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基于多元调整的逻辑回归的二氯苯酚与代谢综合征的关联：一项美国基于全国人口的研究20
调整尿肌氨酸后，2,5-DCP和总二氯苯酚的1个单位增加与MetS患病率高5％有关（表2）。调整了生活方式和饮食因素（模型4）后，总二氯苯酚和MetS患病率之间的关联并不显着，而较高的2,5-DCP浓度仍然具有更高的MetS患病率。在类别分析中，我们还观察到2,5-DCP暴露与MetS患病率之间的显着和正相关。在增加四分位数的多元调整ORS（95％CI）为1.09（0.93-1.28），1.22（1.00-1.49）和1.34（1.04-1.73），在整个模型中为2,5-DCP（趋势4，P = 0.018）。此外，包括P-DCB生物标记物（包括P-DCB生物标志物）作为连续变量的受限立方样本模型，以评估P-DCB暴露和MetS患病率之间的剂量响应关系显示出相似的趋势（图1）。调查
序数逻辑回归分析影响糖尿病患者血糖水平的因素Mayawi 1，Nurhayati 2，Taufan Talib
文章历史本研究旨在通过顺序的逻辑回归分析分析糖尿病患者危险因素对血糖水平的影响。用作自变量的风险因素是年龄，性别，体重指数（BMI），血压，胆固醇水平（TC），低密度脂蛋白（LDL），高密度脂蛋白（HDL），甲状旁腺素钙蛋白激素（TCH）和触发甘油酯（LTG）。本研究中使用的数据是从https://hastie.su.su.domains/papers/lars/diabetes.data获得的。采集的样本数量是100名被诊断为糖尿病的受访者。结果表明，危险因素，例如年龄，体重指数（BMI），胆固醇水平（TC），低密度脂蛋白（LDL），高密度脂蛋白（HDL）和血清甲状腺甲状腺质蛋白质激素（TCH）类型，对糖尿病患者的血液糖水平产生了重大影响。序数逻辑回归的最佳logit模型是logit 1，即𝒈（𝒙𝒙）= −𝟐。𝟕𝟐𝟏𝟎𝟎。𝟎𝟕𝟗𝟏 +𝟐。𝟖𝟏𝟑𝟑 +𝟎。𝟏𝟎𝟎𝑿−𝟎。𝟎𝟗𝟗𝑿−𝟎。𝟏𝟏𝟗𝑿−𝟎。𝟗𝟖𝟗𝟗𝟖𝟗𝟖𝟖𝟖𝟖𝟖𝑿和logit 2是𝒈（𝒙𝒙）= −𝟖。𝟓𝟕𝟏−𝟎。𝟎𝟕𝟗𝟏 +𝟐。𝟖𝟏𝟑𝟑 +𝟎。𝟏𝟎𝟎𝑿−𝟎。𝟎𝟗𝟗𝑿−𝟎。𝟏𝟏𝟗𝑿−𝟎。𝟗𝟖𝟗𝟗𝟖𝟗。可以得出结论，可以使用序数逻辑回归分析来识别影响糖尿病患者血糖水平的因素，并有助于制定更有效的管理和干预策略。
部门：供应链（IT 系统、项目和物流运营） 职位头衔：码头运营助理经理 职位描述： T
设备使用 具有良好的沟通能力、分析头脑和人际交往能力 熟悉 WMS 系统者优先 熟悉 MS Office 应用程序，尤其是 MS Excel 能流利地说和写中文（粤语和普通话）和简单英语 能够熟练处理行政职责 出色的沟通能力和解决问题的能力 能够独立工作和管理多项任务 有意者请通过以下方式申请：
使用供应商选择，供应链敏捷性和逻辑管理的操作过程集成，以优化基于企业资源战略
摘要。操作过程集成是优化公司绩效的重要策略。迅速变化的环境成为公司管理其运营流程和资源的巨大挑战，以便他们能够最佳地工作。有效且有效的操作过程集成是由供应商绩效，供应链敏捷性和最佳物流管理构建的。公司使用企业资源策略来获得供应链绩效，以提高公司的整体表现。但是，由于实施障碍的出现，有些公司无法通过这些战略步骤实现所需的绩效水平。本研究旨在通过供应商选择，供应链敏捷性和物流管理来检查操作过程集成模型，以根据企业资源策略优化公司绩效。本研究使用叙事文献综述使用了定性描述性方法，并与印度尼西亚的FMCG部门公司进行了案例研究。这项研究的结果表明，通过供应商选择，供应链敏捷性和物流管理来整合运营流程可能会使公司，尤其是FMCG行业，以表现出色并能够面对市场竞争。的实施挑战包括投资资源的成本，在供应链合作伙伴之间整合信息和管理系统的成本，以及公司在供应链合作伙伴公司跨供应链公司跨越组织文化的能力。
Elsight的Halo是由日本最大的无人机制造商ACSL选为其BVLOS通信平台的无人机
elsight（ASX：ELS）Elsight的（www.elsight.com）旗舰产品The Halo使用基于AI的基于AI的多链接键合，为无人机和其他无人系统提供最强大的连接。通过添加用卫星和RF通信汇总的蜂窝通信，Halo可靠99.99％，并且确保了网络。，即使在最具挑战性的固定，便携式或积极移动的情境要求的领域，Halo即使在少于100克卡或盒装地面版本的选项中也提供了连续的连接性。Elsight的产品服务于许多垂直市场，利用无人机和UAS技术，包括军事，HLS，公共安全，交付，医疗，石油和天然气，公用事业，检查，监视等。Elsight成立于2009年。
IDV 与意大利陆军签订合同，供应 1,453 辆战术后勤卡车 都灵，2024 年 12 月 19 日。IDV 是依维柯集团 (EXM：I) 旗下品牌
IDV 与意大利陆军签署合同，供应 1,453 辆战术后勤卡车 都灵，2024 年 12 月 19 日。IDV 是依维柯集团 (EXM: IVG) 旗下专门从事国防和民防设备的品牌，已与意大利国防部 Direzione Armamenti Terrestri (DAT) 签署了供应 1,453 辆战术后勤卡车的合同。新车将在 2025 年至 2038 年期间交付，这是意大利陆军战术后勤车队更新和现代化的重要一步。整个合同的价值为 7.55 亿欧元。该合同基于新的 IDV 卡车系列供应各种军事后勤平台，并配备战术舱。这些车辆将在依维柯集团皮亚琴察工厂生产，并将采用多种配置 - 从部队和物资运输到水罐车、油罐车、集装箱运输车、回收车和牵引系统 - 在不同平台之间提供深度后勤共性。这些是下一代车辆，可确保客户获得最高水平的机动性、安全性、可操作性和可靠性。与意大利陆军签订这份新合同再次证明了 IDV 能够贡献先进技术、制造能力和供应链治理，以满足其全球客户群最苛刻的要求。依维柯集团 NV (EXM: IVG) 是独特人才和品牌的家园，他们为您的业务和使命提供动力，以推动更可持续的社会。这八个品牌都是其特定业务中的一支重要力量：依维柯，一个先驱商用车品牌，设计、制造和销售重型、中型和轻型卡车；FPT Industrial，在农业、建筑、船舶、发电和商用车领域的各种先进动力总成技术领域的全球领导者； IVECO BUS 和 HEULIEZ，公共交通和高档客车品牌；IDV，高度专业化的国防和民防设备；ASTRA，大型重型采石和建筑车辆的领导者；MAGIRUS，业界知名的消防车辆和设备制造商；以及支持所有这些的融资部门 IVECO CAPITAL。依维柯集团在全球拥有 36,000 多名员工，拥有 20 个工业基地和 29 个研发中心。更多信息请访问公司网站 www.ivecogroup.com
用于预测和分类欧元到美元汇率的机器学习算法
摘要的汇率预测变化是金融内部有充分探索和广泛认可的领域。许多研究的努力已经深入研究了在机器学习中使用方法来分析和预测外汇市场上的运动。这项工作采用了几种机器学习技术，例如Adaboost，Logistic回归，梯度提升，随机森林clas-Sifier，Bagging，GaussianNaïveBayes，极端梯度提升分类器，决策树分类器以及我们的方法（我们已经结合了三种型号：logistic Recessions：Ranocal Forest Forest Classifier selfersifier and Gauss naivian naivian naive naive bayes bayes）。我们的目标是预测购买和出售欧元的最有利时机。我们将一系列技术指标集成到培训数据集中，以增强我们的技术和策略的精确度。我们实验的结果表明，我们的方法优于替代方法，实现了卓越的预测性能。我们的方法的准确性为0.948。本研究将使投资者有能力就其未来的欧元/美元交易做出明智的决定，从而帮助他们确定市场上买卖最有利的时代。
如何引用本文：Umari Abdurrahim Abi Anwar*，Aditia Wirayudha，Sri Suwarsi，Azyyati Anuar，Baderisang Mohamed，（2023年），“供应链Concep
How to cite this article : Umari Abdurrahim Abi Anwar*, Aditia Wirayudha, Sri Suwarsi, Azyyati Anuar, Baderisang Mohamed, (2023), “Supply Chain Conceptual Model in Logistic Operation Strategies for Best Practice Performance” in Social and Humaniora Research Symposium (SoRes) , KnE Life Sciences, pages 691–706.doi 10.18502/kss.v8i18.14271第691页
联合后勤保障小组协调和训练中心（JCTC）是一个中央演习和训练设施，拥有作战物资和合格人员，自 2019 年以来已获得北约认可。所获得的经验以及与多国的不断信息交流这些单位使联合反恐委员会能够积极主动地为北约概念和条令的形成和进一步发展做出贡献。如果有必要，JCTC 可以提供合格人员，以增强世界各地的联合后勤支援小组 (JLSG) 总部的实力。
JCTC 培训遵循简单但有效的原则。基于我们的多国培训参与者在国内培训期间获得的后勤经验，JCTC 培训从传授北约后勤基础知识开始。为此，JCTC 课程除其他内容外，还提供各种培训机会，包括物流功能区域服务 (LOGFAS) 后勤指挥、控制和信息系统以及 JLSG 入门课程。自 2019 年起，JCTC 是北约认可的教育和培训机构，所提供的课程均获得北约认证。课程之后是研讨会/学术活动或小规模演习（“战斗参谋训练”），在这些演习中巩固和增强这些知识。培训工作的亮点是涉及整个总部并包括多达 120 名参与者的演习，例如JLSG 总部的北约认证演习。
基于物联网的火灾检测：机器学习技术的编译研究
摘要无法检测到的摘要ÖZ火灾变得无法控制。开始无法控制的火灾对人类和自然生命构成了重大危险。，尤其是在公共和拥挤的地区，大火可能导致生命损失和大规模财产损失。因此，有必要尽可能准确，快速检测火灾。与物联网（IoT）技术一起使用的烟雾探测器可以彼此交换数据。在这项研究中，使用机器学习算法处理从两种不同类型的基于IoT的烟雾探测器收集的数据。使用K-Nearest邻居（K-NN），多层感知器（MLP），径向基函数（RBF）网络，幼稚的贝叶斯（NB），决策树（DT），随机森林（RF）和Logistic Model树（RF）和Logistic Model树（LMT）算法。使用机器学习算法处理从烟雾探测器获得的数据，以创建非常成功的模型设计。该研究的目的是设计一个基于人工智能的系统，该系统能够尽早发现在室内和室外发生的火灾。