XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System严重性
区域监视雷达扫描器1002
充当Terma T.reeact CIP系统中的主要传感器，扫描器1002雷达在确保所有检测到的违反已建立安全框架部分的对象都会自动分析，优先级和根据严重性表示。这使操作员可以专注于重要的事情，而系统则分散了分心的动作。
使用机器学习的泰国道路交通事故严重程度的预测
摘要 - 由于人口和车辆的持续增长，全球道路交通事故一直在迅速增加。这项研究的目的是使用机器学习算法来创建一个模型来预测道路交通事故的严重性。该研究重点是预测的极端梯度提升（XGBOOST）算法，并将其性能与其他四种算法（即随机森林，包装，决策树和多层人物的Perceptron）进行了比较。研究方法涵盖了几个基本步骤，包括使用适当的指标进行数据预处理，班级加权，模型构建和绩效评估。结果表明，XGBoost模型在预测道路交通事故的严重程度（尤其是致命严重性事故）方面优于其他模型。该模型的精度为78％，召回57％，F1得分为66％，平衡精度为77％，令人印象深刻的ROC-AUC为90％。结果可以用于战略规划和实施适当措施，以减少和防止泰国道路交通事故。关键字：机器学习，极端梯度提升，道路交通事故的严重程度预测，道路交通事故1.简介
独立和外展青年工作政策：附录1
发生 - 有时候，将使青年工人意识到已经犯了刑事犯罪，或者可能会犯下一个刑事犯罪。 在回应这位青年工人时，应考虑犯罪的严重性，可能对犯罪的年轻人产生的后果以及对任何受害者或受害者的影响。 行动可能包括目前与警察联系，使年轻人意识到这是必要的，但要确保工人或其他年轻人的安全。 如果没有必要，则可能适合青年工人完成多塞特警察信息共享协议，以确保传递相关信息。发生 - 有时候，将使青年工人意识到已经犯了刑事犯罪，或者可能会犯下一个刑事犯罪。在回应这位青年工人时，应考虑犯罪的严重性，可能对犯罪的年轻人产生的后果以及对任何受害者或受害者的影响。行动可能包括目前与警察联系，使年轻人意识到这是必要的，但要确保工人或其他年轻人的安全。如果没有必要，则可能适合青年工人完成多塞特警察信息共享协议，以确保传递相关信息。
气候变化和基于性别的暴力
在环境和气候文献中，很少将GBV作为研究的主要对象，并且往往被气候变化和极端天气事件的更明显影响所掩盖。另一方面，旨在减少非洲GBV的公共卫生干预措施很少考虑气候变化的影响（Allen等，2023）。尽管如此，“气候变化倾向于反映和加剧最严重的不平等，包括性别不平等”（Wonders＆Danner，2015）2，并且，由于预计在未来几年的频率，严重性和极端事件的频率，严重性和持续时间（IPCC，2022年），这对于对社会经济学的影响进行了研究，这对于继续进行了对社会经济学的影响，这是至关重要的。可以进一步理解并防止可以触发的不同形式的人际暴力（IPV）。例如，妇女和女孩在较长的水，食物和燃料的距离更长的距离时变得更容易受到暴力（Terry，2009年）。以下一节提供了有关气候变化对增加或改变GBV表达的影响的当前研究的综合概述，这是通过曝光途径进行的，为了清晰而组织。
对晚期癌症患者的不公正经验问卷的初步验证
认为不公正的不公正现象是通过慢性疼痛患者的不公正经验问卷（IEQ）检查的（5、8、9）。IEQ最初是针对损伤后慢性肌肉骨骼疼痛的成年人开发和验证的（6）。基于主要成分分析，沙利文及其同事将该量表的两个基本组成部分标记为“严重性/损失的严重性/不可弥补性”（例如，“大多数人不了解我的状况严重”，而“我的生活将永远不会是同一”）和“责备”（例如，“我的责备”（例如，“我的责任），因为我的遭受了，因为我的遭受了，因为他的苦难是所有的，所以”（否则），而”（否则）（又是所有的）。IEQ随后被翻译成多种语言（例如，法语，德语，Farsi），在慢性疼痛种群中表现出良好的可靠性和有效性（6，10）。通过IEQ总分来衡量的较高疼痛相关的不公正现象与更大的疼痛强度，功能障碍，残疾和困扰有关（例如，愤怒，焦虑，抑郁症状），疼痛的接受程度较低，生活质量较低（5、8、9）。IEQ还用于评估与各种疾病有关的不公正现象，包括骨关节炎，脊髓损伤，镰状细胞疾病，严重的抑郁症和癌症（10）。
使用机器学习的道路事故严重性预测 传导易燃电缆的方法...- IJRPR 雀巢的供应链管理-IJRPR 制造可持续的低成本反应堆来治疗家庭废水 用于诊断印度农村疾病的医疗人工智能工具 药物发现与开发中的人工智能-IJRPR 使用ML -IJRPR 预测电动电动机的电池rul
k-nearest邻居（KNN）是一种简单而功能强大的机器学习算法，用于分类和回归任务。在道路事故严重性预测的背景下，KNN可根据各种特征（例如天气条件，一天中的时间，道路类型，车辆类型，交通量等）来对事故的严重程度（例如，次要，中等，严重）进行分类。KNN算法可以通过比较给定数据点（即事故记录）中的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）（即，事故记录）的范围（即，均为事故的范围）， 预言。k-nearest邻居（KNN）是一种简单而有效的算法，可预测道路事故严重性，尤其是当特征和结果之间的关系并不过于复杂时。尽管KNN提供了简单性和可解释性，但它确实具有诸如高计算成本和功能缩放敏感性之类的局限性。因此，KNN最适合较小的数据集或其简单性和易于理解的情况。
NNSA NA-90“任务”报告流程更新
• 成本/进度：如果与 PB（或成本范围的上限）有任何重大偏差（需要进一步缓解或通知 NA-1/PME） • 范围：项目终止的可能性，无法满足任务需要 ” ” ” ” ” ” ” ” ” ” • 安全：内部（OSH/ESS 问题），外部（M&O/临时施工问题） • 标准风险评估矩阵（概率和严重性）应告知风险评估