保密、版权和复制:本报告版权归国际海事组织 (IMO) 所有,由 Ricardo Energy & Environment(Ricardo-AEA Ltd 的贸易名称)根据 2021 年 5 月 13 日的 RFP 2020-19 的合同《可持续标准和生命周期温室气体排放评估方法和替代船用燃料标准研究》编制。未经 IMO 事先书面许可,不得全部或部分复制本报告内容,也不得将其传递给任何组织或个人。Ricardo Energy & Environment 对因对本报告所含信息的任何解释或使用或依赖其中表达的任何观点而对任何第三方造成的任何损失或损害不承担任何责任,但上述合同中约定的责任除外
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的,耗时的任务,例如检测和细分病理病变[1],但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战:它们需要训练大量图像,因为这是很难获得的,因为在许多方面都可以限制医疗信息,并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外,虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像,但这些图像是未标记的,并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像,这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下,从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段,它在产生新的高质量自然图像(例如面部照片[2])方面具有令人印象深刻的精力[2],并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像,那么它们将具有很有吸引力的潜力,可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量,因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
GENDA 是一家快速发展的娱乐业控股公司,经营游乐场和卡拉 OK 包厢。在 CGS,我们认为 GENDA 最大的优势在于其强劲的现金流 (CF) 生成能力,而并购是其主要增长动力。值得注意的是,GENDA 实现了约 25% 的增量投资回报率 - 这是 CGS 评估公司 CF 生成质量的一个关键指标,衡量了运营 CF 增长相对于投资资本增长的回报。即使与采用并购驱动增长战略的全球公司相比,这一表现也非常高,CGS 预计这一水平将长期保持。然而,当我们将 GENDA 与成熟行业中追求整合并购战略的全球公司进行比较时,GENDA 每 1% 预期利润增长的 EV/EBITDA 倍数(截至 2024 年 10 月为 0.3 倍)目前交易价格约为 70-80% 的折扣。从客观角度来看,这表明经济增长被严重低估。
洞察IEGBBR成员Virgilio Cadete(He | il)IEGBBR秘书处
免疫系统中主要的组织相容性复合物(MHC)I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架,用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型,我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估,ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854,Top20%-PPV为0.934,这表现优于现有方法。同样,在MHC-II预测的域中,我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606,TOP20%-PPV为0.690,表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力,我们的模型不仅在一般的预测任务中出色,而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌(UCEC),我们的模型成功地预测了新抗原,对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。
S.No. 描述页编号 前言VII列表viii表x1。 Chapter 1: Introduction 1 1.1 Understanding Digital Hygiene 1 1.2 The Need for Digital Hygiene in the Education Sector 2 1.3 Some Other Related Terms 3 1.3.1 Cyberspace 3 1.3.2 Surface Web 3 1.3.3 Deep Web 3 1.3.4 Dark Web 3 1.3.5 Digital Footprints 4 1.3.6 Digital Inheritance 4 1.3.7 Wire Frauds 4 1.3.8 Cybercrime 4 1.3.9 Data Breach 5 1.3.10 Data Recovery 5 1.3.11 Cyber security 5 1.3.12信息安全5 1.3.13零信托安全6 1.3.14数字取证6 1.4人们为什么会成为网络犯罪的受害者? 6 1.5人们为什么要进行网络犯罪? 7 1.6网络犯罪的威胁格局7 1.7了解攻击媒介8 1.7.1社会工程8 1.7.2恶意软件8 1.7.3高级持久威胁(APTS)9 1.8网络安全的基础知识9 1.9 1.9谨慎谨慎,遵循互联网Ethics 10 2。。S.No.描述页编号前言VII列表viii表x1。Chapter 1: Introduction 1 1.1 Understanding Digital Hygiene 1 1.2 The Need for Digital Hygiene in the Education Sector 2 1.3 Some Other Related Terms 3 1.3.1 Cyberspace 3 1.3.2 Surface Web 3 1.3.3 Deep Web 3 1.3.4 Dark Web 3 1.3.5 Digital Footprints 4 1.3.6 Digital Inheritance 4 1.3.7 Wire Frauds 4 1.3.8 Cybercrime 4 1.3.9 Data Breach 5 1.3.10 Data Recovery 5 1.3.11 Cyber security 5 1.3.12信息安全5 1.3.13零信托安全6 1.3.14数字取证6 1.4人们为什么会成为网络犯罪的受害者?6 1.5人们为什么要进行网络犯罪?7 1.6网络犯罪的威胁格局7 1.7了解攻击媒介8 1.7.1社会工程8 1.7.2恶意软件8 1.7.3高级持久威胁(APTS)9 1.8网络安全的基础知识9 1.9 1.9谨慎谨慎,遵循互联网Ethics 10 2。第2章:恶意软件及其类型12 2.1理解恶意软件12 2.2恶意软件类型13 2.2.1病毒13 2.2.2蠕虫13 2.2.3 Trojan 13 2.2.4后门13 2.2.5 rootkits 13 2.2.6 bot and botnets 14 2.2.2.2.2.2.2.2.2.2
关于 CEF:气候能源金融 (CEF) 成立于 2022 年,是一家总部位于澳大利亚、由慈善基金资助的智库。我们无偿为公众利益筹集资金,以加速符合气候科学的脱碳进程。我们的分析重点是与能源转型相关的全球金融问题及其对澳大利亚经济的影响,重点关注澳大利亚投资和出口面临的威胁和机遇。除了澳大利亚,CEF 的地理重点是作为澳大利亚出口优先目的地的大亚洲地区。CEF 还研究电力、交通、采矿和工业领域在加速脱碳方面的技术趋势融合。CEF 是独立的、无党派的,与非政府组织、金融、商业、研究和政府部门的合作伙伴合作。
特此通知所有相关人员,根据电子与通信工程系 2024 年 2 月 8 日举行的第一次学术委员会 (BoS) 的建议,主管部门批准了从学期开始的电子与通信工程技术学士(航空电子学)(B.Tech-ECE(Avionics)) 4 至 4 个学期的课程计划和教学大纲。
结果:在完全调整的连续模型中,每次第一次世界大战的每次单位增加都与整个研究人群中T2DM的几率增加1.14倍(2.14 [1.98,2.31],p <0.0001)。在完全调整的分类模型中,当使用第一次世界大战(T1)作为参考组时,第二个三分线(T2)和第三次三重(T3)与0.88倍(1.88 [1.88 [1.64,2.17],p <0.0001),p <0.0001)和2.63倍(3.63倍[3.63 [3.63 [3.11,4.23]中, T2DM。这些发现表明WWI值与T2DM的几率之间存在正相关,并与平滑曲线的结果保持一致。在对亚组的分析中,除了与总体结果保持一致外,我们还发现了年龄和高血压亚组之间的相互作用。
风量叶:通过与风的轴承对齐来指示风的方向。风速计:使用旋转杯来测量风速。旋转速度表示风速。雨量尺寸和收集器:收集雨水并将其引导到倾倒桶机制中进行测量。小费桶:测量降雨量。水桶的每个尖端对应于一定数量的降雨。温度和相对湿度传感器:测量环境空气温度和空气中水蒸气的相对量。数据控制台:显示温度,湿度,风速,风向和降雨量的实时天气数据。它存储数据,可以用警报设置。太阳辐射和紫外线传感器:太阳辐射和紫外线辐射的强度。集成传感器套件 - 数据发射器:将数据无线发送到控制台。辐射屏蔽:保护温度和相对湿度传感器免受直射阳光的影响,以确保准确的测量。允许空气在传感器周围自由循环。