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World File Search SystemRFS
RFS号：06/UPNEDA/SOLAR PROJECT MAURIS/2025日期为07.02.2025
可以从ISN-ETS Portal（www.bharat-electronictender.com）看到或下载招标的详细信息。和UPNEDA网站：www.upneda.gov.in。有兴趣的投标人可以查看，下载电子竞标文档，并通过ISN-IS Portal提交其电子待遇。
RFS 编号：03/UPNEDA-PM KUSUM-C2/FLS/2024，日期：2024 年 7 月 19 日 北方邦新再生能源发展机构 (UPNEDA) 邀请
投标人需要提交上表所述的电子投标文件费用、手续费和投标担保声明（附件格式）的证明/成本。投标文件费用和手续费应以汇票形式提交，受益人为北方邦新再生能源发展署（UPNEDA）署长，支付地点为勒克瑙。汇票和投标担保声明表的扫描件必须与电子投标一同上传。汇票原件和签字的银行担保声明表原件，以及投标人签字的空白文件纸质副本及附件，必须在技术电子投标开始日期和时间之前送达位于勒克瑙 Gomti Nagar Vibhuti Khand 的 UPNEDA 办事处，否则，投标将不予考虑。北方邦新再生能源发展署（UPNEDA）署长保留拒绝任何或所有投标的权利，无需给出任何理由。 UPNEDA 主任的决定将具有最终决定权并具有约束力。
使用2022 BRFSS数据的机器学习和评估糖尿病风险
该硕士学位论文访问是由WMU的Scholarworks的研究生学院免费提供给您的。已被WMU的授权学者管理员纳入硕士论文。有关更多信息，请联系wmu-scholarworks@wmich.edu。
可再生燃料标准 (RFS) 计划
Maas Energy Works 很高兴有机会对 EPA 的拟议规则“可再生燃料标准 (RFS) 计划：部分豁免 2024 年纤维素生物燃料产量要求并延长 2024 年合规期限”发表评论。作为可再生能源领域的领导者，我们专门从事生产可再生天然气 (RNG) 的乳制品消化器，我们直接受到 RFS 计划及其要求的影响。
纽约州 BRFSS 简报：成人糖尿病前期，2024-29 年
注：a 不包括已报告的妊娠前期糖尿病。b % = 加权百分比；在比较估计值时，95% 置信区间提供的统计范围包含具有 95% 概率的真实人口百分比。尽管 95% 置信区间并不是统计显著性检验，但 95% 置信区间不重叠的类别可被视为存在显著差异。c 根据受访者的出生性别。如果出生性别缺失，则受访者的性别基于访谈时的性别认同。d 所有其他种族群体合计，非西班牙裔合计包括美洲印第安人或阿拉斯加原住民和多种族。e 包括“缺失”类别，因为超过 10% 的样本没有报告收入。f 其他保险包括儿童健康保险计划 (CHIP)、TRICARE、VA/军队、印第安人健康服务、国家资助的健康计划或其他政府计划。g 所有报告至少一种残疾（认知、行动、视力、自我护理、独立生活或耳聋）的受访者。
填写提名表（RFS-...）的指导说明
序言：如何使用本文件及进一步建议 所有被提名人和支持大学在填写并向 RFS/SRFS 提交提名前，应仔细阅读本计划概述和指导说明。如您的提名不符合指导说明中规定的任何要求，RGC 可能会停止进一步处理您的提名。指导说明分为两部分：第 1 部分总结了有关 RFS/SRFS 的关键信息，而第 2 部分的结构与提名表格部分相似，并逐节指导您完成文件填写。有关本指导说明的内容以及提名活动的其他相关事项（包括内部截止日期、提名程序或填写提名表格的协助）的查询，应直接联系您支持大学的研究办公室。附件 B 中包含了处理提交给 RGC 的提名中所含信息和个人数据的指南。RGC 在开展业务时完全致力于诚实、正直和公平竞争的原则。为维护公众信任及保障公众利益，所有被提名者务必阅读并遵守《研资局行为准则》及《防止贿赂条例摘录》，网址：https://www.ugc.edu.hk/doc/eng/rgc/guidelines/code/code_of_conduct.pdf。 第一部分 — 计划概览 1. 目的和目标 奖学金计划和高级学者奖学金旨在为香港大学教育资助委员会 (UGC) 资助大学的优秀中期和高级学者提供持续的研究支持，并减轻他们的教学和行政负担。奖学金旨在鼓励学者在 60 个月内全身心投入研究和开发 (R&D)。两个奖学金计划的一个重要重点是让获奖者有时间和资源通过开展世界领先的研究项目，为香港培养和培训下一代研究生、博士生和博士后研究人员。奖学金旨在培养本地研究人才，以保持香港的国际竞争力，推动高等教育部门的发展。奖学金计划主要面向可从 RFS 和 SRFS 中受益的本地研究人员。RFS 候选人可能被期望表现出成为国际领导者的卓越前途和潜力，而 SRFS 候选人则应表现出与国际领先研究人员相符的标准和特征。这两项计划的竞争性质为竞争性，每项计划至少有一半的获奖者名额留给最优秀的
参照北方邦新再生能源发展局于 2024 年 9 月 12 日发布的 RFS No:01/UPNEDA/JALAUN SOLAR PROJECTS/RFS/2024
参考北方邦新再生能源发展署于 2024 年 9 月 12 日发布的 RFS No:01/UPNEDA/JALAUN SOLAR PROJECTS/RFS/2024，投标前会议将于 2024 年 10 月 16 日中午 12:00 通过实体和虚拟模式举行。
BP Cherry Point Carinata Oil 可再生柴油在 RFS 计划下的裁定 - 裁定函（2024 年 5 月 22 日）
2015 年 4 月，美国环保署在《联邦公报》上发布了一份通知，邀请大家就我们对用于生产生物柴油、可再生柴油和航空燃料等生物燃料的芸苔籽油（“芸苔油”）原料的生产和运输所产生的温室气体 (GHG) 排放的分析发表意见（“2015 年 4 月芸苔油 FRN”） (80 FR 22996)。在 2015 年 4 月的芸苔油 FRN 中，我们邀请大家就我们打算将大豆油原料生产和运输相关的上游温室气体排放估算值（包括对农业和林业部门的间接影响）应用于未来对提议使用芸苔油作为生物燃料生产原料的设施特定请愿书的评估发表意见。 2022 年 6 月，美国环保署回应了可再生能源集团 (REG) 针对其位于路易斯安那州盖斯玛的加氢处理设施生产的可再生柴油和副产品的设施特定请愿书（“2022 年 6 月 REG 盖斯玛决定”）。1 根据针对 2015 年 4 月卡里纳塔油 FRN 收到的公众意见、REG 请愿书中提交的信息以及有关卡里纳塔油生产实践的最新信息，2022 年 6 月 REG 盖斯玛决定包括对卡里纳塔油生命周期温室气体影响的更具体分析，而不是 2015 年 4 月卡里纳塔油 FRN 中反映的基于大豆油的方法。我们还将我们对 2015 年 4 月卡里纳塔油 FRN 公众意见的回应附在 2022 年 6 月 REG 盖斯玛决定中。
RFS 计划下 InSitu DS 蒸馏器玉米油转化为可再生柴油和取暖油燃料途径的决定 - 决定函（2024 年 4 月 26 日）
美国环保署此前在 2010 年 3 月 26 日发布的最终规则 (75 FR 14670)（“2010 年 3 月 RFS 规则”）中对玉米酒糟油进行了评估，并在 2020 年 2 月 6 日发布的最终规则 (85 FR 7058)（“2020 年 2 月 RFS 规则”）中更详细地模拟了使用玉米酒糟油作为生物燃料原料所产生的排放。根据 InSitu 提交的数据和 2020 年 2 月 RFS 规则中制定的玉米酒糟油评估方法，美国环保署进行了生命周期评估，估计通过 InSitu Rochelle 途径生产的可再生柴油和取暖油与法定柴油基准相比，可将生命周期温室气体 (GHG) 排放量减少 75%。根据我们的生命周期温室气体评估结果，通过 InSitu Rochelle 途径生产的可再生柴油和取暖油符合生物质基柴油 (D 代码 4) RIN 的条件，前提是满足所有适用的法定和监管条件。此外，本判定文件第 IV 节规定了 InSitu Rochelle 途径特有的其他条件，必须满足这些条件，InSitu 才能通过这些途径生成 D 代码 4 RIN。
用BRFSS数据的糖尿病性预测...
抽象的一种影响全世界许多人的慢性疾病是糖尿病性疾病。如果在早期预测该疾病，则风险和严重程度都可以显着降低。In this research, we need to predict the type 2 diabetic patients at an early stage to reduce the cost of treatment for countries because this is a long time disease we use many machine learning algorithms to find the accuracy for these diseases applied to BRFSS datasets for two years 2014 and 2015 with a different selection of features to predict the disease as decision tree, logistic regression, ADA Boost Classifier, extreme gradient boosting, Linear Discriminant Analysis, Light梯度提升机和Catboost分类器。在使用2014 BRFSS数据集应用我们的实验时，神经网络具有最高的精度，而2015 BRFSS数据集则最佳准确度模型对于Catboost分类器和极端梯度提升，其中最低模型是线性判别分析。此外，在我们的研究中，我们使用具有不同功能选择并获得高精度的相同数据集进行了比较我们的结果。关键字：慢性疾病；糖尿病性麦芽膜；机器学习；人工智能;分类