XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMCC
SARSAT 系统概述（包括空间部分）
• 过滤冗余数据 • 执行系统支持和监控功能 • MCC 收到的警报数据被存档，以便以后需要时访问 • 当站点关闭（信标停止传输）时，在事件历史数据库 (IHDB) 中创建一条记录 • IHBD 由搜索和救援人员填充，并由 USMCC 维护，以提供 USMCC 收到每个 SARSAT 警报的原因历史记录 • IHDB 记录讲述了每个 SARSAT 警报案例的处理方式、处理人员以及注册数据库中信息的准确性
哥伦比亚财政部规范重要的经济存在规则
i。客户/用户的住所或习惯居所位于哥伦比亚。II。 付款是通过信用卡/借记卡或其他类型的卡或优惠券或哥伦比亚的任何其他付款方式进行的。 iii。 用于支付的信用卡/借记卡已在哥伦比亚发行。 iv。 交货地址在哥伦比亚（用于出售商品的情况）。 v。客户/用户在交易时在哥伦比亚定位的设计IP地址。 vi。 在客户/用户使用的SIM卡上，移动服务订户的国际移动国家代码（MCC）将其定位在哥伦比亚。 为了出售商品，当至少两种情况满足这些条件时，客户/用户将被视为位于哥伦比亚。 在服务的情况下，其中的条件之一就足够了。II。付款是通过信用卡/借记卡或其他类型的卡或优惠券或哥伦比亚的任何其他付款方式进行的。iii。用于支付的信用卡/借记卡已在哥伦比亚发行。iv。交货地址在哥伦比亚（用于出售商品的情况）。v。客户/用户在交易时在哥伦比亚定位的设计IP地址。vi。在客户/用户使用的SIM卡上，移动服务订户的国际移动国家代码（MCC）将其定位在哥伦比亚。为了出售商品，当至少两种情况满足这些条件时，客户/用户将被视为位于哥伦比亚。在服务的情况下，其中的条件之一就足够了。
算法预测大学的学生准时毕业
摘要 - 本研究开发了统计学习模型，以评估本科生在预定期内毕业的可能性，并利用入学，表现和人口统计数据。国家教育统计中心（NCES）的最新数据强调了解决学生流失的紧迫性，这表明六年来全职本科生的完成率为59％。这项研究利用沙特大学的机构数据，重点是在2012-2013和2013-2014学年招收的新生，以确定有辍学风险的学生，从而实现及时的干预措施。使用精确，回忆，准确性和Matthews相关系数（MCC）构建和评估了在代表整个数据集的33.3％的测试集上构建和评估的十种算法，包括决策树，集合模型，SVM和ANN。调查结果表明，SVM和随机森林模型是最可靠的，分别达到0.830和0.831，并保持精确度，召回和MCC的平衡。相反，天真的贝叶斯模型记录了最差的表现。比较分析揭示了整体模型在预测学生流失方面的优越性能，而不是决策树模型，强调了模型选择在制定有效的早期干预策略中的重要性。此外，我们的分析表明，学术数据比录取数据更好地预测了时间毕业的预测指标，强调了机构需要专注于持续的学术评估数据。
最终报告 - 航空安全网络
12:17 时，在 EPWA 机场着陆过程中，机组使用备用起落架放下系统执行了起落架放下程序。但是，在预计时间之后，起落架并未放下。机组根据 QRH 检查了程序执行的正确性，并再次尝试放下起落架。使用备用系统第二次尝试放下起落架失败后，放弃了着陆进近。12:22 时，机组向 ATC 报告无法放下起落架，并请求运营商的 MCC 协助。
最终报告 - 航空安全网络
12:17 时，在 EPWA 机场着陆过程中，机组使用备用起落架放下系统执行了起落架放下程序。但是，在预计时间之后，起落架并未放下。机组根据 QRH 检查了程序执行的正确性，并再次尝试放下起落架。使用备用系统第二次尝试放下起落架失败后，放弃了着陆进近。12:22 时，机组向 ATC 报告无法放下起落架，并请求运营商的 MCC 协助。
截至2025年1月2日
蓝色碳生态系统的潜力，请注意，常见问题解答将定期更新。请参阅MCCS 3 Rd Grant Call网站和IGMS网站以获取最新版本的FAQS。T9。 呼叫主题9 t9.1注意到，呼叫主题9有望建立在MCC 1st授予的授予的BlueCarbonsg项目上，该项目仍在进行中，该项目仍在进行中，并预计将于2026年完成。。T9。呼叫主题9 t9.1注意到，呼叫主题9有望建立在MCC 1st授予的授予的BlueCarbonsg项目上，该项目仍在进行中，该项目仍在进行中，并预计将于2026年完成。潜在的申请人如何在该项目的基础上建立，并且可以分享有关该项目的任何信息？（2025年1月2日）根据MCCS 1 ST拨款呼叫授予的项目着重于量化新加坡现有的蓝碳股（Seagrass，Seagrass，Mangroves和Mudflats），历史和未来的蓝色碳轨迹模型，并提出了一个全国性的Blue Blue Carbon Accounting框架。呼叫主题9将集中于栖息地之间碳的运动，并从其他生态系统中识别蓝色碳的来源。这些研究并非彼此依赖，而是互补的，并且应作为拟议的蓝色碳会计框架的一部分协同输出。团队在这两个项目的过程中都应紧密合作（例如，共享信息以改进模型）。
最重要的条款和条件
2024） *对于储备，马格努斯和马格努斯，用于勃艮第信用卡，生效的2023年9月1日，将排除年费的阈值，将排除通过租金（MCC-6513）确定的交易（MCC-6540）（MCC-6540）（MCC-4814814814816,4816,49,49,49,49,49,49,499,49,499,499,499,499,499,499,499,499,49,499,499,499,499,499,499,499,499,499,499,49,499,499,499,499,499,499,499,49,499,49900）（ 9311,9399，9402），EMI转换，现金提取（MCC-6010,6011），逆转，费用和费用。此外，生效的2024年4月20日生效，花费的年度费用逆转也将排除通过保险（MCC-6300、6381、5960、6051、6012），黄金（MCC-5094、5944）和FUEL（MCC-5541、55541、55542、5983）的交易。
NFκBIN：一种基于机器学习的方法用于筛选NF-κB抑制剂
Model Threshold Acc FPR Kappa F1 Sens Spec AUC MCC RF 0.47 65.59 29.60 0.31 0.64 60.73 70.40 0.71 0.31 DT 0.48 60.36 33.60 0.21 0.58 54.25 66.40 0.63 0.21 KNN 0.36 65.19 30.40 0.30 0.63 60.73 69.60 0.70 0.31 SVC 0.41 67.61 28.00 0.35 0.66 63.16 72.00 0.75 0.75 0.35 xgb 0.43 62.78 34.00 0.26 0.26 0.61 59.51 66.00 0.69 0.69 0.26 FDA批准对目标NF-κB信号pathway进行批准的药物重复性：在这项研究中，我们
通过机器学习中的银行数据中的欺诈检测...
摘要随着技术高级和电子商务服务的扩展，信用卡已成为最受欢迎的付款方式之一，导致银行交易量增加。此外，欺诈的显着增加需要高银行交易成本。因此，检测欺诈活动已成为一个引人入胜的话题。在这项研究中，我们考虑使用类重量超级参数来控制欺诈和合法交易的重量。我们特别使用贝叶斯优化来优化超参数，同时保留诸如不平衡数据之类的实际问题。，我们提出重量调整作为不平衡数据的预先过程，以及Catboost和XGBoost，以通过考虑投票机制来提高LightGBM方法的性能。最后，为了进一步提高绩效，我们使用深度学习来微调超参数，尤其是我们提出的重量调节器。我们对现实世界数据进行一些实验，以测试提出的方法。为了更好地覆盖不平衡的数据集，除了标准ROC-AUC外，我们还使用召回精度指标。使用5倍的交叉验证方法分别评估了Catboost，LightGBM和XGBoost。此外，大多数投票集合学习方法用于评估组合算法的性能。LightGBM和XGBoost达到了ROC-AUC D 0.95，精度为0.79，召回0.80，F1得分0.79和MCC 0.79的最佳水平标准。这对我们将其比较的尖端方法进行了重大改进。通过使用深度学习和贝叶斯优化方法来调整超参数，我们还符合ROC-AUC D 0.94，精度D 0.80，召回D 0.82，F1分数D 0.81和MCC D 0.81。
塞拉利昂 - 可再生能源用户故事
VIDA 数据层集成了地球观测、空间分析和人工智能，从而对塞拉利昂的投资机会和风险有了可靠、细致和全面的了解。通过 VIDA 软件，相关数据变得生动起来，决策者可以对其进行可视化、处理、添加、评论、以不同的数据格式（例如 PDF 或 Excel）提取数据、与利益相关者共享数据并邀请他们就此展开合作。如今，来自塞拉利昂政府、世界银行、MCC、欧盟、GEAPP 和多个私营部门基础设施投资者的 60 多位决策者正在就 VIDA 展开合作。他们定期接受 VIDA 团队的培训。