样本数

摘要： 2020年12目初,中国“九章”量子计算原型机成为微信朋友圈的一大热词。完成5000万个样本的“高斯玻色取样”问题,“九章”用了200秒,而相同的任务给目前世界上最快的日本“富岳”超级计算机来完成,则需6亿年;当任务样本数上升到100亿时,“九章”仅需10小时,而“富岳”则需1200亿年。那么,什么是量子计算机?为什么它的运行速度会这么快呢?

摘要： 虽然现在潮玩与其他玩具的圈子界限越来越模糊,但各个圈子玩家之间的壁垒还是比较明显的。因此,为防止因各个圈子样本数不一造成结论偏差,《中外玩具制造》记者将问卷调查改为了通过采访潮玩玩家、潮玩品牌商,整理贴吧、论坛、电商平台等渠道的消费者反馈等方式,对其购物偏好、关注点进行总结。

摘要： 根据国家标准中《统计学名词及符号》的有关规定,请作者注意以下规定:样本的算术平均数用■(英小斜)表示,不用■(英大写);标准差用s(英小斜),不用SD;标准误用■(英小斜),不用SE或SEM;t检验用t(英小斜),F检验用F(英大斜);卡方检验用χ2(希小斜),相关系数用r(英小斜);自由度用υ(希小斜);概率用P(英大斜);样本数用n(英小斜)。

摘要： 根据国家标准中《统计学名词及符号》的有关规定,请作者注意以下规定:样本的算术平均数用■(英小斜)表示,不用■(英大写);标准差用s(英小斜),不用SD;标准误用■(英小斜),不用SE或SEM;t检验用t(英小斜),F检验用F(英大斜);卡方检验用χ2(希小斜),相关系数用r(英小斜);自由度用υ(希小斜);概率用P(英大斜);样本数用n(英小斜)。

摘要： 根据国家标准中《统计学名词及符号》的有关规定,请作者注意以下规定:样本的算术平均数用x(英小斜)表示,不用X(英大写);标准差用s(英小斜),不用SD;标准误用sx(英小斜),不用SE或SEM;t检验用t(英小斜),F检验用F(英大斜);卡方检验用χ^(2)(希小斜),相关系数用r(英小斜);自由度用υ(希小斜);概率用P(英大斜);样本数用n(英小斜)。

摘要： 使用中文表述,表、图、文字描述三者之间应无重复。表前应有正文文字表述见该表(先见文字后见表)。表序、表题、表线、物理量和单位、样本数、主谓语结构设置规范。每个表均应有序号和表题,序号一律用阿拉伯数字,全文只有1个表时,表序号为表1。采用三线表(表顶线、表头线和表底线)。表题简明扼要,突出中心。

摘要： 使用中文表述,表、图、文字描述三者之间应无重复。表前应有正文文字表述见该表(先见文字后见表)。表序、表题、表线、物理量和单位、样本数、主谓语结构设置规范。每个表均应有序号和表题,序号一律用阿拉伯数字,全文只有1个表时,表序号为表1。采用三线表(表顶线、表头线和表底线)。表题简明扼要,突出中心。

摘要： 使用中文表述,表、图、文字描述三者之间应无重复。表前应有正文文字表述见该表(先见文字后见表)。表序、表题、表线、物理量和单位、样本数、主谓语结构设置规范。每个表均应有序号和表题,序号一律用阿拉伯数字,全文只有1个表时,表序号为表1。采用三线表(表顶线、表头线和表底线)。表题简明扼要,突出中心。

摘要： 一、哈尔滨市中低收入家庭人身保险需求现状以哈尔滨市香坊区为样本来概括的调查哈尔滨市中低收入家庭基本情况,调查的对象为哈尔滨市香坊区人均月收入在4000以内的中低收入家庭。香坊区目前共计样本数为10万户中低收入家庭,他们占了香坊区总家庭数的三分之二,由此可以看出中低收入家庭有多么庞大。

摘要： 在进化生物学、生态学和保护遗传学领域,分子标记是一个强有力的工具.然而,当种群样本数量很少和(或)不平均的情况下,分子标记在遗传多样性和遗传分化的解释上就会产生偏差.本文调查了680篇1996年至2008年发表在"分子生态学(Molecular Ecology)"杂志上的文章,以期评价样本数量在估计种群遗传变异时产生的偏差.调查发现,每个种群的平均个体数为38.2,每项研究的平均种群数为14,在植物、脊椎动物(除鸟类和鱼类之外)、真菌、鸟类、无脊椎动物和鱼类中每个种群的平均样本数量分别为29、36、33、36、46和49.三分之一的研究(33.7％)显示每个种群的个体数量少于20,个体数不足10的占10.4％.仅有14篇文献报道了样本数量修正的估计.12％的参数显示和样本数呈(正)相关关系,Na(每个位点的等位基因数或等位基因丰度)有27％存在偏差.总之,在正确估计种群遗传多样性和遗传结构时,获得的不同有机体的平均样本数可以作为进行种群遗传学研究的参考.

摘要： 本文以我国有关部门关于临床试验的病例数的规定,讨论了其中的2个问题,提出下列看法和理解:对Ⅰ-Ⅲ期临床试验的样本数应该规定上下限,Ⅳ期临床试验的病例数可不加规定.

摘要： 该文通过对光纤偏振模色彩散成因与定义的讲座研究了其检测值的随机变化与统计分布规律。通过分析，提出了一种可以较准确计算光纤偏振模色散特性的统计处理方法。

摘要： 该文通过对光纤偏振模色彩散成因与定义的讲座研究了其检测值的随机变化与统计分布规律。通过分析，提出了一种可以较准确计算光纤偏振模色散特性的统计处理方法。

摘要： 该文通过对光纤偏振模色彩散成因与定义的讲座研究了其检测值的随机变化与统计分布规律。通过分析，提出了一种可以较准确计算光纤偏振模色散特性的统计处理方法。

摘要： 该文通过对光纤偏振模色彩散成因与定义的讲座研究了其检测值的随机变化与统计分布规律。通过分析，提出了一种可以较准确计算光纤偏振模色散特性的统计处理方法。

摘要： 本申请公开了一种样本数据处理方法、样本数据处理装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，该样本数据处理方法包括：计算重播缓冲区的各个样本数据的绝对时间差分误差值；分别根据各个样本数据的绝对时间差分误差值确定各个样本数据的优先级；将优先级高于预设优先级的样本数据作为待训练的样本数据。通过本申请方案，可基于样本数据的优先级对重播缓冲区的样本数据进行数据剪枝操作，使得重播缓冲区保留更有价值的样本数据。

摘要： 取得部(10)取得正常样本数据和非正常样本数据。模型生成部(120)生成表现正常样本数据的正常模型。变更部(141)生成非正常样本数据的非正常特征向量，生成变更非正常特征向量的元素而得到的非正常变更向量。在非正常变更向量与正常模型相似的情况下，验证部(142)执行使用利用非正常变更向量表示的样本数据的处理。然后，验证部(142)验证是否由检测装置检测出异常事件。在验证出未检测出异常事件时，验证部(142)判定是否与检测装置无关地存在异常事件。在判定为存在异常事件的情况下，验证部(142)将利用非正常变更向量表示的样本数据作为检测遗漏样本数据(154)存储到存储部(150)。

摘要： 本发明提供了一种围术期患者样本数据集均衡方法及样本数据集获取系统。样本数据集均衡方法包括：S1，对围术期患者的样本数据集中的少数类标签样本进行过采样获得合成样本，为合成样本生成对应的合成标签集，样本数据集包括多个样本和样本对应分类标签集；S2，将合成样本和合成标签集加入样本数据集获得临时样本数据集；S3，对临时样本数据集中的样本进行清洗获得均衡样本数据集。对样本数据集中的少数类标签样本进行过采样以增加少数类标签样本数量，均衡多数类标签样本和少数类标签样本，清洗噪声样本提升输出的均衡样本数据集中样本质量，均衡样本数据集用于后续分类处理时能够提升分类模型的表现效果。

摘要： 本申请公开了一种样本数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取用于训练预设的意图识别模型的所有样本数据；根据每一样本数据的意图标签及语言模型标签，确定每一样本数据所属的意图类别及语言模型类别；统计各个意图类别下的样本数据的数量，各个语言模型类别下的样本数据的数量以及所有样本数据的总数量，并基于此计算每一意图类别的意图权重及每一语言模型类别的语言模型权重；基于各个意图类别的意图权重及各个语言模型类别的语言模型权重，确定意图识别模型的损失函数，并以此对意图识别模型进行训练。通过本申请方案，可减小大数据量样本数据与小数据量样本数据对意图识别模型的影响差异，保障训练的有效性。

摘要： 提供了用于样本数据库的系统和方法，其中，样本数据库用于匹配目标涂层。在一个实施方式中，该系统包括存储在存储装置上的样本数据库。该样本数据库包括样本涂料配方和样本图像特征，其中，至少一个样本涂料配方关联至至少一个样本图像特征。至少一个样本图像特征包括空间微颜色分析，该空间微颜色分析包括由至少两个样本像素之间的样本像素特征差异确定的值。

摘要： 本申请公开了一种样本数据处理方法、样本数据处理装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，该样本数据处理方法包括：计算重播缓冲区的各个样本数据的绝对时间差分误差值；分别根据各个样本数据的绝对时间差分误差值确定各个样本数据的优先级；将优先级高于预设优先级的样本数据作为待训练的样本数据。通过本申请方案，可基于样本数据的优先级对重播缓冲区的样本数据进行数据剪枝操作，使得重播缓冲区保留更有价值的样本数据。

摘要： 本申请提供一种在类别样本数量不均衡情况下的恶意样本检测方法，其步骤包括：对类别样本数量不均衡的原始样本进行特征提取，得到特征提取后的样本作为训练数据；使用分类算法得到训练数据的至少两个分类预测结果；其中，所述训练数据包括未标记数据；设置采样参数组集，所述采样参数组集由若干采样参数组构成，每个采样参数组包括对训练数据中各类别样本进行采样时使用的采样参数；将采样参数组集中，使得所有分类预测结果之间相似度最高的采样参数组作为最优采样参数组；根据最优采样参数组对训练数据进行采样。使用本申请能够同时对多数类进行降采样以及对少数类的进行过采样，达到提高了检测的泛化能力。

摘要： 本发明公开了一种基于无线电干扰值样本数据确定最小采样本量的方法，所述方法包括：利用无线电干扰值实际测量样本数据，分别确定年度无线电干扰值最小采样样本量、月度无线电干扰值最小采样样本量、及每天的无线电干扰值最小采样样本量；根据年度最小采样样本量对无线电干扰值进行采样,对采样的无线电干扰值取平均值，获取全年无线电干扰平均值；并根据月度最小采样样本量对无线电干扰值进行采样,对采样的无线电干扰值取平均值，获取全月无线电干扰平均值；以及根据每天最小采样样本量对无线电干扰值进行采样,对采样的无线电干扰值取平均值，获取全天无线电干扰平均值。

摘要： 本发明公开了一种极低样本数时的空时自适应检测方法与系统，属于雷达目标检测领域，首先确定空域和时域网格数，构建数据模型；然后利用雷达接收到的样本构造采样协方差矩阵；接着利用数据模型及采样协方差矩阵构造协方差矩阵初始估计值；再迭代估计协方差矩阵；利用迭代估计得到的协方差矩阵构造空时自适应检测器；再利用空时自适应检测器及系统设定的虚警概率确定检测门限；最后比较检测器与门限的大小，判决目标是否存在。本发明充分利用了机载雷达空时二维数据的结构信息，使所提出的方法能用于极低训练样本的情形，流程简便，迭代过程对初始值不敏感，可收敛至全局最优解，所提方法相比已有方法，在极低训练样本数时的检测性能大为提升。

摘要： 本申请涉及一种抠图模型的样本数据确定方法、装置、设备和存储介质，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：针对每张样本图像，将样本图像输入至待训练的智能抠图模型中进行分割预测，输出样本图像对应的分割概率图；分割概率图中的各像素点各自对应有预测概率；预测概率表示该像素点被预测为前景的概率；根据各像素点的预测概率确定经分割预测后得到的分割概率图的可靠性量化值；可靠性量化值用于指示分割概率图的分割预测效果；根据各分割概率图的可靠性量化值，从各样本图像中确定困难样本图像；困难样本图像用于对待训练的智能抠图模型进行模型训练。采用本方法能够提高样本数据确定效率。