当两台摄像机同步——或行锁定至同一参考时序时——分帧线将始终对齐。由于两个独立的视频解码器会收到相同的水平同步信号，因此，像素时钟将拥有相同的像素时钟频率。...在FPGA输入端，这可能很难实现，因为两条视频路径可能具有不同的延迟：行锁定摄像机可能输出存在对齐误差的行，不同的连接长度可能加大对齐误差，而视频解码器则可能带来可变启动延迟。...图9展示的是这些摄像机输出端的视频解码器传输的数据。可以看到11 个像素的位移。 ? 4.4、不同的连接长度 所有电气连接都会带来传播延迟，因此，要确保两条视频路径具有相同的轨道和电缆长度。...在锁定系统中，两条数据路径应具有完全相同的时钟频率，以确保在摄像机行锁定且视频解码器锁定的情况下，不会出现FIFO溢出或下溢现象。...通过启用或禁用FIFO输出，控制模块可以维持FIFO电平以尽量减少像素对齐误差。如果采取了正确的补偿措施，则FPGA模块的输出应为与第一个像素对齐的两条数据路径。
：细胞分割--识别图像中每个细胞的精确边界的任务。...为了解决这个问题，作者构建了TissueNet，这是一个用于训练分割模型的数据集，它包含了超过100万个手动标记的细胞，比之前发布的所有分割训练数据集多了一个数量级。...作者证明了Mesmer比以前的方法更准确，能够适用于TissueNet中所有的组织类型和成像平台，并且达到了人类水平的表现。...Mesmer能够自动提取关键的细胞特征，如蛋白质信号的亚细胞定位，这在以前的方法中是具有挑战性的。...然后，作者对Mesmer进行了调整，以利用高度复用的数据集中的细胞信息，并量化人类妊娠期的细胞形态变化。
，将某种控制性因素所导致的系统性误差和其他随机性误差进行对比，从而推断各组样本之间是否存在显著性差异，以分析该因素是否对总体存在显著性影响。...对偏态分布的资料应考虑用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态后再进行方差分析； 方差齐性：方差分析要求各组间具有相同的方差，即满足方差齐性。...单因素方差分析基于各观测量来自于相互独立的正态样本和控制变量不同水平的分组之间的方差相等的假设。...单因素方差分析将所有的方差划分为可以由该因素解释的系统性偏差部分和无法由该因素解释的随机性偏差，如果系统性偏差明显超过随机性偏差，则认为该控制因素取不同水平时因变量的均值存在显著差异。...上图是单因素方差分析的结果，从中可以看出，组间平方和是176.533、组内平方和是22.800，其中组间平方和的F值为46.456，显著性是0.000，小于显著水平0.05，因此我们认为不同的机器类型对产品重量有显著的影响
计算检验统计量的观测值和概率P值：该步骤的目的就是计算检验统计量的观测值和相应的概率P值。 给定显著性水平，并作出决策。...S A S_A SA反映 A 不同水平间的差异， S E S_E SE 则表示在同一水平下随机误差的大小。...另外，还输出一个方差表和一个Box 图。 例1 为考察 5 名工人的劳动生产率是否相同，记录了每人 4 天的产量，并算出其平均值，如表3 。你能从这些数据推断出他们的生产率有无显著差别吗？...记燃料为因素 A ，它有 4 个水平，水平效应为αi ,i = 1,2,3,4 。推进器为因素 B ，它有 3 个水平，水平效应为 β j , j =1,2,3。...正交表的特点是其安排的试验方法具有均衡搭配特性。
各个总体的方差必须相同 各组观察数据是从具有相同方差的总体中抽取的 比如,四个行业被投诉次数的方差都相等 观察值是独立 比如,每个行业被投诉的次数与其他行业被投诉的次数独立 在上述假定条件下,判断行业对投诉次数是否有显著影响...+nk 总误差平方和SST 全部观察值与总平均值的离差平方和,反映全部观察值的离散状况 水平项平方和SSA 各组平均值与总平均值的离差平方和,反映各总体的样本均值之间的差异程度,又称组间平方和,该平方和既包括随机误差...,也包括系统误差 误差项平方和SSE 每个水平或组的各样本数据与其组平均值的离差平方和,反映每个样本各观察值的离散状况,又称组内平方和,该平方和反映的是随机误差的大小 平方和之间的关系 总离差平方和...(SST、误差项离差平方和(SSE)、水平项离差平方和(SSA)之间的关系 SST反映全部数据总的误差程度;SSE反映随机误差的大小;SSA反映随机误差和系统误差的大小 如果原假设成立,则表明没有系统误差...,组间平方和SSA除以自由度后的均方与组内平方和SSE和除以自由度后的均方差异就不会太大;如果组间均方显著地大于组内均方,说明各水平(总体)之间的差异不仅有随机误差,还有系统误差,判断因素的水平是否对其观察值有影响
通过实验表明，Mesmer比以往的方法更加准确，它能够概括TissueNet中组织类型和成像平台的全部多样性，并且达到了人类水平的表现。...由于作者的 “人在环路” 数据标注方法的可扩展性，TissueNet大于以前所有发布的数据集的总和(图1b)，具有130万个全细胞注释和120万个细胞核注释。...综上所述，前面的分析表明，Mesmer执行的全细胞分割具有人类水平的性能，并且以前的细胞分割算法在组织数据方面没有达到与人类性能相当的水平。...之后从三名患者中选择了两个不同的区域，并为图像中的所有细胞生成了预测分割和真实分割。使用相同的方案将来自预测(图4h)和真实(图4i)分割的所有细胞分类到这些类别中。...现在，社区可以获得精确的细胞分割，可以从当前生成的数据多样性中获得许多科学见解。 参考资料 Noah F. Greenwald，et al.
另一方面，大家知道，任何观测数据都包含有误差，那是因为观测设备的分辨率与制造误差、观测者、观测环境等因素造成的。因此，这些误差也要通过矩阵来影响我们希望获得的结果。...由于浮点数所引入的微小的量化误差，也会导致求逆结果的非常大误差。 当系统反应为病态矩阵时，微小的误差对结果将产生较大的影响。...另一方面，当系统反应为良态矩阵时，同样大小的误差对结果产生的影响却比病态矩阵小很多。这表明，认识系统的特性是决定认识结果的可靠性的根本因素。...QR分解 矩阵分解是指将一个矩阵表示为结构简单或具有特殊性质的若干矩阵之积或之和，大体可以分为满秩分解、QR分解和奇异值分解。矩阵分解在矩阵分析中占有很重要的地位，常用来解决各种复杂的问题。...的矩阵，并且是一个对称矩阵，由于 是一个标量，所以 决定了投影矩阵的性质： 投影矩阵还有另外一个性质： 它的几何意义是，对一个向量投影两次和投影一次相同，b在a上的投影是p，再投影一次仍是p。
但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...这些结果与其他程序和本文得出的结果相同。请注意，像SAS和Mplus一样，SPSS报告方差分量的标准误差，而HLM和R报告标准差。...％BETWEEN％– 2级固定因子4.在任一个陈述–在学生水平上测得的变量，但具有1级和2级方差估计 。 上表显示了Mplus输出底部的“模型结果”部分的结果。...汇总 对于方差非常接近零的随机效应，六个程序以不同的方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应的标准误差或p值，而其他变量的估计值和标准误差均具有相当大的差异。...在分层格式中， 可以看到它具有固定的斜率系数，并且对于每个类j都是唯一的。该模型在教师的经验和学生水平的变量之间没有任何相互作用。
但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...这些结果与其他程序和本文得出的结果相同。请注意，像SAS和Mplus一样，SPSS报告方差分量的标准误差，而HLM和R报告标准差。...汇总 对于方差非常接近零的随机效应，六个程序以不同的方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应的标准误差或p值，而其他变量的估计值和标准误差均具有相当大的差异。...在分层格式中， 可以看到它具有固定的斜率系数，并且对于每个类j都是唯一的。该模型在教师的经验和学生水平的变量之间没有任何相互作用。...在确定固定因素和随机因素之间，以及对于中心平均值为1的总体平均值或组平均值时，必须谨慎使用。 参考文献 Enders, Craig K. and Tofighi, Davood (2007).
但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...这些结果与其他程序和本文得出的结果相同。请注意，像SAS和Mplus一样，SPSS报告方差分量的标准误差，而HLM和R报告标准差。...汇总 对于方差非常接近零的随机效应，六个程序以不同的方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应的标准误差或p值，而其他变量的估计值和标准误差均具有相当大的差异。...在分层格式中， 可以看到它具有固定的斜率系数，并且对于每个类j都是唯一的。该模型在教师的经验和学生水平的变量之间没有任何相互作用。...在确定固定因素和随机因素之间，以及对于中心平均值为1的总体平均值或组平均值时，必须谨慎使用。 参考文献 Enders, Craig K. and Tofighi, Davood (2007).
预测误差与神经影像学混淆和生活方式因素有一定关系。我们的发现为纵向测量在确定大脑发育和衰老轨迹中的重要性提供了明确的证据。理解大脑老化是神经科学的一个基本挑战。...我们发现，估计个体变化率的预测误差反映了个人特定因素，包括与MRI混淆相关的噪声、观察到的变化方向和扫描间隔，以及关键的生活方式决定因素。...因此，我们推测，加速典型的与年龄相关的大脑趋势的因素(即随着年龄的增长，大脑萎缩加剧)通过增加大脑变化沿着与规范的大脑年龄趋势相同的方向跟踪的可能性来提高预测的准确性。...此外，一系列人口、发展和生活方式因素分别贡献了不到2%的方差。进一步探索从横截面变化率预测纵向变化的误差类型和来源，将增强未来规范模型的实际效用。...测量误差的潜在影响(来自本文未检查的来源)和/或这些变化的可能的生物学基础值得进一步探索，以扩大对终身神经可塑性的了解，以及相反的大脑年龄轨迹的决定因素和利/弊。
结构方程模型 外模型结果显示 内模型结果显示 具体而言，数字化水平的因素负荷量范围为0.744至0.824，表明数字化因素在模型中对共同富裕具有显著且重要的影响。...共同富裕水平的因素负荷量范围在0.702至0.856之间，这一结果表明共同富裕水平在模型中是一个稳定且有效的变量，其变化受到数字化水平和氛围感知等因素的显著影响。...值得注意的是，上述因素负荷量的标准值均来源于专家的参考文献，这进一步验证了本研究的科学性和可靠性。...R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例 1 简介 在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。...例如，男性和女性在抑郁症潜在因素的平均水平上是否有差异？
在芯片制造过程中，因为一些系统误差和一些随机误差，使得实际生产出来的器件参数和实际理论参数存在一定的偏差，然而我们可以通过电路设计或器件布局或走线等相关措施（也就是匹配），使这种偏差减小到最小。...2.2 随机失配（Random Mismatches ） 这类失配因素主要包括：尺寸、掺杂、氧化层厚度、离子注入等其他原因。 由于制造的一些误差实际周长尺寸和面积尺寸会有所改变。...（2）对称性（Symmetry）：阵列应同时相对于X轴和Y轴对称。阵列中各单元位置相互对称，而不是单元自身具有对称性。...下图不满足方向性，因为m1和m2管中漏源的朝向都是相同的，故不满足方向性要求。...5.4 共质心匹配是对抗什么类型的误差？ Ans：共质心匹配是对抗系统误差中的梯度效应，和随机误差没有关系。
R1和R2的值应相同， C1和C2的值也选择相同的值。同样，R3、R4、C4、C5和C6用作参考路径的低通滤波器。 下面让我们来详细聊聊这个电路设计思路。...不建议在AIN引脚前使用更大的电阻，原因有二。 第一，它们将产生更大的热噪声。 第二，AIN引脚具有输入电流，电流将流经这些电阻并引入误差。...对于具有集成激励电流源的ADI Σ-Δ型ADC器件和精密模拟微控制器，建议在AIN和基准电压源引脚前使用相同的电阻和电容值。...使用ADuCM360进行RTD测量时，REF–引脚通常接地，可得到简单的模拟前端电路，如下图所示： 下表列出了模拟和参考输入路径前具有匹配和不匹配滤波器时的噪声水平。...按照本文介绍的考虑因素，使用匹配RC滤波器电路和根据现场要求选择合适的电阻和电容值，比率式测量应用中的RTD能够获得较佳的结果。
跟着存档教程动手学RNAseq分析（一） 了解RNA提取和RNA- seq文库制备的实验过程中的步骤有助于设计RNA- seq实验，但有一些特殊的考虑因素需要强调，这些因素会极大地影响差异表达分析的质量...因此，通常更多的重复比更高的测序深度更好，但需要注意的是，检测低表达的DE基因和执行转录本水平差异表达需要更高的深度。 为了确保重复之间的变化量相似，你可能希望为每个实验组设置相同的实验个体。...然而，该指标不适用于转录组，因为即使你可能知道基因组中有多少%具有转录活性，基因的表达也是高度可变的。 混杂因素 一种被混淆的RNA-Seq实验是你无法区分数据中两种不同来源变异的单独的效应。...img 为了避免混淆因素： 如果可能的话，确保每种情况下的动物都是相同性别、年龄、产仔和批次的。 如果不可能，那么确保在不同条件下平均分配动物。...img 注：细胞系“生物”重复的样品制备“应尽可能独立进行”(成批)，“这意味着细胞培养基应为每次实验新鲜制备，应使用不同的冷冻细胞储备和生长因子批次等。”然而，所有条件下的准备工作应该同时进行。
另外，大家还会有一个常见的疑问：采用LSD-t法进行两两比较之后得出来的p值，需不需要调整显著性水平？ 我们先把原始数据和答案给出来，然后再讲一讲其中的数理逻辑。...本例使用的原始数据如下图所示，有兴趣的读者可以用本数据进行对照学习(本例采用单因素方差分析，具体的步骤就不再列出了)： 通过单因素方差分析并采用LSD-t法进行多重比较(即在“事后比较(Post Hoc...在上面的方差分析表中(ANOVA表)，组内均方值0.175是机显值，而并非真实值，如下图所示： 此时我们发现，组内均方值应为0.175221，我们以该值代入标准误差的公式再计算一遍： 为了满足好奇心.../标准误差；同时，不必调整显著性水平，因为LSD-t法的数学思想就是在不改变显著性水平的前提下，寻找新的t值(即LSD-t值)来进行t检验。...以上公式和计算过程只是为了向大家确认LSD-t值的计算和是否需要调整显著性水平而写的，只是为了让大家不再纠结，大家也不必记住公式和计算过程，只要记住最终的结论就好了。
换句话说，A和B本来没有差异，有小于5%的几率因为其他外部因素（未知的影响变量、取样误差等等）造出AB之间有差异导致我们拒绝了虚无假说。 零假设不能直接检验，只应用于总体。总体不能够直接检验。...举例：研究200个澳大利亚学生和200个印度学生的肥胖程度，使用独立均值的t检验，结果是差异在0.0001的显著水平上式显著地，这意味着这种差异由于群体本身之外的因素引起的几率非常地小，群体本身的因素值的是民族文化种族等...总结：t检定量与预定的显著水平的t统计量比较。如果大，拒绝零假设，表明除了偶然因素之外的因素（也就是我们研究的因素）发挥了作用表现了差异。...检验和测量 信度和效度 测量工具的选择——测量工具已经建立并且具有可接受的信度和效度水平。 检验和测量课程的知识 回顾数据的pipeline，收集分析解释。...看到的观察值可能接近真实值，但是很少相同。 观察值=真实值+误差 考试的误差可能是房间温度，复习时间。
由于不同的应用场所对IMU精度要求不同，本文中没有定量的给出具体指标，具体指标需要在应用中权衡，也可以为IMU型号选择提供参考。...3 重复上电对IMU bias的影响 理想情况下认为在相同外界条件下，IMU在每次上电的bias不变，实际情况中，在相同的外界条件下IMU每次上电的bias会有差别，如果这个差别比较大，则零偏估计误差会比较大...这类的校准方法有很多，比如比例校准，二次拟合校准等，下边以最简单的比例校准为例： IMU校准标定 简化的IMU误差模型： acc误差模型： 加计校准算法 常用的加计校准算法有六面体校准，和十二面体校准，...六面体校准前需要对校准台进行标定，要求校准台与水平面平行，否则会引入校准误差，十二面体校准可以消除校准台与水平面夹脚造成的校准误差。...gyro输入为零时，其真值输出也应为零（这里不考虑地球自转，认为gyro精度敏感不到地球自转，本文的校准算法针对的是精度较低的MEMS陀螺，如果你的gyro精度足够高，可以敏感到地球自转，则也没有必要做这套校准了
通过这种方式，可以更全面地了解因素对结果的影响，并确定最佳因素组合。 下面是DOE的基本步骤：①确定实验目标和因素：确定实验的目标和要探索的因素。这些因素可以是自变量，也可以是因变量。...简单讲，就是指相同的试验条件需要重复进行2次或以上的实验。作用：估计随机误差常用的策略是采用中心点。...------------------------------5）试验误差包括系统误差与随机误差试验总误差=条件误差+试验误差条件误差：指由于试验条件（因子及水平）的变化引起的误差。...试验误差：除试验条件以外不可控的偶然因素引起的误差。...------------------------------2）正交表的性质分布均匀：任一列中，任一因素的水平（状态）出现的次数相同。整齐可比：任两列中，任意一个水平组合出现的次数相同。
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