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CVN-海军类别输入工具课程
c1 - 单位经过资源/培训，以执行ROC/POE中定义的全面战时任务。（没有脆弱性或对灵活性的不利影响。）c2 - 单位经过资源/培训，以执行大多数战时任务，该任务是在ROC/POE中定义的。单位几乎不需要赔偿缺陷的赔偿。（孤立的灵活性下降，但在大多数操作方案下脆弱性没有增加。）c3 - 单位经过资源/培训，可以执行许多但不是全部的战时任务，其设计或组织为ROC/POE中定义的。单位将需要对缺陷的大量补偿。（在许多但不是全部设想的情况下，灵活性大大降低并增加了脆弱性。）C4 - 单位需要额外的资源或培训来执行战时任务，但可能会指示通过现场资源执行其战时任务的一部分。c5 - 单位处于计划或计划的运营期间（未经资源/培训），并且不准备执行其设计或组织的战时任务。C6 - 仅在未测量资源区域时才使用 - 航空单位目前未使用它。
提升欺诈检测：使用...
随着越来越多的人将互联网用于电子商务和其他金融交易，在线犯罪的数量无疑增加了。已经创建了机器学习算法来检测在线购买中的付款欺诈以解决该问题。这项研究对不同的元启发式优化方法进行了彻底的比较检查。这些是粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）。它们用于优化三个机器学习算法的曲线（AUC）下的接收器操作特性（ROC）区域，即X级升级，随机森林分类器和轻梯度增强机。由于研究的数据是不平衡的，因此确定的指标为ROC AUC。PSO为找到最佳解决方案提供了一致的条件。根据我们的实验，PSO在不包含种群歼灭策略的情况下，可以在不同的情况下取得最大的结果，这些情况与GA不同，这是找到最佳解决方案的一致条件。如果不包括人口歼灭策略，PSO可以在各种情况下取得最大的成果。调查结果表明，随机森林分类器在高参数调谐过程之前和之后提供了最高的ROC AUC值，使用PSO时得分为88.69％。
`红鲱鱼招股说明书草案
蓝宝石食品印度有限公司根据1956年的《公司法》，以私人有限公司的私人有限公司为私人有限公司，以“萨马吉特顾问私人有限公司”的名称合并为“萨马吉顾问私人有限公司”，并由公司书记官Maharashtra Atmumbai（“ ROC”）授予公司注册证书。随后，根据2014年12月26日举行的股东大会上通过的一项特别决议，我们的公司将其名称更名为“ Sapphire Foods India Private Limited”，并由ROC向我们公司颁发了日期为2015年1月7日的新鲜公司。此后，我们的公司被转换为一家公共有限公司，根据在2021年6月15日举行的股东大会上通过的一项特殊决议，并将我们公司的名称更改为“ Sapphire Foods India India Limited”，并将日期为2021年7月8日的全新公司由ROC颁发给我们的公司。有关公司名称和注册办公室地址的更改的详细信息，请参阅第190页的“历史和公司事务 - 我们公司的简短历史记录以及我们公司注册办公室的变更”。
构建成功的海上自主生态系统
自主驾驶或遥控驾驶船舶的引航：操作概念（ConOps）需要考虑从远程操作中心（ROC）操作的引航员，以及如何满足港口当局的安全、法律和环境保护要求；远程引航的可接受性和信任度；关键的安全问题是建立和维护 SA 以及处理紧急情况，例如失去连接或放弃 ROC，导致推力或转向功能丧失；还需要考虑船舶本身、燃料和货物的风险。当要求引航员控制 MASS 时，例如过渡到远程操作以进入港口，需要考虑责任或义务变化方面的潜在法律影响。
2型糖尿病和非酒精性脂肪肝dis
目的：本研究旨在研究2型糖尿病（T2DM）和非酒精性脂肪肝病（NAFLD）的非肥胖患者的心血管危险因素，并确定是否可以使用它们有效地预测高危人群。患者和方法：这项横断面研究包括245例T2DM的非肥胖患者，他们在附属的Changzhou No.2年1月至2022年12月2日南京医科大学人民医院。所有个人均被分为NAFLD和非NAFLD群体。NAFLD患者通过UAP三位脉（T1，T2和T3）进一步分组。我们基于BAPWV，Carotid Ultrasound和尿液微量阿尔蛋白肌酐比率（UA/CR）创建了心血管分数（总尺度：0-5点；≥3点被定义为高风险个体），以评估非肥胖T2DM患者的心血管疾病风险。风险因素。根据接收器操作特征（ROC）曲线下的面积比较危险因素的性能。结果：与非NAFLD组相比，NAFLD组的血浆（AIP），动脉粥样硬化指数（AI），高血压，体重指数（BMI）的患病率，体重指数（BMI）和稳态模型评估评估较高。在T3组中，AIP，AI，BMI和HOMA-IR高于T1组的Div>。 年龄，收缩压，LDL-C和AIP的ROC曲线下的面积分别为0.705、0.688、0.738和0.642。 将ROC曲线下方的面积合并为0.895。在T3组中，AIP，AI，BMI和HOMA-IR高于T1组的Div>。年龄，收缩压，LDL-C和AIP的ROC曲线下的面积分别为0.705、0.688、0.738和0.642。将ROC曲线下方的面积合并为0.895。多元逻辑回归表明，非肥胖症患者的年龄，收缩压，低密度脂蛋白 - 胆固醇（LDL-C）和AIP是心血管疾病的危险因素。结论：年龄，收缩压，AIP和LDL-C都是非肥胖患者中T2DM和NAFLD中心血管疾病的独立危险因素，可以将其组合起来以识别高风险人群并进行干预。关键字：T2DM，非肥胖，NAFLD，心血管疾病
比较基于洛拉的废物箱监测系统中知识提取模型的机器学习方法
知识提取模型（KEM）是一个系统，可通过基于IoT的智能废物箱清空调度分类来提取知识。分类是一个困难的问题，需要有效的分类方法。这项研究以KEM系统的形式做出了贡献，以使用机器学习方法的最佳性能排空废物箱的时间表。该研究旨在比较决策树，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机和多层感知器的形式的机器学习方法的性能，这将在KEM系统中使用。使用具有十个观测值的交叉验证方法对准确性，召回，精度，F-量和ROC曲线进行了。 实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。 相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。 可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。。实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。