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World File Search System零假设
基因组编辑人多能干细胞，以建模β-...
这项研究的推动力是在2004m1至2018m12期间，在巴西，俄罗斯，印度，中国和南非（BRIC）国家（俄罗斯，印度，中国和南非国家（BRIC）国家之间的经济政策不确定性（EPU）和财务创新之间的联系。这项研究利用线性和非线性自回旋分布滞后（ARDL）模型来评估EPU与财务创新之间的长期和短期关联。此外，通过遵循非魔法人员伤亡框架来研究因果效应。长期协整的结果，即修饰的F检验（FPSS），标准WALD检验（WPSS）和TBDM的测试统计量，拒绝零假设并建立EPU和金融创新之间长期关联的存在。相反，长期不对称协整在非线性估计中揭示了FPS，WPSS和TBDM的测试统计量。从长远来看，WALD测试结果在长期和短期内都揭示了从EPU到金融创新的不对称效应。关于EPU对财务创新的不对称影响，本研究表明，从长远来看，EPU中的正和负面冲击与金融创新有负相关，但对短期效应而言是微不足道的。此外，通过研发投资衡量的财务创新与EPU的冲击表现出积极的联系，这意味着不确定性会导致经济创新。指的是因果关系，这项研究泄露了反馈假设，即，在所有样本国家中，EPU与财务创新之间的双向因果关系占据了双向因果关系。
父母的社会经济地位作为次要的相关性
这项研究调查了父母的社会经济地位，作为中学生在尼日尔州米娜大都市定量经济学方面的学术成就的相关性。该研究采用了相关研究设计。目标人群是尼日尔州明娜大都市内公立中学的10520 SS II经济学学生。样本量由385名使用简单的随机和分层比例抽样技术绘制的学生组成。数据收集的工具是经济学经济学成就测试（QEAT），从经济学WAEC中采用了SS2教学大纲。使用Cronbach Alpha在.808获得了仪器（QEAT）内部一致性（QEAT）的可靠性。通过简单的线性回归分析了数据收集，以回答研究问题和方差分析（ANOVA）以0.05的显着性水平来测试零假设。的调查结果表明，父母对学生在定量经济学方面的学术成就的教育背景微不足道，而父母的职业，学生学业成就的收入水平很重要。这些发现的含义表明，可以通过让教师和受过良好教育的父母参与其子女教育以提高定量经济学的学业成绩来纠正受过教育的父母在孩子的教育中的间接参与。提出的建议是，父母应提供，激励，支持并参与其子女教育，并为他们的学习所需的必要材料提供教育，而政府应提供有助于学习的环境。
家族文化作为战略实施的预测因素
摘要 — 本研究旨在确定宗族文化在肯尼亚专业机构战略实施中的作用。本研究的锚定理论是喀麦隆和女王竞争价值框架 (CFV)，由麦肯锡 7S 框架支持。在实地实施了采用描述性相关研究设计的实证主义哲学。关键问题是“宗族文化如何影响肯尼亚东非专业协会注册的专业机构的战略实施？”对所有专业机构进行了普查，并按比例抽取了关键受访者。该样本涉及战略实施的关键部门的经理，包括信息通信技术 (ICT)、规划、人力资源、采购、营销和财务。从来自 28 个专业机构的 168 名受访者的目标样本中，研究收到了 132 份填写完毕的结构化问卷进行分析。通过 SPSS 计算机软件包进行多元线性回归分析，使用回归模型来检验假设 H 01：肯尼亚专业机构的宗族文化与战略实施之间没有关系。研究结果表明，组织黏合系数 (β = .153, t = 1.848, p< .05) 和战略重点 (β = .299, t = 3.609, p< .05) 是家族文化的构成要素，它们可以显著预测专业机构的战略实施情况。结果导致否定了零假设。研究结果意义重大，可在政府、行业参与者和学术界等各种组织内实施。根据研究结果，该研究建议领导层和政策规划者实施家族文化，正如最成功的组织所展示的那样。
表达脑部计算机界面中的挑战作为优化问题 - 审查
体育活动抵消了与慢性神经疾病有关的一些负面后果。在这里，我们描述了多发性硬化症（PMS，n = 59）和慢性中风（Pstroke，n = 67）的患者的体育活动（PA）和运动活动（运动）的水平，并测试了遵守世界健康组织（WHO）健康促进健康体育活动的建议。其次，我们测试了患者组之间的差异，第三，我们检查了PA和运动之间的关系，并具有感知能量（疲劳和活力）和自我belie诗（自我效能和自我控制）的心理指标。通过来自心理学不同学科的验证措施评估了心理结构。一个统计目的是描述（非）参数贝叶斯和零假设签名测试统计统计（NHST）所获得的解释，以进行差异和关系进行测试。描述性分析表明，PMS和Pstroke符合WHO的建议，但差异很大，表明患者群体不是同质的。对差异的测试表明，PMS和Pstroke之间的PA差异可以归因于PMS样本中女性的较高比例，因为她们更多地参与家务（PA的重要部分）。对关系的测试表明，对于Pstroke，活力，自我控制和自我效能，与运动活动水平呈正相关。此外，体育运动的Pstroke比运动不活动的人较低，自我控制和自我控制和自我能力得分较高。尽管他们解决了略有不同的问题，但贝叶斯和NHST方法导致了类似的一般结论。
创新对八国集团经济增长的影响-...
文章信息 摘要 目的：本研究旨在分析 1996 年至 2020 年期间八国集团国家创新与经济增长之间的关系。 理论框架：理论框架建立在新古典增长理论、内生增长理论和创新系统方法之上。 设计/方法/方法：研究采用向量自回归 (VAR) 模型和惩罚回归，通过 Johansen 协整检验的结果发现创新与经济增长之间存在正向显著关系的证据。格兰杰因果关系 Wald 检验还表明，lgdp（GDP）是 irrd（研发）、ipan（专利申请）、lpar（参与率）、lhte（高科技出口）、lede（教育支出）和 istj（科学家和工程师）的格兰杰原因，并且有强有力的证据反对零假设。 结果：表中显示的测试结果提供了有关协整关系等级的信息。每个等级都报告了迹统计量和特征值的最大值和最小值，以及 5% 和 1% 显着性水平下的临界值。其他时间序列的 Granger 原因结果表明，lgdp Granger 导致 irrd（p 值 = 0.034）、ipan（p 值 = 0.005）、lpar（p 值 = 0.001）、lhte（p 值 = 0.029）、lede（p 值 = 0.000）和 istj（p 值 = 0.000）。整体测试（lgdp vs. 全部）的 p 值为 0.000，表明 lgdp Granger 导致所有其他时间序列。结果：固定效应回归模型显示出显著关系，F 统计量为 2.54，相应的 p 值为 0.0218。该研究为支持八国集团创新主导的经济增长提供了政策建议。 Doi：https://doi.org/10.26668/businessreview/2023.v8i5.1403
量子目标检测的最佳压缩
引言：量子假设检验 [1-4] 是量子信息科学基础上最重要的理论领域之一 [5]。在玻色子环境下 [6]，一些基本协议包括量子照明 [7-19]，旨在在明亮的热噪声条件下更好地检测远程目标的存在，以及量子读取 [20]，旨在提高从光学数字存储器中检索数据的速度。这些协议可以建模为量子信道鉴别问题，其中量子资源在检测不同程度的信道损耗方面的表现优于经典策略。在评估量子照明质量时，通常考虑的基本基准之一是使用相干态和零差检测。这被认为是最著名的（半）经典策略，通常用于评估量子资源（例如纠缠）[12，17] 在激光雷达/雷达应用中的优势[21-23]。这种经典策略显然是基于高斯资源（即高斯状态和测量）的，不涉及任何闲散系统。一个悬而未决的问题是确定是否存在另一种基于高斯资源的无闲散策略，其性能严格优于经典策略。在这项工作中，我们肯定地回答了这个问题，展示了使用具有适当优化压缩量的位移压缩状态的优势。对于照射在未知目标上的相同每个模式的平均信号光子数，这种最佳探针能够胜过相干态。虽然这可以在量子照明（即量子激光雷达应用）中得到证明，但在不同的参数范围内，如量子读取的典型情况，这种优势变得更加明显和有用。用于目标检测的优化探针。考虑以二元检验的方式检测目标：零假设
晚期软组织肉瘤的分子分析
背景：软组织肉瘤 (STS) 是一组异质性罕见肿瘤，包括 70 多种不同的组织学亚型。高通量分子分析（下一代测序外显子组 [NGS]）是识别驱动突变的独特机会，这些突变可以将通常的“一刀切”治疗模式转变为以患者为主导的治疗策略。MULTISARC 试验的主要目标是评估是否可以在合理的时间内为大部分转移性 STS 参与者进行 NGS，其次是确定 NGS 指导的治疗策略是否可以改善参与者的结果。方法：这是一项随机、多中心、II/III 期试验，其灵感来自伞状和生物标志物驱动试验的设计。该设置计划在法国各地设立多达 17 个研究中心并招募 960 名参与者。参与者年龄至少 18 岁，患有法国肉瘤病理参考网络确认的无法切除的局部晚期和/或转移性 STS，按照 1:1 的分配比例随机分配到实验组“ NGS ”和标准“无 NGS ”之间。如果 (i) NGS 结果可用且可解释，并且 (ii) 在生物病理平台上收到样本后 7 周内向研究者提供包含多学科肿瘤委员会临床建议的外显子组测序报告，则将 NGS 视为可行。可行性率预计超过 70%（零假设：70% vs 备择假设：80%）。在护理方面，随机分配到“无 NGS ”组且治疗失败的参与者将能够根据研究者的要求转换到 NGS 组。讨论：MULTISARC 试验是一项前瞻性研究，旨在提供高级别证据支持在晚期 STS 参与者的常规临床实践中大规模实施 NGS。试验注册：clinicaltrial.gov NCT03784014。
采用通用高斯源的量子照明
假设检验 (HT) [1] 和量子假设检验 (QHT) [2] 在信息 [3] 和量子信息论 [4] 中发挥着至关重要的作用。HT 与通信和估计理论都有着根本的联系，最终是雷达探测任务的基础 [5]，而雷达探测已经通过量子照明 (QI) 协议 [6, 7] 扩展到量子领域，更准确地说，通过微波量子照明模型 [8]（有关这些主题的最新综述，请参阅参考文献 [9]）。HT 和 QHT 最简单的场景是二元决策，因此它们可以简化为两个假设（零假设 H 0 和备选假设 H 1 ）之间的统计区分。从最基本的层面上讲，量子雷达是一项二元 QHT 任务。两个备选假设被编码在两个量子通道中，信号模式通过这两个量子通道发送。根据目标是否存在，信号模式的初始状态会经历不同的变换，从而在输出端产生两个不同的量子态。最终的检测就简化为区分这两种可能的量子态。能否以较低的错误概率准确地做到这一点，与能否确定正确的结果直接相关。这一基本机制可以轻松地通过几何测距参数进行增强，这些参数可以量化与目标的往返时间，即目标的距离。虽然 QI 雷达可能实现最佳性能 [10]，但它们需要生成大量纠缠态，这可能是一项艰巨的任务，特别是如果我们考虑微波区域的话。同时，量子雷达的定义本身可以推广到 QI 以外的任何利用量子部件或设备在相同能量、范围等条件下超越相应经典雷达性能的模型。在这些想法的推动下，我们逐步放宽 QI 的纠缠要求，并研究相应的检测性能，直到源变得刚好可分离，即
利用基于人工智能的工具进行教学
摘要 本研究调查了尼日利亚巴耶尔萨州奥图奥克联邦大学讲师使用人工智能 (AI) 工具进行教学和研究的情况。本研究由两个研究问题指导，并在 0.05 的显著性水平下检验了两个零假设。本研究采用描述性调查研究设计。本研究的目标人群包括 546 名讲师。样本量为 150 名讲师。研究人员使用有目的的随机抽样技术，使用讲师人口的 10% 来确定样本量。数据是使用题为“基于人工智能的教学和研究工具利用问卷 (UAIBTTRQ)”的结构化问卷收集的。问卷由三位研究专家验证。使用 Cronbach Alpha 方法确定该工具的内部一致性，其可靠性指数为 .81，表明该工具是可靠的。使用平均评分、标准差和 t 检验统计数据回答了这两个研究问题。研究结果显示，联邦大学奥图奥克讲师在教学和研究中采用人工智能工具的比例相对较低。建议包括由大学管理层组织意识研讨会、促进跨学科合作以及考虑建立人工智能中心或中心以进行集中支持和信息传播。关键词：人工智能、工具、教学、研究、利用、讲师介绍人工智能 (AI)已成为各个领域的变革力量，为复杂问题提供创新解决方案。在教育领域，人工智能有可能彻底改变传统的教学方法并简化研究流程。人工智能是指开发能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统。这包括一系列技术，包括机器学习、自然语言处理和数据分析。人工智能系统利用算法和数据来模拟认知功能，使机器能够分析信息，适应不断变化的情况，并随着时间的推移提高性能（Russell
基于傅里叶的替代模型中的窗口补偿...
摘要 — 本文展示了如何在每次相位随机化之后添加第二步窗口来降低基于傅里叶的替代分析中的错误拒绝率。窗口技术减少了傅里叶级数中周期性扩展数据序列边界处的不连续性。然而，它们增加了时间域非平稳性，从而影响替代分析。这种影响对于短低通信号尤其成问题。将相同的窗口应用于替代数据允许具有相同的非平稳性。该方法通过蒙特卡罗模拟在 1 阶自回归过程零假设上进行测试。以前的方法无法同时对左侧和右侧测试产生良好的性能，对双边测试更是如此。结果表明，新方法对于单侧测试和双边测试都是保守的。为了证明所提出的窗口方法在现实环境中是有用的，在这篇扩展论文中，它被应用于 EEG 诊断问题。数据集包含 15 名受试者的 EEG 测量数据，这些受试者分为三组：注意力缺陷障碍主要为多动冲动型 (ADHD)、注意力缺陷障碍主要为注意力不集中型 (ADD)；焦虑症和注意力脆弱型 (ANX)。统计和机器学习 (朴素贝叶斯) 方法均被考虑。平均短窗口 SA (MSWSA) 被用作信号特征，并研究了其相对于窗口系统的性能。主要发现是：(i) MSWSA 特征对于 ADD 的变异性小于对于 ADHD 或 ANX 的变异性，(ii) 所提出的窗口方法降低了 SA 特征的偏差和非正态性，(iii) 使用所提出的方法和朴素贝叶斯分类器，通过留一交叉验证将 ADD 与 ADHD 和 ANX 区分开来的成功率为 93%，以及 (iv) 如果没有所提出的窗口系统，新特征不可能产生有趣的结果。