概述 K-12 校长是 K -12 年级的教学领导者,负责学校的运营,包括教学计划所有阶段的管理和监督。学校校长应领导学校教职员工,提供学生教育发展的行政和监督技能,并促进家长和社区的参与。报告学校职责和责任主任校长直接监督分配到 K-12 年级的所有员工。所需技能、经验和特质具有为 ELL 学生提供支持的背景知识,IBDP 课程知识是加分项,各个部门的经验很有帮助。学术和专业资格教育领导硕士学位。工资和福利工资和福利待遇具有竞争力,并将与成功候选人的资格和经验相称。申请说明位于本公告的最后一页。
热带药学研究杂志 2020 年 5 月;19 (5): 927-932 ISSN: 1596-5996(印刷版);1596-9827(电子版)© 尼日利亚贝宁城贝宁大学药学院药物治疗组,邮编 300001。在线获取网址为 http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v19i5.3 原创研究文章 通过构建重组乳酸乳球菌,开发了针对 CVA16(柯萨奇病毒 A16)的口服疫苗 蒋在学 1、田新贵 2、陆小梅 1、钟白茂 1 * 1 东莞市儿科研究所、东莞市儿童医院、东莞市第八人民医院,东莞 523325,2 广州医科大学附属第一医院、广州呼吸疾病研究所、国家呼吸疾病重点实验室,广州 510230,广东 * 通讯地址:电子邮件:zbm@dgp-institute.com 发送审阅:2020 年 1 月 16 日 修订接受:2020 年 4 月 30 日
:®h .f4ttJN15tif fK 0 iij 通利科技有限公司 1*41ri';!;fl•lrp{qi•tE!Jjf,lr[R 37 -%1J,[R 中国广东省惠州市仲恺高新技术开发区37号 iti!/电话:+86-752-2636915 fllLffi/邮箱:ir@tonlyele.com iXXJhl/网站:http://www.tonlyele.com :iffl}J.flj.ttJNfiliffK0EJ 通利科技有限公司 1*41ri';m;1+11P{o/'tE!Jiir!R 37 %+1R 中国广东省惠州市仲恺高新技术开发区37号 iti!/电话: +86-752-2636915 邮箱:ir@tonlyele.com 网站:http://www.tonlyele.com 版权所有 © 2015 东莞市艾特斯电子科技有限公司 粤ICP备15047777号 中国广东省东莞市长安镇金霞社区河东三路1号A栋3楼 电话:+86 769 3897 5958 邮箱:ats@dgats.com 网站:www.dgats.com
1 广东省医学分子诊断重点实验室,东莞市科学研究中心,广东医科大学药学院,临床检验医学研究所,东莞,中国,2 广东省湛江海洋医学研究所,湛江,中国,3 南方医科大学公共卫生学院,广东省热带病研究重点实验室生物安全三级实验室,广州,4 中山大学中山医学院微生物学系,教育部热带病防治重点实验室,广州,5 广东工业大学生物医学与制药学院,广州,6 西北大学范伯格医学院,芝加哥,伊利诺伊州,美国
中国北京市北京经济技术开发区科创十三街29号1区3号楼13层1301-02号;中国广东省东莞市塘下镇天沙路1号3号楼;中国北京市经济技术开发区科创十三街天通泰谷3号楼,邮编:100176;中国北京市通州区科创十三街29号天通泰科技金融谷C座1501-03号;中国北京市朝阳区曙光西里6号院时代广场8号楼503室。
粤港澳大湾区(简称“粤港澳大湾区”)由香港特别行政区、澳门特别行政区和广东省广州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、东莞市、中山市、江门市和肇庆市(以下简称“珠三角九市”)组成,总面积5.6万平方公里,2017年底总人口约7,000万人。粤港澳大湾区是中国开放程度最高、经济活力最强的区域之一,在国家发展大局中具有重要战略地位。建设粤港澳大湾区,既是新时代推进全面开放新格局的新尝试,也是推进“一国两制”实践的又一重要举措。为全面贯彻落实党的十九大精神,制定了《粤港澳大湾区发展规划纲要》。全面准确贯彻“一国两制”方针,充分发挥粤港澳复合优势,深化内地与港澳合作,进一步增强粤港澳大湾区对国家经济发展和开放的支撑引领作用,支持港澳融入国家发展大局,增进港澳同胞福祉。
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摘要 目的比较基于机器学习理论的6种模型的预测效果,为预测2型糖尿病(T2DM)风险提供方法学参考。 研究地点与对象 本研究基于2016—2018年东莞市居民慢性病危险因素监测数据。各监测点采用多阶段整群随机抽样的方法,最终抽取4157人。在初始人群中剔除缺失数据超过20%的个体,最终纳入4106人。采用设计K最近邻算法和合成少数过抽样技术对数据进行处理。采用单因素分析对变量进行初步筛选。采用10倍交叉验证对部分模型参数进行优化。以准确度、精确度、召回率和受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型的预测效果,采用Delong检验分析各模型AUC值的差异。结果平衡数据后样本量增加至8013例,其中2型糖尿病患者4023例,对照组3990例。六种模型的比较结果显示,反向传播神经网络模型的预测效果最好,准确率、准确度、召回率分别为93.7%、94.6%、92.8%,AUC值为0.977,其次是logistic模型、支持向量机模型、CART决策树模型和C4.5决策树模型。深度神经网络的预测性能最差,准确率、准确度、召回率分别为84.5%、86.1%、82.9%,AUC值为0.845。结论本研究构建了6类2型糖尿病风险预测模型,并基于各项指标比较了这6种模型的预测效果,结果显示,基于所选数据集的反向传播神经网络的预测效果最好。
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