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mga pangunahing kaalaman tungkol sa trangkaso -nj.gov
我什么时候应该接受流感疫苗？当季节可用时，您应该接受一种流感疫苗。获取疫苗后，您的身体要开发流感保护大约需要两个星期，因此最好在10月之前在10月结束之前获取疫苗。流感季节可能需要到5月。疫苗接种仍将在季末保护您。
引用：Udo G.O.，Adetona-Ibibrahim T.O.，Eshiet D.J.，Abubakar K.和Oduyingbo B.J.（2024）可再生能源项目对创造工作和
摘要：尼日利亚的许多农村社区都在社会经济发展中挣扎，这与增加能源获取的愿望是减轻贫困的强大驱动力。因此，本研究研究并研究了可再生能源项目对尼日利亚纳萨拉瓦州多玛地方政府选定的农村社区的创造和贫困的影响。目标是研究可再生能源项目对尼日利亚纳萨拉瓦州多玛地方政府的创造就业机会的影响；检查可再生能源项目对尼日利亚纳萨拉瓦州多玛地方政府的贫困减轻的影响。这项研究回顾了相关的理论和经验文献，从可持续生计框架中汲取了理论框架。研究设计采用了描述性调查研究技术，并提供了封闭式调查表作为数据收集的主要工具。利用分层抽样技术在DOMA LGA中选择五（5）个社区； Rukubi，Okpatta，Yelwa，Akura和Fadama。考虑了这些社区的主要农村特征和正在进行的可再生能源项目的存在。假设使用Pearson相关分析作为选定的统计方法进行了测试。该研究发现可再生能源项目与创造就业机会之间存在显着的负相关关系，但可再生能源和减轻贫困之间存在显着的积极关系。关键字：可再生能源，创造就业，减贫因此，建议需要培训计划，使当地社区拥有可再生能源项目（例如安装，维护和运营）中必要的工作技能。
raëlism-ilahiyat研究
Raëlian运动以其创始人Raël的名字命名，他于1946年出生于Claude Maurice Marcel Vorilhon。他以前是法国跑车记者和一名测试驾驶员（Palmer，2004年），载有赛车杂志的Autopop。自1961年以来一直声称与外星人（ETS）接触，Vorilhon表示，他在外星航天器上的一次相遇期间收到了有关人类未来的信息（Rael，2005a）。虽然在外星人的故事中存在非凡的细节是正常的，但Vorilhon的回忆录是他与ETS的最初接触的回忆录，具有非常有趣的细节。vorilhon随后确定了拜访他的ETS是高级外星物种“ Elohim”的成员，其名字的意思是“来自天空的人”（Battal，2023年）在希伯来语（Rael，2005b）。vorilhon争辩说，根据Vorilhon的定义，Elohim负责地球上的生命（Battal，2023年），他给了他直接的指导，以其他日子的同时返回，配备了圣经，并配备了圣经和记录信息或记录信息的手段（Rael，2005b）。经过一周的深入圣经研究，Vorilhon将自己分配给了弥赛亚先知“Raël”的新身份，并作为Elohim的世俗大使的新目的是与耶稣与耶稣，Elohim Yahweh（Bigliardi，2023年，2023年; Shamir，2020年）相同的父亲。然后，他宣布了一种新学说，该学说将构成他将建立和领导的宗教运动的智力基础
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
暑期学校实习计划 2024/25 - Putahi Manawa
Te Ara Poutama (TAP) 与心脏病共存是一个 kaupapa Māori 综合研究模块，由 Pūtahi Manawa -Healthy Hearts for Aotearoa 新西兰卓越研究中心和新西兰国家心脏基金会共同资助。TAP 是一个由毛利人主导的 hapori/社区心脏健康研究项目，它将为制定基于文化的公平心脏健康方法奠定基础。
科技马恒达 (TECHM)
(截至 3 月底) FY23 FY24 FY25E FY26E 负债 股本 440 441 441 441 储备及盈余 27,485 26,228 26,788 27,657 股东基金总额 27,925 26,669 27,229 28,099 少数股东权益 470 477 521 565 债务总额 1,578 1,531 1,531 1,531 其他长期负债 4,309 3,558 3,558 3,558 负债总额 34,282 32,236 32,840 33,753 资产净值 3,959 3,518 2,804 2,149 资本在制品 84 101 101 101 投资 3,388 3,238 3,238 3,238 递延所得税资产 1,297 1,440 1,440 1,440 合并商誉 7,666 7,511 7,511 7,511 应收账款 12,883 11,402 11,800 13,118 贷款和预付款 - - - - 其他非流动资产 4,767 4,064 4,060 4,060 现金 4,255 4,736 5,895 6,920 其他流动资产 4,490 4,472 4,628 5,145 流动资产总额24,434 23,426 25,139 27,999 贸易应付款项 4,385 3,785 3,917 4,355 流动负债 6,856 6,266 6,484 7,209 拨备 631 1,137 1,177 1,308 流动负债合计 11,872 11,188 11,579 12,872 流动资产净值 12,562 12,238 13,560 15,127 资金运用 34,282 32,236 32,840 33,753
kotahitanga |整体发展
“ painern反映了以下理解：whakawhanaungatanga是与自己和他人建立和维持关系的过程，是幸福的基础。Whakawhanaungatanga通过Whakapapa和Wherua代表，以及Tamariki，Whānau和Kaiako之间在Hapori（社区），Hapū），Hapū和Iwi之间的互连。幸福感受到Te Taiao的影响并促进了我们所生活的世界的社会，情感，政治，代际和历史方面。te Tiriti o Waitangi和Wairuatanga在整个模型中运行，代表其中心。该模型反映了在教育环境中促进和维持te tiriti o的深度，复杂性，知识和理解所需的，并在教育环境中促进了所有民族。” （同上。p.9）
新西兰糖尿病研究协会年度科学会议学会，2024年5月2日至4日，ōtautahiChristchurch
2,184名年轻人的结果，170名NZE（34.2％），277毛利人（41.0％）和481个太平洋（47.5％）的结果是DKD进展的高风险（p <0.001）。与NZE，毛利人和太平洋的高风险相比，BMI较高（35.9±8.7 vs 39.3±8.9和39.2±8.9 kg/m 2; P <0.001），较低的社会经济位置，21.2％（21.2％）（21.2％vs 54.5％和64.9％和64.9％; P <0.001），以及755 23 22 23±23±1c（64.9％）（64.9％）（64.9％）（64.9％）（64.9％）（64.9％）（64.9％; mmol/mol; p = 0.001）。此外，他们更有可能接受抗高血压（67.7％vs 82.3％和78.8％； P = 0.001），抗糖尿病（88.8％（88.8％vs 94.6％和93.8％； P = 0.047）； P = 0.047）和抗脂肪药物（62.9％vs 74.7％和65.7％和65.1.1％；与毛利人相比，太平洋的SBP较低（132.3±17.9 vs 128.6±15.8mmHg; P = 0.010）和DBP（84.7±12.3 vs 82.1±10.9mmhg; P = 0.007）。电流/先前的吸烟是毛利人中最常见的（51.6％vs 31.2％（NZE）； 37.0％（Pacific）； P <0.001）。
新闻稿 - Mahindra推出XUV 3XO
XUV 3XO在孟买的Mahindra India Design Studio（MIDS）概念化，并在钦奈附近的Mahindra Research Valley（MRV）进行了设计和开发。XUV 3XO代表了Mahindra全球设计和工程团队的世界一流能力。在Mahindra在Nashik的最先进的设施上建造的，它使用高级制造工艺为客户提供了一款高质量的SUV，可持久耐用。吸引多个细分市场XUV 3XO超越了新时代的SUV购买者的期望。每个变体都是为了满足其各自段的特定需求和偏好而定制的，使XUV 3XO成为真实的类别破坏者。Mahindra＆Mahindra Ltd.汽车部总裁Veejay Nakra先生说：“随着Xuv 3xo的推出，以749万卢比的吸引人的价格开始，Mahindra正在重新定义SUV是什么。设计为交付“您想要的一切和更多”，XUV 3XO旨在满足各种客户的需求。从从掀背车升级到他们的第一辆SUV到以有竞争力的价格寻找高端功能的豪华寻求者，XUV 3XO提供了创新，安全性，舒适性和性能的独特融合。每个变体都是对不同客户段的细微需求的战略响应，有效地使每个变体都是其细分市场中的破坏者。”