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东道国协议
©Crown版权所有2024该出版物是根据公开政府许可证v3.0的条款许可的，除非另有说明。要查看此许可证，请访问nanialsarchives.gov.uk/doc/open-government-licence/version/3，我们已经确定了您需要获得有关版权持有人许可的任何第三方版权信息。本出版物可在www.gov.uk/official-documents上获得有关此出版物的任何查询，应在条约部分发送给我们，外国，英联邦和发展办公室，国王查尔斯街，伦敦国王查尔斯街，SW1A 2AH 2AH 978-1- 5286-476-476-4764-9 HH je下文具办公室的控制者
基于机器学习和计算机视觉的牛品种识别和活重评估
本研究的目的是使用几种神经网络模型来估算奶牛的长重：卷积人工神经网络用于通过图片识别奶牛并确定其品种，随后通过立体视觉法确定其身体尺寸，随后利用多层感知器根据有关奶牛的品种和尺寸信息估算奶牛的长重。为了更准确地估计动物的身体参数，还使用了 3D 摄像头（Intel RealSense D435i）。应当注意，由于 3D 摄像头的分辨率低，单独使用不会产生良好的效果。因此，使用摄影测量法从不同角度拍摄的奶牛图像来确定奶牛身体参数。通过摄影测量获得了奶牛的肩高（WH）、臀高（HH）、体长（BL）和臀宽（HW）等参数。使用这些参数（输入参数 WH、HH、BL、HW 和输出参数 - LW），开发了基于 ANN 的模型估计。通过分析从不同角度同步摄像机拍摄的动物图像，可以确定奶牛的身体尺寸。首先，在图像中识别奶牛，并使用 Mask-rcnn 卷积神经网络确定其品种。然后通过立体视觉方法确定奶牛的肩高、臀高、身长和身宽，该方法可以获得数字图像中物体的几何参数并进行测量。数字成像和摄影测量处理包括几个完全确定的步骤，可以生成动物身体的三维或二维数字模型。然后将获得的有关物种及其大小的数据输入到预测模型，该模型确定动物的估计体重。
风险调整技术规格
层次条件类别（HCCS） - 基于绿洲的质量度量风险模型中使用HCC来反映患者状况/诊断。HCC是通过映射ICD-10-CM诊断M1021和M1023的代码获得的。CMS每年将ICD-10-厘米的中年最终映射发布到HCC。HHQRP风险模型中使用了HCCS的年中最终版本。在发布最终映射后，秋季每年都会更新基于绿洲的质量度量风险模型中的HCC映射。家庭健康质量报告计划测量计算和报告用户手册（又称A.QM用户手册） - 家庭健康质量报告计划（HH QRP）手册，其中包括HHQRP中所有质量措施的度量规格，风险模型和报告信息。当HH QRP中包含的任何质量措施发生任何重大添加或更新时，将触发对手册的更新。重大更新将包括添加度量，重新指定度量或风险调整技术规格的更新。风险（调整）模型 - 用于风险调整措施的特定量度模型。每个风险调整措施都有其独特的风险模型。风险（调整）模型更新 - 对单个措施公开记录的风险模型的任何更新。这可能包括增加或去除风险因素，更新系数或模型的任何重新校准。每当公开可用时，风险模型被视为“更新”
雷诺Zoe E-Tech
charger AC single- or three-phase adaptive from 2 kW to 22 kW and DC up to 50 kW 2.3 kW home socket (single-phase 10A) (0-100%) 32 hrs 3.7 kW Green'Up / Wallbox socket (single-phase 16A) (0-100%) 19 hrs 7.4 kW Wallbox (single-phase 32 A) (0-100%) 9 hrs 30 min 11 kW充电点（三相16 a）（0-100％）6小时22 kW充电点（三相32 a）（0-100％）（0-100％）3小时50 kW dc快速充电点（0-80％）1小时10分钟的变速箱变速箱类型变速箱具有单个齿轮比率速度速度速度为1 hever速度1速度速度1速度速度1速度（m/h）90-0-30 m/h）/h）90-30 M/H）/H）/H）/H）90-H）/H H）/H H）/H）/H）/H）/H）/H）/H）/H）/H）/H）/H）/H）/H）/H）/H）90-H）/H）/H H）/H H）/H H）/H H）/hh hr）/hs/hh hr 50-75 m/h（S）3.6-9.5-7.1 SCX 0.75转向辅助是YES（电动）路缘之间的转弯圆（M）10.56转弯数锁定到锁定锁定2.73车轮和轮胎
肝细胞癌具有大血管侵袭
1。Kim GH，Kim JH，Kim PH等。 晚期肝细胞癌治疗的新兴趋势：一种放射学角度。 韩国J Radiol 2021; 22：1822-33。 2。 Yoon SM，Lim YS，Won HJ等。 放射疗法加上用于入侵门静脉的肝细胞癌的跨性化学栓塞：长期患者结局。 Int J radiat oncol Biol Phys 2012; 82：2004-11。 3。 Chu HH，Chun SY，Kim JH等。 跨性化学栓塞后总体生存的预测模型，用于侵入肝静脉或下腔静脉的肝细胞癌。 Eur Radiol 2021; 31：4232-42。 4。 Bruix J，Cheng AL，Meinhardt G等。 索拉非尼对肝细胞癌患者的预后因素和预测因素：两次III期研究的分析。 J Hepatol 2017; 67：999-1008。Kim GH，Kim JH，Kim PH等。晚期肝细胞癌治疗的新兴趋势：一种放射学角度。韩国J Radiol 2021; 22：1822-33。2。Yoon SM，Lim YS，Won HJ等。 放射疗法加上用于入侵门静脉的肝细胞癌的跨性化学栓塞：长期患者结局。 Int J radiat oncol Biol Phys 2012; 82：2004-11。 3。 Chu HH，Chun SY，Kim JH等。 跨性化学栓塞后总体生存的预测模型，用于侵入肝静脉或下腔静脉的肝细胞癌。 Eur Radiol 2021; 31：4232-42。 4。 Bruix J，Cheng AL，Meinhardt G等。 索拉非尼对肝细胞癌患者的预后因素和预测因素：两次III期研究的分析。 J Hepatol 2017; 67：999-1008。Yoon SM，Lim YS，Won HJ等。放射疗法加上用于入侵门静脉的肝细胞癌的跨性化学栓塞：长期患者结局。Int J radiat oncol Biol Phys 2012; 82：2004-11。3。Chu HH，Chun SY，Kim JH等。 跨性化学栓塞后总体生存的预测模型，用于侵入肝静脉或下腔静脉的肝细胞癌。 Eur Radiol 2021; 31：4232-42。 4。 Bruix J，Cheng AL，Meinhardt G等。 索拉非尼对肝细胞癌患者的预后因素和预测因素：两次III期研究的分析。 J Hepatol 2017; 67：999-1008。Chu HH，Chun SY，Kim JH等。跨性化学栓塞后总体生存的预测模型，用于侵入肝静脉或下腔静脉的肝细胞癌。Eur Radiol 2021; 31：4232-42。4。Bruix J，Cheng AL，Meinhardt G等。索拉非尼对肝细胞癌患者的预后因素和预测因素：两次III期研究的分析。J Hepatol 2017; 67：999-1008。J Hepatol 2017; 67：999-1008。
尼泊尔案件
与科学和工程等“硬”学科相比，对能源的社会方面和应用机器学习（ML）（ML）的研究受到限制。我们的目标是通过这项综合能源，社会科学和ML的多学科研究为这个利基提供贡献。具体来说，我们的目的是：（i）比较家庭（HH）能量中不同ML模型的适用性； （ii）使用最合适的模型来解释人们对HH能量的看法。我们对发展中国家（尼泊尔）的323 HHS进行了横断面调查，并提取了14个预测变量和一个响应变量。我们测试了七个ML模型的性能：K-最近的邻居（KNN），多层感知器（MLP），额外的树分类器（ETC），Random Forest（RF），Ridge Classifier（RC），多项式回归 - Logit（MR-L）和ProbIT（MR-P）在分类中的人的反应中。对六个指标（混淆矩阵，精度，F1得分，召回，平衡精度和总体精度）进行评估。在这项研究中，的表现优于所有其他模型，表明对同意，中性和不同意响应类别的平衡精度分别为0.79、0.95和0.68。 结果表明，与常规的统计模型相比，数据驱动的ML模型在对人们的看法进行分类方面更好。 可以看出，大多数来自农村（68％）和半城市地区（67％）的被调查人（67％）往往会因经济限制和缺乏认识而抵抗能源的变化。 有趣的是，大多数（73％）的城市居民对变化开放，但由于对该州的不信任，仍然诉诸燃料。的表现优于所有其他模型，表明对同意，中性和不同意响应类别的平衡精度分别为0.79、0.95和0.68。结果表明，与常规的统计模型相比，数据驱动的ML模型在对人们的看法进行分类方面更好。可以看出，大多数来自农村（68％）和半城市地区（67％）的被调查人（67％）往往会因经济限制和缺乏认识而抵抗能源的变化。有趣的是，大多数（73％）的城市居民对变化开放，但由于对该州的不信任，仍然诉诸燃料。这些基层水平的反应具有强大的政策影响。
sgRNA、启动子及外植体对芥兰CRISPR/Cas9系统基因编辑效率的影响
1 四川农业大学园艺学院，成都 611130；2021305054@stu.sicau.edu.cn（WH）；zhengaihong@stu.sicau.edu.cn（AZ）；hh820423@163.com（HH）；2021205028@stu.sicau.edu.cn（XL）；2022205029@stu.sicau.edu.cn（QL）；201906195@stu.sicau.edu.cn（LL）；2022205026@stu.sicau.edu.cn（RL）；huangzhi@sicau.edu.cn（ZH）；13185@sicau.edu.cn（YQ）；13920@sicau.edu.cn（YT）；10650@sicau.edu.cn（HL）； zhangf@sicau.edu.cn (FZ) 2 遵义师范学院生物与农业技术学院，遵义 563006，浙江；czf810@163.com 3 毕节市农业科学研究所，毕节 551700，浙江；majie_011@126.com 4 浙江大学园艺系，杭州 310058，浙江 * 通讯地址：qmwang@zju.edu.cn (QW); bsun@sicau.edu.cn (BS); 电话：+86-571-88982278 (QW); +86-28-86291848 (BS) † 这些作者对本文贡献相同。
1982 年工业发展法 2023-24 年度报告
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预测9月北极海冰-AMS期刊
米切尔·布什克（Mitchell Bushuk），位于撒哈拉阿里（Sahara Ali），b david A. Bailey，C Qing Bao，D LaurianeBatté，E Uma S. Bhatt，E Edward Blanchard-Wrigestworth，G Ed Blockley，G Ed Blockley，Hgavin Cawley，Hgavin Cawley，i Junhaw Goulet I. Culllet Richlet I. Cullath，M，M，Kk Francis Dirkis X. diberial Exracu，QMaximilianGöbel，R William Gregory，S Virgini Guemas，T Lawrence Hamilton，U Bean He，D Senifer E. Caya，Uther，Uther，Elliot Kim，M Noriaki Kimura，N Dmitry Condrashov，Y Zachary M. CCED WISED LIN，DD YU’MASSONNET，GG WALTER N. pp Steefen Titsche, qq Michel Tsamadus, rr Keguang Wang, ss Jianwu Wang, b Wonqi Whee Yigo Wang, c Younghua, dad James Williams, bolun Yag, dedd Zhang, n and Youngfei Zhang s