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南苏丹的气候变化和洪水的威胁
这项研究的主要目的是评估信用卡欺诈检测领域机器学习算法的性能，然后根据各种性能指标对其进行比较。使用了七种不同的监督分类算法，包括逻辑回归，决策树，随机森林，Xgboost，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居和支持向量机。这些算法的性能是通过对指标的全面评估来衡量的，包括准确性，精度，召回，F-SCORE，AUC和AUPRC值。此外，还使用ROC曲线和混淆矩阵来评估这些算法。数据制备阶段在这项研究中至关重要。数据不平衡问题是欺诈和非欺诈交易之间不平等的分布。解决这种不平衡对于成功的模型培训和随后的可靠结果至关重要。采用了各种技术，例如缩放和分布，随机的下采样，降低性降低和聚类，以确保对模型性能的准确评估及其有效概括的能力。结果，“随机森林”和“ K-Neartheard Neighbors”算法在这项研究中表现出最高的性能水平，精度率为97％。这项研究对正在进行的与财务欺诈的斗争做出了重大贡献，并为未来的研究工作提供了宝贵的指导。
俄克拉荷马州无人机系统及发射效果研讨会
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Öz摘要在这项研究中，硼nitrür量子点（BNKN） /还原的氧化石墨烯（RGO）杂化结构的合成，这是一种用于超级电容器的新电极材料。bnkn具有与氧化石墨烯（GO）相同的晶体结构，因此优选BNKN@RGO杂种结构显示出非常好的电气性能。hekzagonal硼nitrür（H-BN）基于纳米酰基的杂种材料，BNKN，热稳定性和电导率原因近年来出于原因，而Grafen在超耐效率研究中通常更喜欢特定的表面积。此外，在该结构中添加不同的纳米利酶以提高图形的电容值是发展碳材料的电子发射器性能。因此，通过考虑在超级电容器中使用的混合电极电化学活性来测量特定的电容值将增加电化学活性。由于电化学研究的结果，在BNKN@RGOH杂交结构的5 mVs-1筛选速率下获得207.5 f/g高电容值。在1,000个周期中还进行了88.9％的环状稳定性性能。
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气候变化是当今全球问题。气候变化的主要原因之一是温室气体，自工业革命以来，其数量一直在增加（Clabeaux等，2020；Coşkun＆Doğan，2021年）。据指出，对温室气体排放贡献最大的活动是私人部门（铁或钢的生产和水泥熟料的生产等。），众所周知，诸如焚化厂和水处理厂等公共设施释放了大量的温室气体（Bani Shahabadi等，2009）。最近，众所周知，水处理厂消耗了大量的电力和化学物质，导致了大量的CO 2排放（Rothausen＆Conway，2011年）。尽管饮用水处理厂的CH 4和N 2 O比废水处理厂的排放量要小得多，但每年的温室气体排放量不能忽略（Kyung等，2013）。在不久的将来，治疗厂可能会严格受到方案的监管和控制。因此，必须迅速减少水处理厂的CO 2排放。