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World File Search System有条不紊
努力为艾布拉姆斯和布拉德利家族简化服务......
从 2023 年 6 月开始，陆军召集了一批高级准尉，任务是确定陆军如何“减轻士兵负担并实现真正的战备状态”。5 该小组的工作成果是陆军部总部 (HQDA) 执行命令 (EXORD) 335-23，除其他事项外，这是指导制定深思熟虑的流程的重要一步，该流程有条不紊地用基于使用的标准取代基于时间的标准。此前，陆军通过发布非战斗行动维护计划 (NCOMP) 开始了这项工作。这些计划旨在更好地将维护要求与非战斗行动期间的实际使用情况而不是基于时间的服务间隔保持一致，旨在最终取代 AR 750-1 中描述的低使用率计划。 6 然而，这些项目主要集中于陆军的轮式车队，利用额外的行政要求要求部队将车辆纳入计划，并没有为装甲部队的战斗车辆维修提供替代方案。
BUP期刊 div>
BUP杂志试图通过鼓励研究人员的询问来通过科学的研究和培养真实知识来促进学术水平的研究。该期刊激发了研究人员的文学文章，这些文章有条不紊地有条理，对内容进行了精心分析和有用，可在现实地绘制推论。BUP期刊已在E-ISSN注册，通常会收到大量的研究论文，所有这些杂志都发送给进行盲目同行评审的专家审阅者。经过严格的选择过程，专家审稿人最终确定了出版文章。在第10卷的第二期中，研究论文和最终选定的文章必须经过严格的发表评估过程。我特别感谢编辑委员会的学识渊博的成员，他们付出了巨大的努力，以改善和对文章提高到最佳水平。BUP期刊致力于通过高质量的研究论文传播知识。
阿萨姆邦资源充足计划报告
根据第 20 届 EPS 的预测，从 2024-25 年度到 2031-32 年度，阿萨姆邦的电力需求将以 6.04% 的复合年增长率增长。同样，预计从 2024-25 年度到 2031-32 年度，峰值电力需求也将以 6.31% 的复合年增长率增长。此外，在 2024-25 年度到 2034-35 年度期间，阿萨姆邦的能源需求和峰值需求分别以 6.86% 和 6.89% 的复合年增长率增长。阿萨姆邦提供的预测已被考虑用于开展 RA 研究，因为它们高于第 20 届 EPS 的预测。为了满足资源充足性，即以可承受的成本可靠地满足电力需求，该邦需要通过投资或采购电力来有条不紊地规划其产能扩张。鉴于太阳能电池板成本的降低和电池储能系统等新技术选择的出现，规划长期最佳发电能力组合变得极为重要，这样未来的发电能力组合才既具有成本效益又对环境友好。
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摘要为了确保机器学习模型可靠并且广泛适用，交叉验证方法至关重要。他们提供了一种有条不紊的方法来调整超参数，评估模型性能以及通过过度拟合，不平衡数据和时间依赖性解决问题。本评论文章对机器学习中使用的许多交叉验证策略进行了详尽的分析，从诸如K折的交叉验证等传统技术到针对特定类型的数据和学习目标的更专业策略。除了当前的发展和交叉验证方法中的最佳实践外，我们还介绍了每种技术的基本原理，用途，利益和弊端。我们还强调了要考虑的重要因素和建议，以根据数据集的特性和建模目标选择合适的交叉验证程序。这项研究的目的是使学者和实践者彻底了解交叉验证方法及其在开发可用的可用文献中开发可靠和可靠的机器学习模型方面的重要性。
模块手动供应链和操作管理
供应链和运营管理任务的范围在过去几年中发展了，这面临着科学家和经理面临稳步增长的挑战。减少了复杂的全球供应链中生产和服务资源和流程的生产深度，并具有相应的机会和风险，现代信息和通信技术到行业4.0或物流4.0和复杂网络的形成目前正在确保供应链机构中的公司以及运营管理中的公司的联系，即生产商品和服务的生产系统中的流程和资源的管理，都面临着根本变化。重点是发展可持续和弹性的供应链的发展，这些供应链考虑了可持续性的社会，生态和经济方面，并且它是适应不断变化的环境，以确保连续性和行动能力（即使有破坏性）。在研究计划供应链和运营管理中，这些发展在主题上和有条不紊的基础上得到了支持。
地区灾害管理计划（DDMP）编制说明
作为 NDMA 发布的 DDMP 框架的补充，这些关于 DDMP 准备的说明为风险知情规划和决策提供了指南，以帮助规划人员检查危害或威胁并制定综合、协调和同步的计划。如果正确完成，规划将提供一种有条不紊的方法，让所有利益相关者思考潜在危机的生命周期，确定所需的能力并建立角色和职责框架，同时考虑最终目标。本指南旨在帮助规划人员通过 DDMP 框架中定义的章节的“描述每个部分可能包含的内容的说明和一些示例内容”的组合来指导规划过程。本指南认识到，全国许多地区已经制定了针对各种应急管理行动的 DDMP。因此，本文件建议所有 DDMP 的下一步行动都是遵循这些说明和框架。本指南还认识到，不同的地区面临的危害不同，可用的资源也不统一。因此，这可以用作框架，而不是模板。可根据需要对内容进行适当更改。
基于人工智能的自杀预测
基于人工智能的自杀预测正沿着两条不同的轨道发展。在“医疗自杀预测”中，人工智能分析来自患者医疗记录的数据。在“社交自杀预测”中，人工智能分析来自社交媒体、智能手机应用程序和物联网 (IoT) 的消费者行为。由于医疗自杀预测发生在医疗保健的背景下，因此它受保护患者隐私的《健康信息可携性和责任法案》(HIPAA)、保护人类研究对象安全的《联邦共同规则》和医学伦理的一般原则的管辖。医疗自杀预测工具是根据这些法规有条不紊地开发的，其开发人员的方法发表在同行评审的学术期刊上。相比之下，社交自杀预测通常发生在医疗保健系统之外，几乎完全不受监管。公司将其自杀预测方法作为专有商业秘密。尽管缺乏透明度，但社会自杀预测仍在全球范围内影响着人们的日常生活。然而，人们对其安全性和有效性知之甚少。
放射治疗和肿瘤学 - Lirias - 鲁汶天主教大学
人工智能 (AI) 目前正在被引入到不同的领域，包括医学。具体来说，在放射肿瘤学中，机器学习模型可以实现工作流程的自动化和优化。缺乏对这些 AI 模型的了解和解释可能会阻碍其在临床实践中的广泛和全面部署。为了促进 AI 模型在放射治疗工作流程中的整合，提出了关于 AI 模型实施和质量保证 (QA) 的普遍适用建议。对于放射治疗中常用的应用，例如自动分割、自动治疗计划和合成计算机断层扫描 (sCT)，深入讨论了基本概念。重点放在临床实践中有条不紊地引入所需的 AI 模型的调试、实施和针对具体案例和常规 QA。2020 作者。由 Elsevier B.V. 出版。放射治疗和肿瘤学 153 (2020) 55–66 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。
概念架构设计 - 工业控制系统网络的构建网络安全体系结构和
本文的目的是通过有条不紊地评估跨多个领域的工业网络安全基础架构的网络安全差距来设计基于普渡企业参考架构（PERA）模型的深入架构。这项研究包括通过审查许多相关文件，书籍，期刊文章和会议论文来彻底评估该地区的状态。通过对文献的全面审查，我们真诚的尝试是开发一种概念架构，以确保对工业控制系统的不间断和安全的操作环境。评估探讨了当前IC（工业控制系统）/OT（操作技术）网络的优势和局限性。虽然最近的文章已经提出了许多创新方法，但这些方法主要集中于ICS/OT域内的网络安全，例如石油和天然气，公用事业，能源，能源，防御，核，化学，化学等。他们进行了有条理的评估。当前景观中已经确定的研究差距为未来的研究方向提供了开发拟议的概念架构设计以解决这些网络安全差距的基础。