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德尔诺特县经济预测
2015 27,113 9.9 -165 18 27.2 $938 $176 $240 $22 $41,240 8.6 $56 1.4 2016 27,070 9.9 -61 19 28.0 $975 $178 $246 $23 $41,964 7.6 $56 2.3 2017 26,898 10.0 -127 16 27.1 $985 $180 $247 $24 $41,444 6.5 $54 3.0 2018 27,572 10.0 698 32 27.6 $1,023 $188 $241 $23 $40,484 5.8 $54 3.7 2019 27,604 10.0 69 28 28.3 $1,070 $193 $250 $24 $41,122 5.9 $54 2.9 2020 27,745 10.0 202 39 28.5 $1,125 $224 $300 $24 $42,220 9.8 $54 1.8 2021 27,529 10.1 -98 35 29.1 $1,172 $261 $355 $28 $42,591 7.6 $53 4.2 2022 27,350 10.1 -66 40 29.5 $1,261 $272 $372 $28 $42,964 4.8 $53 7.3 2023 27,239 10.1 4 40 29.5 $1,293 $272 $370 $28 $42,747 5.4 $53 3.5 2024 27,155 10.2 31 40 29.5 $1,321 $270 $366 $29 $42,817 5.5 $53 2.3 2025 27,062 10.2 25 38 29.5 $1,380 $272 $369 $27 $43,888 5.6 $53 2.3 2026 26,972 10.2 31 37 29.4 $1,433 $274 $371 $27 $44,705 5.5 $53 2.3 2027 26,841 10.3 -7 35 29.3 $1,484 $277 $374 $26 $45,525 5.4 $53 2.2 2028 26,710 10.3 -4 35 29.2 $1,535 $280 $378 $25 $46,307 5.5 $53 2.2 2029 26,572 10.3 -7 33 29.1 $1,579 $287 $387 $25 $46,814 5.5 $54 2.3 2030 26,427 10.4 -11 33 29.0 $1,626 $294 $397 $24 $47,405 5.5 $54 2.2 2031 26,288 10.4 1 33 28.9 $1,672 $300 $405 $24 $48,003 5.5 $54 2.1 2032 26,159 10.4 14 34 28.9 $1,719 $307 $414 $24 $48,484 5.5 $54 2.3 2033 26,036 10.5 25 34 28.9 $1,771 $313 $423 $24 $49,263 5.4 $54 1.9 2034 25,904 10.5 20 34 28.8 1,825 美元$320 $432 $24 $49,968 5.5 $54 2.1 2035 25,777 10.5 28 34 28.8 $1,881 $328 $443 $24 $50,634 5.5 $54 2.2 2036 25,649 10.5 30 34 28.8 $1,939 $338 $456 $24 $51,116 5.5 $54 2.6 2037 25,512 10.6 24 33 28.7 $1,998 $347 $469 $24 $51,566 5.5 $54 2.7 2038 25,380 10.6 31 34 28.7 $2,060 $357 $482 $24 $52,153 5.5 $54 2.5 2039 25,250 10.6 35 34 28.7 $2,124 $367 $496 $24 $52,632 5.5 $54 2.7 2040 25,111 10.7 27 33 28.7 $2,190 $376 $509 $24 $53,173 5.4 $54 2.6 2041 24,978 10.7 36 34 28.7 $2,254 $385 $520 $24 $53,834 5.5 $55 2.2 2042 24,845 10.7 36 34 28.7 $2,319 $393 $532 $24 $54,548 5.5 $54 2.1 2043 24,704 10.8 28 33 28.6 $2,385 $402 $544 $24 $55,299 5.5 $55 2.0 2044 24,568 10.8 35 34 28.6 $2,450 $409 $554 $24 $56,124 5.5 $55 1.8 2045 24,434 10.8 38 34 28.6 $2,516 $418 $566 $24 $56,866 5.5 $55 1.9 2046 24,292 10.8 29 33 28.6 $2,582 $427 $578 $24 $57,550 5.5 $55 2.0 2047 24,157 10.9 37 34 28.6 $2,647 $437 $591 $24 $58,041 5.5 $55 2.2 2048 24,015 10.9 29 33 28.5 $2,713 $448 $606 $24 $58,497 5.5 $55 2.3 2049 23,881 10.9 36 34 28.5 $2,780 $458 $620 $24 $59,108 5.5 55 美元 2.0 2050 23,749 11.0 39 34 28.5 $2,850 $468 $634 $24 $59,672 5.5 $55 2.1
花园战略计划 | Del Norte CalFresh
此花园战略计划模板中的工具旨在帮助指导您制定学校或社区花园战略计划。此花园战略计划模板旨在作为您花园规划的快照或概述，并帮助在一个中心位置组织关键的花园规划决策和活动。此模板中的工具可用于您与合作伙伴的规划过程，以及用于记录花园规划的关键决策和结果。这些工具从花园项目的开始到实施都进行了组织，涉及以下关键规划活动：评估场地的准备情况、组建团队、制定维护计划、确保资金、吸引利益相关者以及将花园活动与直接教育联系起来。
北技术大学
使用Dron和Neuronal网络卷积Yolo获得的图像在玉米和/或马铃薯种植园中自动杂草检测：Ortega Llanos Bryan Andres Andres Andres日期：03/05/2024计划：选择：选择：软件工程师的本科标题。 div>导演：博士学位。 div>GarcíaSantillánIvánDanilo。 div> 顾问1：博士学位。 div> PusdáChuldeMarco Remigio。 div>GarcíaSantillánIvánDanilo。 div>顾问1：博士学位。 div>PusdáChuldeMarco Remigio。 div>
智利高海拔太阳能项目 - Salares Norte
具体而言，本文件中的前瞻性陈述包括但不限于与 Damang 勘探目标声明、远东南勘探目标声明、商品价格、对黄金和其他金属和矿物的需求、利率预期、勘探和生产成本、预期产量水平、Gold Fields 的增长渠道、当前和计划资本支出的水平和预期收益、未来储量、资源和其他矿化水平以及要实现的成本效率和节约程度相关的陈述。此类前瞻性陈述涉及已知和未知的风险、不确定性和其他重要因素，这些因素可能导致公司的实际结果、业绩或成就与此类前瞻性陈述表达或暗示的未来结果、业绩或成就存在重大差异。此类风险、不确定性和其他重要因素包括但不限于：南非、加纳、澳大利亚、秘鲁和其他地方的经济、商业和政治条件；实现与过去和未来收购、勘探和开发活动相关的预期效率和其他成本节约的能力；黄金和/或铜的市场价格下跌；与地下和地面金矿开采相关的危险；劳动力中断；资本或信贷的可用性条款和部署；政府法规的变化，特别是税收和环境法规；影响采矿和矿产权的新立法；汇率变化；货币贬值；原材料和成品的可用性和成本；能源和水的成本；通货膨胀和其他宏观经济因素、工业行动、因安全和非计划维护原因而暂时停产矿山；以及 Gold Fields 员工所遭受的艾滋病和其他职业健康风险的影响。
里奥格兰德大学北部联邦大学
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智能家禽的原型用于小型家禽养殖者，北部
家禽农场是全国和全球农业的重要部门，用于粮食生产和供应。监视和维持家禽的最佳生活条件是必须采取最高质量的家禽的重要步骤，才能提供优质的家禽，必须维护和监视最佳环境。如果有一些工具可以帮助通知鸡舍的独特环境，它可以帮助农民解决监测家禽农民进行的方法。技术进步在包括家禽种植在内的农业部门的发展中发挥了重要作用。该研究旨在创建一个自动开发的智能家禽的原型，以保持该地区的氨气含量和温度水平。也将测量湿度和温度，并将由风扇和热灯控制。此外，可以在不手动干预的情况下及时完成食物和水的提供。
葡萄牙北部人口的遗传特征
鉴于其相关性，这项工作的主要目的是通过研究mtDNA的研究，葡萄牙北部地区的遗传表征。87个人居住在该地区，彼此之间无关。在进行MTDNA序列测试的背景下，还在北部代表团实验室，法医遗传学和生物学服务，国家法医学医学研究所和法医学科学（新的自动序列Sequencer Sequencer Sequdio seqstudio seqstudio seqstudio™遗传分析仪仪器）上进行了内部验证。灵敏度和特异性测试已成功完成，定义了0.001ng的最低检测浓度。验证了带有令人满意结果的头发样品，血迹和口服Zaragatoes的测试。
在Siargao Island，Surigao del Norte，Mindanao，Phi
摘要。在地上和地下生物量量化地上的红树林时，应用异形方程是与气候变化适应的努力有关的重要步骤。广义的异态方程已用于估计红树林的生物量和碳储存。然而，采用广义的异态方程来估计生物量由于环境，物种和分区的变化而产生不确定性。因此，制定位点特异性异态方程对于准确量化生物量很重要。Siargao岛被认为是最大的红树林持续地形，估计有9,000公顷的红树林。这项研究的目的是使用破坏性方法来制定菲律宾棉兰老岛锡亚尔高岛的红树林的特定地点异态方程。关键词：碳库存，气候变化，增长，多种物种。简介。红树林生态系统已被证明可以提供各种经济和生态服务。It supports local fishery, livelihood to fisherfolk (Primavera 2000; Ingwall 2005; Walters et al 2008; Hogarth 2015) and fish breeding grounds (Brander et al 2012), produces wooden products (Da Silva et al 1993; Brander et al 2012; Abino et al 2014), protects coastal community from storm surge (Lee et al 2014) and sequesters atmospheric carbon.
人工智能在疫情期间的分析：巴西北里奥格兰德州新冠肺炎病床占用情况
COVID-19 大流行已被视为全球最大的卫生危机之一。在巴西的北里奥格兰德州，RegulaRN 平台是用于管理 COVID-19 患者床位的卫生信息系统。本文探索了使用 RegulaRN 数据的机器学习和深度学习技术，以确定预测住院患者结果的最佳模型和参数。共分析了 25,366 条 COVID-19 患者的床位规定。分析的数据来自 2020 年 4 月至 2022 年 8 月的 RegulaRN 平台数据库。从这些数据中，从 20 个可用特征中选择了 9 个最相关的特征，并排除了空白或不确定的数据。接下来是以下步骤：数据预处理、数据库平衡、训练和测试。结果显示，使用随机梯度下降优化器的多层感知器模型在准确度（84.01%）、精确度（79.57%）和 F1 分数（81.00%）方面表现更好。通过均方根传播，召回率 (84.67%)、特异性 (84.67%) 和 ROC-AUC (91.6%) 达到了最佳结果。本研究比较了不同的机器学习和深度学习计算方法，其目标是对来自 RegulaRN 平台的 COVID-19 患者床位管理数据进行分类。研究结果使我们能够确定最佳模型，以帮助卫生专业人员管理 COVID-19 患者的床位。本文的科学发现表明，通过数字健康解决方案应用的计算方法可以在公共卫生危机情况下协助医疗监管机构和政府机构做出决策。
石心综合征：病例报告
doi：10.56083/rcv3n6-076收到的原始：05/16/2023被接受：06/21/2023 Breno braz de Faria Neto Neto Neto在麻醉学机构中居住的生理学家：联邦区卫生部，CEP：70719-040电子邮件：brenofaria.med@gmail.com inacia simoes simoes lordello of Pharmagology Institution：联邦区卫生部门地址：Setor derádioderádioe t tv norte（srtvn），70，Norte via Norte Norte d，lote d，brasiiim – ddfia-ddf，norte norte @gmail.com摘要：目的：报告被诊断为石心的患者的情况以及关于该主题的书目评论。材料和方法：这是一份病例报告和文献综述。报告病例所需的数据是从病人的病历中查阅的。文献综述是在虚拟健康图书馆 (BVS)、LILACS、PubMed、SciELO 和 Scopus 数据库的帮助下进行的。由于该主题的文献有限，因此本研究纳入了所有强调缺血性心肌挛缩或石心综合征主题的文章，无论出版年份如何，共纳入 23 篇文章，涵盖 1972 年至 2022 年期间。本研究遵循了有关巴西人体研究发展的决议指导方针，特别是国家卫生委员会第 466/12 号决议。结论：本研究旨在报告一例被诊断为石心的患者的病例并对该主题进行文献综述，该研究有助于强调，即使在 70 年代报告了这种综合征之后，心脏外科医生在处理这种病症时仍然面临很大困难。