1A 由健康专业人员记录的完整用药史的住院患者百分比(%)。1B 记录了由第二个来源确认的用药史的住院患者百分比(%)。1C 记录了协调好的药物清单的住院患者百分比(%)。1D 记录了所有三个入院步骤(1A、1B 和 1C)的药物协调的住院患者百分比(%)。1E 在周末或公共假期之前或期间入院的患者百分比(%)。1 在入院后的下一个日历日之前记录了入院时所有药物协调步骤的住院患者百分比(1A+1B+1C 由 ENCD 完成)。(或)如果 ENCD 未记录入院时所有三个药物协调步骤;5A 在入院后 48 小时内记录了入院时所有药物协调步骤的住院患者百分比(%)。 5B 入院后 48 至 72 小时内完成入院时所有药物核对步骤的住院患者百分比 (%)。5C 入院后 72 小时完成入院时所有药物核对步骤的住院患者百分比 (%)。5D 入院时未完成入院时所有药物核对步骤的住院患者百分比 (%)。
其中m是材料的质量,l是立方体的每一侧的长度,C是材料中超声的速度。L的不确定性百分比为1.2%,C的不确定性百分比为1.8%。M的不确定性百分比可以忽略不计。z的不确定性百分比是多少?
当前研究中使用的动态Stirpat模型基于1975年至2020年从八个人口最多国家的面板数据,揭示了城市化途径的非线性影响(总城市化的百分比,小城市的百分比和大城市百分比)对二氧化碳(CO 2)的排放。使用“动态显示无关回归(DSUR)”和“完全修改的普通最小二乘(FMOL)”回归,结果反映出,总城市化和小城市百分比的百分比对二氧化碳排放具有不大的影响。然而,小城市的平方百分比和总城市化的平方百分比对碳二氧化碳(CO 2)排放产生了重大不利影响。小城市百分比,全城市化和CO 2排放的百分比之间的正相关关系以及小城市的平方百分比之间的负相关关系,总城市化的平方百分比和CO 2的启动使倾斜的U形EKC假设合法化。大城市百分比对二氧化碳排放的影响是显着的,而大城市的平方百分比对二氧化碳排放的影响显着为正,这是U形EKC假设的效价。小城市百分比和整体城市化百分比对长期环境退化的增量影响可以为生态现代化理论提供支持。能量强度,国内生产总值(GDP),工业增长和运输基础设施刺激了长期CO 2排放。国家 /地区的发现支持了除美国以外的整个面板中每个国家 /地区的小城市百分比与CO 2排放之间的U形连接。此外,Dumitrescu和Hulin因果关系测试在二氧化碳的排放与总城市化的平方百分比之间,在大城市的普遍数百分比与二氧化碳排放之间以及二氧化碳能量强度和二氧化碳的发射之间产生双向因果关系。本研究提出了可再生能源选择和绿色城市友好的技术,以改善城市地区的环境质量。
他们在提交职位的在线申请中的资格考试中。一些大学/学院/考试委员会不授予等级或百分比分数,而是分配总绩点(例如CGPA/OGPA/CPI 等)。如果大学/学院/考试委员会定义了将总绩点转换为等级和/或分数百分比的标准,则应接受。候选人还可以出示大学颁发的百分比转换证书。但是,如果大学/学院/考试委员会没有定义标准或提供将总绩点转换为等级和/或分数百分比的百分比转换证书,则总绩点可以乘以 10 以获得所需的分数百分比
本研究介绍了一个创新的数据驱动和机器学习框架,旨在准确预测特定离岸CO 2存储站点的站点筛选研究中的站点分数。框架无缝将各种地下地面地面数据源与人类辅助专家加权标准集成在一起,从而提供了高分辨率筛选工具。量身定制,以适应不同的数据可访问性和标准的重要性,这种方法考虑了技术和非技术因素。其目的是促进与碳捕获,利用率和存储相关的项目的优先位置(CCUS)。通过汇总和分析地理空间数据集,该研究采用机器学习算法和专家加权模型来识别合适的地质CCUS区域。此过程遵守严格的安全性,风险控制和环境指南,以解决人类分析可能无法识别模式并在合适的现场筛选技术中提供详细见解的情况。这项研究的主要重点是弥合科学探究和实际应用之间的差距,从而促进了CCUS项目实施时明智的决策。严格的评估包括地质,海洋学和环保指标为决策者和行业领导者提供了宝贵的见解。确保已建立的离岸CO 2存储设施的准确性,效率和可扩展性,建议的机器学习方法进行基准测试。这种全面的评估包括使用机器学习算法,例如极端梯度提升(XGBoost),随机森林(RF),多层极限学习机器(MLELM)和深神经网络(DNN),以预测更合适的场地分数。在这些Al Gorithm中,DNN算法在现场得分预测中最有效。DNN算法的优势包括非线性建模,功能学习,规模不变性,处理高维数据,端到端学习,转移学习,表示形式学习和并行处理。The evaluation results of the DNN algorithm demonstrate high accuracy in the testing subset, with values of AAPD (Average Absolute Percentage Difference) = 1.486 %, WAAPD (Weighted Average Absolute Percentage Difference) = 0.0149 %, VAF (Variance Accounted For) = 0.9937, RMSE (Root Mean Square Error) = 0.9279, RSR (Root Sum of Squares Residuals) = 0.0068和r 2(确定系数)= 0.9937。
欧元区第三季度国内生产总值同比增长0.9%,环比增长0.4%。法国和德国经济分别同比增长1.2%和0.2%。欧元区家庭和非营利机构最终消费支出、固定资本形成和库存变化各贡献0.4个百分点。政府最终消费支出贡献0.1个百分点,净出口拖累经济增长0.9个百分点。失业率同比下降0.3个百分点至6.2%,经季节性调整的失业率环比下降0.1个百分点至6.3%。
与男性同行所看到的趋势相反,在2019年至2023年,全州女性的失业率平均较窄。该州女性的失业率从2022年至2023年之间的4.2%下降到3.9%,年满0.3个百分点。美国女性在美国的百分点仅下降了十分之一,导致美国和密歇根州的失业率仅为0.4个百分点。在2024年上半年,女性全国失业率提高了一个百分点的十分之一,而全州范围的率在同一时期下降了0.2个百分点。
Maintaining Trust 1 2024 2023 2022 Our people Average number of employees and contractors thousand 93 91 90 Employee turnover rate (voluntary) % 9 12 14 Women on the Board % 42 54 50 Women in management and senior leadership roles % 35 33 31 Women as a percentage of employees % 39 39 39 Health & safety Number of lost-time incidents – employees and contractors # 18 13 9 Lost-time incident rate per 200,000 hours 8 # 0.02 0.01 0.01 Code of Conduct Completed ‘Doing What's Right' employee training 5 % 94 92 89 Number of ‘Speak Up' reports 5 # 649 505 642 Tax and economic contribution Total tax and economic contributions 9 €bn - 9.3 8.2 Responsible supply chain Total spend 10 €bn 19 21 20 Number of direct suppliers 10,11 thousand 8 9 9 Number of site assessments conducted collectively by JAC 12 initiative members # 150 83 71