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比勒陀利亚大学战略计划2022 - 2026
摘要：以前的能量性能研究忽略了信息熵在输入和输出懈怠之间反馈过程中的作用。可以通过从增加的产出如何产生减少的投入和反之亦然的能力来实现卓越的能量性能。本文通过在35年期间对美国州进行评估，以代替相关的社会经济和人口统计学变量来评估这一差距。美国是世界上最大的能源生产商和消费者，不仅以有效的能源使用的创新而闻名，而且还以能源领域的管理反馈机制而闻名，从而确保了发电和消费的持续改善。首先，开发了一种新型的SEA-IS（用于理想解决方案的随机 - 凝集分析），以评估美国州各州不同最佳还原分位数的能量懈度最小化可能产生的潜在信息获得。这个非线性随机优化模型不仅依赖于β分布的先验来对学习反馈的赔率进行建模，而且还占据了DEA和TOPSIS方法中具有众多优势的优势。机器学习方法还用于从上下文变量方面预测信息的收益。的结果表明，加利福尼亚是唯一表明互相反馈和效率持续提高的美国州。有足够的范围来利用信息提高在提高能源效率方面的力量，尤其是在美国37个州，这表明公私合作伙伴关系的范围可以实现这一目标。
链分析 - 充电站。docx
生命周期分析或评估（LCA）是一种全面的方法，用于评估整个生命周期中产品，服务或过程的环境影响。LCA涉及评估项目一生的所有阶段的环境影响，从原材料提取到材料处理，制造，建筑，使用，操作，维护，装修，拆除和回收。LCA的目标是识别和量化批准排放，以帮助指导决策实现更可持续的实践。
Articaine和Lidocaine的麻醉有效性与...
引言个性化医学的目的是最大程度地提高治疗功效的可能性，并最大程度地减少在所有临床情况下对个体患者的药物毒性风险（Xie＆Frueh，2005）。实现这一目标的一种方法是对现行临床情况和合理使用药物的系统分析。药物的合理使用意味着使用适当的药物，用于适当的诊断或临床情况，适当的剂量，适合适当的人，通过适当的途径在适当的时间内，以最低的成本对个人和社区。虽然根据严格的监管准则对药物的安全性和功效进行了评估，但在销售该药物之前，批准的药物对所有人都变得安全或有效是不可能的。遗传和环境因素的相互作用会导致个人对全球可用药物的反应的实质性差异（Takahashi＆Echizen，2003; Xie＆Frueh，2005）。在从可用股票中选择适当的药物时，功效和安全性至关重要。选择适当的药物的任务是复杂的。这是因为大多数药物都以多基因方式发挥作用，显示出与基因的复杂相互作用，
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呼吸雅加达主要合作伙伴生命策略，总部位于纽约市，是国际公共卫生组织。重要战略制定并监督计划，以加强公共卫生系统并解决发病率和死亡率的主要原因，在项目实施和管理，战略沟通，流行病学和监视以及其他核心公共卫生能力方面提供专业知识。至关重要的战略环境卫生部采用公共卫生工具，以告知政策，以支持生活在一个日益城市化世界中的人们。大多数重要的策略活动基于非洲，拉丁美洲，亚洲和太平洋的低收入和中等收入国家和城市。活动基于非洲，拉丁美洲，亚洲和太平洋的低收入和中等收入国家和城市。请访问我们的网站www.vitalstrategies.org，以了解有关我们工作的更多信息。
足球守门员定位的定量分析
名称定义实际GK位置守门员在射门时的实际位置。球线将球与射程中心连接起来。双配音器射击角度的分配器。保守的守门员保持接近目标。数据驱动的GKP模型GKP模型需要数据以实现。潜水半径是潜水阴影的半径。潜水阴影守门员可以潜水覆盖的圆形区域。事件数据点来自已使用的数据集。足球协会足球。几何GKP模型GKP模型，可以使用几何规则实现。GK守门员。 GKP模型守门员定位模型。 守门员到达守门员可以覆盖的线。 实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。 刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。 男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。 Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。 建模GK位置GKP模型建议的GK位置。 非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。 开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。 射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。 射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。 射门在射门时的位置。 Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。 XG预期目标。GK守门员。GKP模型守门员定位模型。守门员到达守门员可以覆盖的线。实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。建模GK位置GKP模型建议的GK位置。非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。射门在射门时的位置。Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。XG预期目标。未固定的区域区域，某些GKP模型无法建议GK位置。妇女数据集过滤了妇女欧洲欧洲橄榄球联盟2022年数据集。拍摄前的目标概率。XGOT在目标上的预期目标。与psxg相同。PSXG弹出后的预期目标。拍摄后的目标概率。
分析方法用于基于重组腺相关病毒的基因疗法的过程和产品表征
优化具有一致质量的重组腺相关病毒（RAAV）的上游和下游过程取决于快速介绍关键质量属性（CQAS）的能力。在RAAV产生的背景下，将病毒滴度，衣壳含量和聚集鉴定为潜在的CQA，影响RAAV介导的基因治疗产物的效力，纯度和安全性。 测量这些属性的分析方法通常会遭受较长的周转时间或较低的吞吐量来开发过程，尽管快速，高通量方法开始开发和商业化。 这些方法在学术或工业实践中尚未确定，并且很少数据。 在这里，我们审查了对Raav质量量化的量化和即将到来的分析方法。 此外，我们确定从传统方法过渡到新方法的关键挑战是后者缺乏学术和工业经验。 本文献综述为选择质量属性的分析方法提供了ASA指南，以在RAAV介导的基因疗法的过程开发过程中快速，高通量过程表征。将病毒滴度，衣壳含量和聚集鉴定为潜在的CQA，影响RAAV介导的基因治疗产物的效力，纯度和安全性。测量这些属性的分析方法通常会遭受较长的周转时间或较低的吞吐量来开发过程，尽管快速，高通量方法开始开发和商业化。这些方法在学术或工业实践中尚未确定，并且很少数据。在这里，我们审查了对Raav质量量化的量化和即将到来的分析方法。此外，我们确定从传统方法过渡到新方法的关键挑战是后者缺乏学术和工业经验。本文献综述为选择质量属性的分析方法提供了ASA指南，以在RAAV介导的基因疗法的过程开发过程中快速，高通量过程表征。
采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
草稿 - 对现实世界图像字幕和场景标识的全面分析
图像字幕是一项计算机视觉任务，涉及为图像生成自然语言描述。此方法在各个领域都有许多应用，包括图像检索系统，医学和各种行业。但是，尽管图像字幕进行了重要的研究，但大多数研究都集中在高质量的图像或受控环境上，而没有探索现实世界图像字幕的挑战。现实世界的图像字幕涉及复杂而动态的环境，具有许多关注点，图像通常在质量上非常差，甚至对于人类而言，这也是一项艰巨的任务。本文评估了在不同编码机制，语言解码器和培训程序之上构建的各种模型的性能，使用新创建的现实世界数据集由使用MIT室内场景数据集构建的65多个不同场景类的800多个图像组成。该数据集使用IC3方法字幕，该方法通过汇总来自图像的唯一视图点的标准图像字幕模型所涵盖的详细信息来生成更具描述性字幕。