bmz将开始在斯科普里大都会地区的一栋租用建筑物内,但同时已经开始在“ Skopje 2”的Technologigal工业发展区建立绿地投资。截至2028年底的长期业务计划提供了与德国总部的BMZ单位相当的启动和运行的3个单位,包括物流和管理部门,托管60条生产线,并为经济上强烈的增强国家提供600多个新工作。bmz已经开始雇用各种职位,并且特别寻找经验丰富的运营人员以及具有以下领域背景知识和经验的专家:工艺,工业化,电子,电气和机械工程。BMZ推出了耶利卡·伊瓦诺夫斯卡(Jelica Ivanovska),担任MACEDONIA北部MACEDONIA的总经理。Jelica是商业专业人员,在一般管理,运营以及在各个行业开展业务的大型跨国公司的人员和组织发展方面拥有20年的经验,其中最广泛的汽车和FMCG行业。她带来了在北马其顿市场建立绿地业务方面的专业知识,稳定和优化流程,业务合并和级别以及创建和实施业务策略。Jelica已经为Johnson Controls,Visteon Electronics,Coca Cola和Heineken等著名国际公司工作。在马其顿北部建立新生产设施的决定是由BMZ的巨大成长机会以及德国和波兰熟练工人短缺的决定所驱动的。在其业务计划中,BMZ计划投资两种新产品线,并以各种自动化水平将生产线从德国和波兰的设施转移到北马其顿。bmz强调,与此步骤有关,在德国或波兰没有计划裁员。相反,甚至计划在这些位置进行进一步的增长。该公司已选择北马其顿作为其第五次生产地点的地点,因为该国因其投资者友好的政策而享有盛誉。有关BMZ组的更多信息,请访问www.bmz-group.com。
总可行动能力(BPCD)1人字形El Segundo 9雪佛龙269,000人字形Pascagoula 4雪佛龙356,440雪佛龙盐湖8雪佛龙54,720埃克森美孚账单8 162,000 HollyFrontier Woods Cross 8 Holly 39,330 Monroe Trainer 3 ConocoPhillips 190,000 PBF Energy Torrance 9 ExxonMobil 160,000 Phillips 66 Borger 6 ConocoPhillips 146,000 Phillips 66 Ferndale 10 ConocoPhillips 105,000 Suncor Commerce City 8 Conoco, Valero 103,000 1.截至2021年1月1日,美国能源信息管理局的能力。除Suncor外,精炼厂还提交了每年1月至6月和7月至12月的半年度报告。Suncor根据ConoCo同意书提交了这些期间的报告,但根据瓦莱罗同意书,它提交了10月至3月和4月至9月的报告。在此分析中,ERG计算了涵盖2015年10月至2016年3月和2016年4月至2016年11月的报告,为2016年的报告,同样在其余几年中。
由于定义上的4级车辆必须能够在指定条件(奇数 - 操作设计域)中自主移动,因此通过智能运输系统提供这些条件的控制和数据将是一种非常有效且准确的方法。第一个将使用4级自动卡车的领域,将是具有智能运输系统的高速公路。
电池护照是促进可持续,循环和负责的电池价值链快速缩放的关键,以通过电气化运输和电源部门来满足巴黎协定的目标。It has been developed over three years by the GBA's members, who span the global battery value chain from the mine to recycling, including Audi, BASF, CATL, Eurasian Resources Group, Glencore, LG Energy Solution, Umicore, Tesla, Volkswagen AG, and IT solution providers as well as leading non-governmental and international organisations including IndustriALL Global Union, Pact, Transport & Environment, UNEP, UNICEF and many others,在政府机构的支持下,例如德国经济事务和气候行动部以及加拿大自然资源。
糖尿病是一种无法治愈且致命的常见疾病。全世界数百万人患有糖尿病,这直接影响了人们的生活。早期诊断有助于减少糖尿病的影响并改善患者的生活质量,但通常在诊断之前患有糖尿病的人多年。可以通过在患者现有数据上应用机器学习方法来做早期诊断。以这种方式,人们可以在不参加葡萄糖筛查测试或任何血液检查的情况下迅速被诊断出。回答一个简单的问题集将足以确定一个人是糖尿病患者还是有糖尿病的风险。在拟议的研究中,通过机器学习技术进行糖尿病的测定。在此范围内,一种公开可用的糖尿病数据集,其中包括从520人那里收集的16个功能,用于创建预测模型。在数据集上单独执行了八种机器学习方法。使用10倍的交叉验证模式验证了每个模型的结果。基于精度指标,基于混乱矩阵的其他性能指标;还报道了精度,召回和F1得分。所有创建的模型均得出高精度得分。使用一种基本的机器学习技术,天真的贝叶斯,将最低精度得分评估为88.85%。最高准确率为99.04%,这是通过使用一维卷积神经网络模型获得的。设计的卷积神经网络模型还导致其他指标的性能得分最高,为100.00%,98.63%和99.31%的精度,召回和F1得分。这些发现表明,创建的1D CNN模型可以通过仅向患者提出几个问题来确定糖尿病患者。
最近发现的反复突变的表观遗传调节基因 (ERG) 支持它们在肿瘤发生中的关键作用。我们对 33 种癌症类型的 426 个 ERG 进行了一项泛癌症分析,包括 10,845 个肿瘤和 730 个正常组织。我们发现,除了突变之外,ERG 中的拷贝数变异比之前预期的更频繁,并且与表达异常紧密相关。新的生物信息学方法整合了各种驱动预测和多组学算法的优势,以及针对所有 ERG 的正交体外筛选 (CRISPR-Cas9),揭示了在恶性肿瘤内和跨恶性肿瘤具有驱动作用的基因以及在多种癌症类型和特征中起作用的共享驱动机制。这是迄今为止最大、最全面的分析;这也是首次专门识别 ERG 驱动因素 (epidrivers) 并描述其在致癌过程中的失调和功能影响的实验。
EIA的EIA-860表格既是发电机级别的公用事业和非实用发电厂的年度调查。它包含诸如夏季,冬季和铭牌容量,位置(州和县),运营状态,主要动机,能源以及现有发电机的服务日期。需求V6使用EIA表格860(2019年9月每月版本和2018年发布)数据作为主要发电机数据输入。EIA的EIA-860表格还收集了蒸汽锅炉的数据,例如能源,锅炉识别,位置,操作状态和设计信息;以及相关的环境设备,例如无X燃烧和燃烧后控制,FGD洗涤器,汞控制和颗粒收集器设备信息。请注意,少于10 MW的植物中的锅炉并不报告所有数据元素。还提供了锅炉与发电机之间的关联。请注意,锅炉和发电机不一定在一对一的信件中。需要V6使用EIA表格860(2018年度发布)数据作为主要锅炉数据输入之一。
对于我的学术成就,我要感谢我的导师:Alison Post、Kara Nelson、Charisma Acey、Alastair Iles,当然还有 Isha Ray(她永远不会抛弃我)。感谢我的合著者/伙伴:Anustubh、Tanu、Sharada、Swati、Will、Yoshi ka、Zach,以及我在印度的朋友和同事。我还要感谢 ERG 独一无二的学生、校友、教师和员工社区。(Kay 和 Megan,我说的就是你们。)如果没有我的 ERG 同学 Newbies2013(又名“最佳同学”),没有他们的欢笑、争吵、会心的目光和深切的支持,我在湾区开始的生活是不可想象的。我们的旅程还在继续!最后是我的搭档,我在 ERG 的第一年就认识了他。他是我重要的另一半。 (他比我更喜欢球形牛问题!)过去 6 年多来,我和他的家人一直是我的力量和欢乐源泉。(爱你,妈妈 P!)感谢 ERG 的存在,感谢你们在黑暗时期努力做好事。我将继续努力做同样的事情。
市长办公室最近启动了残疾人城市网络(“网络”),这是一个为残疾人及其盟友设立的员工资源组 (ERG)。该网络与其他 ERG(妇女城市网络、LGBTQ+ 网络等)类似,旨在为员工提供一个与同事联系、寻求支持和建议、促进专业发展和扩大成员专业联系的论坛。该组织还致力于提升市政厅的残疾问题,并参与成员推动的其他倡导活动。会议节奏仍在形成中,但截至本计划发布,该网络已举行了三次正式会议。它目前主要面向市长办公室的员工(一些活动向其他市政府工作人员开放)。其他拥有自己的残疾人及其盟友 ERG 的机构包括交通部和文化事务部。正如其五年无障碍计划中所报告的那样,许多其他机构已表示有兴趣为残疾人组建 ERG。MOPD 和残疾人城市网络将支持这些机构的努力。
自闭症谱系障碍 (ASD) 等神经发育疾病的早期诊断仍是一个尚未得到满足的需求。其中一个困难是识别与 ASD 表型相关的生物信号。视网膜电图 (ERG) 波形已被确定为可能对 ASD 等神经系统疾病进行分类的信号。ERG 波形源自光感受器和视网膜神经元对短暂闪光的响应而产生的电活动,为中枢神经系统提供了一个间接的“窗口”。传统上,波形是在时域中进行分析的,但最近,人们已成功地使用离散小波变换 (DWT) 对 ERG 进行了时频频谱 (TFS) 分析,以表征信号的形态特征。在本研究中,我们建议使用高分辨率 TFS 技术,即变频复合解调 (VFCDM),根据两个信号闪光强度分解 ERG 波形,以建立机器学习 (ML) 模型来对 ASD 进行分类。其中包括 N = 217 名受试者(71 名 ASD 患者,146 名对照患者)在两种不同闪光强度,446 和 113 Troland 秒 (Td.s) 下的右眼和左眼的 ERG 波形。我们使用 DWT 和 VFCDM 分析了原始 ERG 波形。我们从 TFS 中计算特征并训练 ML 模型(例如随机森林、梯度提升、支持向量机)以将 ASD 与对照患者进行分类。使用独立于受试者的验证策略对 ML 模型进行了验证,我们发现具有 VFCDM 特征的 ML 模型优于使用 DWT 的模型,实现了 0.90 的受试者操作特性曲线下面积(准确度 = 0.81、灵敏度 = 0.85、特异性 = 0.78)。我们发现与较低频率相比,较高频率范围(80 – 300 Hz)包含更多与 ASD 分类相关的信息。我们还发现,右眼中更强的 446 Td.s 闪光强度提供了最佳分类结果,这支持对 ERG 波形进行 VFCDM 分析,作为辅助识别 ASD 表型的潜在工具。