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中国国防工业的新方向
自 20 世纪 80 年代初以来，西方对中国国防工业综合体的研究得出了一个突出且一致的结论：中国国防研发和生产能力存在诸多弱点和局限性。 1 在本研究中，我们对这一传统观点提出了质疑。我们的研究发现，某些中国国防企业正在设计和生产各种日益先进的武器，这些武器在短期内不仅关系到中国军方应对可能发生的台海冲突的能力，而且关系到中国在亚洲的长期军事存在。 2 本研究提出了一种评估中国国防工业能力的替代方法：从 2005 年的角度来看，现在是时候将研究重点转向中国国防工业综合体的逐步改进和未来潜力了。本报告旨在帮助美国空军评估中国国防工业在未来几十年设计和生产更强大武器的能力。该研究评估了国防工业企业运营中的体制变化 ____________
矿用无极绳绞车控制装置的设计
无极绳绞车具有运载能力大，采区面积大，上下山及集中轨道巷等驱动回路物料、设备可达等特点，是接力运输方式，实现轻型整体液压支架及各类矿山物料运输的一种较理想的替代传统小型绞车的运输设备。随着无极绳绞车的广泛应用，无极绳绞车控制装置技术日趋成熟，市场竞争也日趋激烈。为提高无极绳绞车装置的市场竞争力，作者研制了一种经济型矿用无极绳绞车控制装置。该装置是在ZWK127型矿用无极绳绞车控制装置基础上改进产品设计成操作台形式，布局紧凑合理，人机界面良好，操作界面友好。同时具有成本低、稳定可靠、可定制等特点。
异步甲烷和二氧化碳通量驱动红树林蓝色碳固存的时间变化
1海洋环境科学的国家主要实验室，沿海和湿地生态系统的主要实验室（教育部），沿海和海洋管理研究所，环境与生态学院，Xiamen University，Xiamen University，Xiamen，Fujian，中国，2个国家观察和研究站中国藤本富州气象学科学，南中国海遥感，测量和地图合作应用技术创新中心，南中国海开发研究所，自然资源部，广东，广东，中国广东，中国广东，中国，尤里奇，尤里斯大学的大气层学院中国广东的朱海，南方海洋科学与工程实验室（Zhuhai），珠海，中国广东，8号生态学学院，太阳森大学，孙森大学，深圳，广东，中国，中国，9 nanjing
Zhijing Yu-全球生态部Zhijing Yu-全球生态部
巴塞罗那自治大学 - 西班牙克里夫大学，2024年9月 - 预计2028年陆地生态学主管的博士学位学生：马科斯·费尔南德斯·马尔特·马尔特（MarcosFernández -Martínez）教授研究重点：元素多样性和元素多样性和土壤碳西北A＆F University（NWAFU），中国2024年6月2024 M.S.在土壤，节水和荒漠化中打击主管：雷邓教授论文职位：罗比尼亚pseudoacacia的监管机制 - 帕拉特克拉德斯东方的土壤有机碳上的混合森林及其矿物质及其矿物质矿物质及其在洛斯山丘陵地区的矿山销售中国辅助研究辅助研究员， 2023年主管：中国2021年6月B.S. Amos P. K. Tai Northwest A＆F University（NWAFU）林业顾问：Lei Deng教授，朗立博士论文标题：土壤有机碳对中国不同造林模式的反应
国际相对论量子信息学会
理事会2025年1月，美洲伊万·阿古罗（Ivan Agullo）（路易斯安那州立大学）Miles Blencowe（Dartmouth）Doreen Fraser（滑铁卢大学）EduardoMartín-Martínez（滑铁卢）亚洲 - 太平洋大学Nicholas Funai（RMIT Melbourne）Kinjalk lochan（ierband）是Anastopoulos（Patras of Patras）Fabio Costa（诺迪塔，斯德哥尔摩大学，KTH皇家技术研究所）Flavia Giacomini（EthZürich）RalfSchützhold（Helmholtz-Zentrum dresden Rossendorf） E（美国），EduardoMartín-Martínez（加拿大）2023-2024：Flaminia Giacomini（加拿大）2019-2024：Achim Kempf（加拿大）2016-2020：MartínMartínigniz（MartínMartínez（加拿大）（加拿大（加拿大）2011-2016：Juan Pablo Paz（阿根廷）2011- 2011年 - 亚洲福柯（加拿大） - 太平洋2025-ongoing：Nicholas Funai（澳大利亚），Kinjalk Lochan（印度）澳大利亚）（2016）2022：戴维·阿恩（韩国），尼克·梅尼科奇（澳大利亚）2014-2017：Masahiro Hotta（日本），Choo-hiap OH（新加坡），马特·维瑟（新西兰），2011- 2016年，2011- 2016年：Shih-Yuin Lin（Taiwan），Timothy Ralph（Timothy Ralph）（澳大利亚），Daniel Triel TRIER TRIEN LIANE，2013年13年，
全球供应链压力和美国通货膨胀
我们使用纽约联邦储备银行建造的全球供应链压力指数（GSCPI）来衡量供应链中断（Akinci等人。2022）。The GSCPI summarizes information from 27 monthly indicators of transportation costs—such as the Baltic Dry Index, the Harpex index, and the Bureau of Labor Statistics airfreight cost indexes—and supply chain-related components from the Purchasing Managers' Index surveys for manufacturing firms in seven major economies, including China, the euro area, Japan, South Korea, Taiwan, the United Kingdom, and the United国家。图1显示了1997年1月至2023年4月的GSCPI（蓝线）。GSCPI被归一化，在全日制序列中的平均值为零。垂直轴指示该指数高于或低于平均值的标准偏差。随着全球供应状况的变化，GSCPI在其平均水平上波动。例如，2011年的尖峰反映了日本东北地震和海啸后对汽车生产和分配的中断。在中国– U.S之后，该指数再次在2017年再次攀升。贸易纠纷。在COVID-19大流行病开始后，GSCPI跃升至前所未有的水平，到2021年底，超过其平均值的四个标准偏差。自2022年中以来，供应链压力一直稳步缓解，GSCPI逐渐恢复了其历史平均水平。
药物发现和自然产品研究的核心出版物
1研究小组药学和植物治疗，UCL药学学院，伦敦大学，伦敦大学，英国，英国，2级药学科，维也纳大学的药学系，奥地利维也纳大学，奥地利维也纳大学，3 3 3 3维也纳，维也纳，奥地利，5天然产品和药物化学实验室（LNPMC），全球健康研究中心，Saveetha医学院和医院，Saveetha医学和技术科学研究所（SIMATS），印度钦奈，印度，印度钦奈，6次，药物和系统中心，高级科学，尼斯特群岛科学杂志，纽约州，6 6号药房和6号药房和机构。 Chengdu，四川，中国，中国7号药学院，可爱的专业大学，Phagwara，Punjab，印度，印度8号，俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州，美国9，中医研究中心，药物科学和中医系，中学
使用机器学习分类技术的专业预测的科学方法
snehlata barde * MATS信息技术学校，马特斯大学拉普尔，恰蒂斯加尔邦，印度492004，印度电子邮件：drsnehlata@matsuniversity.ac.ac.in orcid ID：印度恰蒂斯加尔邦（Chhattisgarh）大学拉普尔大学（Raipur University Raipur） ero.brijesh@gmail.com orcid ID：https：//orcid.org/0000-0003-2663-4043收到：2022年6月8日；修订：2022年7月11日；接受：2023年3月17日；发表：2023年8月8日摘要：占星术是一种非常古老和传统的预测方法，它不断增加人们的兴趣。当今的地球仪，占星术预测没有共同的准则或原则。而不是为占星术预测设定通用原则和标准，而是专注于为个人提供高质量的服务，但不能保证准确性。机器学习是通过学习计算机对许多应用程序进行分析和预测的最佳结果。预测和分类使任何学习者都可以在大型，嘈杂且复杂的数据集上工作。本文的主要动机是引入一种科学方法，该方法减少了传统方法的缺点，并指示了预测的普遍规则，并通过三种分类技术，幼稚的贝叶斯，Logistic-R和J48证明了占星术的有效性。3）MCC，ROC和PRC区域值。这是监督学习的一部分，它以交叉验证为10,12，计算术语14倍1）正确分类的实例（CCI），错误分类的实例（ECI），平均绝对错误（MAE），均方根误差（RMSE）和相对绝对错误（RAE）。2）真正的正速率，误报率，精度和F量值值。4）要计算三级标签教授，商人和医生的平均体重，以真正的正率，假阳性速率，精度，F-Measion，PRC和ROC面积，5）最后，我们计算了每个分类技术的准确性，并比较了提供更好结果的每个分类技术的准确性。为此，我们收集了属于不同专业的100人的出生日期，出生地点和出生时间。40个教授的数据，30位商人数据以及30位医生数据的数据，在软件的帮助下准备一个人的星座。进行分析，我们以.CSV格式创建数据表，并将此数据表应用于WEKA工具中，以检查各种参数和每个分类器的精度百分比。索引术语：机器学习，幼稚的贝叶斯，逻辑-R，J48，星座，占星术，WEKA。
HSBC亚太地区（日本）股息收益基金
TAIWAN SEMICONDUCTOR CO LTD 8.3% SAMSUNG ELECTRONICS CO LTD 7.4% TELKOM INDONESIA PERSERO TBK 4.5% DBS GROUP HOLDINGS LTD 4.5% BAIDU INC-CLASS A 4.4% NATIONAL AUSTRALIA BANK LTD 4.0% TINGYI (CAYMAN ISLN) HLDG CO 3.9% SK SQUARE CO LTD 3.8% AIA GROUP LTD 3.6% PING AN INSURANCE GROUP CO-H 3.4% TELSTRA CORP LTD 3.4% L'OCCITANE INTERNATIONAL SA 3.3% SANTOS LTD 3.2% SOUTH32 LTD 3.2% BHP GROUP LTD 3.1% CHINA CONSTRUCTION BANK-H 3.0% CHINA STATE CONSTRUCTION INT 2.6% KB FINANCIAL GROUP INC 2.6% SK TELECOM 2.5% MEDIATEK INC 2.4% ALIBABA GROUP HOLDING LTD 2.3% UNI-PRESIDENT CHINA HOLDINGS 2.1% HYUNDAI MARINE & FIRE INS CO 2.0% INFOSYS LTD 2.0% HDFC BANK LTD-ADR 1.8% POWER GRID CORP OF INDIA LTD 1.5% HONG KONG EXCHANGES & CLEAR 1.5% QUANTA COMPUTER INC 1.3% MINDSPACE BUSINESS PARKS REI 1.3% SINGAPORE TELECOMMUNICATIONS 1.0% INDIA GRID TRUST 1.0% UNITED MICROELECTRONICS CORP 1.0% WISTRON CORP 0.5% CHROMA ATE INC 0.2% Cash 3.6％总计100.00％