गर्मी के नुकसान के कारण फेफड़ों के अधिक विस्तार के कारण ऑक्सीजन अधिक तेजी से ग्रहण की जाती है। एरोबिक सेलुलर श्वसन के दौरान, ऑक्सीजन गैस की भारित औसत मूल्य एल्गोरिथ्म खपत उसी दर से होती है जैसे कार्बन डाइऑक्साइड गैस का उत्पादन होता है।
निम्नलिखित में से कौन अपेक्षित मूल्य का सबसे अच्छा वर्णन करता है?
निम्नलिखित में से कौन एक असतत यादृच्छिक चर के अपेक्षित मूल्य का सबसे अच्छा वर्णन करता है? यह सभी संभावित परिणामों पर भारित औसत है।
एक उच्च स्तरीय भाषा (एचएलएल) एक प्रोग्रामिंग भाषा है जैसे सी, फोरट्रान, या पास्कल जो एक प्रोग्रामर को ऐसे प्रोग्राम लिखने में सक्षम बनाता है जो किसी विशेष प्रकार के कंप्यूटर से कम या ज्यादा स्वतंत्र होते हैं। ऐसी भाषाओं को उच्च-स्तरीय माना जाता है क्योंकि वे मानव भाषाओं के करीब हैं और मशीनी भाषाओं से आगे हैं।
निम्नलिखित में से कौन ओ'नील आबादी पर बाड़े के प्रभाव की सबसे अच्छी भविष्यवाणी करता है?
निम्नलिखित में से कौन ओ'नील आबादी पर बाड़े के प्रभाव की सबसे अच्छी भविष्यवाणी करता है? प्राकृतिक चयन के कारण MC1RD एलील की आवृत्ति घट जाएगी।
एक यादृच्छिक चर द्विपद होता है यदि निम्नलिखित चार शर्तें पूरी होती हैं: परीक्षणों की एक निश्चित संख्या होती है (n)। प्रत्येक परीक्षण के दो संभावित परिणाम होते हैं: सफलता या विफलता। सफलता की संभावना (इसे पी कहते हैं) प्रत्येक परीक्षण के लिए समान है।
जो अपेक्षित मूल्य का वर्णन करता है?
अपेक्षित मूल्य (ईवी) भविष्य में किसी बिंदु पर निवेश के लिए अनुमानित मूल्य है। सांख्यिकी और संभाव्यता विश्लेषण में, अपेक्षित मूल्य की गणना संभावित परिणामों में से प्रत्येक को प्रत्येक परिणाम की संभावना से गुणा करके और फिर उन सभी मूल्यों को जोड़कर की जाती है।
मूल अपेक्षित मूल्य सूत्र किसी घटना की प्रायिकता को उस घटना के घटित होने की मात्रा से गुणा करने पर होता है: (P(x) * n)।
रिकॉर्ड नुकसान और उत्तोलन के बाद बिटकॉइन की कीमत में रिकवरी संभव है, एक स्वस्थ बाजार बनाते हैं
बिटकॉइन (BTC) की कीमत $17,000 के स्तर पर उल्लेखनीय लचीलापन दिखा रही है, और ग्लासनोड के आंकड़ों के अनुसार, कई मेट्रिक्स जो बिक्री की गति को ट्रैक करते हैं और निवेशकों के ऑन-चेन व्यवहार को ट्रिगर करने वाले कारकों में कमी दिखाने लगे हैं। तेज बिकवाली।
FTX दिवालियापन ने एक ऐतिहासिक बिकवाली को बढ़ावा दिया जिसके परिणामस्वरूप $4.4 बिलियन का वास्तविक बिटकॉइन घाटा हुआ। दैनिक भारित औसत मीट्रिक के साथ वास्तविक नुकसान का विश्लेषण करके, ग्लासनोड के विश्लेषकों ने पाया कि ऑन-चेन नुकसान कम हो रहे हैं।
ग्लासनोड के अनुसार, बिटकॉइन वास्तविक लाभ बनाम हानि अनुपात में अब तक के सबसे निचले स्तर पर पहुंच गया है। सबसे हाल के बैल बाजार के अंत में, महसूस किया गया घाटा मुनाफे से 14 गुना बड़ा था, जो ऐतिहासिक रूप से एक सकारात्मक बाजार बदलाव के साथ मेल खाता था।
रियलाइज्ड कैप से पता चलता है कि अतिरिक्त लिक्विडिटी खत्म हो गई है
वास्तविक सीमा बीटीसी के लॉन्च के बाद से बिटकॉइन पूंजी प्रवाह और बहिर्वाह का शुद्ध योग है।
वर्तमान एहसास कैप मई 2021 के शिखर से 2.6% अधिक है, यह सुझाव देता है कि बिटकॉइन का सर्वकालिक उच्च वापस आ गया है और खराब ऋण और अधिक-लीवरेज वाली संस्थाओं से सभी अतिरिक्त तरलता बाजार से निकल गई है।
ऐतिहासिक एहसास कैप रुझान। स्रोत: ग्लासनोड
अतीत में, जैसा कि खराब ऋण को पारिस्थितिकी तंत्र से हटा दिया गया था, भविष्य के बुल मार्केट के लिए एक लॉन्च पैड स्थापित किया गया था।
तल संभवतः अंदर हो सकता है
संतुलित मूल्य और डेल्टा मूल्य एल्गोरिथम विश्लेषण हैं जिनका उपयोग पिछले भालू चक्रों को फिर से देखने के लिए किया जाता है। पिछले भालू चक्रों में, बिटकॉइन की कीमत ने संतुलित मूल्य और डेल्टा मूल्य के बीच 3.0% समय का कारोबार किया है।
वर्तमान संतुलित मूल्य सीमा $12,000 और $15,500 के बीच है, वर्तमान डेल्टा मूल्य $18,700 से $22,900 के बीच केंद्रित है। पिछले मंदी के बाजारों के समवर्ती, बिटकॉइन की कीमत संतुलित मूल्य से ऊपर है, $15,500 पर समर्थन पा रही है।
संबंधित: बिटकॉइन के रूप में देखने के लिए बीटीसी मूल्य स्तर बाजार में $ 17K खुला है
जबकि एक बाजार तल अभी तक नहीं मिला है, और मुट्ठी भर संभावित नकारात्मक उत्प्रेरक बने हुए हैं, ऑन-चेन विश्लेषण दिखा रहा है कि बाजार सहभागियों की भावना धीरे-धीरे मंदी की चरम सीमा से बाहर हो रही है, महसूस किए गए नुकसान और मजबूर बिक्री के चरम के साथ प्रतीत होता है। .
भारित मंझला - Weighted median
शीर्ष चार्ट ऊँचाई द्वारा दर्शाए गए मानों और लाल रंग में दिखाए गए माध्य तत्व वाले तत्वों की एक सूची दिखाता है। निचला चार्ट वज़न के साथ समान तत्वों को दिखाता है जैसा कि बक्से की चौड़ाई से संकेत मिलता है। भारित माध्यिका को लाल रंग में दिखाया गया है और यह सामान्य माध्यिका से अलग है।
में आंकड़े, ए भारित मंझला नमूने का 50% है भारित प्रतिशत. [1] [2] [3] इसके द्वारा पहली बार प्रस्तावित किया गया था एफ। वाई। एजवेर्थ 1888 में। [4] [5] माध्यिका की तरह, यह एक अनुमानक के रूप में उपयोगी है केंद्रीय प्रवृत्ति, मजबूत विरुद्ध बाहरी कारकों के कारण । यह गैर-समान सांख्यिकीय भार से संबंधित है, उदाहरण के लिए, नमूने में सटीक माप बदलती है।
अंतर्वस्तु
सामान्य मामला
विशेष मामला
उन तत्वों के समूह पर विचार करें जिनमें से दो तत्व सामान्य मामले को संतुष्ट करते हैं। यह तब होता है जब दोनों तत्व संबंधित भार को बिना एनकैप्सुलेट किए वजन के सेट के मध्य बिंदु को सीमा देते हैं; बल्कि, प्रत्येक तत्व के बराबर एक विभाजन को परिभाषित करता है 1 / 2
लोअर वेटेड मेडियन
अपर वेटेड मेडियन
आदर्श रूप से, ऊपरी और निचले वजन वाले माध्यकों के माध्यम से एक नया तत्व बनाया जाएगा और शून्य का भार सौंपा जाएगा। यह विधि सम सेट के माध्यिका को खोजने के समान है। इस विभाजन बिंदु के दोनों ओर भार का योग बराबर होने के बाद से नया तत्व एक सच्चा मध्यस्थ होगा।
एप्लिकेशन के आधार पर, नया डेटा बनाना संभव या बुद्धिमान नहीं हो सकता है। इस मामले में, भारित मंझला चुना जाना चाहिए जिसके आधार पर विभाजन को सबसे अधिक बराबर रखा जाता है। यह हमेशा सबसे कम वजन वाला वज़न वाला मंझला होगा।
इस घटना में कि ऊपरी और निचले वजन वाले पदक बराबर होते हैं, सामान्य रूप से कम वजन वाले पदक को स्वीकार किया जाता है, जैसा कि मूल रूप से एडवर्डवर्थ द्वारा प्रस्तावित किया गया था [6] .
उदाहरण
इसी तरह, संख्याओं के सेट पर विचार करें < 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; >> प्रत्येक संख्या के वजन के साथ < 0.49 ; 0.01 ; 0.25 ; 0.25 ; >> क्रमशः। निचला भारित माध्य भारित औसत मूल्य एल्गोरिथ्म 0.49 और 0.5 के विभाजन योगों के साथ 2 है, और ऊपरी भारित माध्य 3 है जिसमें 0.5 और 0.25 का विभाजन योग है। पूर्णांकों के साथ काम करने के मामले में या गैर-अंतराल उपाय कम वजन वाले मध्यिका को स्वीकार किया जाएगा क्योंकि यह जोड़ी का कम वजन है और इसलिए विभाजन को सबसे बराबर रखता है। हालांकि, इन भारित मध्यस्थों का मतलब लेने के लिए अधिक आदर्श है जब यह इसके बजाय समझ में आता है। संयोगवश, भारित मंझला और मंझला दोनों 2.5 के बराबर हैं, लेकिन यह हमेशा वजन के वितरण के आधार पर बड़े सेटों के लिए सही नहीं होगा।
भारित माध्यिका की गणना संख्याओं के समूह को छाँटकर और सबसे छोटी संख्याओं की खोज करके की जा सकती है जो कुल भार के आधे से भी अधिक हो। यह एल्गोरिथ्म लेता है हे ( एन लॉग एन ) <[प्रदर्शन ओ] (एन लॉग एन)>समय। एक संशोधित चयन एल्गोरिथ्म का उपयोग करके भारित मंझला खोजने के लिए एक बेहतर दृष्टिकोण है। [1]
सीएनएन में सबसैंपलिंग क्या है?
सीएनएन में सबसैंपलिंग क्या है?
एक पूलिंग या सबसैंपलिंग परत अक्सर सीएनएन में एक कनवल्शन लेयर का तुरंत अनुसरण करती है। इसकी भूमिका ऊंचाई और चौड़ाई के स्थानिक आयामों के साथकनवल्शन लेयर के आउटपुट को डाउनसैंपल करना है।
क्या सबसैंपलिंग पूलिंग के समान है?
औसत पूलिंग उसी तरह औसत की गणना करता है और आउटपुट इमेज में प्रोसेस करता है। दूसरी ओर, सबसैंपलिंग ग्रिड में एक पिक्सेल चुनता है और आउटपुट छवि में समान पिक्सेल मान भारित औसत मूल्य एल्गोरिथ्म द्वारा उक्तग्रिड के आसपास के पिक्सेल को बदल देता है।
सबसैंपलिंग (चित्र 1.36) एक विधि है जो मूल डेटा के सबसेट का चयन करके डेटा के आकार को कम करती है। … उदाहरण के लिए, छवि डेटा और संरचित ग्रिड जैसे संरचित डेटासेट में, प्रत्येक nवें बिंदु का चयन करने से चित्र 1.36 में दिखाए गए परिणाम मिलते हैं।
सबसैंपलिंग कारक क्या है?
एमआईपीएवी से। MIPAV में सबसैंपल एल्गोरिथम आपको इमेज को आकार में 2, 4, या 8 गुनाकम करने की अनुमति देता है। सबसैंपल की गई छवि का प्रत्येक पिक्सेल 2D छवियों के लिए मूल छवि के 8 पड़ोसी पिक्सेल या 3D छवियों के लिए 26 पड़ोसी स्वरों का गाऊसी-भारित औसत है।
यह अनिवार्य रूप से सबसैंपलिंग का एक रूप है। आमतौर पर, पूलिंग परत एक 2x2 उपक्षेत्र मैट्रिक्स होगी जिसके परिणामस्वरूप: अधिकतम पूलिंग। एक छवि में एक स्लाइडिंग विंडो में अधिकतम मान खोजने का प्रयास।
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