委员会应参考COM 2中提供的咨询公司的信息评估商业投标。通过达到最低合格分数(如上所述的70%点),所有竞标者的商业投标只能由委员会开放。委员会将平均在“咨询总资源成本”(按COM 2)中获得所有费率,并为每个职位执行价格发现。各种资源发现的平均利率(按COM 2)应接受为咨询的投标费率。为了创建一个小组,其他技术资格的投标人必须与咨询公司的投标率相匹配。与咨询招标率相匹配的所有技术合格的投标人均应宣布为顾问的资格。
根据世界卫生组织(WHO)的数据,在由心血管疾病(CVD)造成的死亡(CVD)中,缺血性心脏病(IHD)是最常见的,2016年全球超过900万人死亡。2在IHD中,急性冠状动脉综合征(ACS)是世界各地死亡的主要原因,是高收入国家疾病负担的主要原因。 2 ACS的护理标准包括抗血小板,抗凝剂,Betablockers,汀类药物和血管紧张素转化酶(ACE)抑制剂或血管紧张素受体阻滞剂(ARB)。 尽管治疗进展,但在ACS后的1年内,患者仍处于重复(MACE)的高风险。 3由于ACS的全球负担不加区分,仍需要快速预防和治疗策略来减少这种疾病问题。2在IHD中,急性冠状动脉综合征(ACS)是世界各地死亡的主要原因,是高收入国家疾病负担的主要原因。2 ACS的护理标准包括抗血小板,抗凝剂,Betablockers,汀类药物和血管紧张素转化酶(ACE)抑制剂或血管紧张素受体阻滞剂(ARB)。尽管治疗进展,但在ACS后的1年内,患者仍处于重复(MACE)的高风险。3由于ACS的全球负担不加区分,仍需要快速预防和治疗策略来减少这种疾病问题。
2017 年 IBC 获奖产品中功率 5 kW 和 6 kW FM 发射器将非常紧凑的尺寸(仅 4RU)与 RFE 最具创新性的技术相结合,在效率、成本和维护方面均表现优异。可靠的解决方案,易于使用、可靠性高且控制简单。标准配置包括各种功能,其他功能可根据要求提供。
■ 在报道乌克兰局势演变的同时,自由欧洲电台和美国之音将通过在整个地区使用多种语言进行报道,将俄罗斯包围在基于事实的新闻报道圈中。2023 财年,自由欧洲电台将投资 300 多万美元来对抗俄罗斯的影响,在立陶宛维尔纽斯和拉脱维亚里加开设新的报道中心,记者可以从那里安全地获取和开发内容,同时尽可能地靠近白俄罗斯和俄罗斯的观众。自由欧洲电台与美国之音合作制作的 24/7 数字俄语网络 Current Time 将以位于里加的调查部门的内容为特色,同时将故事可视化以供社交媒体消费。
糖尿病是一种威胁生命的疾病,应尽早诊断和治疗。在本文中,递归特征消除率(RFE)和遗传算法(GA)已被用于两种不同患者遗产的两个不同糖尿病数据集的特征选择(FS),并与K-Nearest邻居(KNN)和最佳的糖尿病预测相结合。在我们的论文中,与KNN相比,RF表现出更好的性能。准确度级别也很大程度上取决于所使用的数据集。伊拉克社会糖尿病(ISD)数据集的准确性明显高于使用相同的FS和分类方法的PIMA印度糖尿病(PID)数据集。通过将KNN与RFE或GA结合在FS中可以提高,而与RF结合使用时,RF与COMEN -COMEN -CONDING一起使用。GA在计算上的效率低于RFE,并且表现出较低的精度。
1. 申请人(以下简称“投标人”)只需提交一份申请。 2. 本文件的工作范围中提到了所提供服务的详细信息。 3. 符合资格条件的投标人将根据其提供的信息入围。入围的机构将被邀请向评估委员会进行演示。技术演示机构入围通知将单独通知,并将上传到网站 www.inspace.gov.in 4. 提案必须放在一个密封的信封中,并标记为“咨询机构入围申请”,对于“IN-SPACe”,提案必须在两个单独的信封中分别包含“资格文件”和“技术投标”。所有信封上都应写明公司的名称和联系方式。 5. 将根据本 RFE 的评估机制选择机构。 6. IN-SPACe 保留拒绝本 RFE 部分或全部回复的权利,无需说明任何理由。IN-SPACe 对 RFE 回复的延迟、丢失或未收到不承担任何责任。7. 根据委员会给出的分数,预计将根据本 RFE“2.2”中列出的工作范围聘请代理机构提供服务。
首先,我们将处理请愿人在上诉中提出的以下主张:主任的证据请求 (RFE) 和拒绝决定“表明在审理 1-140 请愿时总体上缺乏谨慎”。正如请愿人在上诉中和主任面前指出的那样,RFE 的声明“他打算以‘自雇和独立个人’的身份工作”错误地将她归类,并引用了记录中没有出现的引文。此外,拒绝决定错误地指出请愿人的个人陈述是在她的 RFE 回复中提交的,并且包含不完整的句子“istration field”。我们承认主任犯了这些错误。然而,虽然这些错误令人遗憾,但对不利决定的整体审查表明,主任对证据进行了审查,并根据记录证据为就请愿人资格得出的结论提供了充分的支持。
物联网(物联网)在智能家居,自动驾驶汽车和环境监测等应用中变得越来越实用。但是,这种快速扩展导致了重大的网络安全威胁。检测这些威胁至关重要,尽管机器学习技术很有价值,但它们在高维数据方面挣扎。功能选择可以通过降低计算成本来帮助,同时保持模型概括。最有效的特征选择方法是至关重要的任务。本研究通过测试五种特征选择方法来解决此差距:随机森林(RF),递归特征消除(RFE),逻辑回归(LR),XGBoost回归(XGBoost)和信息增益(IG)使用CIC-IOT 2023数据集。与五个机器学习模型一起使用时,它会评估这些方法:Decision Tree(DT),Random Forest(RF),K-Nearest邻居(K-NN),梯度提升(GB)和多层式感知器(MLP),使用精度,精度,精确,回忆,fl1-Score,以及三个数据列表。结果表明,RFE尤其是RF模型,具有30个功能的最高精度(99.57%)。RF是最稳定的,准确性从83%至99.56%。此外,5-Feature方案最适合在资源有限的IoT设备上实现ID,RFE与K-NN模型配对是最佳组合。
根相关的Mycobiota可以改善营养同化并诱导其宿主植物的耐药性。在这项研究中,我们从Saccharum Spontaneum中分离了根真菌内生菌(RFE),这是一种在拉哈尔(Lahar-strewn)环境中蓬勃发展的先锋草。鉴定出属于塔拉莫斯属,青霉,富沙米,trichoderma,cladosporium,Epicoccum,purpureocillium和Ronizoctonia的17个根真菌内生菌,以筛查植物生长和保护特性。比色测定法显示,植物激素 - 吲哚-3-乙酸(20.13–159.89 µg/ml),这是由八种著名的RFE分离株产生的。七个根真菌内生菌具有磷酸盐溶解活性,其溶解指数(SI)在Pikovskaya的琼脂上的溶解度指数(SI)范围为1.04–1.22。九种RFE分离物在双重培养实验中显着抑制了植物病原体的生长,氧气孢子菌的生长> 50%。我们的研究强调了根真菌内生菌的有益特征,这可能是由先锋草S. s. spontaneum成功殖民拉哈地区的成功定植。关键字 - 拮抗作用 - 有益的真菌 - IAA生产 - 拉哈 - 磷酸盐溶解 - 植物激素 - 热带真菌简介
人工智能 (AI) 的情绪识别是一项具有挑战性的任务。已经进行了各种各样的研究,证明了音频、图像和脑电图 (EEG) 数据在自动情绪识别中的实用性。本文提出了一种新的自动情绪识别框架,该框架利用脑电图 (EEG) 信号。所提出的方法是轻量级的,它由四个主要阶段组成,包括:再处理阶段、特征提取阶段、特征降维阶段和分类阶段。在预处理阶段使用基于离散小波变换 (DWT) 的降噪方法,在此称为多尺度主成分分析 (MSPCA),其中使用 Symlets-4 滤波器进行降噪。可调 Q 小波变换 (TQWT) 用作特征提取器。使用六种不同的统计方法进行降维。在分类步骤中,旋转森林集成 (RFE) 分类器与不同的分类算法一起使用,例如 k-最近邻 (k-NN)、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、随机森林 (RF) 和四种不同类型的决策树 (DT) 算法。所提出的框架使用 RFE + SVM 实现了超过 93% 的分类准确率。结果清楚地表明,所提出的基于 TQWT 和 RFE 的情感识别框架是使用 EEG 信号进行情感识别的有效方法。