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World File Search SystemGordon
引用：Gordon B，Fennessy C，Varma S等。评估健康数据研究应用程序的免费可用数据分析工具：功能
使用医疗保健数据客观地评估可自由可用的数据分析软件工具的抽象目标。使用公开可用的信息和数据表评估了设计数据分析工具的功能。从初步评估开始，使用1000名患者的合成数据集对医疗保健数据的应用进行了进一步的详细评估，并使用共同的健康数据模型进行了相关数据，并根据该数据集的功能进行了评分。设置改善研究用途的医疗保健数据的质量是优先事项。分析工具可以通过评估一系列质量维度的数据集来提供帮助。可以使用几个具有分析功能的免费软件包，但是医疗保健组织通常具有有限的数据工程能力和专业知识。参与者28个分析工具，8对1000名患者的合成数据集进行评估。最初确定的28个潜在分析工具的结果，有8个显示了基于可用文档的医疗保健数据集的高潜力，其中两个在多个任务中都始终如一地表现出色，包括确定完整性，一致性，独特性，有效性，准确性，准确性，精度和分配度量。结论许多免费的分析工具可用于与健康数据集的潜在使用，其中至少两个基于合成健康数据集和常见数据模型的测试，在一系列技术数据质量维度上表现出了高性能。适当的工具选择取决于包括基本组织基础架构，数据工程水平和编码专业知识的因素，但是有免费的工具可帮助个人资料健康数据集用于研究使用和为策划活动提供信息。
约翰·B·希尔德布兰德第 7 信号司令部（战区），乔治亚州戈登堡
约翰·B·希尔德布兰德先生于 2013 年 6 月 17 日就任现职，担任总司令文职副手和高级技术顾问。希尔德布兰德先生是威斯康星州丰迪拉克人，拥有威斯康星大学怀特沃特分校的教育学理学学士学位。他拥有指挥参谋学院的文理学硕士学位和空军战争学院的战略研究硕士学位。
1简介-Elliott Gordon Rodriguez
概率机器学习的最新进展已导致单纯形上的新分布家族。这种分布称为连续的分类，与Dirichlet具有相似之处，因为它定义了一个特别简单的封闭形式密度的指数族。然而，与Dirichlet（或任何基于对数的方法）不同，即使在零价值的组件存在下，连续的分类对数 - 样品函数也可以很好地定义，这使得此分布成为零元素组成数据的有效可能性模型，而无需归因于Zeros的插入。在此摘要中，我们回顾了我们的新颖分布的关键特性，并提出了一种应用，可以将其用于降低组成数据的尺寸。我们还突出了机器学习领域与组成数据分析之间的一些未置换的连接，我们的新颖分布密切相关。
Gordon Creek野生动物管理区栖息地管理计划
2021年2月，WMA的主要目的：保护野生动植物的栖息地，重点是冬季大型游戏。提供与WMA野生动植物价值一致的娱乐机会。野生动植物物种：受益的主要物种是m子鹿和麋鹿。许多其他物种也受益于WMA的，包括驼鹿，黑熊，山狮，毛茸茸的（山猫等）。），土耳其和高地游戏（Chukar，野鸡，哀悼鸽子，兔子等。），猛禽（秃鹰等。），鱼（无菌溪流鳟鱼等），新热带候鸟和小型哺乳动物。栖息地条件和挑战：历史上的放牧和干旱使WMA的状况降低了。该地区目前正在经历Pinyon-Juniper的扩张，尽管已经发生了许多治疗方法来减缓扩张。树木的覆盖不断增加，导致植物和灌木的生产和活力下降。将评估带有菠萝洋子覆盖物增加的区域以进行变薄。稀疏活动将考虑到Pinyon和Juniper作为大型游戏物种的热覆盖物的重要性，并计划进行稀疏项目，以确保在现场剩下足够的Pinyon-Juniper覆盖物，以提供这一重要的栖息地需求。有害的杂草问题包括麝香蓟和惠特托普的侵扰。放牧是一种管理工具，可减少火灾危险并释放浏览物种以换大游戏。放牧系统是春季和初夏的高强度，短期休息系统。访问计划：WMA可以通过县道路开放。存在一些UDWR道路，这些道路可能会从季节性关闭（12月1日至4月15日）。将根据需要在UDWR道路上实施季节性封闭，以保护大型游戏物种和冬季动物的冬季范围。电动车辆交通将局限于现有道路。将根据需要维护道路以维持公共通道。山地自行车活动也仅限于现有道路。未允许未经授权的用户创建的道路和步道，将关闭和修复。维护活动：维护活动包括每年维护，根据需要进行道路维护，签名和维修，有害/侵入性的杂草控制以及野生动植物的农作物的种植和灌溉。这些活动是根据“需要”进行的。
推荐引用 推荐引用 Jeffrey N. Gordon 和 Christopher Muller，《应对金融危机：多德-弗兰克法案的危险和系统性紧急保险基金的案例》，28 Y ALE J. ON R EG . 151 (2012)。可从以下网址获取：https://scholarship.law.columbia.edu/faculty_scholarship/3270
花旗集团。多德-弗兰克法案并不采用破产或救助，而是提供联邦存款保险公司 (FDIC) 接管，相当于进行受控清算——对破产公司进行清盘，而不是重组或救助。与破产的主要区别在于，联邦存款保险公司现在可以提供运营资本，使公司在清算前维持运转，以防止雷曼式突然倒闭带来的冲击波。无担保债权人将承担资产价值低于公司负债的损失，股东将最后获得偿付。但多德-弗兰克法案不仅用联邦存款保险公司接管取代破产，而且还使接管成为帮助陷入困境的大型金融公司的唯一途径。该立法既剥夺了美联储向特定公司发放紧急贷款的权力，也取消了联邦存款保险公司的紧急贷款担保权。多德-弗兰克法案还禁止任何赋予财政部向金融部门注资权力的措施，例如问题资产救助计划 (TARP) II。
通过具有可变切片选择方向的采集的超分辨率重建，快速和高分辨率的新生儿大脑MRI1重新想象经济戈登·汉森（Gordon Hanson）和丹尼（Dani）...
经济学和经济政策目前处于不断变化状态。广泛的共识 - 新自由主义，市场原教旨主义或华盛顿的共识 - 直到最近才塑造了许多政府对经济的态度，这已经消失了。它在国际舞台上的表现 - 超级全球化 - 同样也被撤退。尽管这些条款的物质和内容仍然有争议，但它们表示倾向于扩大市场活动范围的共同偏爱，同时限制政府的作用。这些政策思维方式的缺陷现在已得到充分认可。他们不仅没有产生强大的经济增长，而且还增加了国家内部的不平等和经济不安全感，同时将社会人质置于金融危机，气候变化的发展以及良好的就业机会。当意外冲击袭击（例如由19009年大流行引起的经济收缩）时，处于弱势群体的脆弱性会进一步加剧。我们当代经济的问题在三个相关的时尚中向普通百姓展现出来。首先，我们经历了一种经济学家称为“劳动力市场两极分化”的现象 - 制造业，能源，销售和文书工作的消失，传统上是对中产阶级的垫脚石，特别是对于那些没有大学教育的人来说。技能密集型和专业职业，以及在某种程度上在底端的低工资个人服务。第二，精选的大都市地区与滞后地区之间的经济差距扩大了。前者能够利用新的经济背景提供的机会，而后者停滞不前，持续的失业和渐进的社会脱位。第三，结构性种族主义的遗产集中了不安全感，并减少了有色社区的经济机会。在美国，在民权运动后的二十年中，黑人和白人家庭之间的收入差距狭窄，30年前停止关闭；今天的种族财富差距与1970年一样大。这些趋势不仅造成经济不平等，不安全和种族排斥，而且还属于经济不满的核心，这使得在民意调查和政治两极分化中赋予了威权民粹主义者权力。各种各样的事态发展影响了世界上所有社会，尽管它们在美国等人中更为明显，在美国，不平等的开始较大，而且国家公共安全网络较弱，在剩下的地区集中的地区仍然较弱。将市场视为自我纠正和市场力量是种族和社会包容性的，这是政府落后于制定积极的策略来应对经济生产性领域的问题。技术变革，全球化，市场能力和就业的发展结构被认为是不可避免的，并且在很大程度上是不可变的，即使它们至少在某种程度上是由政策塑造的。尽管本地有希望的实验具有讽刺意味的是，市场爱好者称赞大学和政府赞助的研究在硅谷等地创造道德循环中的作用，同时未能承认缺乏公共行动可以加剧前工业地区下降的破坏性损害性循环，从而使前工业区域的下降和良好的学校的有色人种被封锁。
已发布版本的引文 (APA)：Olczak, J.、Pavlopoulos, J.、Prijs, J.、Ijpma、FFA、Doornberg, JN、Lundstrom, C.、Hedlund, J. 和 Gordon, M. (2021)。向临床医生和医疗保健利益相关者展示人工智能、深度学习和机器学习研究：带有指南和临床人工智能研究 (CAIR) 清单提案的入门参考。Acta Orthopaedica，92(5)，513-525。https://doi.org/10.1080/17453674.2021.1918389
机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和人工智能 (AI) 在骨科和其他医学领域越来越普遍。人工智能于 1955 年被定义为“制造智能机器的科学和工程”，其中智能是“学习并执行适当技术以解决问题和实现目标的能力，适合不确定、不断变化的世界中的情况”（Manning 2020）。机器学习意味着从数据中学习而不是遵循明确规则的模型和算法。深度学习 (DL) 是一种使用大型多层人工神经网络的 ML 形式。神经网络是受生物网络影响的信息处理计算算法。它们由多层进行通信的“神经元”组成。通过训练神经元如何通信，可以产生解决特定问题的交互。DL 是目前最成功和最通用的 ML 方法（Michie 等人 1994，Manning 2020）。计算硬件（如专用图形处理器 [GPU] 和云计算）方面的最新技术突破
相对论klein-gordon粒子中的熵系统
通过参数Nikiforov-Uvarov方法在Klein-Gordon方程下获得了Kratzer电位加上Hellmann电位的解决方案。完全计算了相对论能及其相应的归一化波函数。在相对论的klein-gordon方程（无自旋粒子）下，研究了Kratzer-Hellmann潜在模型的理论量。分别对每个熵的a和b的影响（确定电势强度的电位的参数）进行了充分检查。在三个熵下，系统在两个配方表达式之间的相交点确定了针对A电势的参数之一。最后，流行的香农熵不确定性关系称为Bialynick-birula，Mycielski不平等是通过产生数值结果来推断的。
引用本文：Jakub Olczak、John Pavlopoulos、Jasper Prijs、Frank F A Ijpma、Job N Doornberg、Claes Lundström、Joel Hedlund 和 Max Gordon (2021)：向临床医生和医疗保健利益相关者介绍人工智能、深度学习和机器学习研究：带有指南和临床人工智能研究 (CAIR) 清单提案的入门参考，Acta Orthopaedica，DOI：10.1080/17453674.2021.1918389
机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和人工智能 (AI) 在骨科和其他医学领域变得越来越普遍。人工智能于 1955 年被定义为“制造智能机器的科学与工程”，其中智能是“学习并执行适当技术以解决问题和实现目标的能力，适合不确定、不断变化的世界中的情况”（Manning 2020）。机器学习意味着从数据中学习而不是遵循明确规则的模型和算法。深度学习 (DL) 是一种使用大型多层人工神经网络的 ML 形式。神经网络是受生物网络影响的信息处理计算算法。它们由多层进行通信的“神经元”组成。通过训练神经元如何通信，可以产生解决特定问题的相互作用。DL 是目前最成功和最通用的 ML 方法（Michie 等人1994 年，Manning 2020 年）。计算硬件方面的最新技术突破（如专用图形处理器 [GPU] 和云
贸易政策对工业和劳动地点的定量影响，感谢戴夫·唐纳森，吉恩·格罗斯曼，戈登·汉森，山姆·科尔图姆，托马斯·桑普森和埃斯特万·罗西·汉斯伯格的有用对话和评论。电子邮件的通信：lorenzo.caliendo@yale.edu，fxp5102@psu.edu。我们感谢苏祖基（Yuta Suzuki）的出色研究援助。费尔南多·帕罗（Fernando Parro）感谢普林斯顿大学（Princeton University）的国际经济学部门进行了这项研究的一部分。
我们评估了贸易政策对跨太空企业位置和随着时间的推移的位置的定量影响。我们开发了一个多国家，多部门动态的通用均衡贸易和空间模型，通过工人的前瞻性决策在何处提供劳动，企业的前瞻性决策，涉及在哪里定位生产，内源性资本结构积累，以及与部门链接的中级商品的贸易。我们使用跨部门和位置的企业人口统计数据将模型带入数据。我们使用该模型来研究贸易保护主义是否可以恢复美国制造业和公司的下降趋势；及其对跨空间和随着时间的生产位置的影响。我们以2018年美国与其主要贸易伙伴之间的进口关税提高为模型。我们发现，贸易政策的这些变化可能会导致制造业和公司的制造业持续增加。但是，这些影响不会恢复制造业和公司的长期下降。重要的是，生产的搬迁是以较高的价格成本，较低的家庭福利和对跨太空公司进入的企业的异质作用的成本。