是独立承包商或由独立承包商雇用的个人的授权用户,只能将订阅产品用于参与机构的合同研究工作。1.5知识产权所有权。参与机构承认,除了本协议中明确规定的,未经授权的重新分配或在线订阅产品可能会实质性地且无与伦比的危害Elsevier及其供应商及其供应商,但在本协议中明确规定的所有订阅产品的权利,所有权和利益仍然与Elsevier及其供应商保持在同意的同在。尽管本协议中包含的任何相反的内容,但可以在“单个期刊”文章中所述的订阅产品中的开放访问内容允许使用更广泛的用法条款(例如CC)许可证。
摘要。在现实世界中,大多数组合优化问题都是多目标的,很难同时优化它们。在文献中,某些单独的算法(ACO,GA等)可用于解决此类离散的多目标优化问题(MOOPS),尤其是旅行推销员问题(TSP)。在这里开发了一种混合算法,将ACO和GA与多样性相结合以求解离散的多目标TSP并命名为Moacogad。通常在TSP中,由于路线长度保持不变,因此不认为行进路线。在现实生活中,可能有几条从一个目的地到另一个目的地的路线,这些路线的条件也可能不同,例如好,粗糙,坏等。在实际,旅行成本和旅行时间并未准确定义,并由模糊数据代表。当涉及模糊的旅行成本和模糊的旅行时间时,路线的长度和条件以及旅行的运输道类型变得很重要。在某些情况下,旅行风险也涉及。在本文中,由开发的Moacogad制定和解决了四维不精确的TSP,包括来源,目的地,输送和途径。该模型是数值说明的。由于特定情况三维和二维多目标不精确的TSP被得出和解决。
●针对MTA合并性PRMT5抑制剂(在第1/2阶段试验中)的基因表达,蛋白质组学,shRNA敲低和广泛的重新利用数据集相关性,据报道优先针对MTAP-MTAP-浸没细胞活性。●分别具有PRMT5和MTAP的化合物靶标和预期的生物标志物是最强的命中率之一,与Prism中的复合响应相关
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
考虑范围:该职位对 O3 至 O4 等级开放。根据美国法典第 32 篇第 502f 节的规定,被选中的个人将被命令以现役警卫/预备役 (AGR) 身份服现役,并将获得初步的 36 个月试用期 AGR 命令。是否保留 AGR 将根据职责表现和犹他州陆军或空军国民警卫队的需求决定。超等级申请人(仅限士兵)在被分配到该职位时必须以书面形式表明愿意在行政上降低等级。例外情况必须由 HRO-A 以书面形式批准,并且需要当地住宿/居住计划。基本工作资格列在附件的职位描述中;必须符合 AR 600-9 的身高和体重标准。必须拥有或能够获得安全许可。军官:必须拥有与 AGR 职责相称的 AOC。准尉:必须拥有与 AGR 职责相称的 MOS。入伍:申请人将有 12 个月的时间来获得 MOS 资格。
Article title: Sentiment Analysis Based on Machine Learning Algorithms: A Comprehensive Study Authors: song jiang[1], Ela Kumar[2] Affiliations: university of houston[1], k l deemed to be university[2] Orcid ids: 0009-0007-8363-7304[1] Contact e-mail: sjiang24@central.uh.edu License information: This work has been在Creative Commons Attribution许可下发布的开放访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/,只要适当地引用了原始工作,就可以在任何媒介中不受限制地使用,分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件,使用条款和发布政策。预印度语句:本文是预印本,未经同行评审,正在考虑,并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi:10.14293/pr2199.000601.V2预印本在线发布:2024年2月19日
雇主:Weave 青年和社区服务 工作时间:每周 4 天(每周 28 小时) 状态:兼职合同 - Weave 的所有职位都依赖于持续的资金 奖项:2010 年社会社区家庭护理和残疾人服务行业奖(SCHCADS) 等级:SCHCADS SACS 4 级 薪资点 4.1 - 4.4 每小时 38.61 - 41.57 澳元,具体取决于资历和经验 福利:退休金@9.5% 和休假津贴@17.5%,外加丰厚的工资待遇/薪金牺牲 职位概述:有针对性的早期干预 (TEI) 个案工作者提供密集的全方位个案工作、案例管理、实际援助、住房支持、信息和转介、教育建议、育儿计划和支持服务,面向居住在 Woolloomooloo、Kings Cross 和 Darlinghurst 地区的 0 - 12 岁儿童的家庭和 12 - 17 岁的青少年。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
我们将提供空间供您展示您的产品。如有任何疑问或想安排会议,请随时通过 pjbinu@cdac.in 与我们联系,Binu PJ,组织秘书,科学家 E/联合主任,CDAC Trivandrum 健康技术组,电话:9496236198。
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