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埃尔讷古勒姆地区非传染性疾病相关多重疾病、灾难性卫生支出及相关因素
结果：参与者的平均年龄为 60.02 ± 10 岁。NCD 多发病的患病率为 42.6%（95% CI：37.9–47.3%）。最常见的二元组是糖尿病和高血压（24.5，95% CI：20.4–28.6%）。年龄≥60 岁（aOR = 3.03，95% CI：1.95–4.73）、未婚/丧偶/离婚（aOR = 2.15，95% CI：1.28–3.63）、失业（aOR = 1.81，95% CI：1.14–2.87）和吸烟者（aOR = 3.72，95% CI：1.85–7.48）的人群中，多发病的几率更高。约有 32.4% (95% CI: 25.5–39.3%) 的家庭因治疗患有多种疾病的成年人而产生灾难性医疗费用 (CHE)。年龄 ≥ 60 岁 (aOR = 2.39, 95% CI: 1.99–5.77) 和使用门诊服务 (aOR = 4.09, 95% CI: 2.01–8.32) 与较高的 CHE 几率独立相关。 IP 服务和每增加一种疾病都会使医疗保健成本增加 ₹ 22,082.37（β = 0.557，p < 0.001，95% CI：₹ 17,139.88-₹ 27,024.86）和 ₹ 1,278.75（β = 0.128，p = 0.044，95%CI：₹ 35.58-₹ 2,521.92）。
脑部死亡因怀疑Bothrops蛇咬后的儿童颅内出血而导致的脑死亡
由巴西最普遍的毒蛇产生的毒素通常会增加血管通透性和白细胞浸润。这与毒液成分的其他作用相结合，导致水肿，起泡，局部出血和疼痛，有时会发展为缺血，坏死和全身并发症。炎症反应和凝结疾病的触发（例如去纤维化和血小板减少症）可能会对脑毛细血管造成内皮损害，从而导致脑内出血1,2。毒液的组成受栖息地，性别，饮食或个性发育的影响。同一物种的年轻动物可能会产生更多的抗凝毒素，而成年人则主要表现出炎症和蛋白水解作用3,4。某些物种的毒液以更高的死亡率5而闻名。
使用计算机视觉技术在照片中的面部检测
摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照明和面部姿势方面的示例图像中实施用于面部检测的计算机视觉技术。开发的系统结合了Viola-Jones算法和卷积神经网络（CNN），以增强针对照明和面部取向变化的弹性。实验结果即使只有两个样本图像也显示出很高的精度。这项研究还开发了处理极端照明条件的预处理技术，并使用Python和OpenCV证明了有效的实施。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照片中进行面部检测的计算机视觉技术的实施，这些示例图像具有不同的照明和面部姿势。系统开发的系统结合了中提琴和卷积神经网络（CNN）算法，以增加对照明和面部取向变化的抗性。实验结果表明，即使仅使用两个示例图像，它也显示出高度的准确性。这项研究还开发了预处理技术，以使用Python和OpenCV来克服极端的照明条件和实施效率。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV 1。简介
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
市长办公室 Emma Mulvaney-Stanak
• 我很高兴地告诉大家，我们已经聘请了 Emmett Wood（他们）担任助理市检察官。我们进行了两轮面试，我参加了第二轮面试。我发现 Emmett 是一位非常有能力的候选人，他表现出自信以及深思熟虑、富有创造性的解决问题的方法。Emmett 还带来了很多精力和热情来学习和接受新挑战，这将使他们受益匪浅。我也欣赏 Emmett 谈到他们的工作经历和自己的生活经历意味着他们对维护弱势群体权益有着敏锐的理解，以及这意味着他们将成为办公室和整个城市的财富。Emmet 在市检察官办公室的第一天将是 2025 年 1 月初。我已将他们的求职信和简历附在本备忘录中。• 过量预防中心实施特别助理职位于 10 月 15 日发布。该职位将在市长办公室工作。这是一个为期一年的临时职位，旨在帮助市政府与市、州和联邦利益相关者及官员进行接触，我们希望在未来 9 个月左右的时间里让 OPC 开始运作。• 伯灵顿警察局客户服务职位已于上周（10 月 21 日）提交给财务委员会，并列入 10 月 28 日市议会议程。该职位是去年夏天开会的社区安全顾问提出的六项建议之一。该职位将为 BPD 提供急需的客户服务人员，以在警察局前台工作并帮助处理来电和报告。• 我们正处于招聘规划总监的最后阶段。我预计将在两周内做出决定。社区安全
使用商业模型画布制定业务策略（Bandung中MSMMM MBE的案例研究）
evangelia Boedijanto 1，Farah Alfanur 2 1电信和信息学业务管理，经济学和商业学院，印度尼西亚Telkom University，Indonesia，evangeliaboedijanto@student.telkomuniversity.ac.ac.ac.id.ac.id2 .ac.ac。中间（MSME）是印尼经济中的重要部门。在万伦摄政中，烹饪MSMES经历了增长，新的业务部门有11,944家，导致该行业的竞争变得更加紧密。MBE是万伦摄政中的MSME之一，由于各种内部和外部因素，已大大减少。本研究旨在分析当前的MBE业务策略，确定机遇和挑战，并使用商业模型帆布（BMC）制定新策略。通过Bandung在MBE案例研究进行的利益相关者的访谈，这种研究方法是定性的。该研究的结果产生了14种新策略，以帮助MBE克服挑战。要有效地实施这一策略，MBE需要将其努力集中在四种主要策略上：产品多元化，地理扩展，客户保留策略和运营成本优化。专注于这些策略，预计MBE将提高其业务绩效并加强其在万伦烹饪市场中的地位。关键字：UMKM，商业模型画布（BMC），MBE
调整房地产商业模式利用商业...
摘要 近几十年来，受经济增长、人们观念的变化以及商业和住宅设施需求不断增加的推动，印度尼西亚的房地产行业经历了快速增长。生活方式的改变也影响着这个行业的发展。尽管印度尼西亚的房地产行业发展迅速，但也面临着竞争激烈、住房短缺等诸多问题。此外，电子商务的普及导致需求模式发生变化，造成商业地产积压，以及政府法规频繁变化，也增加了该行业的复杂性。数据显示，直到 2023 年，房地产行业的增长仍然非常波动。这项研究是对 PT 房地产业务商业模式画布的改编。 Bayu Cahaya Gemilang Bogor 采用枢轴策略设计。这是 PT 所要求的。 Bayu Cahaya Gemilang 解决 PT 面临的问题。 Bayu Cahaya Gemilang，因为收入一直在下降，而且过去四年来收入波动仍然很大。本研究采用描述性定性方法，通过访谈和文献记录来收集数据。资源人员由来自 PT 内部的 5 人组成。闪耀的光芒。根据对消息人士的采访结果，PT.Business Model Canvas。 Bayu Cahaya Gemilang 足够好，因为它涵盖了九种主要元素。然而，采访中提出的与四项枢纽战略指标相关的问题表明，商业模式画布的七个要素已经发生了变化，即渠道、客户关系、关键资源、关键活动、关键合作伙伴关系、成本结构和收入来源。本研究的结果与新商业模式画布中枢战略方面的替代战略相关，来自速度响应的客户枢纽战略类别：增加 WhatsApp 业务系统进行服务。技术枢纽战略平台类别：通过市场增加促销并在 Instagram 和 TikTok 等社交媒体上做广告。商业系统基础设施付费类别：增加1年现金返还计划系统。经济/盈利类合作协议：通过公证的方式与房产中介重新合作，并向房产中介提供基于销售的佣金。关键词 - 商业模式画布、枢轴策略、战略管理、PT。 Bayu Cahaya Gemilang 摘要 在过去的几十年里，受经济增长、社会观点变化以及商业和住宅设施需求不断增加的推动，印度尼西亚的房地产行业经历了快速增长。生活方式的改变也影响着这个行业的发展。尽管增长迅速，印尼房地产行业也面临着竞争激烈、住房短缺等诸多问题。此外，电子商务的普及导致需求模式的变化，导致商业地产积压，以及政府法规的频繁变化，增加了行业的复杂性。数据显示，房地产行业的增长在 2023 年之前仍将非常不稳定。这项研究是对 PT 房地产业务商业模式画布的改编。Bayu Cahaya Gemilang Bogor 使用枢轴策略设计。PT. Bayu Cahaya Gemilang 需要这一点来解决 PT. Bayu Cahaya Gemilang 面临的问题，因为收入一直在下降，而且在过去四年中收入波动仍然很大。这项研究
Analisis供应链管理（SCM）Menggunakan Metode值
抽象巨麦克罗，中小型企业或通常提到的（MSME）是在危机期间可以生存的企业之一，其中一种是在经济危机和粮食危机中，由于昨天在2020年发生的Covid-19爆发而导致的粮食危机。MSME活动受到2008年法律第20号政府的监管，涉及中小型企业，Boti Boti是在卢布林加市从事食品行业的微型，中小型企业（MSMES）之一。这项业务已于2020年6月至今已建立了4年。面包庞达的业务可以生产约670件/天的面包，包括11种口味。可以在供应链管理（SCM）中使用的方法之一，即价值流映射（VSM）方法是一个值流映射是一种可视化方法，用于映射产品的生产路径，其中包括每个工作站的材料和信息。因此，价值流映射是目前通常用于分析Ali-Ran材料和信息的精益技术之一，这是将产品或服务携带给消费者所需的。这项科学工作的研究结果是，如果PCE（过程周期Effisinsi）值小于30％，则将其包含在非leand或不细长的生产过程中。以及从废物（废物）中的NVA（非增值）的活动计算。根据Lakuka的计算过程，一个月内面包的清洁利润的结果是RP。每月84,831,200。
