异质性、基因组重塑和耐药性的起源。
癌细胞基因组含有正常细胞中没有的环状染色体外 DNA (ecDNA) 元素。临床样本分析表明，它们在大多数癌症中很常见，它们的存在预示着不良预后。它们通常含有高表达的增强子和驱动致癌基因。环状 ecDNA 拓扑结构导致染色质开放构象并产生新的基因调控相互作用，包括与远端增强子的相互作用。着丝粒的缺失导致细胞分裂过程中 ecDNA 随机分布，并且编码在其上的基因以非孟德尔方式传播。ecDNA 可以整合到染色体 DNA 中和退出。特定 ecDNA 的数量会随着治疗而改变。这种重塑癌症基因组的动态能力挑战了长期存在的基本原理，为肿瘤异质性、癌症基因组重塑和耐药性提供了新的见解。
用量子辅助输入无条件安全的承诺
1。我们重新审视了Chailloux，Kerenidis和Rosgen引入的量子辅助输入承诺的概念（Comput。复杂。2016），其中参数和接收器都采用由量子辅助输入确定的相同量子状态，该状态由安全参数确定。我们表明，计算隐藏和统计结合的量子辅助输入承诺无条件地存在，即，而不依赖任何未经证实的假设，而Chailloux等人则存在。假定复杂性理论假设，qIP̸⊆QMA。另一方面，我们观察到，即使在量子辅助输入设置中，同时达到统计隐藏和统计结合也是不可能的。据我们所知，这是无条件证明无法使用统计安全性的任何形式的（经典或量子）承诺的计算安全的第一个例子。作为迈向我们建筑的中间步骤，我们介绍和无条件构建量子后稀疏的伪随机分布和量子辅助输入EFI对，可能具有独立的关注。
信息场与物理噪声发生器纠缠
在使用基于电子或光子量子事件的物理噪声发生器进行实验时，人们反复观察到与随机分布的显著偏差。为了解释这些影响，有人提出了意识和思维之间基于意图的相互作用以及物理随机过程，这种相互作用要么是由个体思维引起的，要么由假定的全球思维引起。由于这些解释涉及“思维”和“意识”等物理上未定义的对象，因此本文给出了一个基于信息场概念的解释模型，该模型基于广义量子纠缠的概念，包括物理噪声过程与信息场的纠缠以及与量子隐形传态的类比。此外，在一项有 100 名参与者的随机对照研究中检验了使用这种物理噪声发生器捕捉个体定性特征的非随机假设。
dreureka：语言模型指导SIM到现实传输
摘要 - 在模拟到现实世界中学到的传递政策是一种大规模获取机器人技能的有前途的策略。但是，SIM到实现的方法通常依赖于手动设计和任务奖励函数的调整以及模拟物理参数，从而使过程缓慢而人类限制。在本文中，我们使用大型语言模型（LLM）进行调查以自动化并加速模拟设计。我们的LLM引导的SIM到运行方法仅需要目标任务的物理模拟，并自动构建合适的奖励功能和域随机分布以支持现实世界传输。我们首先证明我们的方法可以发现SIM到真实的配置，这些配置与四倍的运动和灵巧的操纵任务上现有的人类设计的配置具有竞争力。然后，我们展示了我们的方法能够解决新颖的机器人任务，例如不迭代手动设计的瑜伽球上四倍的平衡和行走。
权重无关神经网络
并非所有神经网络架构都是一样的，有些架构在某些任务上的表现比其他架构好得多。但是，与神经网络架构相比，权重参数有多重要？在这项工作中，我们想知道，在没有学习任何权重参数的情况下，神经网络架构本身能在多大程度上为给定任务编码解决方案。我们提出了一种搜索方法，用于搜索无需任何明确权重训练就能执行任务的神经网络架构。为了评估这些网络，我们用从均匀随机分布中采样的单个共享权重参数填充连接，并测量预期性能。我们证明，我们的方法可以找到无需权重训练就能执行多项强化学习任务的最小神经网络架构。在监督学习领域，我们发现使用随机权重在 MNIST 上实现远高于偶然准确率的网络架构。本文的交互式版本位于 https://weightagnostic.github.io/