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World File Search System目标值
linz 2040气候中立工业城市
林兹市目前正在追求2019年已经通过的几个气候变化降低目标。尽管这些是根据活动区域或与气候相关的部门的不同程度的野心制定的，但有些仅是部分可量化的，因此只能在有限的程度上进行验证。在能量活动区域中，定义了清晰的里程碑，以释放电力和热供应。在运输场中，有关软性移动性的明确目标。但是，由于2022年上奥地利州的行动不便的结果，应加速减少林茨地区汽车路线所占的份额。将市政车队转换为电子车辆的目标年还不清楚。在活动区域建筑物中有合理的目标值，这些建筑物涉及可回收或圆形建筑物约束，应尽快用可验证的目标值备份。2019年第1林兹气候战略还将保存在土地和水栖息地中的生物多样性定义为基本目标。
使用人工智能分析来监控你的网络
a) 单击“编辑”。b) 在滑入式窗格中，输入站点性能指标的目标百分比。此阈值定义了任何站点的 KPI 数据点的健康百分比。绿色（良好）的目标是 100%，并且无法更改。红色（不良）的目标必须是 0 到 95 之间的数字。这些目标值会影响所有客户端性能指标。
模块化紧凑型高输出混合动力技术研究
考虑到动力协调控制系统的耐久性能最为重要，需要进行充分的分析和评估，并设定有余量的性能目标值。此外，关于设定燃油效率的目标，除了目前用于评估的一般驾驶模式之外，还希望创建和评估适合车辆实际方面的驾驶模式。
2024/25 年度选择性复苏基金技术指导
适用于所有系统间关系，除非另有明确约定，否则应使用。如果跨系统提供商和委托人无法就活动目标达成一致，或者他们对目标应该是什么有不同的看法，则必须使用已发布的默认目标值。跨系统提供商和委托人不应以未能就活动目标达成一致为由不签订合同。所有跨系统关系都必须考虑已发布的默认目标中规定的 ERF 分配的公平份额。
零排放社区能源系统投资的聚类方法评估
摘要 —本文研究了在设计零排放社区 (ZEN) 的能源系统时使用聚类的方法。ZEN 是旨在在其生命周期内实现净零排放的社区。虽然以前的工作已经使用和研究了聚类来设计社区的能源系统，但没有一篇文章涉及像 ZEN 这样的社区，这些社区对太阳辐照度时间序列有很高的要求，包括 CO 2 因子时间序列，并且零排放平衡限制了可能性。为此，我们使用了几种方法并比较了它们的结果。结果一方面是聚类本身的性能，另一方面是使用数据的优化模型中每种方法的性能。测试了与聚类方法相关的各个方面。研究的不同方面包括：目标（聚类以获得天数或小时数）、算法（k 均值或 k 中心点）、规范化方法（基于标准偏差或值范围）和启发式的使用。结果强调，k-means 提供的结果比 k-medoids 更好，并且 k-means 系统地低估了目标值，而 k-medoids 则不断高估了目标值。当可以选择聚类天数和小时数时，似乎聚类天数提供了最佳精度和求解时间。选择取决于优化模型使用的公式和对季节性存储建模的需求。归一化方法的选择影响最小，但值范围方法在求解时间方面显示出一些优势。当需要很好地表示太阳辐照度时间序列时，需要使用更多的天数或小时数。选择取决于什么样的求解时间是可以接受的。
CIRCLE U. 沟通与传播策略
对于 Circle U. 的每种沟通和传播工具和渠道，都确定了关键绩效指标；下表列出了潜在指标。值得注意的是，虽然根据这些指标监测数字绩效很重要，但沟通小组还将根据活动报名情况（例如暑期学校……）以及通过一些定性方法（例如 Circle U. 大使计划）监测其沟通的影响。此外，下面列出的指标每年平均增加 20% 是指标的目标值，Circle U. 是否达到这一目标，以及达到或未达到的原因是 MEL 战略在沟通和传播战略中的关键作用。
用机器学习模型检测棉叶疾病
本研究旨在使用机器学习（ML）模型将四个棉花叶的数据集准确地分类为感染或健康。细菌疫病，卷曲病毒，叶片和健康叶子被用作研究的数据集。mL是检测棉叶疾病的有用工具，可以最大程度地降低疾病率。问题在于，如果没有机器学习技术，检测疾病的疾病是非常困难的，那么就提出了机器学习模型并测试所提出模型的准确性，使用了混淆矩阵概念。研究人员已经通过使用（ML）模型进行了研究工作来诊断疾病，但其研究的缺点是不同（ML）模型给出的结果不准确。该研究的目标是使用传统技术在早期阶段鉴定影响棉花植物的疾病。但是，利用各种图像处理技术和机器学习算法（包括卷积神经网络）被证明有助于诊断疾病。这种技术方法可以简化发现叶片受损的发现，并最大程度地减少农民在发现这些疾病方面的努力。棉花是一种大规模生产的天然纤维，它在整体农艺土地的2.5％上生长。发现棉花叶疾病对于维持农作物的生产力并为农民提供可靠的收入至关重要。混淆矩阵是n x n矩阵，用于评估分类模型的性能，其中n是目标类的数量。矩阵将实际目标值与机器学习模型预测的目标值进行了比较。该技术具有四个参数，可以测试我的研究工作中给出的结果的准确性。
布拉德福德及地区卫生和保健报告
1. 摘要 1.1 本报告面向布拉德福德区卫生和社会护理概览和审查委员会 (HOSC) 成员，提供有关关键癌症标准的绩效更新以及为提高绩效而采取的行动，作为 2023 年 1 月提交给 HOSC 的上一份报告的后续报告。 1.2 该报告介绍了布拉德福德区和克雷文医疗保健合作伙伴关系 (HCP) 为解决癌症服务中的健康不平等问题而采取的行动和积极主动的有针对性的举措，并包括我们如何使用国家 Core20Plus5 不平等框架与我们的社区开展有针对性的工作。 1.3 虽然国家癌症筛查计划和相关关键绩效指标 (KPI) 是 NHS England 和公共卫生部门的责任，但我们基于地点的合作伙伴关系以及更广泛的布拉德福德区和克雷文 (BD&C) 获得医疗服务计划委员会已积极参与实施转型项目，针对高度贫困和不平等地区，以提高癌症筛查计划的接受度。本报告展示了 HCP 所开展的工作及其产生的影响，并描述了计划的未来交付方案。根据会员的反馈，我们按初级保健网络区域细分了筛查吸收数据。1.4 最新数据显示，宫颈癌筛查吸收率为 67%，而目标值为 80%。这相当于在过去 42/46 个月内筛查了 108,391 人，其中 161,664 人符合条件。肠癌筛查吸收率为 69.6%，而目标值为 55%。这相当于在过去 30 个月内筛查了 63,545 人，其中 91,365 人符合条件。乳腺癌筛查吸收率为 59.7%，而目标值为 70%。这相当于在过去 36 个月内筛查了 44,735 人，其中 74,955 人符合条件。请注意，乳腺癌筛查计划在此期间未完成（在文件正文中进行了更详细的解释）。此后，该领域的数字预计将增加。1.5 本报告提供了有关癌症筛查服务和早期诊断癌症以获得更好的结果和患者生活质量的最新信息。它描述了在与一些社区接触时面临的持续挑战，这些社区可能因为恐惧或对于某些癌症来说是一种尴尬而不愿接受筛查。1.6 更新布拉德福德教学医院 NHS 基金会信托和艾尔河谷 NHS 基金会信托的癌症表现。这是在后新冠疫情影响的持续挑战背景下设定的，这些影响导致大多数地方、区域和国家医疗服务的等待时间增加。1.7 总结而言，超额完成表现如下；