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plac -mg-米纳斯状态...
对于国家对碳排放的中立性，PLAC-MG的阐述涉及一项研究的发展，以确定最佳的轨迹，以实现温室气体净排放的中立性。这项研究是与在气候主题中具有广泛国家和国际认可的大型实体进行的，例如CDP拉丁美洲，ICELEI，UFRJ，通过Alberto Luiz Coimbra研究生研究和工程研究研究所，Coppe，除USP和UFMG外。它确定了动态和综合模型中最佳的缓解技术，该模型通过识别关键部门来发起最佳的脱碳轨迹，以达到2050年净温室气体排放的中立性，以实现全球竞赛的净温室气体排放。
o r i g i n a l r e s a r c h最佳的内脏脂肪区域的最佳临界值，用于预测Ningb
目的：检查在宁波中国2型糖尿病（T2D）患者中预测内脏脂肪面积（VFA）的最佳临界值（VFA）。方法：从2018年3月至2020年1月，总共从Ningbo第一医院的国家标准化代谢疾病管理中心接受了标准化管理的T2D患者中，总共选择了1017名受试者。人口统计和医学信息是通过问卷收集的。使用双重生物电阻抗方法通过内脏脂肪分析仪检查了区域肥胖。结果：总体而言，将769（75.6％）T2D患者定义为具有MetS。与没有MetS相比，MetS患者具有更高的人体测量值和生物标志物。VFA与Mets的危险因素显着相关。进一步的逻辑回归模型表明，在控制相关因素后，VFA与男性（OR = 1.02）和女性（OR = 1.03）（OR = 1.03）（OR = 1.03）（OR = 1.03）的MetS显着相关。接收器 - 操作特征曲线分析表明，男性VFA的最佳截止值为84.7 cm 2，女性为81.1 cm 2预测T2D患者的METS。结论：VFA与MetS相关，可能是T2D患者MetS的独立预测指标。临床试验注册：www.clinicaltrials.gov，编号：NCT03811470。关键字：腹部肥胖，代谢综合征，内脏脂肪区域，2型糖尿病
基于多模式的基于机器学习模型，用于区分非结核分枝杆菌与结核分枝杆菌
结果：基于临床数据的模型包含年龄，性别和IL-6，而RandomForest算法则达到了最佳学习模型。确定了CT图像的两个关键放射线特征，然后用于建立放射线模型，发现Logistic算法的模型是最佳的。多模型模型包含年龄，IL-6和2个放射线特征，最佳模型来自LightGBM算法。与最佳的临床或放射线学模型相比，最佳的多模型模型具有最高的AUC值，准确性，灵敏度和负预测值，并且在外部测试数据集中还验证了其“优惠性能”（准确性= 0.745，敏感性= 0.900）。此外，多模型模型的性能优于放射科医生，NGS检测和现有机器学习模型的性能，其精度分别为26％，4和6％。
SOC领导者：采用零信任的心态来确保外部和内部 - 网络威胁
当今许多组织只需要特定于其独特情况而需要20到30个安全应用程序。采用最佳的安全产品方法，然后尝试将它们拼接在一起 - 在各种产品组中进行培训，并提高成本和复杂性。更糟糕的是，这些应用程序中的许多无法彼此集成或整个系统。在维持联系的商业环境中，至少可以说，这种缺乏对齐方式是最佳的。
NS-1X所有者手册
[潮湿]旋钮调节门的量和还原效应。当该旋钮一直顺时针旋转时，效果的衰减最大，这显然可以区分您的声音和沉默。当您希望沉默在动态上不同时，这是最佳的。逆时针旋转旋钮会减少效果的衰减，从而在您播放的声音和沉默更顺畅的情况下差异。当您轻声演奏时，例如在更精致的段落中，这是最佳的。
