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Belkin House - 妇女儿童庇护所 555 Homer Street, Vancouver 604-694-6623 或致电前台 604- 681-3405 要求转至妇女区，或在出现提示时按分机 238
AMB2025-04基准测量和挑战问题：激光热线定向能量沉积（DED）3D基于镍的Superalloy 718 TES
图1显示了构建的一般几何形状。激光焊缝在电线馈周周围有三个梁同心。挑战相关的测量值将包括残留应力/应变成分，在构建机器上拔掉后的底板偏转以及在构建过程中的底板温度。在构建过程中，激光功率保持恒定，但是进料速度和行进速度变化以产生良好的几何形状。激光校准数据，电线和底板材料组成，广泛的构建信息，包括编程的进料速率和旅行速度（G代码）以及一些热电偶数据。我们将不提供材料属性数据。
预测实时危机中的自杀风险热线聊天将机器学习与心理因素集成：探索黑匣子
摘要背景：本研究通过表达与理论驱动的心理风险因素在实时危机热线聊天中集成的机器学习（ML）模型的预测能力（ML）模型来解决自杀风险预测挑战。更重要的是，我们旨在了解有助于ML自杀风险预测的特定理论驱动因素。方法：数据集由17,654个危机热线聊天课程分类为自杀。我们创建了一个基于自杀风险因素的词典（SRF），其中涵盖了主要自杀理论的关键风险因素的语言表示。使用纳入SRF词典的自然语言处理技术对ML模型（自杀风险 - Bert; SR-Bert）进行了训练。结果：结果表明SR-Bert的表现优于其他模型。逻辑回归分析确定了与自杀风险相关的几个理论驱动的风险因素，杰出的风险是绝望的，自杀，自我伤害和受害的归属感。限制：词典完全涵盖所有理论
