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VFC 疫苗替代政策和问责工作表
• ___ 未能轮换或转移即将过期的疫苗。 • ___ 在筛查患者之前预先抽取疫苗，但未进行注射。 • ___ 提供者工作人员的储存和处理错误。 • ___ 疫苗未放入冰箱或冰柜。 • ___ 冷冻应冷藏的疫苗。 • ___ 冷冻应冷冻的疫苗。 • ___ 冰箱未插电或电气断路器关闭。 • ___ 冰箱门开着或半开，超过时间-温度限制，疫苗被判定为不可存活。 • ___ 提供者未能按照诊所的 VFC 疫苗应急计划采取行动的任何断电事件。 • ___ 订购习惯导致库存过剩，进而导致疫苗过期。库存过剩是
cte.standards@tn.gov课程代码：C
t ype - P UBLIC C HAPTER 970第970章通过添加一个新的部分，修改了TCA第63章，第6章，第2部分，第6章，第2部分，第6章，允许医学检查委员会向来自合格的外国或外国毕业的短期访客临床培训许可颁发短期访客临床培训许可证，以使外国或外国的医学毕业，以至于超过时间（90）（90）。Baca-Chavez女士向委员会提出了有关这种新许可类型的拟议规则。范德比尔特大学医学中心的考夫曼博士在听众中，并在推动立法方面发挥了作用。Pearson博士建议进行300至500美元的费用范围进行讨论，因为具有类似许可类型的其他州的费用低于标准许可费。McGraw博士添加了围绕此许可类型申请的建议费用的讨论。考夫曼博士对范德比尔特的合作伙伴关系和其他培训医院发表了评论
时间系列的机器学习方法
使用深度学习（DL）的新机器学习方法（ML）超过时间系列模型，通常比传统的ML算法更准确。但是，这些相同的模型（DL）是其缺点，因为它花了大量时间来训练它们在其超偏见的复杂定制任务中。可以看出，使用包装技术（RF）和增强（GBM）的另一种强大的ML方法（即随机森林（随机森林-RF）和梯度增强机）的关注较少。它们的计算量较高，而不是时间串联模型，超出了超级保障者的自定义活动的复杂程度远不那么复杂。鉴于此发现，选择了其中两种 - 随机森林和LightGBM，因为它们代表了强大的方法，并且可以有效地捕获数据中的复杂非线性模式。从对这些技术的分析中，我们试图建立一种方法，以系统地获取一种能够协助分析师参与决策过程的工具，以了解投资，赚钱或等待和得出有关在巴西市场中潜在使用机器学习技术的结论，从而提出了推荐的推荐实践和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/of。首先，进口的数据分区分为三组（培训，验证和测试），并且采用了两种数据分离方法：一种使用数据的时间方面和另一个随机除法。该过程遵循数据收集和存储步骤，价格序列的处理和归一化，串联属性的分析，从原始属性创建新属性，使用预测模型以及结果分析。值得注意的是，数据还使用描述为时间栏的方法的自定义标记。总而言之，考虑到所研究的问题，尽管随机分裂具有更有效的措施，这与使用时间分割有关。关于算法，LGBM证明了它的效果更好。