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Masterplan Koksijde-Bad村庄的DNA
基于空间规划政策计划以及围绕气候的挑战，市政当局希望通过提高生活质量和图像质量来关注其公共空间。因此，绿色，与周围景观联系起来是准备总体规划的核心。总体规划的重点是对公共领域的重新设计，必须充当升级私人领域的电动机。我们考虑了用户多样性的特定需求（永久居民，第二宿舍，商人，日间游客，商人和企业家，...）。
预测糖尿病患者的朴素贝叶斯算法与梯度提升算法的比较
据估计，随着人口老龄化，糖尿病发病率将从19.9%增加到65-79岁的1.112亿人，预计到2030年糖尿病患者将继续增加到5.78亿人，到2045年将增加到7亿人。机器学习是人工智能的一种，旨在理解或识别数据结构并将数据转换为模型。机器学习在健康领域的应用正在迅速增长，越来越多的健康研究人员在研究中使用机器学习算法。一些机器学习算法可以用来做预测，其中之一就是预测糖尿病的分类算法。根据所用几种算法的比较结果，朴素贝叶斯和梯度提升分类算法具有其他算法的最佳值。梯度提升算法在线性样本上取得了较高的效果，准确率为77.09%，f值达到83.39%。朴素贝叶斯对随机样本测试的结果最优，准确率为 76.57%，f 度量值为 82.82%。分层样本测试结果中准确率最高的是梯度提升算法，准确率为77.34%，f值达到83.39%。
班克西亚阴茎的保护建议
来源：澳大利亚基础地图地球科学；国家环境意义数据库的物种分布数据物种。警告：本地图中提供的信息已由一系列组和机构提供。尽管已竭尽全力确保准确性和完整性，但没有保证，也没有责任在英联邦对错误或遗漏所承担的责任，而英联邦则不承担与此处包含的任何信息或结果有关的任何信息或建议。物种分布映射：物种分布映射类别仅表示指示，旨在捕获（a）代表该物种最近观察到的位置（已知发生的）或与这些位置紧邻的栖息地（可能发生）的栖息地或地理特征； （b）涵盖所有可能为物种提供栖息地的区域的广泛环境包膜或地理区域（可能发生）。这些存在类别是使用广泛的物种观测记录，国家和区域尺度环境数据，环境建模技术和有记录的科学研究创建的。
Ecoenzym 香皂业务映射修女生产...
摘要 本研究旨在利用位于米纳哈萨摄政区南兰戈万区卡瓦塔克村 DSY 生态牧区中心的商业模式画布 (BMC) 绘制由生态牧区 DSY 修女生产的 Ecoenzym 肥皂商业模式。研究期为 3 个月，即 2024 年 4 月至 6 月。数据收集方法是一种描述性定性方法，数据收集是一种通过在研究地点进行直接观察并分发准备好的问卷进行的人口调查。研究结果表明，基于研究人员进行的商业模式识别、映射和分析的结果，可以得出的结论是，画布模型业务有六个要素需要改进为新的画布商业模式，包括客户关系、渠道、合作伙伴关系、关键资源、收入来源和提供的价值。
迈向维克西特·巴拉特（Viksit Bharat）的旅程：行业
戈亚尔部长说，该国渴望获得更大，更美好的未来。他说，政府的工作集中在各种原则上，包括最低限度的政府 - 最大治理，技能发展，速度和可扩展性，透明度和数字化。我们专注于创新的融资模式，他补充说，政府还专注于监视和优先级问题，并确保成本范围内的项目执行时间。这是一个面向结果的国家，准备承担未来的挑战。他还敦促印度投资者通过利用政府提供的福利来支持初创企业和MSME。让我们成为改变，并使我们想在印度看到的区别。
Viksit Bharat的铁路现代化
这些创新正在彻底改变铁路的概念化，设计和管理的方式，利用尖端技术来促进利益相关者之间的合作伙伴关系。结果，印度铁路正在进行转型，该转型正在重塑该国铁路运输的未来。铁路基础设施的现代化和扩展在各个阶段都带来了许多挑战和机遇。要推动印度朝着自力更生的方向发展，并应对未来的挑战，印度铁路部门需要专注于开发土著技术并促进创新潜力。这将使提供智能解决方案以进行安全，安全，连通性，无缝操作和可持续性。
使用多种方法对糖尿病患者的预测
摘要本研究使用Babulu Puskesmas UPT的患者数据讨论了使用多线性回归方法的糖尿病患者的预测。这项研究的目的是使用Babulu Puskesmas UPT上的多个线性回归方法为糖尿病患者建立预测系统，并查看如何将预测模型应用于Upt Puskesmas Babulu的糖尿病患者。本研究中使用的研究方法是数据库（KDD）方法中的知识发现，该方法具有多个阶段，例如数据选择阶段，预处理阶段，数据转换阶段，数据挖掘阶段，评估阶段，然后是部署和实施阶段。这项研究中的数据收集技术是访谈技术，私人数据和文献研究。这项研究的结果是获得R2精度值为75％，然后获得93％的精度模型，精度为90％，召回95％和F1得分的评估结果92％。对于预测模型也可以应用于为糖尿病患者构建预测系统，但需要调整使用舍入方法，以便所得的输出可以显示1或0的值。除了系统中的输出外，偶尔会产生负值，因为数据变量与其他几个变量具有负相关性。关键字：糖尿病预测，机器学习
使用
电子邮件; iChannadafitria@gmal.com*摘要。糖尿病（DM）是一种代谢性疾病，其特征是由于胰岛素缺乏症而引起的高血糖水平。导致糖尿病（DM）的因素是生活方式，包括饮食，缺乏运动，监测血糖和药物。大多数人没有意识到自己有DM，只有在遇到严重症状的情况下才能发现。为避免这种情况，可以使用K-Neartiment（KNN）方法来预测患糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartheber（KNN）方法对糖尿病进行分类，并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求（包括年龄，BMI，胰岛素，皮肤厚度，葡萄糖，糖尿病，遗传学和胰岛素）对从Dharma Husada诊所收到的数据进行分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的：数据集输入，预处理和评估。第一阶段是数据分析，该数据分析是从输入数据集来训练和测试模型的数据，每个数据元素都具有某些特征（属性）和类。预处理步骤包括培训数据生成和数据清洁，其中包括卫生，小写，标准化，停止词，茎和令牌化。最后一步是评估。评估包括构建评估模型并衡量准确性的水平，建立预测模型并保存模型。。k值太小会导致过度拟合，而太大的k值可能会导致不合格。。Latar Belakang这项研究表明，K-Nearest邻居（KNN）方法可用于对糖尿病（DM）进行分类，但尤其是在一个由245个日期和8个属性组成的小数据集中，对于30岁的患者而言，它不准确。howver，如果数据量很小，那么K的选择可能会产生很大的影响。关键字：糖尿病，KNN，抽象数据集。糖尿病（DM）是一种代谢性疾病，其特征是由于缺乏胰岛素而导致高血糖水平。导致糖尿病（DM）的因素，即生活方式，包括饮食模式，缺乏运动，监测血糖和治疗。大多数人没有意识到自己患有这种DM疾病，只知道何时出现严重的症状。为避免这种情况，可以使用k-nearest邻居（KNN）方法来预测糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartialt Neighboar（KNN）方法对糖尿病进行分类，并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求，包括年龄，BMI，胰岛素，皮肤厚度，葡萄糖，糖尿病，遗传学和胰岛素的需求，对从Dharma Husada诊所收到的数据进行了分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的：数据集输入，预处理和评估。第一阶段是数据分析，该数据分析是输入数据集来训练和测试模型的数据分析，每个数据元素都具有特征（属性）和某些类。预处理步骤包括创建培训数据和清洁数据，其中包括卫生，小写，标准化，停止词，茎和令牌化。最后一步是评估，评估，包括建立评估模型并衡量准确性，构建预测模型和存储模型的水平。这项研究表明，可使用K-Nearthign（KNN）方法可用于对糖尿病（DM）进行分类，但主要是在一个由245个日期和8个30岁患者的小型数据集中进行分类。k值太小会导致过度拟合，而太大的k值可能会导致不合格。但是，如果数据量很小，则K的选择可能会产生很大的影响。关键字：糖尿病，k-nearest邻居（KNN），数据集1。
