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先前的会议| 2023年1月19日，星期四
f1。大师班：与博士的对话。 Hassan Mir，博士。 Andrew Pipe和Dr。罗伯特·里德（Robert Reid）|鲍勃·里德（Bob Reid）博士的哈桑·米尔（Hassan Mir）博士，安德鲁·佩普（Andrew Pipe）博士 *学习目标：通过与国际知名的戒烟专家进行公开和知情的对话，概述了地标的戒烟方法。f2。咨询患者/压力管理| Emilie Serano，渥太华大学心脏研究所 *学习目标：总结接受戒烟计划的患者压力的方法。
先前的会议| 2023年1月19日，星期四
f1。大师班：与博士的对话。 Hassan Mir，博士。 Andrew Pipe和Dr。罗伯特·里德（Robert Reid）|鲍勃·里德（Bob Reid）博士的哈桑·米尔（Hassan Mir）博士，安德鲁·佩普（Andrew Pipe）博士 *学习目标：通过与国际知名的戒烟专家进行公开和知情的对话，概述了地标的戒烟方法。f2。咨询患者/压力管理| Emilie Serano，渥太华大学心脏研究所 *学习目标：总结接受戒烟计划的患者压力的方法。
开发和研究橄榄油保湿奶油的稳定性
摘要树枝的衍生产品之一（Elaeis Guineans）是橄榄油，它是从其水果的中果中提取的，而没有完善的是保留生物活性剂，并使其在化妆品生产中具有成分。因此，这项研究旨在发展和评估基于棕榈油的保湿霜的初步稳定性。进行了三种制剂进行研究：在最后两者中，标准配方（FP），阴离子碱基配方（F1）和非离子基碱公式（F2），浓度为10％树枝状油。分析了28天的初步稳定性，分析了样本，观察了有机肌肉特征（方面，颜色和气味）以及物理化学（离心应力，热应力，发光辐射，pH，pH，密度，冷冻和脱染循环）。这些测试是根据ANVISA化妆品稳定指南和巴西Farmacopeia第五版进行的。与离心，密度和pH测试相比，对10％孕剂油霜的分析中获得的结果具有稳定性。涉及身体素质特征，这些配方保持了初始测试的着色。关于发光辐射测试，热应力，冷冻和解冻周期，在F2中观察到光变化，而在F1中没有变化，导致后者是开发油基油基奶油的最稳定。关键字：棕榈油；原料;稳定;水合；乳液。diante do estudo，o azeite dedendêcoverualpara para para para para para para cromular cremesestáveis，sobretudo de baseaniônica，com propried抗氧化剂，抗氧化剂，hidratantes e Antienvelhecimento。抽象的一种源自棕榈油（Elaeis Guineenss）的产品之一是橄榄油，它是从其水果的中果中提取的，而没有完善的是保留生物活性剂，并使其成为化妆品生产的潜在成分。因此，这项研究旨在开发和评估棕榈油基保湿霜的初步稳定性。在最后两者中操纵了三种制剂：标准配方（FP），基于阴离子的公式（F1）和非离子公式（F2），含量为10％的棕榈油。样品分析了28天的初步稳定性，观察器官特征（外观，颜色和气味）和物理化学特性（离心应力，热应力，光辐射，pH，pH，密度，冷冻和诱变周期）。这些测试是根据ANVISA和巴西药典第5版稳定指南进行的。在分析10％棕榈油的乳霜中获得的结果在离心，密度和pH测试中表现出稳定性。涉及器官特征，这些配方保持了初始测试的颜色。至于光辐射，热应力，冷冻和解冻周期的测试，轻微的变化
温度驱动的铀酰有机框架的生长
经验公式C 48 H 24 N 3 O 16 U 2配方重量1374.76温度/K 100晶体系统单斜空间群C2/C A/Å17.8388（13）B/Å56.143（4）C/Å18.6016（14）（14）（14）α/°90α/°90β/°116.66.66.66.66.02（3） 16734(2) Z 8 ρcalcg/cm 3 1.091 μ/mm -1 8.365 F(000) 5160.0 Reflections collected 155999 Independent reflections 14743 [R int = 0.0703, R sigma = 0.0381] Data/restraints/parameters 14743/24/625 Goodness-of-fit on F2 1.041 Final R索引[i> =2σ（i）] r 1 = 0.0407，WR 2 = 0.1138最终R索引[所有数据] R 1 = 0.0465，WR 2 = 0.1168
民航空军/3-WP/4
附录 C：全球国际航空清洁能源使用水平的详细预测 以下是使用附录 A 中确定的可能指标对全球国际航空清洁能源使用水平的预测，预测基于 LTAG 报告中中等交通量情景的燃料数据（数据电子表格可从以下网址获取 https://www.icao.int/environmental-protection/LTAG/Pages/LTAG-data-spreadsheet.aspx）。累积二氧化碳排放量（指标 8）的预测载于 LTAG 报告附录 R3 表 1。预测使用 43 MJ/kg 作为燃料能量含量（热值），并给出了 2030、2040 和 2050 年的里程碑值以及三个燃料相关情景（F1、F2 和 F3）的数值。值得强调的是，LTAG 报告中 2030 年的数量结果是基于截至 2021 年的公告。
基于机器学习的预测未计划的重新入学，这是由于主要不利
MACHINE LEARNING ALGORITHM • Training set: HCUP data from 2017 to 2018 • Test set: HCUP data in 2019 • Algorithm: Tree-based gradient boost framework (LightGBM) • Feature selection: L1 penalty • Hyperparameter tuning: Learning rate, number of leaves, minimum sum of instance weight (Hessian), frequency of subsample, subsample ratio of columns, L1 penalty, and the scale of positive and negative weight.•首先对超参数进行筛选，并使用贝叶斯搜索进行优化。•不平衡分类：成本敏感的学习•交叉验证：5倍分层的交叉验证•阈值：Youden的J统计量•分类性能指标：平衡精度； F2分数；接收器操作曲线（AUROC）下方； Precision-Recall曲线（AUPRC）下的区域
航空手册 - NET
附件 F1：飞行跟踪/卫星跟踪系统 ...................................................................................... 95 附件 F2：气象观测报告 ...................................................................................................... 98 附件 F3：任务间/任务区外飞行 ...................................................................................... 99 附件 F4：无人机系统运行 ............................................................................................. 100 附件 F5：航空医疗后送 ...................................................................................................... 108 附件 F6：航空风险管理（ARM） ...................................................................................... 113 附件 F7：联合国飞行的运行标准 ...................................................................................... 117 附件 F8：直升机旋翼装载/卸载程序 ...................................................................................... 119 附件 F9：搜索和救援................................................................................................ 121 附件 F10：飞机燃油桶加油 .......................................................................................... 122 附件 F11：直升机外部负载作业 ................................................................................ 124 附件 F12：夜间飞行作业 ................................................................................................ 125 附件 F13：远程直升机着陆场（RHLS） – 标准 ...................................................... 127 附件 F14：直升机着陆场（HLS） – 技术标准 ............................................................. 129
一种无需基因组关系矩阵直接逆的有效基因组预测方法
GBLUP 是应用最广泛的基因组预测 (GP) 方法，由于需要求基因组关系矩阵 (GRM) 的逆，因此随着训练群体规模的增加，该方法会消耗大量且不断增加的计算资源。因此，在本研究中，我们结合随机 Haseman - Elston (HE) 回归 (RHE-reg) 和预条件共轭梯度 (PCG)，开发了一种新的基因组预测方法 (RHEPCG)，该方法避免了直接求 GRM 的逆。模拟结果表明，在大多数情况下，RHEPCG 不仅能达到与 GBLUP 相似的预测精度，而且还能显著减少计算时间。对于实际数据，与 GBLUP 相比，RHEPCG 对拟南芥 F2 群体的 7 个性状和高粱双色 RIL 群体的 4 个性状表现出相似或更好的预测精度。这表明 RHEPCG 是 GBLUP 的一个实用替代方案，并且具有更好的计算效率。
基于图像的混凝土裂纹检测方法使用中值绝对偏差
摘要：本文提出了一种创新的方法，用于使用基于图像中中位绝对偏差（MAD）的自适应阈值方法来检测和量化混凝土裂纹。该技术应用有限的预处理步骤，然后根据像素的灰度分布，动态地确定适用于每个子图像的阈值，从而导致定制的裂纹分割。使用拉普拉斯边缘检测方法获得裂纹的边缘，并为每个中心线点获得裂纹的宽度。该方法的性能是使用检测概率（POD）曲线作为实际裂纹大小的函数来测量的，从而揭示了显着的功能。发现所提出的方法可以检测到狭窄至0.1 mm的裂纹，对于具有较大宽度的裂纹的概率为94％和100％。还发现该方法的精度，精度和F2分数值比OTSU和Niblack方法更高。
地中海饮食：对超重或肥胖的人的胰岛素抵抗和分泌的影响
1人文科学系，远程魔术师Pegaso，定向中心，Via Porzio，Isela F2，80143 Naples，意大利； luigi.barrea@unina.it 2 Italian Center和Naples“ Federico II”的患者的护理和福祉中心，意大利80131 Naples； ludovica.verde@unina.it（l.v. ）; operafederico2@gmail.com（A.C。）; giovanna.muscogiuri@unina.it（g.m。） 3 Department of Public Health, University of Naples "Federico II", via Sergio Pansini 5, 80131 Naples, Italy 4 Department of Clinical Medicine and Surgery, Diabetology and Andrology, Unit of Endocrinology, University Federico II, Via Sergio Pansini 5, 80131 Naples, Italy 5 Cata of Unesco "Education for health education" And to sustainable development ", university à Federico II，80131 Naples，意大利 * Corpsondence：c.vetrani@libero.it†这些作者对这项工作的贡献 ‡这些作者也为这项工作做出了同样的贡献。1人文科学系，远程魔术师Pegaso，定向中心，Via Porzio，Isela F2，80143 Naples，意大利； luigi.barrea@unina.it 2 Italian Center和Naples“ Federico II”的患者的护理和福祉中心，意大利80131 Naples； ludovica.verde@unina.it（l.v. ）; operafederico2@gmail.com（A.C。）; giovanna.muscogiuri@unina.it（g.m。） 3 Department of Public Health, University of Naples "Federico II", via Sergio Pansini 5, 80131 Naples, Italy 4 Department of Clinical Medicine and Surgery, Diabetology and Andrology, Unit of Endocrinology, University Federico II, Via Sergio Pansini 5, 80131 Naples, Italy 5 Cata of Unesco "Education for health education" And to sustainable development ", university à Federico II，80131 Naples，意大利 * Corpsondence：c.vetrani@libero.it†这些作者对这项工作的贡献 ‡这些作者也为这项工作做出了同样的贡献。）; operafederico2@gmail.com（A.C。）; giovanna.muscogiuri@unina.it（g.m。）3 Department of Public Health, University of Naples "Federico II", via Sergio Pansini 5, 80131 Naples, Italy 4 Department of Clinical Medicine and Surgery, Diabetology and Andrology, Unit of Endocrinology, University Federico II, Via Sergio Pansini 5, 80131 Naples, Italy 5 Cata of Unesco "Education for health education" And to sustainable development ", university à Federico II，80131 Naples，意大利 * Corpsondence：c.vetrani@libero.it†这些作者对这项工作的贡献 ‡这些作者也为这项工作做出了同样的贡献。3 Department of Public Health, University of Naples "Federico II", via Sergio Pansini 5, 80131 Naples, Italy 4 Department of Clinical Medicine and Surgery, Diabetology and Andrology, Unit of Endocrinology, University Federico II, Via Sergio Pansini 5, 80131 Naples, Italy 5 Cata of Unesco "Education for health education" And to sustainable development ", university à Federico II，80131 Naples，意大利 * Corpsondence：c.vetrani@libero.it†这些作者对这项工作的贡献‡这些作者也为这项工作做出了同样的贡献。