这项研究深入研究了健康保险交叉销售,其中将其他保险产品促进了现有保单持有人,建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险,例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型,以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法,使用各种机器学习算法(包括随机森林,k-nearest邻居,Xgboost分类器和python中的逻辑回归)分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明,逻辑回归是表现最佳的模型,当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能,包括健康保险客户信息,因此获得了0.83的准确得分,F1得分为0.91。发现的分析表明,以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入,从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用,因此有助于交叉销售策略理解的进步。
•将密码库更新为Intel®集成性能原始库密码学2018年更新2.1。缓解安全漏洞CVE-2018-3617(https://cve.mitre.org/cgi-bin/cvename.cgi?name=cve-2018-3617)。有关更多详细信息,请参阅安全咨询Intel-sa-00106(https://security-center.intel.intel.com/advisory.aspx?intelid=intel=Intel=Intel=Intel=InteldeliD=Intel-sa00106&languageId= en-fr)和intel-sa-00135( SA00135&LagansingId = en-fr)。
对技术解决技术的问题的简要描述旨在为幼儿园和小学的教师提供一种工具,以研究与社会情感学习和群体情感氛围有关的概念。实际上,这项研究强调了在学校课程中插入社会情感学习的重要性,为学生提供了与表达,认可和调节情绪有关的技能发展的发展。研究还表明,教师如何对将社会情感学习融入其教育计划以及技术如何帮助传达这些概念的想法表示关注。<挖掘变革利用了有形技术的潜力,根据参考文献,这些技术能够刺激用户的好奇心和参与度。优势该技术提出了以下优点:
集体自旋波激发,镁元素是下一代Spintronics设备的有前途的准颗粒,包括用于信息传输的平台。在量子大厅铁磁体中,检测这些电荷 - 中性激发依赖于以多余的电子和孔的形式转化为电信号,但是如果多余的电气和孔相等,则检测到电信号是挑战性的。在这项工作中,我们通过测量镁产生的电噪声来克服这一缺点。我们使用石墨烯的Zeroth Landau级别的对称性破裂的量子厅Ferromagnet来启动镁质。这些镁的吸收在Zeeman能量上方产生过多的噪声,即使平均电信号为零,也仍然有限。 此外,我们制定了一个理论模型,其中噪声是通过边缘通道之间的平衡和传播镁来产生的。 我们的模型还允许我们查明设备中弹道木棒运输的状态。在Zeeman能量上方产生过多的噪声,即使平均电信号为零,也仍然有限。此外,我们制定了一个理论模型,其中噪声是通过边缘通道之间的平衡和传播镁来产生的。我们的模型还允许我们查明设备中弹道木棒运输的状态。
新兴科学正在促进对患有慢性阻塞性肺部疾病(COPD)患者心肺风险的更好理解,以及新方式和递送机制的潜在机会,以减少这些心肺事件 - COPD死亡率的主要驱动力。在这里,GP合作伙伴兼现场首席研究员Pete Wilson博士以及英国阿斯利康州Astrazeneca的医学事务呼吸系统负责人Yang Xu讨论了潜在的下波动创新的潜力,以解决心肺风险,以改善COPD患者的结果。
收集了有关2697种有机化学物质的水生生态毒理学的经验数据和计算机数据,以编译数据集,以评估当前质量结构活动关系(QSAR)模型和软件平台的预测能力。本文档为其创建提供了数据集及其数据管道。经验数据是从美国EPA Ecotox知识库(Ecotox)和EFSA(欧洲食品安全局)收集的,报告“ XML模式中的农药生态毒性学层的数据输入研究终点 - 数据库 - 数据库中”。仅保留了经合组织建议的藻类,水坝和鱼类的数据。使用Ecosar,Vega和Tox-Icity估计软件工具(T.E.S.T.)计算每种化学物质和六个端点中的QSAR毒性预测平台。最后,数据集用微笑,Inchikey,PKA和LOGP修改,从Webchem和PubChem收集。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)
• Cardiovascular disease (CVD) remains the leading cause of death in the United States, accounting for 928,741 deaths in 2020.1 • In 2020, the leading cause of deaths attributable to CVD in the United States was coronary heart disease (CHD) at 41.2%, followed by stroke (17.3%), other CVD (16.8%), high blood pressure (12.9%), heart failure (9.2%)和动脉疾病(2.6%)。1•2018年至2019年美国,美国CVD总CVD的直接和间接成本为4073亿美元(直接成本为2514亿美元,生产率损失/死亡率为1559亿美元)。 1•平均而言,在美国,每36秒的CVD死亡。2•全球,CVD是死亡的主要原因,占2019年全球死亡的32%。1•2018年至2019年美国,美国CVD总CVD的直接和间接成本为4073亿美元(直接成本为2514亿美元,生产率损失/死亡率为1559亿美元)。1•平均而言,在美国,每36秒的CVD死亡。2•全球,CVD是死亡的主要原因,占2019年全球死亡的32%。
○Harmonie – Arome基于Aladin联盟内开发的模型(地图上的蓝色国家)○○与AROME-FRANCE相同的非静态动力学核心○更新到该模型的物理参数化,配置选择和脚本系统●Accord common and contoct and contoct and contoct of ifs-arpege frr frrige and ifs-arpege M Moutrf,