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分析混合复合材料的弹道效率...
摘要：在这项研究中，通过将400和460 GSM语法与聚氨酯基质相结合，分析了Kevlar 29复合材料的弹道效率。板，其板的板块由10、14和18层的kevlar 29织物组成，以90°的角度制造了增强设计。按照NIJ 0108.01标准的参数进行了弹道测试，对9毫米FMJ和22（5.5 mm）口径子弹应用了五种影响。评估了复合材料和纯kevlar。在前面和后面以及复合材料的内部进行了视觉分析，以识别分层和断裂。结果表明，0.22口径子弹是在各种堆叠水平上捕获的，具体取决于配置，而9毫米的子弹穿透了所有板。与影响相关的局部裂缝和分层，突出了材料耗散能力中堆叠设计和语法的重要性。
经济僵尸化？评估法国政府在新冠疫情封锁期间的支持效果
本文评估了在卫生危机期间，由于政府部门向企业提供无条件财政支持，法国经济出现僵尸化的风险。我们基于局部均衡模型建立了一个简单的理论框架，以模拟大量法国企业面临的流动性和偿付能力压力，并评估政府支持措施的影响。模拟结果表明，这些政策帮助健康但流动性不足的企业抵御了疫情带来的冲击。此外，分析没有发现“僵尸化效应”的证据，因为政府支持并没有过度惠及生产率较低的企业。
研究人工智能的有效性 -
引用：Michael A. Miller。 （2025）。 研究人工智能驱动的自适应学习系统在增强远程教育环境中的学生成果方面的有效性。 国际远程教育技术杂志（IJDET），3（1），1-8。 摘要链接：https：//iaeme.com/home/article_id/ijdet_03_01_001文章链接：https：//iaeme.com/masteradmin/masteradmin/journal_uploads/journal_uploads/ijdet/volume_issue_1/ijdetet_1/ijdet_03_011_001_pdf引用：Michael A. Miller。（2025）。研究人工智能驱动的自适应学习系统在增强远程教育环境中的学生成果方面的有效性。国际远程教育技术杂志（IJDET），3（1），1-8。摘要链接：https：//iaeme.com/home/article_id/ijdet_03_01_001文章链接：https：//iaeme.com/masteradmin/masteradmin/journal_uploads/journal_uploads/ijdet/volume_issue_1/ijdetet_1/ijdet_03_011_001_pdf
移动糖尿病干预对提高印度农村地区普通人群糖尿病认知和促进健康生活方式改变的有效性
方法：采用准实验设计，mDiabetes 项目实施了 1 年，覆盖 1,03,538 名农村居民。根据该项目，为期 6 个月，通过语音电话向参与者传播了 56 条糖尿病预防信息（每周两次，使用当地语言）。此外，经过培训的社区卫生工作者还主持了社区健康教育会议，并向社区成员分发了教育传单。问卷调查在三个不同的时间点进行——基线（干预前）、终点（干预后）和随访（终点后 3 个月），以收集人口统计数据、糖尿病相关知识、态度、实践、身体活动和饮食习惯。分析比较了参与所有三项调查的 545 名受试者的数据。
佛罗里达州首选护理网络和首选护理伙伴的事先授权要求自2025年2月1日生效
Preferred Care Network: • MedicareMax (HMO) – Groups: 77700, 77701, 98151, 98152 • MedicareMax Chronic (HMO C-SNP) – Groups: 77707, 90215 • MedicareMax Plus (HMO D-SNP) – Groups: 77702, 77703, 77704, 98153, 98154，98155首选护理伙伴：•首选选择Broward（HMO） - 组78601，99791•首选选择DADE（HMO） - 组78600，99790•优先选择Palm Beach（HMO） - 组78606，99797•preferred Sedress 78•HMO D.-SN – HMO DP PLAN（HMO DP）– HMO DP PLAN（HMO DP）（HMO）（HMO）（HMO）（HMO）（HMO）（HMO）（HMO） 78603，78609，99792，99793，99796•首选Medicare Assist Palm Beach（HMO D-SNP） - 组78607，78608，78608，78610，99798，99798，99799，99799，99799，99799，99799，99799，99799，99799，99799，99798
认知双重任务与跑步机的有效性与认知，焦虑和
3 pt，P.抽象简介 /目的：步态异常可能是由帕金森氏病（PD）引起的运动障碍造成的，包括功能性步行。这可能会导致步态速度和步幅长度的降低，并增加步步性变化。早期运动技能开发在很大程度上取决于大脑的皮质部分，但是双重任务可能需要注意，从而损害了控制更自然的步行任务并增加跌倒风险的基础神经节电路。这项研究旨在评估帕金森患者认知双重任务对认知，焦虑和抑郁的有效性，以了解帕金森患者对认知，焦虑和抑郁症的跑步机培训的有效性，并比较认知双重任务和对认知，焦虑症，以及对帕克森氏症患者抑郁症的认知双重任务和训练的有效性。材料和方法：评估患者，符合筛查标准的患者被包括在研究中。获得了书面知情同意书。患者分为两组，访谈，认知，焦虑和抑郁的基线结果。总共选择了54名患者进行研究。该研究涉及使用表演和进行详细的体格检查筛查患者。选定的患者分为两组27名患者，每个患者均给予知情同意。结果：使用未配对t检验的组之间的比较。他们每周接受三个课程的治疗六周，A组专注于认知双重任务培训，而B组进行了跑步机培训。所有P值小于0.05，被认为是显着的。使用SPSSSS20.0（IBM）软件进行分析。结论：研究发现，认知双重任务和跑步机训练策略都显着改善了认知功能，减少了焦虑和抑郁症，认知双重任务组显示出最显着的改善。关键字：帕金森主义，认知双重任务培训，跑步机训练，焦虑和抑郁。
BSC_CON_2.10 肿瘤学：循环肿瘤 DNA 和循环肿瘤细胞（液体活检） 原始政策日期：2023 年 6 月 1 日 生效日期：2 月 1 日
1. IV 期或转移性肺腺癌，或 2. IV 期或转移性大细胞肺癌，或 3. IV 期或转移性鳞状细胞肺癌，或 4. IV 期或转移性非小细胞肺癌（NSCLC）未另作规定（NOS），或 5. 局部晚期或转移性胰腺腺癌，或 6. 转移性或晚期胃癌，或 7. 转移性或晚期食管或食管胃连接处癌，或 8. 转移性前列腺癌，或 9. III 期或更晚期皮肤黑色素瘤，或 10. 转移性结直肠癌，或 11. 局部晚期或转移性壶腹部腺癌，或 12. 持续性或复发性宫颈癌，或 13. 不可切除或转移性胆道癌，或 14. 疑似或确诊的组织细胞肿瘤，或 15. 局部区域不可切除或转移性肺外低分化神经内分泌癌，或 16. 局部区域不可切除或转移性大细胞或小细胞癌，或 17. 局部区域不可切除或转移性混合神经内分泌-非神经内分泌肿瘤，或 18. 初步确定组织学的疑似转移性恶性肿瘤，或 19. 复发性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌，或 20. 复发性或 IV 期乳腺癌，并且 B. 如果正在通过循环肿瘤 DNA 进行广泛的分子分析小组测试
最大化有效竞争的好处...
归因4.0国际（CC BY 4.0）此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作，您可以接受该许可条款的约束（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品，确定对原始文本的更改，并添加以下文本：如果原始作品和翻译之间有任何差异，则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本：这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料，则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可，您不得使用经合组织徽标，视觉标识或封面图像，也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院（PCA）仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎（法国）。仲裁员的数量应为一个。
有效信用卡的机器学习方法...
1,2,3,4 B.Tech学生，计算机科学系，米高梅工程学院。5指南，助理。教授（Mtech。B.E. ），部门 MGM工程学院计算机科学与工程师。 摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。 本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。 通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。 它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。 这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。 关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。 简介B.E.），部门MGM工程学院计算机科学与工程师。摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。简介
技术在提升战斗力中的作用......
Arquilla, J. 和 Ronfeldt, D. (Edts)。(1997)。《雅典娜阵营：为信息时代的冲突做准备》。兰德公司。https://www.rand.org/pubs/monograph_reports/MR880.html#citation。