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卡纳塔克邦公开大学
karnataka州开放大学（KSOU），迈索鲁（KSOU），是一所由州立法机关的州立公立大学，于1992年建立，并于1996年6月1日生效。>karnataka州开放大学（KSOU），迈索鲁（KSOU），是一所由州立法机关的州立公立大学，于1992年建立，并于1996年6月1日生效。自成立以来，Ksou就一直积极参与高等教育的国家目标，即实现访问，公平，质量，负担能力和问责制。在开放和远程学习（ODL）系统下的先驱和首要高等教育中心，KSOU于1996年从米索尔杰出大学雕刻出来。在成为大学之前，Ksou是迈索尔大学的信函课程和继续教育研究所（ICC＆CE），该课程成立于1969年。KSOU的座右铭 - “到处都是每个人的高等教育”，有望与所有这些高等教育有抱负的人接触。开放大学是根据印度政府MHRD的中央教育顾问委员会的建议，根据NPE-1986的国家教育政策成立。工作的专业人士，家庭，社会的处境不利部分以及落后地区的人们，他们无法通过“课堂”/常规模式从事教育，从而获得了通过远程教育模式学习的新机会。卡纳塔克邦是高等教育部门的主要州，GER为25.3％（2018-19，艾西），KSOU的作用对于将州的GER提升到更高水平至关重要。KSOU不仅在迈索尔的总部，而且在全州的21个地区中心都创建了出色的学术和行政基础设施。Headed by His Excellency, the Governor of Karnataka, who is the Ex-Ofcio Chancellor, while the Minister for Higher Education is the Ex-Ofcio Pro-Chancellor, and the Vice- Chancellor is the principal Academic and Executive ofcer of the university, the KSOU is a body corporate comprising of the Chancellor, Vice-Chancellor, Registrar, the members of BoM, Academic Council,院长（学术），注册官（评估），大学的其他其他学院的财务。KSOU对ODL系统的贡献是无价的。在整个州都具有其管辖范围内，Ksou还建立了21个区域中心，除了承认全州的研究中心。显着是Ksou在增强国家GER中的作用。在提供质量和相关教育方面，Ksou的作用值得称赞。课程，课程，研究材料，接触类别，测试方法，进行考试的透明度，评估和结果公告。SLM，广播演讲，Audio-Video讲师在主校园内生产的“内部工作室”的质量赢得了全国和国外众多远程学习者社区的钦佩。MBA，M。COM，MA研究，MA和教育计划是一些最受欢迎的课程。 旅馆中的住宿设施，用于参加教练课程，技能开发计划和在干净绿色环境中的课程的学生是另一个学生支持服务。MBA，M。COM，MA研究，MA和教育计划是一些最受欢迎的课程。旅馆中的住宿设施，用于参加教练课程，技能开发计划和在干净绿色环境中的课程的学生是另一个学生支持服务。众所周知的是KSOU学生支持服务 - 建立技能发展中心；竞争性考试，校园招聘驱动器，在线和离线咨询的培训中心；在线入场；各种费用支付的数字支付是KSOU最近的一些亲学生付款。具有学术基础设施状态； KSOU是在线和离线学生的支持，是远程学习者的梦想机构。
NAVTEX 警告于 25 年 1 月 14 日起生效 ---------- ...
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2025 年 1 月 3 日 HA09 印度航行警告 (INW) 011。孟买到达曼海图 21 255 292 SEAMEC PRINCESS 进展管道调查位于 20-13.31N 071-54.79E、20-20.13N 072-01.32E、20-36.02N 072-02.23E、18-34.11N 072-13.45E、19-20.96N 071-18.09E、19- 20.49N 072-01.20E、18-48.36N 072-20.05E 附近， 18-45.23N 072-18E (.) 请求宽泊位 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2025 年 1 月 3 日 HA10、JA76 印度导航警告 (INW) 012. 从孟买到哈兹拉海图 21 254 255 292 凡妮莎 7 在 19-15.20N 072-02.17E、18-54.75N 071- 49.57E、19-00.63N 072-11.95E、19-33.34N 071-18.27E、19-22.48N 071-21.60E 附近进行进展调查， 19-23.60N 071-16.70E, 20-45.25N 072-01.69E, 18-18.63N 072-21.82E, 21-04.20N 072-26.03E, 19-27.36N 071-17.95E (.) 请求 150 米宽泊位 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2025 年 1 月 6 日 HA11 印度航行警告 (INW) 013. 康哈特湾海图 207 208 254 292 纳尔马达航道标志浮标 3 号（20-40.80N 071-59.11E）和浮标 8 号(20- 59.66N 072-06.74E) 报告未点亮 (.) 海员请谨慎行事 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2025 年 1 月 9 日 HA13 印度导航警告 (INW) 020. 海图 21 255 292 钻机移动 (.) SAGAR VIJAY (19-01.52N 071-10.88E) (.) 参见 INTM 01/25 的 032(T) (.) 要求宽泊位 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2025 年 1 月 10 日 HA16 印度导航警告 (INW) 023. 孟买外海图 21 255 292 CS 记录器正在进行电缆铺设沿 18-29.42N 071-17.98E、18-20.94N 070-52.27E、18-17.02N 070-37.73E、18-13.66N 070-28.58E、18-10.95N 070- 16.41E、18-10.46N 070-08.91E、18-08.41N 068-21.82E 连接线进行操作（.）请求 2NM 宽泊位 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2025 年 1 月 10 日 HA16 印度导航警告 (INW) 024. 偏离 UMARGAM 海图 21 254 LTB 300 与 ENA PEARL 和 VALLIANZ PRESTIGE 一起在 20-16.76N 071-55.66E、20-13.31N 071-54.79E、20- 36.02N 072-02.23E、20-20.13N 072-01.32E 附近进行管道安装活动 (.) 请求宽泊位 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
警告快速设置指南的电源
在使用此保险箱之前，请检查保险箱以确保门闩锁正确。您可以使用随附的机械键执行快速测试。打开并关闭安全的5次。如果您发现任何问题或缺陷，请勿使用该产品。请通过support@vaulteksafe.com向Vaultek客户支持发送电子邮件。始终检查以确保安全门关闭时已锁定。此保险箱使用坚固的闩锁系统。牢固关闭前门中心附近。门需要牢固的压力，并在正确关闭时会自动锁定。尽快更改默认代码，以防止未经授权访问您的保险箱。不要丢失钥匙。发生停电的情况下，四个AAA电池将在低功率模式下持续约3个月。不要随时放置或存储备用键。请勿将装载的枪存储在本机中。枪支本质上是严重的，必须尊重。负责任地存储。将该产品远离小孩，因为包装包含可能成为窒息危险的小物品。
组织广泛学习（OWL）时事通讯
关键的学习和动作：•在13周的安全检查中添加了电池检查。•已更新的紧急协议和事件用作员工培训的案例研究。•在紧急情况下为患者，家庭和当局开发了改进的沟通程序。
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。
国家国民警卫队高级职位 CNGB 国民警卫队局局长 VCNGB 国民警卫队局副局长 DARNG 陆军国民警卫队局长 D
其他首字母缩略词和职位 AASF 陆军航空支援设施 AQ-C NGB 货物与服务承包办公室 AQ-R NGB 建筑与 A&E 承包办公室 ARNG 陆军国民警卫队 ARNG G1 ARNG 人事行动 ARNG G2 ARNG 情报行动 ARNG G3 ARNG 行动与培训 ARNG G4 ARNG 后勤 ARNG G5 ARNG 计划、方案与战略 ARNG G6 ARNG 通信与 IT ARNG G8 ARNG 财政行动 XXARNG 州陆军国民警卫队（IE KSARNG） ANG 空军国民警卫队 ANG A1 空军国民警卫队人事 ANG A2 空军国民警卫队情报 ANG A4 空军国民警卫队后勤 ANG FM 空军国民警卫队财政管理 XXANG 州空军国民警卫队（IE KSARNG） ARW 空中加油联队 AVN 航空 ASVAB 武装部队职业能力测验连 AW 航空联队 BCE 基地土木工程师 BCO 基地承包官 CES 土木工程中队 CIF 中央问题设施 CST 民事支持小组 CSJFTC 民事支持联合特遣部队指挥官 CoCO 合同办公室主任 COR 合同官员代表 CoS 陆军参谋长（职位在 NGB ARNG 和每个州）CFMO 设施维护官
机器学习在自动代码检查中的作用 - 系统文献评论
摘要：建筑设计必须遵守众多代码，法律和法规。实际上，尽管有可用的自动代码检查工具（ACC）和该领域的广泛研究，但检查给定设计是否符合所有相关的监管要求仍然是一项手动和耗时的任务。为广泛的法规提供高度自动化解决方案的全面检查系统仍然是一个遥远的目标。最近的研究强调了吸引高级技术（例如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP））以增强ACC能力的潜力。因此，这项工作旨在审查在代码合规性检查中实施ML技术方面的最新进步，识别知识差距并提出未来的研究方向。通过实施系统的文献综述方法，我们确定了域内的三个关键研究领域：处理监管文本，处理设计信息和整体检查机制。现有的努力使用各种ML算法来探索这些领域的每个领域，以提高其有效性。尽管取得了显着进步，但由于法规的复杂性，法律文本的歧义和培训数据的稀缺性，挑战仍然存在，所有这些都限制了提出的方法的可扩展性。此外，虽然ML通过从数据中学习而不是依靠硬编码规则来增强灵活性，但它引入了对建筑许可至关重要的决策过程中的不确定性。评论强调了混合方法的潜力，这些方法结合了基于规则的系统和ML模型的优势，以有效解决这些挑战。
快速设置指南一眼警告
在使用此保险箱之前，请检查保险箱以确保门闩锁正确。您可以使用随附的机械键执行快速测试。打开并关闭安全的5次。如果您发现任何问题或缺陷，请勿使用该产品。请通过support@vaulteksafe.com向Vaultek客户支持发送电子邮件。始终检查以确保安全门关闭时已锁定。此保险箱使用坚固的闩锁系统。牢固关闭前门中心附近。门需要牢固的压力，并在正确关闭时会自动锁定。尽快更改默认代码，以防止未经授权访问您的保险箱。不要丢失钥匙。发生停电的情况下，四个AA电池将在低功率模式下持续约3个月。不要随时放置或存储备用键。请勿将装载的枪存储在本机中。枪支本质上是严重的，必须尊重。负责任地存储。将该产品远离小孩，因为包装包含可能成为窒息危险的小物品。
预测使用外骨骼进行建筑工作的心理工作量：一种深度学习方法
摘要：外骨骼正在引起人们的注意，作为解决建筑行业背部受伤的潜在解决方案。但是，在施工中使用主动支持外骨骼会引发意想不到的后果，这可能会增加工人的心理工作量。长期增加心理工作可以影响工人的福祉和生产力。预测外骨骼使用期间的心理工作量可以为减轻触发因素提供依据。这项研究研究了两个机器学习框架，用于使用主动的背支持外骨骼进行施工工作来预测精神工作量。实验实验，其中脑电图（EEG）的数据是从戴着主动背支架外骨骼的参与者那里收集的，以执行地板任务。EEG数据接受了预处理，包括频带滤波，缺口过滤和独立的组件分析，以删除工件并确保数据质量。基于回归的长期记忆（LSTM）网络和卷积神经网络和LSTM的混合模型进行了培训，以预测处理后的脑电图数据的未来时间步骤。使用均方根误差和R平方评估网络的性能。平均均方根误差为0.162，R平方为0.939，表明LSTM网络在所有EEG通道上具有更好的预测能力。实际心理工作量和预测的心理工作量之间的比较结果还表明，实际心理工作负载中约有75％的差异是在预测的心理工作中捕获的。这项研究增强了对在建筑工作中使用外骨骼的意外后果的理解。结果强调了各种卷积神经网络方法在识别关键EEG数据特征的有效性，并为未来应用中的算法选择提供了指南。此外，该研究还确定了在使用外骨骼期间评估心理工作量的最合适的大脑通道，从而有助于EEG设备的开发，以优化成本效益，解释力和最少的通道。这项研究为利益相关者提供了宝贵的见解，以便在使用外骨骼并发现缓解机会的同时了解心理工作的影响。
机器学习方法是在火星上识别和分类的Rampart陨石坑。 J.M. Williams 1（Jwilliams4@unm.edu），A.C。Buie 1，D.P。梅森1，
简介：冲击壁是火星和许多其他行星体的无处不在地质过程，对于整个太阳系中岩石和冰冷体的表面相对年龄至关重要；在过去的数十亿年中，包括古代和现代火星都发生了这样的火山口事件[1]。这些陨石坑可以根据其形态和形成过程进行分类，包括作为斜坡型特征。在火星上对这些火山口形态的分类历史上已经证明了困难和耗时，这主要是由于1）缺乏质量，高分辨率图像和2）图像的巨大图像。我们的新方法试图通过使用基于机器学习的方法（ML）方法在MARS（32°N至32°S）中的较低纬度（32°N至32°S）内的准确分类的Rampart火山口数据库来纠正此问题。