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World File Search System决策表
基于知识中的决策表的规则创建
摘要。在本文中考虑了与基于知识的系统开发平台的基于规则的推理组成部分有关的新结果。即，提出了基于decision table方法的替代方式创建的替代方法的技术。在平台上下文中，决策表的数据模型，建议从决策表中的转换方案进行规则。还讨论了基于先前开发的组件的实施问题。显示了图形用户界面和数据库dia-gram。作为一个说明性的例子，选择了机械系统降解过程的鉴定问题。当大量在规则的条件和行动部分中，有很多事实的组合非常适合拟议的技术。最终用户的好处是用表格形式表示知识，该表格是为了分析和评估，并通过描述转换方案中的重复操作来创建规则时减少行动数量。
mm mm AFTC 自动故障树代码...
60 摘要：故障树在系统的可靠性和安全性分析中起着主导作用。手动构建故障树是一项非常耗时的任务，而且它不会给出正式的结果，因为它高度依赖于分析师的经验和启发式方法。这就需要计算机化的故障树构建，这仍然吸引着可靠性分析师的兴趣。AFTC 软件是一种用户友好的软件模型，用于基于决策表构建故障树。软件配备了各种核电站 (NPP) 系统中常用组件的决策表库。用户需要根据可用的流程图制作要构建故障树的系统的节点图。文本节点图是定义系统流程图的唯一输入。AFTC 软件是一个基于规则的专家系统，它从系统流程图和组件决策表中绘制故障树。AFTC 软件以文本和图形格式提供故障树。提供有关如何输入系统流程图和组件决策表的帮助。该软件是用 C 语言开发的。软件通过印度 PHWR 消防水系统的简化版本进行验证。将进行代码转换以创建基于窗口的版本。
站点计划检查表.pdf
1.建筑物（标明外门位置） 2.停车区（标明停车位） 3.公用设施（即架空电源和消防栓） 4.排水设施 5.相关场地尺寸（即车道宽度、建筑面积、景观缓冲区等）。c. 开发的名称和类型。（即商店、小型仓库、餐厅、医院等）* 如果您不确定您的业务类型，请填写并提交分区行政决策表* 此表格可在我们的网站上找到：表格 > 申请和表格 > 分区和重新分区申请 > 分区行政决策申请（可填写表格）。请将填妥的决策表通过电子邮件发送至 zoningapplications@horrycountysc.gov 。返回给您后，通过在线提交门户提交带有计划集的表格。d. 记录所有者和地址 e. 开发商名称和地址（如适用） f. 地块识别号 (PIN) 和/或税图号 (TMS) g. 分区和覆盖信息。（即分区表，包括退让区和停车区，显示必需与建议。）h. 开发总面积。i.现有和拟议的道路名称。（标记为公共或私人。）j.景观规划，包括特定植物种类和种植时的最低高度。
分析机器学习算法在中风检测中的性能
Trailokya Raj Ojha* 尼泊尔工程学院计算机科学与工程系助理教授，44800 巴克塔普尔，尼泊尔 电子邮件：trailikyaro@nec.edu.np ORCID iD：https://orcid.org/0000-0001-7554-1731 *通讯作者 Ashish Kumar Jha 尼泊尔工程学院计算机科学与工程系助理教授，44800 巴克塔普尔，尼泊尔 电子邮件：ashishkj@nec.edu.np ORCID iD：https://orcid.org/0000-0003-4530-1942 收到日期：2022 年 9 月 20 日；修订日期：2022 年 10 月 26 日；接受日期：2022 年 11 月 25 日；出版日期：2023 年 4 月 8 日 摘要：脑中风是一种脑供血不足导致细胞死亡的疾病。由于缺乏血液供应，脑细胞死亡，大脑不同部位出现残疾。近年来，中风已成为死亡和残疾的主要原因之一。对受影响个体的调查显示，有几种风险因素被认为是导致中风的原因。考虑到这些风险因素，已经进行了许多研究工作来对中风进行分类和预测。在这项研究中，我们应用了五种机器学习算法来根据个人的病史和身体活动识别和分类中风。考虑了不同的生理因素，并将其应用于机器学习算法，如朴素贝叶斯、AdaBoost、决策表、k-NN 和随机森林。决策表算法在根据应用数据集中的不同生理因素预测中风方面表现最佳，准确率为 82.1%。机器学习算法可以帮助更好地根据个人的病史和身体活动进行临床中风预测。索引词：脑卒中、机器学习、数据分析、预测
加利福尼亚锂谷的环境正义
CCV是锂谷社区联盟（LVCC）的成员。LVCC是代表被剥夺社区，农村社区，有组织的劳动力，环境正义以及整个帝国山谷的人们的各种组织组成的联盟。LVCC设想了一个为历史上不利的社区带来丰富经济机会的地区，重点是对环境施加任何伤害，同时推动加利福尼亚雄心勃勃的气候目标。LVCC承担了一项任务，以公平，环保和社区意识的方式满足位于锂山谷的社区的需求。LVCC的目标是确保可以公平地代表不利的社区，并在决策表中席位。
脂质管理：药物优化途径
1。不遵守，例如一段时间后停止。汀类药物不耐受性 - 尝试了2/3种不同的他汀类药物，具有不良结果 - 考虑替代选项/rechallenges（请参阅他汀类药物不耐受途径，第7页）3。他汀类药物犹豫 - 患者不愿在对风险进行讨论之后开处方他汀类药物：福利 - 请参见决策表第8页4。汀类药物相互作用的药物，合并症，脆弱的文件清楚地用患者做出的决定以及医疗注释中的编码5。他汀类药物拒绝 - 尽管有最大的努力和风险：福利讨论 - 清楚地使用患者做出的决定和医疗注释中的编码6。使用SNOMED代码和/或重新启动处方的文件原因 - 请参阅社区药房以寻求依从性支持，并在3个月内安排随访
HIN脂质管理项目 - 健康创新网络
1。关注UCLP优先级1患者组：CVD不在他汀类药物上•讨论不开处方他汀类药物的原因（例如，不遵守，停止了几个月，检查记录？他汀类药物重复处方一段时间未收集）•他汀类药物犹豫 - 请参阅SWL指南共享决策表•使用SNOMED代码和/或根据患者重新启动HI的文档决策原因•增强行为干预和生活方式2。机会主义UCLP优先级2患者组：CVD次优汀剂量3。第3组CVD患者在最大剂量病史上，但非HDL> 2.5mmol/L（nice建议至少减少40％）通常只需要重复血液4。鉴定患者处于最大风险，并通过包括Hist和Ezetimibe在内的适当疗法来优化他们的治疗；确定多发性且您可以在一次咨询中进行多种干预
中国国家和私人资本配置作为战略情报
本文从信息优势的角度考察了 21 世纪全球权力竞争（尤其是来自中国的竞争）的影响。为了在新的全球竞争中保持世界领先地位，美国必须强调通过预测对手的能力和意图来保持信息优势。为了提高我们对中国能力及其“智能化战争”野心的认识，美国情报界应优先监控国家和私人资本流动。国家和私人资本分配与这些信息集协同工作，以显示追求国家利益的优先级和强度。分配决策表明了战略决策和意图。更具体地说，对抗性资金决策与国家情报优先框架中关注的主题直接相关。当与现有的经济和金融情报相结合时，以资本支出为重点的收集应该能够提高预测能力，并确定可行的机会来制定反政策，并与我们的私营行业合作伙伴更有效地合作。此类研究和政策制定还可以通过网络行动和公共事务提供有限的运营解决方案。
HPV 疫苗接种同意书 (ghcimmunisations. ...
此链接将在团队访问前一个工作日中午关闭，因此请尽快完成此操作，因为此后团队将无法获得任何同意。如果您因任何原因无法访问在线同意书，请联系格洛斯特郡免疫接种团队，电话 0300 421 8140 或发送电子邮件至：GHC.Immunisation@ghc.nhs.uk 这是一项以学校为基础的项目，您可以通过您孩子的学校课程或通过我们的社区诊所访问。如果您希望陪同孩子一起参加，请提交同意书并在附加信息中注明您不希望孩子在学校接种疫苗，但希望在我们的社区诊所预约。提交后，请联系团队，电话 0300 421 8140 安排预约。您孩子的学校将通知您我们的团队计划访问的日期。中学学生 如果我们未收到填写完整的决策表，则可能会对每个年轻人进行个人评估，并邀请他们自行同意接种疫苗，前提是他们能够证明自己了解所接种的疫苗。这符合 Gillick 能力和同意治疗指南，可在同意治疗 - 儿童和年轻人 - NHS（www.nhs.uk）中找到