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对寻求庇护者进行证券化第三方案例... - eTD
1 David Campbell，《安全写作：美国外交政策与身份政治》（明尼苏达州明尼阿波利斯：明尼苏达大学出版社，2008 年）：1。2 Philippe Bourbeau，“共同前进：证券化进程的逻辑”，《千年：国际研究杂志》第 43 期。1（2014 年）：，doi：10.1177/0305829814541504.：187。3 Barry Buzan、Ole Waever 和 Jaap De Wilde，《安全：一种新的分析框架》。Lynne Rienner Publishers (1998): 21.4 Buzan, Waever , De Wilde “安全：一种新的分析框架。”“: 25.5 同上。6 同上。: 31.7 同上。: 32-33.
取消工作限制对寻求庇护的人的经济和社会影响
我们首先探讨了由于庇护申请人进入工作而导致的税收收入的潜在变化。我们估算了我们基于工作和退休金部（DWP）进行的建模练习的所得税和国民保险收入的增加，这些练习可以在单位成本数据库（GMCA，2023）中找到，该数据库模拟了一个接收求职者津贴（JSA）进入工作的人。我们认为，这是用于庇护申请人进入工作的最合理的情况，而不是假设所有申请人都能获得最低工资工作，并根据本文的其他论文中所做的那些工作，从这些工作中计算出所得税和国家保险收益。这是因为庇护申请人的教育和技能背景经常被发现高度多样（Holtom and Iqbal，2020年），因为那些言论和迫害的人可能是由于与他们的技能水平无关的原因而这样做。因此，在平均非工作成人进入工作之后，使用经济增长的估计是更合理的，而不是只关注最低限度。如果庇护申请人的技能水平更为多样（无论是高于英国平均水平），则在方法论上以平均水平更加强大。
幻想中的机器学习方法...
本研究研究了建立幻想板球团队的三种方法：用户创建的过程，随机过程和K-均值聚类算法。目的是通过检查六场游戏的玩家性能数据来确定最佳的编队策略。随机过程通过在预定参数中随机挑选玩家来创建团队，但用户创建的过程使用基于直观策略的手动选择。使用机器学习技术，根据信用和绩效指标，K-Means聚类算法小组团队，以找到保留在信用限制范围内的表现最佳的团队。这将优化团队组成。我们的发现表明，就整体绩效而言，用户创建和随机生成的团队经常通过K-表示聚类技术执行。这项研究表明了机器学习技术如何通过提供数据驱动的方法来改善幻想板球团队的发展，该方法优于传统和随机方法。关键字：K-均值聚类，幻想板球，幻想点系统，团队优化和玩家
使用AI摘要的电子护理计划可以产生平等的文档质量吗？ （Easy Edocq）
引言医疗保健提供已成为数据和知识密集的练习，尤其是在照顾患有复杂条件的人时。例如，患有多种慢性病的人利用更多的医疗保健，并且比一个或零条件的人遭受指数级的结果。对于患有五个或更多条件的人，患有住院风险九十倍的人尤其如此。1-5在门诊就诊时管理这些患者的需求几乎是不可能的 - 估计是解决患者的急性，预防性和慢性病需求每天需要26个小时。6在美国加剧此问题的是医疗文件的要求。计费期望导致票据高度多余，比世界其他地方更长的时间更长。7-9这些期望还需要由护理团队成员进行更频繁的文档，在这种情况下，必须在不同的票据中重复信息以促进计费，从而导致实质性的膨胀，并使简洁的交流变得困难。
法国巴黎银行 EASY ECPI 循环经济领导者
ESG 贡献由法国巴黎资产管理公司的 ESG 分析师根据详细标准确定，旨在系统地评估公司在环境、社会和治理方面的承诺和实践。投资组合层面的上述每项贡献均为各个投资组合贡献的加权平均值。环境贡献 (E) 考虑了气候变化、环境风险管理和自然资源的使用等。社会贡献 (S) 考虑了人力资本管理、社会对话质量和尊重多样性等。治理贡献 (G) 考虑了高管薪酬透明度、反腐败和性别平等等。
轻松的骑手入门电池范围12V
新的Easy Rider范围中的电池符合新法规（EU）2023/1542，旨在减少电池对环境的影响并在整个产品生命周期中提高安全性。它引入了改善电池可回收性并减少生产过程中的二氧化碳排放的标准。它设定了更严格的标准，用于收集，治疗和回收末日电池，并定义用于管理它们所包含的危险物质的新规则。
与不同类型的自主神经调节Asylbek Eshie
13 Reshetnev西伯利亚州立科学技术大学，俄罗斯克拉斯诺亚斯克，俄罗斯14 Altai州立大学，俄罗斯巴尔纳尔，在线出版：在线出版：2024年12月30日，2024年12月15日DOI：2024年12月15日DOI：10.7752/jpes.2024.12306摘要：在各种专业化的培训系统中，培训系统尤其是各种专业化的培训系统。目的。要开发和测试一种改善从事有节奏体操的6-7岁女孩的协调技能的方法，该方法是根据其自主神经神经调节的特征量身定制的。材料和方法。这项研究涉及40名女孩（6.4±1.8岁）在最初的训练阶段的节奏体操的第一年。基于特征自主神经调节类型的KERDO指数，确定了对照组（CG，n = 19）。这些运动员遵循联邦标准培训计划。实验组（例如，n = 21）参加了旨在开发协调技能的计划，该计划是根据自主法规的特定特征量身定制的。该方法包括一组体育锻炼，技术和方法论方法，这些方法是在自主神经调节的交感神经和副人物类型的运动员中差异化的。在两组中，都进行了里程碑评估，以评估静态和动态协调的发展以及整体身体适应性。结果。结论。对里程碑测试结果的分析表明，在EG中，在采用了开发协调能力的方法的情况下，测试评分明显高于CG中的测试。具有交感神经类型的自主法规的运动员在运动协调测试中取得了更好的结果，而具有副副总统类型的运动员在静态协调测试中表现出色。与CG中的女孩相比，具有更高水平的协调发展的运动员在一般身体健身测试中也表现出了卓越的成绩。通过考虑其自主神经神经调节的确定特征，在年轻体操运动员中发展和提高协调能力更有效。这种方法不仅提高了协调能力，而且还提高了运动员的整体身体健康水平。关键词有节奏的体操，体育锻炼，神经调节的营养类型，协调能力，体育介绍研究表明，体操是一项流行的运动，可促进儿童和谐的身体发展（İpekDongaz等，2024年）。有节奏的体操是一项复杂的协调运动，涉及练习，组合和使用旨在开发速度，耐力，力量，敏捷性，灵活性，功能能力和协调能力的游戏工具（Barreto等，2023; Irwin等，2021; 2021; Gaspari et al。，2024年）。在体操中的关键作用是通过视觉取向，肌肉结合感，前庭和本体感受的稳定以及心肺和神经系统的状态扮演的（Mangalam等，2024）。分析6-7岁的练习节奏体操的检查结果揭示了身体和心理发展特征，教练应考虑这些特征，以为孩子的和谐发展创造最佳条件。协调能力是取得各种运动成功的关键因素，正如乒乓球研究（Razali等，2023），Step Anoobics（Mischenko等，2024），足球（Vako
脑卒中的预测模型：针对不平衡数据的 ADASYN-RF 方法
摘要 脑卒中是一种脑部血液突然停止流动，脑细胞因缺氧和营养物质不足而死亡的疾病。脑卒中与主要与当今生活方式相关的风险因素有关，包括高“血糖水平、心脏病、肥胖和糖尿病”等代谢综合征。本研究使用机器学习算法开发了脑卒中预测模型：“逻辑回归 (LR)、随机森林 (RF) 和 K-最近邻 (KNN)”。上述研究所需的数据集来自 Harvard Dataverse 存储库。该数据集包含“临床、生理、行为、人口统计和历史数据”。在这方面，将通过采用过采样技术（包括“SMOTE、ADASYN 和 ROSE”）来处理类别不平衡问题。本文提出了一种新的混合机器学习模型，将 ADASYN 与随机森林相结合，称为 ADASYN-RF，其中 ADASYN 将对不平衡的数据集进行重新采样，然后将随机森林应用于重新采样的数据。此外，还采用了其他机器学习模型和过采样技术进行比较。令人惊讶的是，ADASYN-RF 模型能够达到本文提到的 99% 的最高检测准确率，证明了其在中风预测方面的有效性。因此，该方法为中风的临床诊断提供了一种廉价而精确的工具。
是幻想是...
这项研究的目的是检查幻想是否应归类为移情测量中的认知或情感因素。在文献中分类并不统一，因此使用代表性样本的经验测试可以提供清晰度。我们的样本由10至88岁之间的10,303名受试者组成。我们使用了德语版本的人际反应性指数SaarbrückerPersönlichkeitsfragenspf。幻想量表与同理心关注的相关性显着更高，因此应被认为是同理心的情感组成部分。此外，我们的数据表明，女性的FS得分明显高于男性，这也表明对量表的解释更具情感性的解释，因为通常认为女性具有更情感上的同理心。此外，随着年龄的增长，我们能够证明幻想的显着下降，尤其是女性，这也表明了情感解释。
安全数据表 KERAPOXY EASY DESIGN /A
个人防护设备应符合相关 CE 标准（如手套符合 EN ISO 374 标准，护目镜符合 EN ISO 166 标准），并应正确维护和存放。请咨询供应商以检查设备是否适合特定化学品以及用户信息。