uniformity和conformity的区别

uniformity[英][ˌju:nɪ"fɔ:mətɪ][美][ˌju:nɪ"fɔ:mətɪ]n.均匀性; 单调，无变化; 同样，一样; 复数：uniformities以上结果来自金山词霸例句:1.That sounds like a way of imposing uniformity rather than allowing competing views toflourish. 那听起来像一个统一的方式而不是允许出现各种对立观点.-----------------------------------如有疑问欢迎追问！满意请点击右上方【选为满意回答】按钮

均匀性[物] homogeneity更多释义>>[网络短语]均匀性 uniformity;homogeneity;Evenness梯度温度均匀性 Gradient Uniformity均匀性指数 Evenness indices;Evenness;uniformity index

千篇一律 （多做贬义）

均匀 [[jūn yún]] 基本翻译 uniformity equality well-distributed blance 网络释义 均匀:Uniform | on average | flareout

coherenceconsistency

种的均匀度（Species evenness 或 equitability） 　　它是指一个群落或生境中全部物种个体数目的分配状况，它反映的是各物种个体数目分配的均匀程度。

averagebalanced

查查资料会得到公式吧 期待中最大偏差除以两倍平均值，一楼写的没错這個問題一點都不弱智Uniformity有好幾種計算方法，主要看Sample的點數，上面樓上説到的應該是點數不超過9點的情況版主大大 能不能我们公司是韩国企业，所有资料基本上都是韩文的。所以看不懂啊就是前几楼说的算法，没错range/2/mean是方法之一；也有用均方差的（sigma），均方差的的计算公式可以从网上查到，excel的函数中也有，uniformity＝sigma/mean方法一：unif=(max()-min())/2average(), 结果表示为正负百分比方法二： unif=(max()-min()/average，结果表示为百分比range/2/mean*100% spec ≤ 5 %sigma/mean*100 spec ≤ 10%两者基本等价但个人认为前一种灵敏度高些

均匀   [jūn yún] [均匀]基本解释 1.事物各部分数量分布相同 2.时间的间隔相等 [均匀]详细解释 谓事物各部分的数量分布相等。 《初刻拍案惊奇》卷二五：“我三年以来，共有俸禄余资若干，你与我均匀分作两分。一分是你收了，一分你替我送与 盼奴 去。” 叶圣陶 《隔膜·伊和他》：“钟摆的声音格外清脆，发出一种均匀的调子。” 指疏密得当。 清 李斗 《扬州画舫录·虹桥录上》：“书法润泽，骨肉均匀。” [均匀]百科解释 均匀，指分布或分配在各部分的数量相同；大小粗细、时间的间隔相等。 更多→ 均匀 [均匀]英文翻译 uniformity [均匀]近义词 匀称 平均 匀和 匀实 [均匀]相关词语 叶柄 轻盈 参差 羞赧 媲美 瞻仰 婀娜 倾斜 袅娜 平均 匀称 重叠 [均匀]相关搜寻 均匀的近义词 均匀的匀组什么词 均匀的均加个金子的金念什么 均匀的均下面一个金怎么读 均匀的均加个草字头

ear:A儿international:因特耐神nouuniformity:有内佛莫tei

大致意思：unityn.团结, 联合, 统一, 一致unificationn.统一, 合一, 一致uniformityn.同样, 一式, 一致, 均匀联系：unification 和 uniformity 近义, 意思是统一unity 指团结, 也是近义区分：unity n 单一；一致unification n 联合uniformity n 一致性

方法一：unif=(max()-min())/2average(), 结果表示为正负百分比方法二： unif=(max()-min()/average，结果表示为百分比Excel 全称是 Microsoft Excel ，是一款电子表格制作软件，该软件可以进行批量文字数据处理，界面美观大方，日常工作中经常需要使用，是现今办公人士必备的业务处理技能。

uniformity :有内没忒chapter :拆铺特volume :我泪目

eveness平坦均匀uniformity英 [juːnɪ"fɔːmɪtɪ]  美 [,jʊnə"fɔrməti] n. 均匀性；一致；同样

uniformity coefficient均匀系数；均匀性系数；均匀系统不均匀系数；均匀度；均质系数例句筛选1.Influence of the Combination Distance, Work Pressure and LayoutForm of Sprinkler Head on Uniformity Coefficient in Irrigation喷头组合间距、工作压力和布置形式对喷灌均匀系数的影响2.A soil having a uniformity coefficient smaller than 2 is considereduniform.均匀系数小于2的土壤可视为均质土。

Fertilizers as a result of the traditional plug of tobacco seedlings in the course of the existence of burnability Miao, high loss, fertilizer and other issues to be repeated, the experiment in order to deal with as well as the use of ordinary blank as a control compound, live in tobacco seedlings of different controlled-release application process time and different application amount of the controlled-release fertilizer, and seedling germination rate, plant height, stem diameter, dry weight, chlorophyll content and other key physiological indicators of growth have been studied to explore the controlled-release fertilizer live in tobacco seedlings Application effects of controlled-release fertilizer suitable period, the appropriate dosage. Found by experiment: application of controlled-release fertilizer to replace the ordinary compound reduced the production of flue-cured tobacco seedling nursery topdressing links, saving labor, reducing breeding costs, to effectively prevent non-uniform because of top-dressing phenomenon caused by irregular seedling and improve seedling uniformity and seedling quality; to achieve reduction in the production of fertilizer loss, protect the ecological environment as well as the release and absorption of the purpose of synchronization.

均变说（principle of uniformity）是用来测量地球年龄的一个理论，它与新灾变论发生冲突，意思是以前发生的事情和现在的事情成比例。

装量差异

苹果控制中心怎么变成粉色需要安装一个名叫Uniformity的手机查件，下载安装以后就可以直接在插件里进行颜色设置了。具体操作步骤如下：1、下载安装Uniformity插件。打开插件设置成粉色

苹果手机用户在使用控制中心的时候竟然还能变成粉色，很多用户不知道怎么设置，那么苹果控制中心怎么变成粉色呢？ 苹果控制中心怎么变成粉色？ 苹果控制中心怎么变成粉色需要安装一个名叫Uniformity的手机查件，下载安装以后就可以直接在插件里进行颜色设置了。 具体操作步骤如下： 1、下载安装Uniformity插件。 2、打开插件设置成需要的粉色。 本文以iphone12为例适用于ios 14.4系统

福利可以被概括为“3U”思想：普享性原则（Universality），即所有公民不论其职业为何，都应被覆盖以预防社会风险；统一性原则（Unity），即建立大一统的福利行政管理机构；均一性原则（Uniformity），即每一个受益人根据其需要，而不是收入状况，获得资助。现代福利制度起源于英国的《贝弗里奇报告》。《贝弗里奇报告》对战后英国福利社会的建设产生了巨大的影响。扩展资料福利制度影响过高的福利制度催生了养懒汉的状态。欧洲的缺勤率平均达到10%，瑞典高达20%，而日本仅为2%。德国前总理、经济学家艾哈德曾说，福利国家使我们不必依靠自己的努力，而是依靠国家，这会使经济发展失去动力。在人们开始厌恶工作的同时，却不断要求增加工资。希腊、西班牙在进入欧元区工资增长非常快，人们已经习惯了这种高福利的工资增长。希腊即使陷入危机，但是每年仍旧可以拿到14个月的工资。此外，人们不愿意工作，年轻人宁肯失业也不愿意去找工作。有人说，欧洲已经成为一个老年人的社会，对成熟工人的保护，让年轻人无法进入社会，剥夺了年轻人的就业机会。参考资料来源：百度百科—福利国家

uniformity of product产品的统一性，品质一律不变双语例句：Effects of processing parameters on shrinkage and its uniformity of product by injection compressing molding 注射压缩工艺参数对制品收缩率及其均匀度的影响

分散性比较大就是uniformity不好。一个硅片很大，比如8寸或者12寸。经常硅片边上的中间的不一样，芯片图形密的地方和疏的地方也可能不一样。

本文介绍了一个简单的对比学习框架SimCSE，它极大地促进了最先进的句子嵌入。首先描述了一种无监督的方法，它接受一个输入句子，然后在对比目标中预测自己，并 只有标准的dropout用作噪声 。 这个简单的方法令人惊讶。发现，dropout充当了最小的数据扩充，移除它会导致数据表示不好。然后，我们提出了一种有监督的方法，它将自然语言推理数据集中的注释对纳入我们的对比学习框架中，使用“蕴涵”对作为正例，使用“矛盾”对作为硬负例。 在标准语义文本相似性（STS）任务中评估SimCSE，以及使用BERT-base的无监督和监督模型分别实现了76.3%和81.6%的斯皮尔曼相关性，与之前的最佳结果相比，分别提高了4.2%和2.2%。我们也展示了两者从理论和经验上来看， 对比学习目标将预先训练好的嵌入的各向异性空间规整得更加均匀，并且在有监督信号的情况下更好地对齐正对 。 学习通用句子嵌入是自然语言处理中的一个基本问题，在文献中得到了广泛的研究。在这项工作中，我们提出了最先进的句子嵌入方法，并证明了对比目标在以下情况下是非常有效的：再加上预先训练过的语言模型，如BERT或RoBERTa 。我们介绍了 SimCSE，一种简单的对比语言句子嵌入框架，可以从未标记或标记的数据中生成更好的句子嵌入 。 ○ 1、无监督SimCSE： ○ 2、有监督SimCSE： 我们对七项标准语义文本相似性（STS）任务和七项转移任务中对SimCSE进行了综合评估。在STS任务中，我们的无监督模型和监督模型分别达到76.3%和81.6%的平均斯皮尔曼相关，与之前的最佳结果相比，分别提高了4.2%和2.2%。在转移任务上也取得了有竞争力的表现。 最后，我们在文献和研究中发现了一个不连贯的评估问题整合不同设置的结果，以便将来评估句子嵌入。 其中xi 和x+i是语义相关的。我们遵循对比框架，采用一个具有批量负例的叉熵目标：让 hi 和 hi+ 表示 xi 和 xi + 的表示，即训练目标。对于（xi，xi+）和小批量的N对是： where xi and x+i are semantically related. We follow the contrastive framework in Chen et al. (2020) and take a cross-entropy objective with in-batch negatives (Chen et al., 2017;Henderson et al., 2017): let hi and h + i denote the representations of xi and x + i, the training objective for (xi, x+i) with a mini-batch of N pairs is: 其中 τ是一个温度超参数sim（h1，h2）是余弦相似性 在这项工作中，我们使用预训练的语言模型，如BERT或RoBERTa：h=fθ(x)，然后微调所有参数使用对比学习目标（等式1）。 对比学习中的一个关键问题是如何构建 (xi, xi+)对。在视觉表现中，一个有效的解决方案是对同一幅图像进行两次随机变换（例如，裁剪、翻转、变形和旋转）如xi 和 xi+。最近，在语言表达中也采用了类似的方法，方法是应用增广技术，如单词删除、重新排序和替换。然而，由于NLP的离散性，NLP中的数据扩充本质上是困难的。我们将在§3中看到。简单地在中间表示上使用标准Dropout比这些离散操作符表现得更好。 在NLP中，类似的对比学习目标在不同的背景下进行了探索。 在这些情况下, (xi, xi+)收集自有监督的数据集，如问题-段落对。由于xi和xi+的明显性质,这些方法总是使用双编码器框架， 例如，对于xi和xi+使用两个独立的编码器fθ1和fθ2。 对于句子嵌入，Logeswaran和Lee（2018）也使用了对比学习和双编码器方法，将当前句子和下一个句子组成为(xi,xi+)。 最近，Wang和Isola（2020）确定了与对比学习的对齐性alignment和一致性uniformity——并建议使用它们来衡量表达的质量。给出了一个正例对分布ppos，alignment计算成对实例的嵌入之间的预期距离（假设表示已经规范化）： 另一方面，一致性uniformity衡量的是嵌入物均匀分布效果： 其中pdata表示数据分布。 这两个指标与对比学习的目标非常一致 ：正例之间应该保持紧密，而随机实例的嵌入应该分散在超球体上。在接下来的部分中，我们还将使用这两个指标来证明我们的方法的内部工作原理。 使用 xi+=xi。关键的成分是让这个通过使用独立取样的dropout masks 对 xi 和 xi+进行相同的正例对操作。 其中z是dropout的随机掩码。我们只是将相同的输入进行编码器两次，并获得两个具有不同dropout masksz、z0的嵌入， SimCSE的训练目标是： 我们将其视为数据扩充的一种最小形式：正例对的句子完全相同它们的嵌入只在Dropout mask上有所不同。我们将这种方法与STS-B开发集上的其他训练目标进行比较。 表1将我们的数据增强技术方法与普通方法进行了比较：如crop、word删除和替换，可以看作是 h = fθ(g(x),z)，而g是x上的（随机）离散算子。注意到，即使删除一个单词会影响性能，但没有任何影响到增强效果优于dropout噪声。 我们还将self-prediction训练目标与使用的next-sentence目标进行了比较，选择其中一个或者两个独立的编码器。如表2所示，发现SimCSE比next-sentence目标的表现要好得多，并且使用一个编码器而不是两个编码器在我们的方法中有显著差异。 为了进一步了解dropout noise在无监督SimCSE中的作用，我们在表3中尝试了不同的 dropout rates，并观察到所有变体都低于Transformers的默认dropout概率p=0.1。 我们发现两个极端情况特别有趣： 在测试过程中，我们每10步对这些模型进行一次检查训练并可视化对齐alignment和一致性uniformity度量在Figure 2中，还有一个简单的数据扩充模型“删除一个单词”。如图所示，从预先训练好的检查点开始，所有模型都大大提高了一致性uniformity。 然而，这两种特殊变体的排列也会退化由于使用了dropout噪声，我们的无监督SimCSE保持了稳定的对齐alignment。它还表明，从预训练的检查点开始是至关重要的，因为它提供了良好的初始对齐alignment。最后，“删除一个单词”改善了对齐，但在一致性度量上获得了较小的增益，最终表现不如无监督SimCSE。 我们已经证明，添加dropout 噪声能够保持正例对的良好对齐(x,x+)~Ppos。 在本节中，将研究是否可以利用有监督的数据集来提供更好的训练信号，以改进方法的一致性。 之前的研究表明，有监督的自然语言推理（NLI）数据集通过预测两个句子之间的关系是包含关系、中性关系还是矛盾关系，有效地学习句子嵌入。在我们的对比学习框架中，直接从监督数据集中提取（xi，xi+）对，并使用它们优化等式1。 我们首先探索哪些监督数据集特别适合于构造正例对（xi，xi+）。我们用大量数据集和句子对样例进行了实验，包括： 最后，我们进一步利用NLI数据集，将其矛盾对作为负例对。 在NLI数据集中，给定一个前提，注释者需要手动编写一个绝对正确（蕴涵）、一个可能正确（中立）和一个绝对错误（矛盾）的句子。因此，对于每个前提及其蕴涵假设，都有一个伴随的矛盾假设（示例见图1）。 形式上我们扩展（xi，xi+）为（xi，xi+，xi-），其中xi是前提，xi+ 和 xi−是蕴涵假设和矛盾假设。然后，通过（N是最小批量）定义训练目标Li。 如表4所示，添加负例对可以进一步提高性能（84.9→ 86.2）这是最终有监督SimCSE。也试过了添加ANLI数据集或将其与无监督SimCSE方法相结合，但没有发现有意义的改进。我们也在有监督的SimCSE中考虑了双编码器框架，它损害了性能（86.2→ 84.2)。 最近的研究发现了一个 各向异性 问题语言表达，即学习到的嵌入占据了向量空间中的窄锥限制了他们的表达能力。 证明语言模型经过了捆绑训练输入/输出嵌入导致单词各向异性嵌入，在预先训练的上下文表示中进一步观察到了这一点。证明奇异值语言模型中单词嵌入矩阵的构造急剧衰减：除了少数占主导地位的奇异值，所有其他值都接近于零。 （1）缓解问题的一个简单方法是后处理，要么消除主要主成分，要么将嵌入映射到各向同性分布 。 （2）另一个常见的解决方案是在训练期间增加正则化。在这项工作中，我们从理论和经验上证明，对比目标也可以缓解各向异性问题。 各向异性问题自然与均匀性有关，两者都强调了 嵌入应均匀分布在空间中 。直观地说，随着目标的推进，优化对比学习目标可以提高一致性（或缓解各向异性问题）把负例分开。在这里，我们采用单一光谱的观点，这是一种常见的做法。在这里，我们从单数光谱的角度来分析单词嵌入，以及 表明对比目标可以“压平”目标句子嵌入的奇异值分布并使表示更加各向同性 。 继Wang和Isola，对比学习目标（等式1）的渐近性可以用以下等式表示：负例的数量接近无穷大（假设 f(x) 被归一化）： 与后处理方法相比 。其目的仅在于鼓励各向同性表征，对比学习还优化了通过方程式6中的第一个term，这是SimCSE成功的关键。第7节给出了定量分析。 我们在7个语义文本上进行了实验相似性（STS）任务。请注意，所有的STS实验都是完全无监督的，没有使用STS训练集。 即使对于有监督的SimCSE，也只是说，在之前的工作之后，需要额外的标记数据集进行训练。还评估了7项迁移学习任务，并在附录E中提供了详细结果。我们与Reimers和Gurevych（2019）持有类似的观点， 即句子嵌入的主要目标是对语义相似的句子进行聚类 ，因此将STS作为主要结果。 我们评估了7项STS任务：2012-2016年STS，STS基准（Cer等人，2017年）和疾病相关性（Marelli等人，2014年）。当与之前的工作进行比较时，我们在评估设置中确定了已发表论文中的无效比较模式，包括（a）是否使用额外的回归系数，（b）斯皮尔曼与皮尔逊的相关性，以及（c）如何汇总结果（表B.1）。 我们比较了无监督和有监督的SimCSE与以前SOTA的STS任务句子嵌入方法。无监督基线包括平均GloVe嵌入、平均BERT或RoBERTa嵌入，以及后处理方法，如BERT - flow和BERT-whitening。 我们还比较了最近使用 对比目标的几种方法，包括： （1）IS-BERT），它最大限度地实现了global和local features 之间的一致性； （2） DeCLUTR，将同一文档中的不同spans作为正例对； （3） CT，它将来自两个不同的编码器的同一句子进行嵌入对齐。 表5显示了7项STS任务的评估结果。无论是否有额外的NLI监督，SimCSE都能显著改善所有数据集的结果，大大优于之前最先进的模型。具体而言，我们的无监督SimCSE-BERT-base将之前的SOTA平均Spearman相关性从72.05%提高到76.25%，甚至与有监督baselines相当。 在使用NLI数据集时，SimCSE-BERTbase进一步将SOTA结果提高到81.57%。RoBERTa编码器的收获更为明显，我们的有监督SimCSE通过RoBERT-alarge实现了83.76% 在附录E中，我们展示了SimCSE与现有工作相比达到PAR或更好的传输任务性能，还有一个辅助MLM目标可以进一步提高性能。 我们调查了不同的pooling方法和硬负例的影响。本节中所有报告的结果均基于STS-B开发集。我们在附录D中提供了更多的消融研究（标准化、温度和MLM目标）。 Reimers和Gurevych等人表明，采用预训练模型的平均嵌入（尤其是从第一层和最后一层）比 [CLS]具有更好的性能 。 表6显示了无监督和有监督SimCSE中不同池化方法之间的比较。对于[CLS]表示，原始的BERT实现需要在其上附加一个MLP层。 （1）保持MLP层； （2） 无MLP层； （3） 在训练期间保留MLP，但在测试时移除。 硬负例。直觉上，这可能是有益的区分硬负例（矛盾示例）和其他批量负例。因此，我们扩展等式5中定义的训练目标，以纳入不同负例的权重： 我们用不同的α值对SimCSE进行训练，并对训练后的模型进行评估STS-B的开发集，也考虑中性假设作为硬负例。如表7所示，α=1表现最好，且中性假设不会带来进一步的收益。 在本节中，我们将进一步分析，以了解SimCSE的内部工作原理。 图3显示了不同句子嵌入模型的一致性uniformity和对齐性alignment，以及它们的平均STS结果。 总的来说，具有更好的对齐和一致性的模型可以获得更好的性能 。 ○ 在附录F中，进一步证明了SimCSE可以有效地均匀预训练嵌入的奇异值分布。 ○ 在附录G中，我们展示了SimCSE在不同的句子对之间提供了更可区分的余弦相似性。 我们使用SBERTbase和SimCSE-BERTbase进行了小规模检索实验。使用来自Flickr30k数据集，并将任意随机句子作为检索类似句子的查询（基于余弦）相似性）。如表8所示的几个例子，SimCSE检索到的句子与SBERT检索到的质量进行比较具有较高的识别率。 句子嵌入早期建立在分布假设的基础上，通过预测给定句子的周围句子。表明，简单地用n-gram嵌入来增强word2vec的概念会产生很好的结果。最近的几种方法从数据扩充或同一句话的不同版本或文件采用了对比目标。与这些工作相比， 我们感谢Tao Lei, Jason Lee, Zhengyan Zhang, Jinhyuk Lee, Alexander Wettig, Zexuan Zhong，普林斯顿NLP小组的成员有益的讨论和宝贵的反馈。这项研究得到了哈佛大学研究生奖学金的支持普林斯顿大学和苹果公司的礼物奖。

贝弗里奇（Bevesidge）勋爵1940年开始工作时考虑到了30年代大危机和第一次世界大战的影响：在一个工业社会，在和平时期，应该运用所有生产要素，包括活动人口，不要再遭受那五大“灾难”之苦：疾病、无知、无赖、衰退、丑陋。贝弗里奇、丘吉尔、罗斯福希望战后能够恢复个人自由，给予社会保障：自由来自需求，自由来自战争，“最迟者”并不是“最次者”，贝氏报告从凯恩斯理论中得到启发，从新西兰和瑞典的实践中得到启示。贝弗里奇模式延伸并扩大了俾斯麦模式，其方式是回答了三个“U”问题：普享性原则（Universality）：所有公民不论其职业如何，都被覆盖以防社会风险；统一性原则（Unity）：建立唯一的统一的行政管理机构，管理所有的基金与津贴的发放；均一性原则（Uniformity）：每一个受益人根据其需要获得资助，而不是根据其收入。

uniformity of dispersion分散均匀性请采纳如果你认可我的回答，敬请及时采纳，~如果你认可我的回答，请及时点击【采纳为满意回答】按钮~~手机提问的朋友在客户端右上角评价点【满意】即可。~你的采纳是我前进的动力~~O(∩_∩)O，记得好评和采纳，互相帮助

你的问题说明不清，给出更多的信息才能帮你解答。正常是使用imatest软件中的Uniformity模块来测试的，方法是：1. 把相机对着均匀光源拍摄2. Imatest中在Uniformity模块中打开这个图像3. 进行参数设置。如ROI的区域、位置、大小等4. Imatest软件会给出分析结果和图表包括暗角与中心最亮的百分比等。建议你把测试的设置，截图发过来。或者你看一下Imatest的使用介绍：http://www.coloreye.cn/wiki

试验设备容积（testing equipment volume）：高低温试验箱内壁所限定空间的实际容积，用m3表示； 工作空间（working space）：高低温试验箱中能将规定的试验条件保持在规定偏差范围内的那部分空间； 试验箱（室）稳定状态（stdady state of test chamber）：试验箱工作空间内任意点的自身变化量达到设备本身性能指标要求时的状态； 温度偏差（temperature deviation）：高低温试验箱稳定状态下，工作空间各测量点在规定时间内实测最高温度和最低温度与标称温度的上下偏差； 相对湿度偏差（relative humidity deviation）:试验箱稳定状态下，工作空间各测量点在规定时间内实测最高相对湿度和最低温对湿度与标称相对湿度的上下偏差； 温度波动度（temperature fluctuation）：试验箱稳定状态下，在规定的时间间隔内，工作空间内任意一点温度随时间的变化量； 相对湿度波动度（relative humidity fluctuation）：试验箱稳定状态下，在规定的时间间隔内，工作空间内任意一点相对湿度随时间的变化量； 温度均匀度（temperature uniformity）:试验箱稳定状态下，工作空间在某一瞬时任意两点温度之间的最大差值，计算方法：稳定状态下，工作空间各测量点在30min内（每1min测量一次）每次测量中实测最高温度与最低温度之差的算术平均值； 相对湿度均匀度（relative humidity uniformity）:试验箱稳定状态下，工作空间在某一瞬时任意两点相对湿度之间的最大差值，计算方法：稳定状态下，工作空间各测量点在30min内（每1min测量一次）每次测量中实测最高相对湿度与最低相对湿度之差的算术平均值； 温度变化速率（temperature variation rate）:试验箱工作空间几何中心点测得的两个规定温度之间的转变速率，用℃/min表示； 每5min温度平均变化速率（temperature average variation rate of per5 minute）:试验箱工作空间几何中心点测得的两个规定温度之间每5min的平均转变速率，用℃/min表示； 气压偏差（air pressure deviation）:试验箱稳定状态下，工作空间测量点在规定时间内实测最高气压和最低气压与标称气压的上下偏差； 气压变化速率（air pressure variation rate）：高低温试验箱工作空间测量点测得的两个规定气压之间的转变速率，用KPa/min表示； 温度恢复时间（temperature recovery time）:在规定的温度下达到稳定状态后，工作空间温度从置入负载起到恢复原稳定状态所需要的时间； 温度过冲（temperature over）:高低温试验箱升温或降温至规定温度时，工作空间实际温度超出规定温度允许偏差范围； 温度过冲量（temperature overshoot）:设备升温或降温至规定温度时，工作空间实际温度超出规定温度允许偏差范围的量； 温度过问恢复时间（recovery time of temperature over）:温度过冲超出规定温度允许偏差范围到开始稳定在规定温度允许偏差范围的时间； 相对湿度过冲（relative humidity over）:设备在加湿或减湿至规定相对湿度时，工作空间实际相对湿度超出规定相对湿度允许偏差范围； 相对湿度过冲量（relative humidity overshoot）:设备在加湿或减湿到规定相对湿度时，工作空间实际相对湿度超出规定相对湿度允许偏差范围的量； 相对湿度过冲恢复时间（recovery time of relative humidity over）：相对湿度过冲超出规定相对湿度允许偏差范围到开始稳定在规定相对湿度允许偏差范围的时间； 温度指示误差（temperature indication error）:试验箱温度指示值与工作空间实际温度值之差； 相对湿度指示误差（relative humidity indication error）:高低温试验箱相对湿度指示值与工作空间实际相对湿度值之差； 气压指示误差（air pressure indication error）：试验箱气压指示值与工作空间实际气压值之差； 盐雾沉降率（salt fog sedimentation rate）:高低温试验箱工作空间的盐雾在规定面积上单位时间的自由沉降量，用ML/（80cm2.h）表示。

太长了，没有时间

1Restaurant chainnot only affecteating habits,but alsomoretraditionaland theircountries.For example:fast-food restaurantssuch as Macdonald,are thought to enter theforeignAmericanfood.2In more than 120 countries,italso has the huge consumergroups,therefore,Macdonaldledthe global consistency,affecting the localcustoms and traditions

In order to achieve four rub the tube work the uniformity, the type of drive uses the gear drive. In a bull wheel, the even cloth four size same pinions, big, the pinion modulus is being all around same, the number of teeth is two time of relations, is constituting the planet gear train together, realizes the revolution, the rotation request. Because is the vertical ball mill, the electrical machinery also needs the vertical structure, therefore fixes the electric motor in the outer covering, and transmits through the belt transmission the torque the planet gear train, again rubs the tube through the planet gear train realization revolving. Moreover, the outer covering with screw retention on the foundation, works in the machine, again uses a cover the machine effective range to cover.

MaGeck是对CRISPR screen结果进行筛选的软件，差异表达的对象是sgRNA，再对不同sgRNA的结果进行整合，得到差异基因。 参考了edgeR和DeSeq2的方法，使用广义负二项式模型找差异基因。 一般而言，样本间的变异系数（coefficient of variance，CV）是由两部分组成的，一是技术差异（Technical CV），另一个是生物学差异（Biological coefficient of variance，BCV）。前者是会随着测序通量的提升而消失的，而后者则是样本间真实存在的差异。所以，对于一个基因而言，它的BCV在样本间足够大的话，就可以认为基因是一个差异表达基因。但评价离散值时，需要参考均值，因为均值越大一般方差就越大。 在评价时，可以使用以下几种分布： （1）泊松分布：在泊松分布中，方差和均值相等。如果某个基因的表达值偏离分布模型，那么该基因为差异表达基因。 （2）负二项分布：真实数据的分布偏离泊松分布，方差明显比均值大，edgeR和后期的DeSeq2使用负二项模型NB2： 为condition A拟合负二项分布，再为condition B计算tail probability that the null NB distribution generates a read count that is more extreme than μiB。 利用计算出来的p值，对所有sgRNA进行排序。 在CRISPR screen中，通常一个基因有多于1个的sgRNA，不同sgRNA有不同rank，如何对这些rank进行整合得到一个综合的排序？ 基于Robust Rank Aggregation，Mageck做出了改进： (1) RRA是一种对排名进行整合，获得一个综合性排名列表的算法。 首先将原始排名转换为相对值 -> 计算 p-value ρ_k for the kth smallest value based on the beta distribution (beta distribution: 一组定义在 [0,1) 区间的连续概率分布) -> 取其中最小的p值来代表这个基因，称之为rho score: ρ score = min (p_ij) -> 当总的基因数不是很多（~100）的时候，可以使bonferroni校正ρ score，得到的p_adj很接近p值的上界。 (2) 问题：uniformity的假设可能不符合现实 (3) 优化：改进了ρ value的计算

elegant friendship comes as water,vile one taset as wine;gentlemen accord with differenc,villians share with disaccordance.

uniformity 英 [ ˌju:nɪ"fɔ:mətɪ ] 美 [ ˌju:nɪ"fɔ:mətɪ ]n. 均匀性；单调，无变化；同样，一样复数：uniformities双语例句1.The pressure towards uniformity constantly threatens to erode local traditions.一体化的压力一直威胁着地方传统。2.Government inspections ensure a high degree of uniformity in the standard of service.政府检查确保了在服务标准方面的高度一致。3.We"re all getting - lashed to the great wheel of uniformity.我们都被鞭子赶着进入那个千篇一律的大论了。

uniformity英 [ˌju:nɪ"fɔ:mətɪ] 美 [ˌju:nɪ"fɔ:mətɪ] n. 均匀性;单调，无变化;同样，一样

半导体的种类很多，晶圆制造工序更加多样，run to run 和wafer to wafer 的分别要从芯片设计的复杂度才能定义，run to run完成基本信息后确认conformity，才进入uniformity 的考虑和计算。

uniformity coefficient 均匀性系数均匀度均匀系数均匀度系数不明白可以追问我，满意的话请点击【采纳】

轮台歌奉送封大夫出师西征(岑参)[3]

装量均匀性(装量差异)Uniformity of loading (volume difference)

The number I 10 of our production and delivery are consistent with order重点词汇释义生产production; produce; manufacture; give birth to a child; childbirth发货delivery; send out goods; deliver goods; consignment数量number; quantity; amount; quantum订单order for goods; order form一致identical; unanimous; uniformity; accordance

luminance uniformity亮度均匀性

identity beauty forty plenty sixty, seventy quality certainty security salty guilty personality possibility ability variety curiosity activity society facility duty doety city

半导体的种类很多，晶圆制造工序更加多样，runtorun和wafertowafer的分别要从芯片设计的复杂度才能定义，runtorun完成基本信息后确认conformity，才进入uniformity的考虑和计算。

回答和翻译如下：辉 均 一 度 。Brightness uniformity .

unif adj. 一致的, 相同的, 同样的adj. 均匀的, 等的, 匀的, 齐的, 不变的, 一定的, 始终如一的adj. 统一的, 同一标准的n. 制服v. 弄成一样, 使一致, 使一律化v. 使unif = uniformity 均匀性,均匀度

unify 是统一，划一和uniform 是制服，一致uniformity

the material"s color are uniformity

1、题目关键词：explain 2、答题要领： (1)summarize the concept of uniformity of goods. (2)explain how clothing industry contributed to the uniformity of goods. 3、阅读材料要点： (1)The uniformity of products means the goods that are similar in style, quality and price. (2)The uniformity of products generally satisfied customers. (3)Uniformity was achieved in several ways. 4、听力材料要点： (1)The civil war created a huge demand for uniforms for soldiers and this led to the standardization of uniforms. (2)Manufacturers increased production with the help of standardization and better machines for civilian clothing. These clothing satisfied most of the men. (3)Women can also enjoy mass produced clothing now, for example, the blouse. 5、模板： (1)In this set of materials, the reading passage is (the title of the reading passage) and the listening material is a lecture on this topic. (2)The reading material mainly introduces ... (3)In the listening material, the professor discusses ... (4)First,... Second,...

mix round homogeneously

符合度和合规率的统一Uniformity of compliance and compliance