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GO 47 战斗荣誉-unlL 的授予
[AG 680.1（1940 年 10 月 14 日）11•• 功绩单位嘉奖。— 按照陆军部长指示，根据 AR 260-15 号法令第 14 章的规定，向美国陆军下列单位颁发功绩单位嘉奖，以表彰其在履行超出职责过程中表现出的杰出成就。表彰如下：第 824 工程航空营因其在 1914 年 1 月至 1915 年 7 月在冰岛的卓越表现和出色服务而受到表彰。鉴于该单位承担了准备重要基地机场服务的任务，该单位建造并维护了 Meeks 和 Patterson 场，并进行了不同寻常的气象通信。此外，该营还在冰岛执行了许多其他重要的工程任务。一贯的高标准运营效率、领导力和团队合作反映了第 824 工程航空营、空军和美国陆军的良好信誉。
品牌个性维度 - 酷炫度
尽管概念化程度相似（Epstein 1977），但它们的形成方式却有所不同。人类个性特征的感知是根据个人的行为、身体特征、态度和信念以及人口统计特征推断出来的（Park 1986）。相比之下，品牌个性特征的感知可以通过消费者与品牌的任何直接或间接接触来形成和影响（Plummer 1985）。个性特征通过与品牌相关的人直接与品牌相关联，例如品牌的用户形象，这里将其定义为“与品牌的典型用户相关的一组人类特征”；公司的员工或首席执行官；以及品牌的产品代言人。通过这种方式，与品牌相关的人的个性特征直接转移到品牌上（McCracken 1989）。此外，性格特征还会通过产品相关属性、产品类别关联、品牌名称、符号或标志、广告风格、价格和分销渠道，以间接的方式与品牌相关联 (Batra、Lehmann 和 Singh 1993)。
海军机动施工营 4，部署完成报告，1975 年
P!llPORHA!IC! 或 DUTT 1. AK!SSAGB PROK 指挥官收到以下 BAS B!!ll。在 CBI!P PACirtc. QUOT!: TB! U!Nl'l!DY 小组委员会 R.El'OlT 关于 nmoca:t!QE:撤离和难民问题部分表示，•PACT TBAT Tl!!军事 S!R~C!S COITLD 全部 R!SPO!ID COKPASS- IOllAT!LY AllD ?PJ!CT"IVELT 到 HUMAll TU>E OP REPl1CE!S- TO KOV'!, P!!D , SHELTIR 和 CARI POI SOK! 130,000 ltEN, 妇女 A!1> CHILDRIM ~ 是对 TUE LBA.DERSBIP 、能力、组织和 TIR!LISS WOil 或 TB 的杰出致敬！美国军事服务，在所有访问点它 TBB 研究任务。VT'rl!OUT !XCIPTlON，TUB SERVIC!S RAV! 在 K!ITIN~ EMl!!RGBNCt 中表现出色 V!LL RUKANITARIAN NB！DS，他们值得 TB！丰厚的敬意 ANJ> COMMl！NDATION 或国会 AllD TRB AMl！ll.ICAN 人民”。 2. 转交给 SE！TRIS GREAT j0！但 PACOM TBAM ACAIN 得到认可，TIUST 您将传递 SU11COMHITT！1 S 话给〜OSE ll！负责任。引述结束。llADM MORRISON 发送。BT
引用为：Vasenska，I。P.（2024）。深度机器学习对旅游时间序列预测的经济影响，Ekonomicko-Manazerske Spektrum，1
收到：2024年3月10日；以修订的形式收到：2024年5月19日；接受：2024年6月6日；在线提供：2024年6月30日摘要：研究背景：准确地预测入站旅游的流动一直对参与该行业的所有各方构成重大挑战。旅游产品的复杂性质，直接和间接地受到各种风险，灾难和危机的影响，进一步凸显了其对破坏和波动的敏感性。因此，使用当代数据科学方法和人工神经网络（ANN）方法对预测入站旅游流的兴趣越来越大。因此，本文试图通过采用深度机器学习（DML）方法来探索AI预测技术，并比较jupyter笔记本计算环境中的时间序列预测的各种Python库。在2002年至2023年期间，国内和国际旅游的数据保留在保加利亚注册，已利用多个Python图书馆来构建先进的深层神经网络。本文的目的：当前论文的目的是确定哪种时间序列预测模型 - 指数平滑，TBAT，Auto Arima，Theta或LSTM具有更好的准确性估算，并可以通过研究和实践经济目的在未来使用类似的任务来应用于类似的任务。方法：应用方法基于经典科学方法。关于主要发现，他们可以帮助您进行日常运营计划，管理和搬迁微观和宏观水平的旅游资源，以及对与分析和新颖性有关的研究领域的缺点和局限性的见解。发现和值添加：此外，获得的结果重申，可以将ANN应用于准确的预测，尤其是在保加利亚的情况下，在保加利亚的情况下，与旅游业相关的学者，企业和政策制定者尚未应用此类模型。
1内容一
我去年夏天失去了父亲。我一直在想何时才能再次找到他。当我上天堂时，母亲说。那年秋天，从我上二年级的那天起，其他孩子就在背后议论我。那是艰难的一年。关于那段时间，我只记得几件事。其中一件事是比尔格夫人。她是一位黑发戴着眼镜的老师，当时已接近退休年龄，但她总是面带微笑。我的母亲也是黑发戴着眼镜，但那一年她没有笑。我不但考验了我的父亲，还考验了我生命中的一年——直到将近 20 年后，一封写得工工整整的信开始铭刻在我缺失的记忆中。比尔格夫人在报纸文章上看到我的署名后，写信给我。我是那个有着一双大黑眼睛的小女孩吗？那个喜欢读书的害羞女孩，那个父亲已故的女孩？是的，我慌乱地回信。请告诉我那一年的情况。人们说我像僵尸一样——从不微笑，从不说话，从不与其他孩子交往。是这样吗？你不是僵尸，她回答道。然后她把我的年份还给了我。她告诉我我说了什么，做了什么。她说我是个小女孩，她试图因为我无法形容的悲伤而表现出额外的关注和爱。在我离开她的教室近 20 年后，她还在教我。你可能没有比尔格夫人。相反，你可能有霍华德先生，他把你设计的化学实验融入到他的课程中。也许是因为他注意到了你的天赋，
对CO2的五个时间序列模型的比较分析...
董事，尼日利亚港口大学bourdillon.omijeh@uniport.edu.ng摘要的摘要准确的温室气体预测（GHG）排放对于解决气候变化和指导有效的缓解策略至关重要。我们开发并测试了高级技术，以改善时间序列的温室气体排放预测，以解决现有模型的局限性。我们的研究探索了各种算法，包括Arima，Sarima，ETS，先知和TBAT，以确定最有效的方法，用于捕获尼日利亚河流Harcourt港特有的温室气体数据中复杂的季节性和非线性模式。我们使用ADF和KPSS测试测试了时间序列的平稳性。使用网格搜索和Akaike信息标准（AIC）优化了其处理趋势和季节性组件的能力和季节性组件的能力。然后，我们将其与Arima，Sarima，Prophet和TBATS模型进行了比较。ETS模型的表现优于其他模型，在观察到的数据的95％置信区间内预测了CO₂值，平均绝对误差（MAE）为14.82，而根平方误差（MSE）为18.91。这项研究标志着温室气体排放预测的重大进步，强调了调整模型在环境科学中的实践价值及其与政策决策的相关性。未来的工作应着重于完善这些模型以实时使用，以确保计算效率和预测精度之间的平衡，以为决策者和环境科学家提供可行的见解。关键字：时间序列，发射，温室气体，预测，指数平滑。简介预期温室气体（GHG）排放对于制定有效减轻气候变化的策略至关重要。2023年，国际能源局（IEA）报告说，全球能源相关的二合作的排放量增长了1.1％，达到创纪录的37.4 gigatonnes（GT）（GT）（IEA，2023年）。这强调了气候缓解当局深入了解当前和未来排放趋势的重要性，以开发和实施有效的对策。本文回顾了用于温室气体排放预测的预测模型和算法，检查了其优势和缺点，如先前的研究中所强调的那样。重点是了解对这些低效率的研究如何指导预测准确性的改善。温室气体（温室气体）是捕获并重新发射红外辐射的大气气体，导致温室效应。尽管这种作用对于维持生命的温度至关重要，但人类活动（例如燃烧化石燃料和森林砍伐）却显着增加了温室气体排放，导致全球变暖和气候变化（英国地质调查，2023年）。二氧化碳（CO₂），主要的温室气体，主要是通过燃烧化石燃料（例如煤炭，石油和天然气）以及工业