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论文研究 - 具有边界或智力不足的日本儿童的WISC-IV因子结构:与模拟范数相比,测试测量不变性
智力测试的因素分析已经针对不同的临床人群进行了。 通过模拟组比较了具有边缘性智力功能(BIF)和智力残疾(ID)的儿童的韦氏儿童智力量表(第四版)(WISC-IV)的因子结构。 通过针对人工依赖的四因素模型的结构方程模型,通过多组分析对模拟组,边缘组和残疾组之间的测量不变性进行了测试。 结果表明,三组之间均支持度量不变性模型。 四个指标得分之间的相关系数表明,BIF可以部分解释为对智力测验的每个子测验做出反应时,广泛能力之间的抑制和抑制作用所致。 这种降解作用可能会降低患有某些临床问题的儿童的智商。 另一方面,ID可以部分理解为由广泛能力区域的不相关和孤立的激活组成的脑损伤。 结论是BIF和ID的因子结构和机制存在差异。
2024-01-13 20:39:54
310KB
测量不变性
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安川机器人GP12最新3d数模
安川机器人GP12最新3d数模,压缩包其中含IGS,STP两种3d通用格式!
2024-01-13 18:31:02
17.25MB
安川机器人
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易语言TCP互通
易语言TCP互通源码,TCP互通,取核心数,Call_完成端口回调函数,子程序_回调函数_线程,Call回调,子程序_节点_回调函数,子程序_节点_异步消息,子程序_可异步消息_组,子程序_可套接字_组,子程序_释放发送数据,子程序_取错误,变量_读整数,变量_写整数,子程序_内存申
2024-01-13 08:25:17
61KB
易语言TCP互通源码
TCP互通
取核心数
Call_完成端口回调函数
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论文研究 - 量子神经网络的分布强化学习
传统的强化学习(RL)使用回报(也称为累积随机奖励的期望值)来训练代理学习最佳策略。 但是,最近的研究表明,学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势,如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变,为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归(QR)分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估,说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程(MDP)链中的标准量子Q学习进行了比较,这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明,可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因:分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。
2024-01-10 23:17:13
627KB
连续变量量子计算机
量子强化学习
分布强化学习
分位数回归
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进程调度算法____操作系统课程设计__随机产生数
进程调度算法____操作系统课程设计__随机产生数
2024-01-04 17:08:09
422KB
进程调度算法____操作系统课程设计__随机产生数
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基于MATLAB 用小窗口对遥感图像或矩阵进行中值、众数或均值滤波
基于MATLAB对遥感图像或矩进行中值,众数或均值滤波。 实现了数字图像处理中的中值、众数、均值、最大、最小值等滤波,可以根据需求选择。 代码中是正方形的滤波窗口,你可以更改为线、十字、X,棱形、圆形等的滤波窗口。 全都是自己写的,有注释。
2024-01-04 16:41:18
2KB
matlab
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按优先数调度算法实现处理器调度
操作系统进程管理,按优先数调度算法实现处理器调度,进程调度!
2024-01-03 19:04:19
958KB
操作系统
调度算法
处理器调度
进程调度
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西南交通大学 数电实验 1-Quartus的使用.docx
西南交通大学 数电实验 1_Quartus的使用.docx
2024-01-02 21:29:34
119KB
交通物流
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易语言模块树型框附加模块-外部数据库版.rar
易语言模块树型框附加模块-外部数据库版.rar 易语言模块树型框附加模块-外部数据库版.rar 易语言模块树型框附加模块-外部数据库版.rar 易语言模块树型框附加模块-外部数据库版.rar 易语言模块树型框附加模块-外部数据库版.rar 易语言模块树型框附加模块-外部数据库版.rar
2023-12-31 12:20:13
5KB
易语言模块树型框附加模块-外部数
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能够实现逻辑运算(逻辑非、逻辑加、逻辑乘、逻辑异)、定点整数的单符号位补码加减运算、定点整数的原码一位乘法运算和浮点数的加减运算
VC6.0写的 能够实现逻辑运算(逻辑非、逻辑加、逻辑乘、逻辑异)、定点整数的单符号位补码加减运算、定点整数的原码一位乘法运算和浮点数的加减运算。
2023-12-29 21:00:25
4.22MB
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