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通过专利数据和创新解锁投资见解
•趋势分析：随着时间的推移，跟踪与可持续发展目标保持一致的专利份额，以发现长期创新趋势。•上下文指标：通过实现针对研发支出，行业基准甚至投资者专有数据的专利活动的正常化，提供更多见解的潜力，从而帮助投资者评估公司的创新策略。•技术聚类：将专利分为不同的技术类别（例如，电池的进步，精确农业），以提供投资策略的见解。•主题分组：这些技术可以根据单独使用可持续发展目标（例如生物多样性，污染和循环经济）进行分组。•一致的镜头：根据相同的分类学和方法确保每个横截面的一致性。
智能嵌套：使用图形神经网络估算嵌套问题中的几何兼容性
抽象减少材料浪费和计算时间是切割和包装问题的主要目标（C＆P）。解决C＆P问题的解决方案包括许多步骤，包括要嵌套的项目的分组以及在大物体上分组项目的排列。当前的算法使用元赫尔术直接解决布置问题，而无需明确解决分组问题。在本文中，我们为嵌套问题提出了一条新的管道，该管道始于将要嵌套的项目分组，然后将其排列在大物体上。为此，我们介绍并激发了一个新概念，即几何兼容性指数（GCI）。具有较高GCI的项目应聚集在一起。由于GCIS不存在标签，因此我们建议将GCIS建模为图形的双向加权边缘，我们称之为几何关系图（GRG）。我们提出了一个基于增强学习的新型框架，该框架由两个以类似于演员的方式学习GCI的训练的图形神经网络组成。然后，要将项目分组为群集，我们将GRG建模为电容的车辆路由问题图，并使用元使用术解决方案。在带有定期和不规则形状的项目的私人数据集上进行的实验表明，与开放式嵌套软件相比，该算法可以显着减少计算时间（30％至48％），而开放式嵌套软件则可以在定期损失上获得类似的固定物品，并且对不规则物品的三倍损失进行了相似的修剪损失。
G7财务部长和中央银行州长声明
国际医疗保健产品贸易在2000年代在超级全球化的高峰期开始。二十年后，共同199的冲击驱使政府回家卫生安全的重要性，并将焦点放在国际生产组织提出的工业主权问题上。但是，国际价值连锁店的纠结网络损害了这些基本商品制造的可追溯性。此外，在贸易和生产命名中对医疗保健产品的分类使它们难以识别和掩盖图片。在本文中，我们艰苦地确定了这些产品，并将它们分为一个行业组，以评估满足国家卫生系统需求的贸易规模和趋势。涵盖了各种产品（药物及其化合物，医疗技术设备和小型医疗材料），该医疗保健行业组的相对增长是自2000年以来最强劲的相对增长，上升到2021年世界贸易的第二高份额，仅次于电子产品，现在等于电子产品，甚至在运输设备的份额之上。本文详细介绍了医疗保健行业分组中世界贸易的性质及其五个分支，按生产阶段（中级和最终），贸易流量类型（单向和双向）以及质量/价格范围。与世界其他地区相比，它继续介绍如何将发达国家定位。
dod 指令 4165.03 dod 不动产分类
术语定义基本类别三位数代码，用于表示类别组内的设施类型。CATCODE军事部门和 WHS 使用的五位数或六位数代码，用于表示特定类型的设施。每个 CATCODE 都映射到特定的 FAC 代码，包括使用分配给该 FAC 代码的计量单位类别组两位数代码，用于表示设施类别中的主要设施类型。设施在国防部指令 4165.14 中定义。FAC 代码国防部模式中的四位数代码。具有共同计量单位和基于该计量单位的等价成本的不动产资产分组。此等价成本包括与不动产建设、维护、维持和维修相关的成本。设施类别一位数代码，用于表示国防部设施最广泛的分组。
COVID-19 疫苗接种服务站点注册流程说明日志：12 - 18
增强服务。我无法回答“您的 PCN 分组中有多少家诊所？”这个问题因为它只允许选择 2 个或更多。由于规模较大，我们是单一诊所 PCN：请问是否可以修改表格以允许我们选择“1”？如果无法修改表格，请您建议其他注册方法吗？根据《一般诊所增强服务规范》第 1.5 段的规定，此处“诊所应与 PCN 分组中的邻近诊所合作”，以参与 COVID-19 疫苗接种计划。因此，响应文档是正确的，应该能够选择的最小选项是 2。您必须与邻近的诊所做出安排，才能提交此服务的响应文档。请联系您的区域团队进行更详细的讨论。有关单一实践 PCN 的反馈将在未来的采购流程中予以考虑。
课程1研究兴趣2教育3 ...
我的研究兴趣围绕计算机视觉中的形状感知问题以及最近的人类视野。我最近的大部分工作都集中在感知分组及其在图像分割和形状恢复中的作用。我介绍了许多定性形状表示，它们的对称性基础为我的感知分组研究提供了重点。我对多尺度，基于零件的形状表示形式及其作为层次图的共同抽象的兴趣激发了我在不精确图索引和匹配方面的研究 - 对象识别的关键问题，这是我研究的另一个广泛重点。我的研究还探索了与对象识别有关的许多问题，包括形状代表学习，对象跟踪，基于视觉的导航，负担能力学习，对象抓握，基于内容的图像检索，语言视觉集成以及图像/模型抽象。
使用机器学习模型分析地中海贫血数据
背景：全球约 7% 的人口患有先天性血红蛋白疾病，每年有超过 300,000 例 β-地中海贫血新病例。在低收入地区，诊断成本高昂且不准确，通常依赖于全血细胞计数 (CBC) 测试。本研究采用机器学习 (ML) 根据性别和 CBC 对 β-地中海贫血特征进行分类，探索对无症状携带者和非携带者进行分组的影响。方法：数据集包括来自斯里兰卡的 288 名疑似 β-地中海贫血患者。使用 11 个判别公式和 9 个 ML 模型对其进行分类。使用马哈拉诺比斯距离去除异常值，并使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 和 SMOTE- 名义连续 (NC) 进行重采样。Mann-Whitney U 检验处理特征提取和类别分组。使用八个标准评估 ML 性能。结果：Ehsani 公式通过将沉默携带者和非携带者分组，实现了 0.66 的受试者工作特征曲线下面积 (ROC-AUC)。未进行特征提取的卷积神经网络 (CNN) 表现出更好的性能，准确率为 0.85、灵敏度为 0.8、特异性为 0.86，ROC-AUC 为 0.95/0.93（微观/宏观）。即使没有预处理，性能也能保持。结论：在使用性别和 CBC 特征对 β - 地中海贫血进行分类时，ML 模型优于经典判别公式。更大的数据集可以增强 ML 模型的泛化能力和特征提取的影响。将沉默携带者和非携带者分组可改善 ML 结果，尤其是在重新采样的情况下。就可用特征而言，沉默携带者与非携带者无法区分。
