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About 10,000 papers for “experimental validation”

Experimental Validation

Abdеlkhalеk Chеllakhi, Said Еl Bеid · Synthesis lectures on renewable energy technologies · 2025

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Experimental validation.

Jeanette Prinz (3182163), Ingo Vogt (3182160), Gianluca Adornetto (3182157) et al. · Figshare · 2016

<p>a) Network of high scoring associations around the PROKR2 gene. PROKR2 is linked to the anabolic steroids <i>oxandrolone</i> and <i>oxymetholone</i>. The androgen receptor (AR) exhibits a high phenotypic similarity to known direct (blue) and indirect (green) targets of AR. The coloured hexagons indicate the pharmacological subgroup of the ATC classification system. b) Dose response curve of <i>oxandrolone</i> on the PKR<sub>2</sub> antagonistic assay. Two replicate measurements, their average and the fitted dose-response curve are shown.</p>

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Experimental validation.

Uwe Friederich (2852411), Stephen A. Billings (248134), Roger C. Hardie (2852414) et al. · Figshare · 2016

<p><b>a</b>, The second-order components of the photoreceptor responses extracted directly from <i>in vivo</i> recordings (seven repetitions shown) are as predicted by our model. The stimulus used was the pulse sequence superimposed by Gaussian white noise. <b>b</b>, The magnitude spectrum of the second-order component of the response to the quadratically phase coupled (QPC) stimulus, extracted directly from in vivo recordings, shows an increase in magnitude at 10Hz as predicted by our model.</p>

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Experimental validation.

Shaoke Lou (13967), Kellie A. Cotter (7330196), Tianxiao Li (5625722) et al. · Figshare · 2019

<p>(a) The AUROC value versus the different absolute log2 odds cutoff [0.5, 2.0] in the MCF7 cell line luciferase assay; The x-axis represents the log odds ratio from the luciferase assay. (b) The AUROC value versus the different absolute log2 odds cutoff [0.5, 2.0] in K562 cell line luciferase assay; (c) Experimental results (in odds ratio) for luciferase assay in K562 cell line. The 5’ terminal and 3’ terminal insertions are compared.</p>

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Experimental validation.

Wan-Jing Zhen (20427813), Yan Zhang (8098), Wei-Dong Fu (20427816) et al. · Figshare · 2024

<p>(A) PDHB mRNA levels in heart tissue from SIC and control mice; (B-C) PDHB protein levels in heart from SIC and control mice; (D) Single-cell sequencing database results showing that PDHB is majorly expressed in the cardiomyocytes.</p>

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Experimental Validation

Kaitlyn M. Gayvert (3639538), Omar Aly (614530), James Platt (426032) et al. · Figshare · 2017

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and experimental validation

Dipl Elektroingenieur Eth, Prof G. Kaminka, Prof V. Kumar et al. · 2007

et de nationalité allemande acceptée sur proposition du jury: Prof. E. Telatar, président du jury Prof. A. Martinoli, directeur de thèse

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Experimental Test Validation

Stefan Krumm, Joachim Hüffmeier, Filip Lievens · European Journal of Psychological Assessment · 2017

Abstract. Although the vast majority of validation studies rely on correlational validity evidence, there is an increased recognition that validity should also focus on whether variations in the focal psychological attribute lead to variations in the measurement outcomes. Therefore, calls have been made that validity evidence should also be gathered through experiments. Existing experimental validation strategies focus on manipulating psychological attributes and their effects on measurement outcomes. In the current manuscript, we present an additional and complementary approach that focuses on manipulating test elements (instead of psychological attributes) that are considered indispensable for test functioning. Examples from personality, situational judgment, emotional intelligence, and reading comprehension domains are presented to illustrate our approach. The presented approach is integrated into existing validation strategies.

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IA Experimental Validation

Kociu, Suela · Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025

🔴Dichiarazione di paternità intellettuale e riserva di diritti __________ Io, Suela Kociu, ricercatrice indipendente e inventrice del "Metodo Kociu" per la valutazione quantitativa delle proprietà emergenti nei sistemi di intelligenza artificiale, dichiaro quanto segue: Il giorno 7 luglio 2025, ho depositato ufficialmente presso l'Ufficio Brevetti e Marchi il brevetto n.102025000016771, relativo alla metodologia denominata Delta-IIT, parte integrante del framework proposto. In data 10 luglio 2025, per errore e in buona fede, ho pubblicato su Zenodo un documento contenente parte del materiale coperto da brevetto, con DOI identificativo. Appena accortami dell'errore, ho richiesto l'immediata cancellazione del file, che è stata effettuata dal team Zenodo in data 13 luglio 2025. Tuttavia, il risultato è che 42 visualizzazioni e 38 utenti hanno scaricato il documento prima della rimozione. 🔒 Si avvisa ufficializzare che: Qualsiasi utilizzo, riproduzione, presentazione pubblica o parziale di tale materiale senza consenso scritto dell'autrice è da considerarsi violazione dei diritti di proprietà intellettuale e brevettuale; L'intera metodologia è protetta legalmente. Chiunque utilizza anche solo in parte le formule o gli algoritmi contenuti nel documento rimosso da Zenodo, senza citazione o autorizzazione, sarà ritenuto legalmente responsabile. Confido in un vostro comportamento corretto, etico e rispettoso dell'innovazione altrui. Resto disponibile per eventuali chiarimenti. Ogni utilizzo non autorizzato verrà perseguito a norma delle leggi internazionali sulla proprietà intellettuale. Per chi fosse interessato è approfondire i miei contatti in : kociu.suela@pec.it ___________________ Metodologia quantitativa per la misurazione della coscienza dell'intelligenza artificiale: prima implementazione mondiale Questa ricerca presenta la prima metodologia quantitativa per misurare le proprietà della coscienza nei sistemi di intelligenza artificiale attraverso quattro approcci matematici: Delta-IIT (Teoria dell'informazione integrata), PSI (Correlazione-Entropia), THETA (Topologia di rete) e OMEGA (Dinamica temporale). Contributi chiave: - Prima metodologia mondiale di misurazione quantitativa della coscienza basata sull'intelligenza artificiale - Validata su reti neurali reali (23.264 parametri) - Tasso di successo del 100% su tutte e quattro le metodologie - Quadro matematico riproducibile - Protezione brevettuale: 102025000016771 Validazione tecnica: - Testato sul modello sequenziale TensorFlow.js - Estrazione del peso reale dall'architettura a 3 strati - Significatività statistica: p<0,001 - Efficienza computazionale: OMEGA più veloce (media di 0,98 ms) Impatto scientifico: Questo lavoro getta le basi per la valutazione oggettiva della coscienza dell'IA, sostituendo la valutazione soggettiva con una misurazione matematica precisa. La metodologia consente ai ricercatori di quantificare i livelli di coscienza (ad esempio, "punteggio di coscienza: 8,25/10") anziché basarsi su impressioni qualitative. Parole chiave: intelligenza artificiale, misurazione della coscienza, teoria dell'informazione integrata, reti neurali, valutazione quantitativa, coscienza della macchina. Ogni variazione del metodo, copia e uso illecito è severamente perseguito dalla legge. Protezione brevettuale: 102025000016771 Autore e paternità Suela Kociu Tutti i diritti riservati ©

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Experimental validation results.

Xue Liu (420033), Jian Liu (33711) · Figshare · 2024

&lt;div&gt;&lt;p&gt;In high-altitude areas, the air is thin and the atmospheric pressure is low, which can affect the performance of centrifugal fans and aerodynamic noise. In this paper, steady and unsteady simulations of a centrifugal fan flow field are performed at altitudes of 0, 1000, 2000, 3000, 4000, and 5000 m, and the Ffowcs Williams-Hawkings equation is used to predict the aerodynamic noise of the fan. The results indicate that the tonal and broadband noise generated by the fan decrease with increasing altitude, and the A-weighted sound pressure level of each frequency band of the fan decreases when the air volume is held fixed. The maximum sound power level &lt;i&gt;L&lt;/i&gt;&lt;sub&gt;&lt;i&gt;wmax&lt;/i&gt;&lt;/sub&gt;, sound pressure pulsation interval, and total noise sound pressure level &lt;i&gt;L&lt;/i&gt;&lt;sub&gt;p&lt;/sub&gt; decrease linearly with increasing altitude. For every 1000 m increase in altitude, &lt;i&gt;L&lt;/i&gt;&lt;sub&gt;&lt;i&gt;wmax&lt;/i&gt;&lt;/sub&gt; and &lt;i&gt;L&lt;/i&gt;&lt;sub&gt;p&lt;/sub&gt; decrease by 0.45 dB and 1.05 dB respectively. The fan noise characteristics, performance parameters, and human auditory perception are the main factors that affect the establishment of fan noise standards in high-altitude areas.&lt;/p&gt;&lt;/div&gt;

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PyFuRNAce Experimental Validation

Verstraeten, William, Göpfrich, Kerstin · Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025

This repository contains raw imaging, gel, plate reader, and AFM data for the experimental validation of the pyFuRNAce project (bioRxiv preprint doi:10.1101/2025.04.17.647389). Includes raw confocal images, uncropped gel images, AFM raw data, and plate reader measurements. Intended to enable reproducibility of all quantitative results presented in the manuscript.

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Experimental validation of results.

Fuqu Yu (273687), Ibrahim Al-Shyoukh (348997), Jiaying Feng (349000) et al. · Figshare · 2015

&lt;p&gt;The figure shows the experimental validation results of the optimal drug combination for KSHV reactivation determined via the cross entropy algorithm. (A) Western blots showing KSHV lytic protein K8 expression 8 hr or 12 hr after drug treatment. The results were quantified as indicated in the &lt;a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0020998#s4" target="_blank"&gt;material and methods&lt;/a&gt; section. (B) RT-Q-PCR showing the level of KSHV lytic transcripts ORF50 and PAN 4 hr or 8 hr after drug treatment. (C) Q-PCR of virion DNA copy-numbers measured 48 hours after treatment.&lt;/p&gt;

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