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后勤机制 - 海军历史和遗产司令部
高度。感觉到机器撞到树上，飞行员用右手抵住仪表盘。这只倒霉的鸟继续在树丛中飞了 750 英尺才停下来。驾驶舱的前部在撞击中被卷走，只剩下座位、左侧面板和大约 1/2 英尺的地板。虽然飞行员被夹在座位和面板之间并受了轻伤，但随后被 RIO 救出，RIO 安然度过了这次事故而没有受到任何伤害。幸运的是，没有起火。空间站直升机很快就到了，把机组人员送到了空间站。~ Grampmv Pettibone 说：“我很生气，但不要太在意那些最低限度！除了常识之外，缺乏……可接受的备选方案应该足以让我们知道该飞行计划并熟悉 OpNavlnst 3710.7C。该手册中有一些很好的读物，它出版的目的是为了帮助防止这种事故。这本好书中提出的要求并不是作者凭空捏造的。除了冷酷的事实和统计数据外，多年的经验也得到了充分的利用，旨在帮助我们达到这些最低标准，以帮助我们所有人保持在能力范围内。
使用逻辑回归预测航空事故...
摘要 - 当谈到长距离运输时，我们唯一最简单、最快捷的选择就是飞机。飞机失事一直是一场大悲剧。尽管我们能够制造出可搭载 850 多名乘客的机器，但这种飞机的安全性仍存在一些问题。没有一种交通方式是安全的。即使是骑自行车的孩子也不安全。但我们不能对不断发展的世界置之不理，因为飞机在社会发展中发挥着重要作用。仅仅因为它不安全，或者少数飞机没有到达目的地，人类就不能拒绝飞机。关于最近飞机事故的研究证明，很有可能出现意想不到的结局。飞机失事是由多种因素造成的。如果我们能够拯救人们的生命，延缓无可否认的死亡，我们就会让世界再次伟大。在这里，我们试图建立机器学习模型，根据过去的事件预测和分类任何飞机事故的严重程度。通过这种方法，整个航空业可以预测由于各种因素造成的飞机事故。然后他们可以制定行动计划，将事故风险降至最低。我们使用逻辑回归来确定某个特定特征是否重要，然后我们采用随机森林技术进行分类。最后，我们使用 XGBoost，它为 Python 提供了一个梯度增强框架来生成模型。该方法的最终结果将根据事故的严重程度给出航空事故预测。索引术语 - 航空事故、逻辑回归模型、XGboost、随机森林
logistic供应链中仓库的弹性增加
目的：本文的目的是调查曼哈顿仓库管理对开放系统（WMO）的实施以及在何种程度上会对Aldi食品行业仓库的运作产生积极影响。设计/方法/方法：在研究中使用了理论方法 - 对原始材料的分析和批判性评估，这些材料具有主要和次要性质以及实际的材料，包括参与者观察作者在检查企业的运作中。此外，还检查了所选企业仓库的性能指标。该研究的目的是食品公司Aldi。为了文章的目的，介绍了研究企业中WMOS曼哈顿系统的运营概念和方法，并收集了公司内部数据，这要归功于确定仓库运营效率的指标。
使用逻辑回归优化中风预测的准确性...
* 通讯作者：电子邮件：mohammed.guhdar@uoz.edu.krd 摘要：大多数中风都是由大脑和心脏血液供应意外受限引起的。提前意识到许多中风警告信号可以降低中风的严重程度。如果大脑某部分的血液突然停止流动，就可能导致中风。在本研究中，我们提出了一种使用逻辑回归 (LR) 算法预测中风疾病早期开始的策略。为了提高模型的性能，将包括 SMOTE、特征选择和异常值处理在内的预处理技术应用于数据集。该方法有助于实现类别分布的平衡，识别和删除不重要的特征并处理异常值。血压、体重、心脏状况、平均血糖水平、吸烟状况、既往中风和年龄增加。随着大脑神经元逐渐死亡，就会发生损伤，具体取决于大脑哪个区域受到血液供应减少的影响。早期诊断症状对于预测中风和支持健康的生活方式非常有帮助。此外，我们使用逻辑回归（LR）进行了实验，并将其与使用相同机器学习模型（即逻辑回归（LR））和相同数据集的其他一些研究进行了比较。结果表明，我们的方法成功获得了最高的 F1 得分和曲线下面积（AUC）得分，与同一领域的其他五项研究相比，这可以成为中风疾病预测的成功工具，准确率为 86%。中风预测模型具有良好的应用前景，因此，对于医学和健康科学领域的学者和从业者来说仍然具有重要意义。关键词：数据分析信息学、逻辑回归（LR）、中风机器学习、中风预测引言
物流回归的比较分析，SVM，XGBOOST ...
提交日期：2024年1月23日，审查日期：2024年1月26日修订日期：2024年1月27日接受日期：2024年1月29日，抽象糖尿病是一种可以攻击任何人的疾病，这种疾病发生，因为人体中糖含量过多。因此，需要预防糖尿病，以便可以尽早采取预防措施。在这项研究中，将使用随机森林算法，支持向量分类和XGBoost进行分类过程。本研究将使用一个数据集，该数据集由768个总数据组成，其分布非糖尿病数据为500，糖尿病数据的分布为268。对于测试后的分类结果，结果是，使用随机森林获得的分类为79.22％，使用使用支持矢量分类的测试精度获得了76.62％的测试精度，使用XGBoost的测试准确度使用逻辑回归的测试精度为79.22％的测试准确度为80.52％。使用逻辑回归算法时，获得最佳分类值，即精度为79.00％，召回77.00％，F1得分为78.00％。
设施综合后勤支持 (ILS) 计划
设施综合后勤支持 (ILS) 计划 设施 ILS 计划为下一代飞机、舰船、潜艇和其他武器系统提供安装、区域和全球规划。该计划在开发、设计和交付新武器平台方面提前开展工作，确保全球设施的兼容性和战略性布局。我们参与规划关键的可支持性要求，例如运营、培训、维护和供应。我们的主要目标之一是确保在正确的基地以正确的成本及时提供正确的设施。设施 ILS 计划目前正在与 28 多个武器计划合作并为其提供支持，包括联合攻击战斗机 (JSF)、CVN-21（下一代核动力航母）、濒海战斗舰 (LCS)、DDG-1000（下一代驱逐舰）、多任务海上飞机 (MMA) 和多个无人驾驶飞机、水面和水下计划。我们目前正在与主要利益相关者合作，规划长期战略需求和近期设施，例如机库、码头、弹药/军械码头、维修车间、住房、模拟器/训练器、仓库等。此外，ILS 计划对于确定基础设施需求并将其整合到海军的多个岸上计划中至关重要，例如环境、采购、工程和房地产。我们的主要客户是指挥官、海军设施司令部、作战企业、项目执行办公室和舰队。我们的规划人员在多元化的跨学科环境中工作，并运用各种技能来确保利益相关者的充分参与。NAVFAC ILS 规划人员在确定基础设施需求并将其转化为实施行动方面发挥着重要作用，为海军部队提供国内外的作战、训练和支持设施。
物流与供应链管理副学士 (DE) ...
1 ENGL 1303 英语 1 3 - 2 ARAB 1301 阿拉伯语 1 3 - 3 EDUC 1370 学习框架 3 - 4 BUSI 1371 商务概论 3 - 5 核心课程 从学位计划中的人文和艺术套餐课程中选择
呼吸系统疾病危险因素的Logistic回归分析...
呼吸窘迫综合征（RDS）是儿科常见疾病，晚期早产儿因肺脏发育不全易患RDS。1为探讨晚期早产儿发生RDS的危险因素，本研究采用logistic回归分析方法对相关因素进行筛选和分析。临床上，晚期早产儿往往同时存在多种危险因素，如妊娠期并发症、出生时窒息、产后感染等，这些因素可能单独或联合作用导致RDS的发生。2-5Logistic回归分析可以定量评估这些因素对RDS发生的影响，并计算出各因素相应的比值比和95%可信区间，从而更好地了解危险因素的特点。因此，本研究选取2020年1月至2023年1月在秦皇岛市妇幼保健院出生的1605例早产儿作为研究对象，探讨晚期早产儿发生RDS的危险因素。