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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。
2019-2025原住民就业策略；刷新2022
艺术品通过一致的支持，在您选择的专业领域以及与社区的联系中的培训机会和经验，讲述了就业领域的个人成长之旅的故事。这将有助于提供充足的平台，使其在自己的职业道路上脱颖而出。获得就业机会为自己提供了财务稳定和授权，从而加强了与原住民和托雷斯海峡岛民社区的自我决心，并通过与多个就业路径和培训计划建立联系，通过促进社区能力建设和建立培训和成长的自我培训和成长周期来在社区中产生积极的波动效应。
原住民社区控制组织 (ACCO) 战略 2022 至 2032 年。授权原住民儿童、家庭和社区从 ACCO 提供的安全和持续的基础中选择自己的未来。
西澳大利亚州各地的原住民一再告诉政府，要真正改变现状，原住民社区必须引领自决进程。事实证明，通过以社区为基础、以家庭为主导的解决方案实现的自决能够为原住民儿童、家庭和社区带来有效且可持续的成果。要实现这一点，必须改革现有制度。需要审查和改变规定社区如何与原住民合作的现行政策和程序，以确保原住民获得自决权，并在未来持续下去。
Horizon Power原住民参与策略
•获得实施的解决方案 /产品 /服务的百分比•原住民参与客户见解•＃nps for Aboriginal客户（跨业务，企业，住宅和利益相关者）•访问知识中心的人的＃＃访问知识枢纽的人•对知识中心的满意度•在原住民社区伙伴关系上的支出•Aboriginal vs. aboriginal vs. Aboriginal visital
堕胎是一个公共卫生问题：实现机会和公平
简介 获得包括堕胎在内的全方位的性健康和生殖健康护理对于个人、家庭和社区的健康至关重要。人们能够可靠地控制是否以及何时生育孩子是 20 世纪最重要的公共卫生成就之一。1 然而，这些成果现在在美国受到威胁，州法律废除了半个多世纪以来为孕妇提供生育决定重大自主权的保护措施。最近几周，最高法院两次撤销了德克萨斯州的一项法律，该法律基本上禁止怀孕 6 周后的所有堕胎，剥夺了德克萨斯州居民近 50 年来受到宪法保护的权利。这项法律和类似的倒退政策变化威胁着所有育龄个人及其家庭，但对有色人种、年轻人、低收入者以及双灵、女同性恋、双性恋、酷儿、变性人、性别不合和双性人 (2SLGBQ-TGI) 的影响尤为严重。 23 在美国，不安全的非法堕胎在 1965 年就占了孕产妇死亡的 17%。4 贫困妇女、有色人种妇女及其家人受到非法堕胎相关疾病和死亡的影响尤为严重，因为白人、中产阶级和上层阶级妇女能够获得更安全的堕胎选择。随着各州开始放宽堕胎法并允许人们合法终止妊娠，孕产妇和婴儿死亡率急剧下降。5,6,7
堕胎限制的经济成本
1973 年，美国最高法院在具有里程碑意义的罗诉韦德案中确立了堕胎的宪法权利，几十年后，美国人民仍然在为获得堕胎服务而苦苦挣扎。对许多人来说，堕胎只是名义上的权利，因为对美国的许多群体来说，有意义的堕胎机会从未真正实现，特别是黑人、土著和有色人种 (BIPOC)、低收入人群和年轻人。去年是堕胎限制最严厉的一年，颁布的限制数量是罗诉韦德案以来最多的。1 事实上，罗诉韦德案可以被认为已经被推翻，因为现在对于十分之一的育龄妇女来说，它实际上已经毫无意义。2 * 堕胎限制对个人和家庭来说代价高昂。最近的一项研究发现，堕胎限制降低了女性的劳动力参与率和收入，并增加了 15 至 44 岁女性的离职率和休假时间。3
