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爱沙尼亚国防军 2021 年度报告
对于爱沙尼亚国防军来说，2021 年可能是过去 30 年中最紧张的一年。它始于新冠疫情中期，意味着我们必须不断调整，以防止病毒削弱我们的战斗准备，同时保留足够的作战余地来实现我们的目标。随着冠状病毒疫苗的问世，我们面临着一个艰难的决定。下半年为整个国防军制定的疫苗强制要求将 EDF 的病例保持在最低水平——远低于人口的平均发病率。诚然，数十人因此无法继续服役，但 EDF 的疫苗接种要求让我们保留了完成任务的行动自由。5 月，EDF 公布了内阁指示的预算削减计划。它们旨在提高我们组织的精简度和效率，并专注于保持军事能力并允许开发新能力。削减开支遭到了媒体的强烈反对，我们发现自己经常被指责侵犯了我们的传统和象征。随着时间的推移，越来越多的问题出现在“国防军在为何做准备？”“你在说什么战争？”一年后，可能没有人会问这样的问题。这并不是说我们有先见之明——我们只是认真履行了自己的职责。
Barnardos国家健康项目的评估
创伤和逆境对健康和福祉产生重大终生影响。创伤知情的服务和支持，以应对压力和促进健康是公共卫生的越来越重视。Barnardos国家健康项目是一种新的受创伤信息的干预策略，旨在支持4至18岁的儿童，父母和社区中的其他重要人物。该计划包括几种源于对创伤的广泛影响以及预防和治疗脆弱人群和社区有毒压力的需求的几个服务组成部分。在2022年3月至7月之间对该计划进行了评估。评估结果指出了新福利项目的效用和潜在有效性。参与福利支持后，发现儿童和年轻人的情绪调节明显更好。还突出了父母健康的潜在好处。社区成员的满意度和对干预的互动也很高。情绪健康和心理健康困难被视为社区层面上的先见之明问题。Barnardos国家健康项目在减轻这些挑战和促进韧性方面被认为很重要。有效的实施是巴纳多斯国家健康项目成功的重要组成部分。项目工作人员证明的专家和熟练的便利设施对于促进对计划元素的参与，享受和满意至关重要。福利项目中的协作，机构间方法对于促进影响也很重要。
乳腺癌中CDKs表达和预后的临床数据分析
摘要 - 目的：我们研究了乳腺癌中CDK和预后的表达。材料和方法：吞噬数据库检查了乳腺癌中的CDK基因表达。使用Kaplan-Meier绘图师分析了怀里恶性增长患者CDK的先见优先价值。在GEPIA数据库中分析了肿瘤分期中CDK的表达变化。使用KEGG数据集分析了CDK在DNA复制和细胞周期中的作用。使用CBIOPORTAL数据库，研究了乳腺癌中CDK基因表达与CDK之间的关联。Encori数据库用于研究针对CDK的miRNA。结果：oncomine数据表明，乳腺癌患者中CDK1，CDK5和CDK20的表达被上调，而CDK2和CDK6中的mRNA表达水平降低，CDK3，CDK4和CDK7〜19不是表达数据。GEPIA数据库的结果表明，CDK1，CDK2，CDK4，CDK5，CDK5，CDK7，CDK8和CDK20在乳腺癌组织中的表达水平大于正常组织，并且CDK1和CDK5的表达水平明显差异，而前者中的CDK3和CDK1的表达水平则低于latter latter latter的表达水平。Kaplan-Meier绘图仪数据显示，CDK1，CDK3，CDK4和CDK20与乳腺癌个体的沮丧的预后有关，而CDK8中的mRNA水平与生存后的进展有关。结论：CDK1，CDK2C，CDK4，CDK5，CDK7，CDK8和CDK20可以用作乳腺癌患者的分子标记，或通过靶向CDK来作为乳腺癌治疗的潜在靶标。
国际研究出版与评论杂志-IJRPR
气候估计，在确切日期和时间期预期特定区域气候的工艺和科学可能是至关重要的，这显着影响了日常生活的不同特征。此手柄涉及对各种变量，计算领土气候，讨论设计，可验证信息以及空中越来越大的要素的全面检查。在气候预测的先前阶段中，依赖性以压实气候设计和感知明显的标记为绝大多数。无论如何，气候估计的现场在很大程度上取决于风设计，粘性水平和温度品种的转变性进步。非常重要的是，该领域的机器学习计算和信息科学的一部分已经引起了显着性。这些计算是由编年史信息和设计确认所推动的，它已作为做出确切气候预测的不可替代设备而发展。想象中的框架提出了一种开创性的方法，指出要在预期气候条件下应对机器学习计算的潜力。该基于Web的框架被计划在本能的图形客户界界面中提供一致的客户端遇到。客户将通过有趣的资格获得访问，允许他们输入实时气候信息，包括特定领域的温度，粘性和风速等关键参数。该创造框架的潜在应用在大量部门上有所不同。框架，加强了Byan广泛的可验证气候信息，当时将处理此数据以产生精确的估计。从升级讨论活动控制和海上运营到加强农业，军事安排，海上行动和林业管理，此框架的先见者能力保证了在这些基本领域中重做决策形式。此询问中心的实验工作集中在定量瞬态气候信息的挑剔检查上。这个思考的关键观点旋转在十个表面气候参数左右，仔细选择了其对精确性培养的意义。这些气象因素与温度，麻烦，风速等组成部分有关，对我们的调查至关重要。可见，17世纪，通过在衡量气候条件方面的叛逆发展中，检查了气候估计的基本转折点。这一发展彻底改变了气象信息的有效记录，播放紧急的
AI驱动的威胁检测和响应-DL Press
摘要研究论文深入研究了人工智能（AI）在革新网络安全中的变革性作用。本研究检查了网络安全局势中AI的历史背景和演变，强调了其重要性和范围。文献综述仔细检查了传统的威胁检测方法，AI驱动的模型，并确定了当前研究中的差距。理论基础阐明了AI和机器学习概念，而方法论概述了研究设计，数据源，AI算法和评估指标。本文探讨了AI在威胁检测和响应中的作用，包括机器学习模型和事件响应工作流程。挑战包括道德考虑因素，技术局限性，偏见和AI模型中的潜在漏洞。未来的方向突出了新兴趋势，并为进一步的研究提供了建议。最终，本文强调了AI的关键转变带来了网络安全，应对威胁并塑造国防机制的未来。关键字：人工智能（AI），网络安全，威胁检测，威胁响应，机器学习，范式移动，进化介绍网络安全的背景和背景：数字技术的扩展实际上改变了当前生活的每个部分，催化了网络纤维范围内的外观变化。随着相互联系的框架的显着发展，危险场景果断地发展起来，在网络危险的复杂性和复杂性上露出了令人不安的洪水。研究的目标鉴于这种始终发展的数字里程碑，人工智能（人造智能）已成为一种开创性的力量，从而重塑了传统的警卫组件，以抵御网络危险[1]。基于计算机的智能，包括AI和深刻的学习子集，已经为其通过其多功能性和先见优先能力来支撑网络安全估算的能力获得了重大考虑。研究的动机：网络危险的复发和多方面设计的提高和多方面的设计推动了针对网络安全的创造性和积极主动方式的关键要求。发生的事件像2009年的Conficker Worm穿透了基本的行政基础，以及现代恶意软件攻击的洪水突出了尖端防护系统的基本[2]。此外，在全球紧急情况下遥远的工作弱点引起的范式转变强调了能够迅速识别和应对散发危险的多功能保护的关键。这需要对人工智能在维持网络安全措施方面的工作进行更近的评估，从而推动灵感推动这一探索。
二手车价格的机器学习算法的比较分析
4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。 这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。 该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。 准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。 本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。 我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。 K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。 另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。 这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。 我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。 因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。 结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。 关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。简介汽车行业在过去十年中经历了令人震惊的改善，仅2021年就在超过7000万辆旅行车的时代就在整个圈子中遍布。这种激增导致了新的汽车市场，但也导致了增长，但还引起了充满活力和不断扩大的助手促进使用的汽车。随着使用的汽车促进蓬勃发展，准确地预期车辆成本已成为对买家和商人感兴趣的重要地方。一般而言，车辆提取的欲望取决于直接的后滑动模型，尽管坐标，但经常为捕获评估数据时的复杂的非线性关联特征。这些模型以善意为基础的模型以及与复杂和宽的数据集相关联时，按照行驶里程，年龄和状况的基本亮点（例如里程，年龄和状况）进行了基本亮点。随后很长时间以来，该领域已经朝着应用机器学习策略的应用迈出了至关重要的举动，这可以通过使用非线性计划和更合适的大规模数据来进行大修的准确性。在这些方法中，k-near最邻居的计算和增强矢量机后滑动已经积累了值得注意的思想。knn毫无轻松和增强性，根据数据中心的区域预测了车辆成本，而SVM专注于识别完美的超平面，最能将数据最佳分为不同的类别，随后通过照顾非线性关联来推进数字的执行。以下是使用的变量：这项研究探讨了K-Nearest邻居的比较执行，并支持向量机器预测使用的汽车成本。利用来自Kaggle商店的信息，我们评估了这些模型在不同的准备和测试方案下的精确性。我们的发现表明，尽管这两种模型都表现出了有希望的出现，但SVM表明了与KNN相比的精确性略有优势。此询问的观点是为了促进汽车部门内有先见之明的建模的持续讨论，强调了进步的机器学习方法的好处，以提高所使用的汽车成本估算的精度。