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使用机器学习的道路事故严重性预测 传导易燃电缆的方法...- IJRPR 雀巢的供应链管理-IJRPR 制造可持续的低成本反应堆来治疗家庭废水 用于诊断印度农村疾病的医疗人工智能工具 药物发现与开发中的人工智能-IJRPR 使用ML -IJRPR 预测电动电动机的电池rul
k-nearest邻居（KNN）是一种简单而功能强大的机器学习算法，用于分类和回归任务。在道路事故严重性预测的背景下，KNN可根据各种特征（例如天气条件，一天中的时间，道路类型，车辆类型，交通量等）来对事故的严重程度（例如，次要，中等，严重）进行分类。KNN算法可以通过比较给定数据点（即事故记录）中的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）（即，事故记录）的范围（即，均为事故的范围）， 预言。k-nearest邻居（KNN）是一种简单而有效的算法，可预测道路事故严重性，尤其是当特征和结果之间的关系并不过于复杂时。尽管KNN提供了简单性和可解释性，但它确实具有诸如高计算成本和功能缩放敏感性之类的局限性。因此，KNN最适合较小的数据集或其简单性和易于理解的情况。
养老金和养老金改革的政治经济学
1. 养老金受到所有关注 2. 思想之争（或意识形态之争） 3. 储蓄来之不易 4. 简单为王（也是王后） 5. 选择太多也是有原因的 6. 合法性至关重要（非常重要） 7. 谈到养老金改革，过程就是内容
HAWK 5 | Skyworks Aeronautics
经济实惠的重型飞机。由于飞行时没有动力旋翼、没有传动装置和防扭矩设备，Hawk 5 也无需定期维护或因这些系统而导致的停工，因此所有者可以降低成本并提高可靠性。再加上固定翼飞机的飞行简便性，Hawk 5 可以成为您一直在寻找的重型飞机。
量子理论复兴简介
上述结构可以扩展到更一般类型的奇点，例如具有分支切割结构。现在我们可以理解“复苏”这一名称的由来。我们已经看到，Borel 变换的奇点会导致新的幂级数。事实证明，当 k 很大时，这些新级数通过系数 ak 的行为在原始级数中“复苏”。就 Borel 变换（在原点处解析）而言，这本质上是 Darboux 的一个古老定理，它将解析函数系数在原点处的大阶行为与最接近奇点附近的行为联系起来（参见例如 [ 2 ]）。让我们首先陈述结果。让 ϕ ( z ) 成为一个简单的复苏函数，如 ( 2.19 ) 中所示。假设 A 是复平面上最接近原点的 Borel 变换奇点（为简单起见，我们假设只有一个奇点，尽管推广很简单）。假设该奇点附近的行为如 (2.29) 所示，ζ ω = A 。为简单起见，我们假设 ξ = 0 处的留数为零，即 a = 0。然后，系数 ak 具有以下渐近行为，
提高物理现象建模的准确性
在建立物理现象或过程的模型时，科学家不可避免地要在模型的简单性（定性-定量变量集）和准确性之间做出妥协。数百年来，定律的直观简单性证明了提出它的科学家的物理思维的天才和深度。目前，对周围世界和新发现的物理现象有更深的物理理解的渴望促使研究人员增加模型中考虑的变量数量。这个方向导致选择不准确甚至错误模型的可能性增加。本研究描述了一种估计测量精度极限的方法，其中考虑了模型构建阶段在存储、传输、处理和观察者使用信息方面的信息。由于模型中存储的信息量有限，这个限制允许您选择最佳变量数以最好地再现观察对象，并计算测量理论中模型与所研究现象之间的阈值差异的精确值。我们考虑两个例子：声速的测量和物理常数的测量。
州级的流感疫苗接种率...
尽管在一个奇异的数字上尚无共识，以实现通常被称为“群体免疫力”（即，为了实现保护性人群免疫的足够水平的共同疫苗接种水平），科学家和研究人员普遍同意疫苗的70-90％的人群的范围。为简单起见，我们使用目标范围的下端（70％）作为这些状态概况的比较。
STEMRNA™3rd Gen Reprgrogming Kit
Reprocell在干RNA重编程技术中的最新进化结合了独特的非修饰重编程RNA和microRNA技术以及免疫消融RNA鸡尾酒，以生成诱导的多能干细胞（IPSC）。这个新颖的STEMRNA™3 Rd Gen Reprogrogrgomming Kit为干细胞研究人员提供了新的简单性，多功能性和时间节省的水平。