标准配置包含: 1个高速脉冲输出端子(支持0-50kHZ方波信号输出) 1(F0)/2(F1及以上)个数字量输出端子 1(F0)/2(F1及以上)个继电器输出端子 1(F0)/2(F1及以上)个模拟量输出端子(支持0-10V电压输出或0-20mA电压输出) 以下扩展为卡式: 3个数字量输出端子 3个继电器输出端子 3个模拟量输出端子,支持0-10V电压输出或0-20mA电压输出
方法和结果:基于可溶性环氧化物水解酶抑制剂和对接研究的结构活性关系,一些具有酰胺部分和三唑环的新型化合物分别设计为第一和第二药物学团。这些结构是通过4步反应以适当的产率合成的。最初,将4-硝基苯甲酰氯与氢津水合反应,然后在苯硝基菌存在和催化量碘化物的情况下反应,关闭1,2,4-三唑。最终产物是通过还原硝基组和与各种苯甲酰氯化物的反应获得的。对建立设计的SEH抑制剂的对接研究证实,类似物的酰胺组适当地安装在SEH的活性位置,并且与Tyr466和Asp335的氨基酸具有合适的距离,以进行有效的氢键。这些新型化合物以适当的产率合成,并通过包括IR,质量,HNMR和C NMR光谱的仪器方法批准它们的结构。
本文提出了一种计算方法,该方法可以根据其对给定案例研究的重要性生成IUPAC宣传的官能团的降序。因此,可以从从中成功启动药物发现的功能组列表。使用针对TDP1抑制剂的Pubchem生物测定法证明了适用于任何具有足够数据的研究案例的方法。Scikit学习了对随机森林分类器(RFC)算法的解释。机器学习(ML)型号RFC获得了70.9%的精度,73.1%的精度,66.1%的召回率,69.4%F1和70.8%的接收器操作特征(ROC)。除了主要研究外,还开发了CID_SID ML模型,该模型仅使用PubChem化合物和物质标识符(CID和SIDS)数据,可以以85.2%的精度预测,94.2%精度为94.2%,75%精度,F1的F1,83.5%F1和85.2%ROC的F1和85.2%ROC是否具有化合物是否具有化合物。
3GPP 3 rd Generation Partnership Project AES Advanced Encryption Standard AMF Authentication Management Field AK Anonymity key AuC Authentication Centre AUTS Re-synchronisation Token CK Cipher Key DPA Differential Power Analysis E(X) K Encryption of X under key K IK Integrity Key K Subscriber key MAC Message Authentication Code MAC-A Network Authentication Code MAC-S Resynchronisation Authentication Code OP a 128位操作员变体算法配置字段,是函数F1,F1*,F2,F3,F4,F4,F5** OP C A 128-BIT值的组件,从OP和K中得出,并在函数F1,F1,F1*,F2,F2,F3,F3,F4,F5,F5和F5和F5*的计算中使用。OFB Output Feedback RAND Random Challenge RES Response to Challenge RNC Radio Network Controller SAGE Security Algorithms Group of Experts SAGE 3GPP AF TF SAGE Task Force for the design of the 3GPP Authentication and Key Agreement Functions SQN Sequence Number SPA Simple Power Analysis TA Timing Attack UE User Equipment UMTS Universal Mobile Telecommunications System USIM User Services Identity Module
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结果:本研究探讨了诊断FASD及其亚型的应用ML:胎儿酒精综合征(FAS),部分FAS(PFA)和与酒精相关的神经发育障碍(ARND)。mL与对照组相比,基于FASD儿童的社会人口统计学,临床和心理数据为FASD构建了一个文件。随机森林(RF)模型是预测FASD的最有效的方法,达到了准确度(0.92),精度(0.96),敏感性(0.92),F1分数(0.94),特异性(0.92)(0.92)(0.92)和AUC(0.92)的最高指标。对于FAS,XGBoost模型获得了最高精度(0.94),精度(0.91),灵敏度(0.91),F1分数(0.91),特定山丘(0.96)和AUC(0.93)。在PFA的情况下,RF模型具有高度准确性(0.90),精度(0.86),灵敏度(0.96),F1分数(0.91),特定率(0.83)(0.83)和AUC(0.90)。对于ARND,RF模型获得了最佳的准确度(0.87),精度(0.76),灵敏度(0.93),F1分数(0.84),特定城市(0.83)和AUC(0.88)。我们的研究确定了有效的FASD筛查的关键变量,包括传统的临床特征,例如孕妇饮酒,唇脂,小肠,小头和体重障碍,以及神经心理学变量,以及诸如工作记忆索引(WMI),侵略性行为,IQ,疾病,疾病,疾病的问题,诸如工作记忆指数(WMI)等。
卡拉奇,巴基斯坦摘要这项研究比较了信用卡欺诈检测的机器学习(ML)和深度学习(DL)技术。我们评估了不同数据集的16种ML算法和交叉验证方法的组合。在所有模型中,具有重复k折的随机森林分类器的精度最高99.0%,而F1得分为99.1%。表现最高的深度学习模型,人工神经网络(ANN)的精度为91.3%,F1得分为91.1%,而结合这些方法的混合模型达到98.9%的精度和F1分数。随机森林分类器继续是最佳选择。我们的发现表明,随机森林分类器具有重复的K折交叉验证,根据其他机器学习模型,深度学习模型和混合模型作为平衡数据集中信用卡欺诈检测的最可靠方法的21种组合进行了测试,提供了有价值的洞察力,提供了增强安全性预处理和针对各种银行业领域的国防范围的宝贵见解。
使用限制:如发生特殊情况(例如邻近中心意外关闭),在与 OCCD 协调后,BTA 高空等候区之一的开放可能会导致任务结束。使用时间段:无限制 •如果激活 TRA44,则不能使用 FR04 的任何 EPT,但基于 F2 炉床的圆形 EPT 除外,并且将 TRA 的活动限制在 A 部分和 B 部分的体积内。•如果 D54 A 或 C 处于活动状态,则焦点 F2 无法使用。•如果 TRA44 和 D54 A 或 C 同时激活,则 EPT FR04 无法使用。•无法同时激活的循环电路。首选入口点: •环形: - F1:SUDAS - F2:OMEDA – ABRON - F3:AJO •赛马场和“Papillon”: - F1/F2:SODRI – ABRON - OMEDA - F1/F3:SUDAS – AJO - F2/F3:LONSU – SUDAS - AJO
一级方程式竞标指导委员会(“ BSC”)已由体育,艺术和文化部(“ DSAC”)任命,以监督南非在2026/7及以后在南非举行一级方程式赛车(“ F1”)的竞标。通过BSC,将选择合适的启动子和/或地点(电路设施)和主机城市,以向国际汽联和一级方程式提交竞标,并在DSAC获得必要的批准和支持。南非大奖赛在一级方程式赛中拥有一张传奇的遗产,其首场比赛发生于1934年,并于1962年最初纳入世界锦标赛。从历史上看,该活动一直在约翰内斯堡附近的Kyalami巡回赛举行,直到1993年的F1出现。近年来,恢复南非大奖赛的努力非常活跃。在2023年初讨论了重新启动2024赛季的比赛的初步计划,但由于各种组织挑战,最终被放弃了。但是,在F1官员和刘易斯·汉密尔顿(Lewis Hamilton)等司机的大力支持下,将一级方程式赛车回到非洲的愿望仍然存在。在2024年12月18日在Kyalami大奖赛巡回赛的媒体会议上,体育,艺术和文化部长盖顿·麦肯齐(Gayton McKenzie)重申了南非对这项事业的承诺,强调了政府的全力支持。他澄清说,南非的倡议不与任何其他非洲国家竞争,而是试图通过更多的非洲种族来增强F1日历。此外,他们必须对大奖赛提出一个全面的愿景,不仅满足,而且超出了一级方程式的严格要求。DSAC一直与F1管理公司(包括首席执行官Stefano Domenicali)进行直接沟通,以与必要的托管标准保持一致。已经启动了潜在启动子的投标过程,DSAC构成F1 BSC来管理此过程,评估投标并选择启动子。由来自赛车,广播,媒体和法律等各个部门的十二(12)个成员组成,BSC将评估每项财务鲁棒性和基础设施充分性的建议。尽管没有明确选择场地,但鼓励潜在的启动者和/或东道来的城市和场地合作伙伴建议在南非内部建议任何合适的位置(遵守本文档中详述的标准)。在BSC的建议之后,最终的出价或入围竞标将在提交F1管理之前访问DSAC。将一级方程式赛车1重新引入南非被视为扩大这项运动的全球足迹并与其热情的非洲观众互动的机会。因此,所选的发起人必须拥有专业知识和政府支持,以精心策划一场杰出的世界一流的体育和娱乐活动。该发起人应展示举办重大活动,为此类活动开发可持续的商业模式的经验,并利用商业机会在票务,赞助和款待中。
20 我们对 80/20 训练运行使用了分层划分(其中分层为种子、反种子、正决策边界、负决策边界、正考官注释和负考官注释),并且每次运行对模型进行最多 40 个训练周期的训练。我们根据平均 F1 得分(超过 5 次运行)的变化情况来选择要使用的周期数,挑选出近似最大化 F1 的周期数(以避免过度拟合)。对于最终模型,我们使用了所有训练数据(即没有 80/20 划分)和上一步中选择的周期数。
