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2022 年综合年度报告
报告框架 本报告根据以下标准、指南和最佳实践制定： • 综合报告框架 • 马来西亚证券交易所有限公司的主要市场上市要求 (Main LR) • 马来西亚公司治理准则 (MCCG) • 2016 年公司法 • 马来西亚财务报告准则 (MFRS) • 马来西亚证券交易所关于可持续发展报告的主要 LR • 马来西亚证券交易所的可持续发展报告指南 • 全球报告倡议 (GRI) 可持续发展报告标准 • 特许公认会计师公会 (ACCA) 马来西亚公司可持续发展报告指南 • 气候相关财务披露工作组 (TCFD) • 联合国可持续发展目标 (UN SDGs) • ISO 26000:2010 社会责任指南
Zhejiang Huayou Cobalt Co.，Ltd. ...
股票代码：603799股票名称：Huayou Cobalt公告号：2025-020股票代码：113641股票名称：Huayou Convertible Bond Present-Ad Ad Aad HOC公告，根据第53条LR
定量方法用于评估抗菌测试物质对细菌的软表面纺织品的功效
简而言之，该方法使用一组代表性软表面纺织品的1厘米直径盘或1厘米2个正方形（载体）。每个载体接收10 µL的微生物接种物（具有三部分的土壤负荷），沉积在每个载体的中心。允许接种物干燥，然后暴露于50 µL抗菌治疗中；对照载体接受等效的无害液体（例如磷酸盐缓冲盐水）。允许曝光时间经过；然后将液体中和添加到小瓶中，以停止抗菌作用。每个带有载体的小瓶是涡旋，串行稀释的，并且含量被过滤以恢复可行的微生物。基于未经处理的对照和处理过的载体的平均log 10密度值之间的差，计算了可行细菌中平均log 10减少（LR）。LR值用作产品有效性的度量。
专利教师官方杂志专利局
（57）摘要：提供的是一种可支配的尿布，在腰围区域内处置了吸收物体，其中有可能引起腰围零件以适合佩戴者的身体。吸收体（50）具有高基础重量区域（HR），并且在第一个腰围区域的前跑方向（L）彼此相邻的低基质重量区域（LR）。在低基质重量区域（LR）中，吸收材料的基重量低于高基质重量区域（HR）中吸收材料的基重量。提供了一个或多个腰部弹性成员，在宽度方向上具有收缩性能，并在第一个腰围区域沿宽度方向延伸。至少一个或多个腰部弹性成员中的任何一个沿厚度方向重叠。
S.P. 815 -L.D. 1986年与净能量有关的法案
lr 685一项法令，允许缅因州紧急医疗服务评估不遵守紧急医疗服务人员的民事处罚，要求对其人员进行盐酸纳洛酮盐酸培训，并对其人员进行盐酸盐含量
系统地识别合适的参考基因，用于定量实时PCR分析，以elissa officinalis l
mg.-A.）;伊亚尼亚。）; A.-Gipuzkoa.eus（A.O.-C。）; Gardo.garpo。）; LR。）;偶像。）;硕士）; 28029马德里，马德里，01009 01009西班牙； 40014 San Sebastina，西班牙 *响应：我不确定是否为真的）; （做。）
注意与否：对视觉选择性注意频率特征进行分类和解释
摘要：选择性注意是指在处理对实现我们的行为目标很重要的事物（目标事物）而不是对那些目标不重要的事物（干扰事物）的能力。先前的研究表明，选择性注意的机制有助于提高对简单的日常任务和需要学习新信息的更复杂活动的感知能力。最近，使用逻辑回归 (LR) 和支持向量机 (SVM) 分类，已经验证了对目标事物和干扰事物的选择性注意在频域中是可分离的。然而，在选择性注意的背景下，辨别目标和干扰事物的动态尚未完成。本文扩展了仅依靠神经活动（频率特征）对干扰和意图进行可能的分类和解释的研究。具体来说，本文 (i) 对干扰对象与目标对象进行分类，复制先前研究中的 LR 分类，通过 (ii) 解释与所有特征相关的系数权重（重点是 N2PC 特征）来扩展分析，以及 (iii) 使用解释分析认为重要的特征重新训练 LR 分类器。通过解释方法，我们成功地将特征大小减少到总特征的 7.3% - 即从 19,072 个特征减少到 1,386 个特征 - 同时仅记录了 0.04 的性能准确度得分损失 - 即从 0.65 减少到 0.61。此外，对分类器系数权重的解释揭示了有关频率的新证据，这已与本文一起讨论过。
人工智能与畜牧业新数据，...
时间预算的变化 福利和健康问题 • 分娩困难 -> 躺卧（LV、LL、LR） • 不愿意哺乳 -> 腹卧（LV） • 分娩后躁动 -> 坐下（SI）+站着（ST）压死仔猪 • 跛行 -> 躺下延迟
机器学习的统计数据 - uniba
小时175 48 15 112 ECTS学分7 6 1学习目标获取有关统计机器学习的主要统计预测方法的知识，并使用R编程语言E正确的计算实现。对统计的理论贡献和良好的方法论实践的理论贡献，以产生机器学习的高质量统计模型，并正确解释和介绍复杂数据结构分析的结论。课程先决条件微积分，多元微积分，线性代数，基本概率，通常在L-35类数学学位期间提供。教学大纲课程目录统计机器学习简介。预测准确性和模型解释性之间的权衡。有监督和无监督的学习。回归与分类。偏见与差异之间的权衡。介绍性R实验室。线性回归（LR）。简单而多LR。系数估计和准确性。定性预测指标。与KNN进行比较。交互。r实验室
机器学习优于回归分析，以预测下赛季的美国职业棒球大联盟球员受伤：从性能和伤害趋势趋势的流行病学和13,982球员的验证，2000-2017
数据库回答复杂问题。ml是人工智能的一个子集，它使用了从经验中学习和改进的计算算法。4,11以其最简单的形式，这涉及使用一组现实世界数据来预测或估计结果。2,4,11这些数据集代表了机器然后能够使用模式认可来从或“学习”来研究和从“学习”中进行推论，以自己做出决定。4这样的结论与实际结果的测试集进行了比较，以量化算法的准确性。随着训练集中的数据的增长，测试重复的数量增加，类似于“体验式学习”，机器的算法变得更加准确和预测性。逻辑回归（LR）代表ML的最原始形式，并且经常在文献中应用。6,7但是，回归分析是静态的，不是预先的，这意味着它不会自动调节以从复杂的数据关系中“学习”，尤其是在添加更多数据输入时。这项研究代表了我们所知的第一次尝试在运动医学文献中应用复杂的ML算法，其中LR与不同的ML算法进行了比较。在这项研究中，从2000年到2017年的玩家志术，伤害和性能指标是最初的训练集，从这些训练集中，机器可以从该训练中学到的关系，以预测带有测试套件的类似概况的未来玩家的最可能结果。此外，可以正确预测损伤的解剖位置可以预防目标。我们假设，尽管有复杂的情况 - iOS会导致DL受伤和放置，但在历史损伤数据中接受培训的ML模型可能能够评估有效性高的MLB参与者的未来伤害风险。我们认为，在所有临床情况下，现代ML算法将比原始LR分析更具有代表性的模型。For the purpose of leveraging available analytics to permit data- driven injury prevention strategies and informed decisions, the objective of this study of MLB players was to (1) char- acterize the epidemiology of injury trends on the DL from 2000 to 2017, (2) determine the validity of an ML model in predicting the injury risk for the subsequent year and ana- tomic injury location, and (3) compare the performance of modern ML算法与LR分析。