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World File Search System随机采样
单位主题：__定量数据的定量：emane
HSS.ID.A.1表示具有实际数字行（点图，直方图和盒子图）上的图的数据。HSS.ID.A.2使用适合数据分布形状的统计信息，以比较两个或更多不同的数据集的中心（中位，平均值）和差异（四分之一间范围，标准偏差）。HSS.ID.A.3解释在数据集的背景下形状，中心和传播的差异，这考虑了极端数据点（离群值）的可能影响。HSS.ID.B.5以两种方式汇总两个类别的分类数据。在数据上下文（包括关节，边际和条件相对频率）中解释相对频率。认识到数据中可能的关联和趋势。HSS.ID.B.6表示散点图上两个定量变量的数据，并描述变量如何相关。HSS.IC.A.1将统计数据理解为基于该人群的随机样本来推断人口参数的过程。HSS.IC.A.2决定指定的模型是否与给定数据生成过程（例如使用仿真）的结果一致。例如，一个模型说旋转硬币以0.5的概率向上掉下来。连续5个尾巴的结果会导致您质疑该模型吗？HSS.IC.B.3认识到样本调查，实验和观察性研究之间的目的和差异；说明随机化与每个关系的关系。HSS.IC.B.4使用样本调查中的数据来估计人口均值或比例；通过使用仿真模型进行随机采样来开发误差范围。HSS.IC.B.5使用随机实验中的数据比较两种治疗方法；使用模拟来决定参数之间的差异是否显着。HSS.IC.B.6根据数据评估报告。HSS.CP.A.1使用结果的特征（或类别）将事件描述为样本空间的子集（结果集），或者作为其他事件的工会，相交或协同（“或”，“，”和“，”，“不”）。理解/目标学生将理解：
对植被结构和土壤的生态研究...
印度热带地区的抽象植物入侵引起了植被结构和土壤特征的交替。目前的研究是为了评估印度迅速城市化的干燥热带地区迅速城市化的干燥干燥地区，评估juliflora invaded和无侵蚀地的土壤的植被结构和物理化学特性。在三个季节（n = 20x3x2）的两个地点，通过120个随机四倍体（每个1Mx1m）估算了植物物种的含量。在三个季节中，两个地点总共有36个随机采样的表面土壤（0-10 cm），分析了土壤pH，水分含量，有机碳和总氮。使用9个α多样性估算了植被的多样性，并通过绘制丰富多样性曲线来评估一个β多样性指数和优势。植被的相似性是由索伦森的修改指数估计的。记录了35个家庭的98种植物物种。顶级占主导地位的家庭包括紫豆菌，麦娃娃科，asteraceae和fabaceae。主导地位随着现场和季节而变化。季节性多样性在雨季>冬季>夏季的顺序中有所不同。朱利夫洛拉疟原虫的多样性低于非侵入地点的多样性。与雨季相比，植被在干燥月份往往不同。地面土壤显示出很大的特征变化。在入侵部位记录了较高的有机物和总氮。土壤水分随季节的变化而显着变化，尽管同一季节没有地点差异。总而言之，研究表明，在印度干燥的热带城市化景观中塑造植被结构时，土壤位置，季节，植物入侵和干扰存在复杂的相互作用。关键字：干燥的热带，植物多样性，植物入侵，朱利夫洛拉（Juliflora），城市植被。
关于常见 Haar 状态模型的注释
在经典密码学中，引入了公共随机串和公共参考串模型来解决在普通模型中无法实现的密码任务。在公共参考串模型中，有一个可信设置，它会生成一个各方都可以访问的字符串。在公共随机串模型中，所有参与方可用的公共字符串是均匀随机采样的，从而避免了对可信设置的需要。因此，公共随机串模型是两者中更理想的模型。多年来，人们针对这两个模型提出了许多构造，包括非交互式零知识 [ BFM19 ]、通用组合下的安全计算 [ CF01 ；CLOS02 ] 和两轮安全计算 [ GS22 ；BL18 ]。研究量子密码协议的类似模型是值得的。在这种情况下，可以选择定义本质上是量子的模型。例如，我们可以定义一个模型，其中一个可信设置产生一个量子态，并且参与密码系统的每一方都会收到一个或多个该量子态的副本。事实上，Morimae、Nehoran 和 Yamakawa [ MNY23 ] 和 Qian [ Qia23 ] 的两篇作品都考虑了这种模型，称为通用量子参考弦模型 (CQRS)。他们提出了在这个模型中的无条件安全承诺。量子承诺是量子密码学的一个基础概念。近年来，量子承诺因其对安全计算的意义 [ BCKM21；GLSV21 ] 而得到了广泛的研究 [ AQY22；MY21；AGQY22；MY23；BCQ22；Bra23 ]。在普通模型中不可能实现信息理论上安全的承诺 [ LC97；May97；CLM23 ]，这一事实使得 [ MNY23；Qia23 ] 的贡献相当有趣。虽然 CQRS 是公共参考弦模型的量子类似物，但我们可以问是否存在公共随机弦模型的量子类似物。Chen、Coladangelo 和 Sattath [ CCS24 ]（以下简称 CCS）最近独立并同时进行的一项工作引入了一个模型，称为公共 Haar 随机状态模型 (CHRS)。在这个模型中，系统中的每个参与方都会收到许多 iid Haar 状态的多个副本。他们在这个模型中提出了伪随机性和承诺的构造。我们工作的目标是进一步研究这个模型。
给予大脑体育馆和游戏疗法对增加学生学习级别SD SD的集中度的影响SD Negeri Tinom
Hijratunnor，Muhamad Ali Jafar，Ummy A'isyah Nurhayati研究计划理学学士学位，健康科学学院，大学'Aisyiyah Yogyakarta *电子邮件：nhijratun@gmail.com*; jafalali48789@gmail.com*; aisyahphysio@unisayogya.ac.id抽象学习成功受到专注于研究对象的能力的影响。集中度是实现学习成功的重要方面。提供大脑体育馆和游戏疗法练习可以增加学习的集中度，因为大脑通过运动刺激，以使注意力和学习浓度的集中度增加。这项研究的目的是确定脑健身房和游戏疗法对增加V级SD学生学习集中的影响。该研究方法是一项准测试和测试后两组设计的准实验研究，使用随机抽样进行抽样技术。研究样本的V级SD学生的样本，由30名学生组成的样本，由15组I和15组II组组成，每周进行3次，持续4周。陆军阿尔法测试用作测量浓度的测量工具。配对样品T检验组I P = 0,000（P <0.05）和II组P = 0,000（P <0.05）的结果表明，这两种练习都会影响学习浓度的改善和独立样品t检验的结果，指示P = 0.98（P> 0.05），这意味着在大脑和娱乐浓度上没有差异。进一步的研究人员的建议，提供脑健身房和游戏疗法练习以及干预措施或其他变量。简介Kesimpulan，Terdapat Peningkatan Konsentrasi Belajar Setelah Pemberian pemberian Latihan Brain Gym Dan Play Therapy，Tetapi Tidak Ada Perbedikan Antara Antara Brain Antara Brain Gym dan Play play Play疗法Terhadap Peningkatan Konsentrasi Belajar。Kata Kunci：陆军Alpha测试；脑健身房； Konsentrasi Belajar； Play Therapy脑健身房和游戏疗法对学习集中度的影响对SDN Tinom抽象学习成功的V级学生的影响受到将注意力集中在研究对象上的能力的影响。 集中度是实现学习成功的重要方面。 提供脑健身锻炼和运动疗法可以增加学习浓度，因为大脑通过运动刺激，以使学习水平和集中度增加。 该研究旨在确定脑健身房和游戏疗法对增加五年级小学生的学习浓度的影响。 这项研究的方法是一项准实验研究，并进行了测试前和测试后两组设计。 采样技术使用了随机采样。 五年级小学生的研究样本，样本量为30名学生，其中15人组成的第I组和II组15人的研究样本每周进行3次，持续4周。 陆军阿尔法测试用作测量浓度的测量工具。 结论是，在进行大脑体育馆和游戏疗法练习后，学习浓度有所提高，但是在增加学习浓度方面，大脑体育馆和游戏疗法之间没有显着差异。 关键词：陆军Alpha测试；脑健身房；玩疗法；研究浓度1。Kata Kunci：陆军Alpha测试；脑健身房； Konsentrasi Belajar； Play Therapy脑健身房和游戏疗法对学习集中度的影响对SDN Tinom抽象学习成功的V级学生的影响受到将注意力集中在研究对象上的能力的影响。集中度是实现学习成功的重要方面。提供脑健身锻炼和运动疗法可以增加学习浓度，因为大脑通过运动刺激，以使学习水平和集中度增加。该研究旨在确定脑健身房和游戏疗法对增加五年级小学生的学习浓度的影响。这项研究的方法是一项准实验研究，并进行了测试前和测试后两组设计。采样技术使用了随机采样。五年级小学生的研究样本，样本量为30名学生，其中15人组成的第I组和II组15人的研究样本每周进行3次，持续4周。陆军阿尔法测试用作测量浓度的测量工具。结论是，在进行大脑体育馆和游戏疗法练习后，学习浓度有所提高，但是在增加学习浓度方面，大脑体育馆和游戏疗法之间没有显着差异。关键词：陆军Alpha测试；脑健身房；玩疗法；研究浓度1。I组P = 0.000（p <0.05）和II组P = 0.000（P <0.05）的配对样品t检验的结果表明，这两种练习都对增加学习浓度和独立样品t检验的结果有影响，并且p = 0.98（p> 0.05）（p> 0.05），这意味着在大脑体育馆和娱乐疗法上的影响没有差异。对未来的研究人员的建议应提供脑健身锻炼，并结合其他干预措施或变量。
建模玻璃体加权结构份 -
解决蛋白质折叠问题。这些方法在自然语言处理字段中使用变压器模型来解释以多个序列比对（MSA）（MSA）的共同进化性化来映射到其晶体样结构的主要序列。替代模型，例如omegafold [8]和Esmfold [9]，使用蛋白质语言模型（PLM）来绕过MSA的要求。最近，Alphafold3（AF3）[10]将其预测能力扩展到包括蛋白质，核酸，小分子，离子等的复杂结构。尽管这些方法存在于“序列结构 - 功能”范式中，但已经开发了基于这些方法的广泛方法，可以通过修改AF2的输入或先验信息来从“序列 - 元件功能”的角度运行。它们包括MSA-子采样[11]或还原MMSA-AF2（RMSA-AF2），通过从MSA中随机采样序列来减少输入AF2的信息，这些序列会根据序列相似性[12]，Speach_AF [13]与MSA的usa use clustions clusters clusters clusters clusterions clustimation cluse speach_af [13] pertrultiants the MSA，并且更多地基于MSA，并且更多的是群集群体，并且会群众群体群体群体群体/更多。方法[14]。此外，通过利用AF2结构，Diffold [15]方法使用扩散框架来采样异质构象。我们指出了Sala等人的评论文章。[16]有关这些方法和其他方法的详细信息。然而，大多数生物分子功能取决于适用于给定环境变量（例如温度，压力和离子浓度）的精确构象分布。因此，不仅需要获得任何分布，而且需要获得玻璃体加权分配的构象的分配，以准确地构象对环境条件。这是通过多种方式完成的，包括通过直接开发基于AI的采样器或使用AI来增强增强的MD。这确保系统探讨了按照热力学原理在给定温度和压力下在给定温度和压力下的正确相对概率和波动的构象。这些玻尔兹曼的重量为变构网络作品和下游生物分子功能提供了见解[17]，还减少了通过对接和其他应用程序发现药物发现的亚稳态构象的搜索空间[18]（图1C）。在这次微型审查中，我们将讨论在过去几年中为生物分子构象分布的传统甲基动物的影响，并进一步概述了我们认为社区可以采取的鲍尔茨曼（Boltzmann）加权蛋白质及其复合物的结构合成的关键步骤。
从牛奶中的原始挤奶中隔离细菌...
全球摘要，每天数十亿人食用牛奶和乳制品。在15个牛奶收集中心（牛奶超市）收集了牛奶样品。根据分层随机采样设计。样品的总板数（TPC）。确定了选定的病原体（如单核细胞增生李斯特菌，大肠杆菌和沙门氏菌）的患病率。TPC，精神分裂和热嗜热的平均计数分别为12×106、7.5×103和9.1×103。在价格激励计划中，MCC将小于106 CFU ML -1的TPC用作基本标准。从测试的150个牛奶样品中，大约90％被大肠菌菌污染，大肠杆菌阳性65％，平均计数为103至104 CFU ML -1。从超过60％的样品中分离出金黄色葡萄球菌，平均计数为12×103。同时，在20（33.5％）样品中也检测到大肠杆菌。然而，仅在1.4％的样品中检测到沙门氏菌，中央区域的分离频率最高。确定了13种沙门氏菌血清型，包括S. Muenchen，S。Anatum和S. Agona。从4.4％的李斯特菌阳性样品中分离出47种李斯特菌菌株，包括单核细胞增生李斯特菌（1.9％），Innocua（2.1％）和L. welshimeri（0.6％）。存在致病细菌，例如大肠杆菌，沙门氏菌和李斯特菌属。在生牛奶中是公共卫生的关注点，因为喝生牛奶仍然被认为对农村人口的健康有益。引用本文。Altwanesy S，Abokridighah A.Alq J Med App Sci。从在黎波里市牛奶超级市场收集的生牛奶中隔离细菌。2024; 7（3）：546-549。 https://doi.org/10.54361/ajmas.247317简介牛奶是人类的营养食品，但它也是许多微生物（尤其是细菌病原体）生长的好媒介。乳酸球菌，乳杆菌，链球菌，葡萄球菌和微球菌属。是新鲜牛奶的常见细菌菌群之一[1]。如果在进一步加工之前保持牛奶保持凉爽，则菌群也可能占主导地位。牛奶中大肠菌菌和病原体的检测表明，所使用的乳房，牛奶器皿或供水可能会受到细菌的污染[2]。从健康牛中提取新鲜牛奶时，其微生物负载通常很低（小于1000 mL -1）。但是，在室温下储存一段时间后，负载可以上升到100倍或更高。但是，在农场的挤奶和运输到加工厂之间，在冷藏温度下存放在干净的容器中的牛奶可能会延迟初始微生物负荷的增加，并防止牛奶中微生物的繁殖。用新鲜清洁牛奶污染乳腺炎牛奶可能是散装牛奶的高微生物负荷的原因之一[3,4]。