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CANCOM Austria AG 区域可再生能源社区...
我们的目标：• 我们让会员即使没有自己的光伏系统也能使用可持续发电。• 以公平的价格交易本地生产的电力。• 邻居、家人和朋友之间交换电力。• 摆脱“电力市场情绪”的影响。• 促进生态、可持续性和“电网友好行为”。
制作一个计划塔科马公园
确保您的紧急计划满足家庭中每个人的需求，包括儿童，老年人和残疾人或访问和功能需求。考虑您的家人可以在协助老年邻居或有特殊需要的人中扮演的角色。与所有家庭成员和家庭护理人员讨论该计划，以便每个人都知道在紧急情况下该怎么做。
统一交通消息传递中的空间和时间......
摘要 —本文旨在在非欧几里得空间中统一空间依赖性和时间依赖性，同时捕捉交通数据的内部时空依赖性。对于具有拓扑结构的时空属性实体，时空是连续且统一的，而每个节点的当前状态受其邻居在不同时间段内的过去状态的影响。大多数用于交通预测的时空神经网络在处理过程中分别研究空间依赖性和时间相关性，严重损害了时空完整性，并且忽略了节点邻居的时间依赖周期可能延迟且动态的事实。为了模拟这种实际情况，我们提出了一种新颖的时空图神经网络 TraverseNet，将空间和时间视为一个不可分割的整体，以挖掘时空图，同时通过消息遍历机制利用每个节点不断发展的时空依赖性。消融实验和参数研究验证了所提出的 TraverseNet 的有效性，详细实现可从 https://github.com/nnzhan/TraverseNet 找到。
新闻稿 美国陆军驻夏威夷
陆军每月都会制定此时间表，以提醒邻居即将进行的训练活动，这些活动声音较大，可能会在军事设施外听到。此时间表可能会更改，并不包括所有陆军航空/UAS 活动，或东部靶场训练活动（在 Wahiawa 和 Mililani Mauka 之间）。要直接接收陆军训练咨询，请发送电子邮件至 usag.hawaii.comrel@army.mil，主题行中注明“订阅训练”。
AT&T 概述推动可持续增长和增强的战略计划
关于 AT&T 我们帮助 1 亿多美国家庭、朋友和邻居以及近 250 万家企业实现更大可能性。从 140 多年前的第一通电话到我们今天的 5G 无线和多千兆互联网产品，我们@ATT 不断创新以改善生活。有关 AT&T Inc. 的更多信息，请访问：
南苏丹的气候变化和洪水的威胁
这项研究的主要目的是评估信用卡欺诈检测领域机器学习算法的性能，然后根据各种性能指标对其进行比较。使用了七种不同的监督分类算法，包括逻辑回归，决策树，随机森林，Xgboost，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居和支持向量机。这些算法的性能是通过对指标的全面评估来衡量的，包括准确性，精度，召回，F-SCORE，AUC和AUPRC值。此外，还使用ROC曲线和混淆矩阵来评估这些算法。数据制备阶段在这项研究中至关重要。数据不平衡问题是欺诈和非欺诈交易之间不平等的分布。解决这种不平衡对于成功的模型培训和随后的可靠结果至关重要。采用了各种技术，例如缩放和分布，随机的下采样，降低性降低和聚类，以确保对模型性能的准确评估及其有效概括的能力。结果，“随机森林”和“ K-Neartheard Neighbors”算法在这项研究中表现出最高的性能水平，精度率为97％。这项研究对正在进行的与财务欺诈的斗争做出了重大贡献，并为未来的研究工作提供了宝贵的指导。
卡姆登公园和开放空间计划
American Littoral Society, American Water, Aspen Institute, Bicycle Coalition of Greater Philadelphia, Camden City School District, Camden County Police Department, Camden Health and Athletic Association, Camden Lutheran Housing Inc., Camden Redevelopment Agency, Camden Special Services District, Campbell Soup Foundation, Center for Aquatic Sciences at Adventure Aquarium, Center for Environmental Transformation, Center for Family Services, Circuit Trails Coalition, Cooper Foundation, Cooper Grant Neighborhood Association, Cooper Lanning Civic Association, District Council Collaborative Board, Education Over Everything Foundation, Fairview Neighbors, Greater Philadelphia YMCA, Hopeworks, Lanning Square West Residents Association, Mastery Charter Schools, NJ Conservation Foundation, NJ Department of Environmental Protection, NJ Natural Lands Trust, NJ Tree Foundation, North Camden Little League, Parents for Great Camden Schools, Parkside Business and Community in Partnership, PowerCorps卡姆登（Camden），小战士，救世军项目，六人青年基金会，圣约瑟夫木匠协会，三州运输运动，上游联盟，Urban Promise
使用扩散张量成像参数，用1.5T MRI扫描仪收集的扩散张量成像参数：案例研究
该研究的相关性在于需要通过利用从常规1.5 Tesla MRI扫描仪获得的扩散张量成像（DTI）来改善肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的诊断。这项研究旨在研究使用不同机器学习（ML）分类器以区分ALS个体的潜力。In this study, five ML classifiers (“support vector machine (SVM)”, “k-nearest neighbors (K-NN)”, naïve Bayesian classifier, “decision tree”, and “decision forest”) were used, based on two DTI parameters: fractional anisotropy and apparent diffusion coefficient, obtained from two manually selected ROIs at the level of the brain pyramids in 47 ALS患者和55名健康受试者。使用混淆矩阵和ROC曲线评估每个分类器的质量。通过径向内核支持矢量方法（77％的精度[P = 0.01]）证明了基于DTI数据的ALS患者与健康个体的最高准确性，而K-NN和“决策树”分类器的性能略低，“决策林”分类器对训练的训练量过高（AUC = 1）。作者在检测锥体区域中ALS的放射学特征方面表现出足够准确的ML分类器“ SVM”。
增强机器人的自主技能评估 -
提高的手术技能在确保最佳患者预后起着至关重要的作用。传统方法包括自我评价问卷和专家评估，但是这些方法容易偏见，需要大量合格的人力资源。手术数据科学（SDS）的出现为自动化技能评估，利用数据科学技术的自动化途径提供了有前途的途径，以捕获，组织，AN-ANYZE和模型手术数据。In this paper, kinematic data was employed from the JIGSAWS – which is the only skill-annotated Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery (RAMIS) dataset – to classify surgeons into novice and experienced groups, using various classification methods (Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Lo- gistic Regression, Dynamic Time Warping, and 1D Convolutional Neural Network).研究包括对参数调整和尺寸还原技术的详尽分析，目的是建立用于数据分类的通用基准。缝合，结式和针刺的手术训练任务始终达到100％的精度。手术手势分析中获得的准确性通常超过数据集全球评估的总体准确性。