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World File Search System冒泡排序
FY-24 现役功绩重新排序免责声明 - MyNavyHR
担任少校之前所取得的宝贵成就 • 最低要求：连续任职（海上和岸上任务）中表现最佳；高级战争资格 • 次要标准：首次在岸上执行生产任务（NAWDC、FRS、VT/HT、测试）；在生产环境中表现优秀的军官优先于其他军官 • 第三标准：在三项合格任务中表现最佳的军官应该比他们的同行得到更好的考虑；JPME I 担任指挥官之前所取得的宝贵成就 • 最低要求：作战部门负责人里程碑任务中表现最佳；TACAIR/ROTARY 社区重视更长时间的认可表现；MARITIME 社区不因里程碑持续时间而歧视 • 次要标准：成功完成提名任务，在多个任职/报告高级人员和社区工作人员任务中表现最佳 • 第三标准：驻地研究生教育；FM/OA 经验； IA/GSA 担任 CAPTAIN 之前的宝贵成就 • 最低要求：公认的作战指挥领域的佼佼者 • 次要标准：成功完成提名任务，在海上和岸上主要参谋任务中公认的佼佼者 • 第三标准：驻地研究生教育；FM/OA 经验；联合合格军官
FY-24 现役功绩重新排序免责声明 - MyNavyHR
• 除少校的要求外 • 作战准备/联合 ─ 成功完成以下职位的 EP 巡视：部门主管、作战任务、部署 ─ 通过“驻地”或远程学习完成联合专业军事教育 (JPME I/II)；AQD JS8 • 自我和他人的专业发展 ─ 获得高级学位并保持临床能力 (MSN/MBA/DNP/Phd) ─ 在与专业相关的同行评审期刊上发表文章 ─ 专业护理组织的董事会/分会成员 (即 ANA、AACN、AAACN、ENA、NEA-BC) ─ 在专业护理会议上发表演讲 • 变革型领导力 ─ 成功担任领导角色，例如护士研究员、专业领导者、执行助理、细节制定者、教员、副主任 在担任 CAPTAIN 之前取得的宝贵成就
迭代变量重新排序：驯服庞大的系统家族*
对于使用模型检查技术进行的系统验证，基于二元决策图 (BDD) 的符号表示通常有助于解决众所周知的状态空间爆炸问题。基于符号 BDD 的表示也被证明可以成功分析出现的系统族，例如，通过可配置参数或遵循面向特征的建模方法。此类系统族的状态空间面临参数或特征数量的额外指数爆炸。众所周知，有序 BDD 中变量的顺序对于模型表示的大小至关重要。特别是对于从现实世界系统自动生成的模型，由于变量顺序错误，族模型甚至可能无法构建。在本文中，我们描述了一种称为迭代变量重新排序的技术，它可以构建大规模的族模型。我们通过一个具有冗余机制的飞机速度控制系统来证明我们的方法的可行性，该系统以概率模型检查器 P RISM 的输入语言建模。我们表明，标准重新排序和动态重新排序技术分别由于内存和时间限制而无法构建系列模型，而新的迭代方法则成功生成了符号系列模型。
重新排序量子计算的决策图比您想象的要难得难。
摘要。决策图已被证明是常规计算和量子计算中的有用数据结构，在许多情况下，可以按成倍的大数据呈指数级的数据结构。存在几种方法，以进一步减少决策图的大小，即它们的节点数量。重新排序是一种通过更改表示形式中变量顺序缩小决策图的方法。在传统世界中，这种方法是确定的，并将其可用性视为理所当然。对于量子计算，存在第一种方法，但无法完全利用类似的潜力。在本文中，我们研究了在常规世界和量子世界中重新排序决策图之间的差异，之后揭示了挑战，这些挑战解释了为什么在后者中重新排序更加困难。案例研究表明，对于量子计算，重新排序可能会导致在决策图的大小上的几个数量级改善，但也需要更多的运行时。
放松器铁电数学中的组成排序
放松剂铁电源形成一类特殊的功能材料，通常由复杂的钙钛矿Pb（Bb'）O 3组成，如Pb所示（Mg 1/3 NB 2 /3）O 3所示，其中Mg和Nb的组合序对其属性至关重要。在这项工作中，使用第一个基于基本的模型进行分析表明，尽管静电相互作用很重要，但可以采用最近的邻居假设（用于金属合金）来理解PB（BB'）O 3中的组成顺序。使用川崎蒙特 - 卡洛方法的数值模拟可以通过最大化B-B'对的数量（或Bethe的参数）来对实验观察到的组成排序进行建模，这是确定排序的重大因素。还讨论了配置能量退化的微妙之处，这解释了这种系统固有存在的部分疾病。
通过具有排序损失的神经网络匹配抗癌化合物和肿瘤细胞系
计算药物敏感性模型可以识别出在治疗剂量下可能对癌细胞系达到最高疗效的靶向药物成分，从而有可能改善治疗结果。最先进的药物敏感性模型使用回归技术来预测药物对肿瘤细胞系的抑制浓度。这个回归目标与药物敏感性模型的这两个主要目标并不直接一致：我们认为药物敏感性建模应该看作是一个排序问题，其优化标准是量化药物对癌细胞系的抑制能力相对于其对健康细胞的毒性。我们对成熟的药物敏感性回归模型 PaccMann 进行了扩展，该模型采用排序损失，并关注抑制浓度与治疗剂量范围的比率。我们发现，排名扩展显著增强了模型根据体外数据识别针对未见肿瘤细胞谱的最有效抗癌药物的能力。
德克萨斯州道德委员会 2024 年游说者名单按...排序
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药物机制自动优先排序知识网络的设计与应用
图 1：适应症来源和模型训练范式示意图 a) 适应症最初来自两个数据源，Wikidata 和 NCATS Inxight Drugs。Inxight Drugs 是一个数据聚合器，它汇编了来自多个来源的数据，包括 DrugBank 和 DrugCentral，从而产生了许多适应症。临床毒理基因组学数据库 (CTD) 包含超过 14,000 种适应症，全部来自文本挖掘，结果由人工确认。沿着化合物 - 治疗 - 疾病 - 逆子类 - 疾病路径的路径收缩总共产生 69,639 种适应症。b) 最初，20% 的已知适应症化合物被移除并放置在保留集中。剩余的 15% 的已知适应症化合物子集用于超参数调整和元路径选择。选定的 160 个元路径用于对不在保留集中的所有适应症进行模型训练，以验证模型。最后，所有迹象都被用来生成用于机械评估的最终模型。
集成机器学习算法和 MCDM 技术进行纯电动汽车优化排序
摘要。当今世界，世界各地的汽车行业都在简化电动汽车 (BEV) 的生产，以迈向创造无污染环境。BEV 被用作全球范围内减轻碳排放的替代策略。由于环境保护是长期可持续发展目标之一，因此需要从化石燃料转向可再生能源，同时这也引发了对电动汽车进行最佳选择的决策问题。本文考虑了 Faith Ecer 早期作品中基于十种替代 BEV 和十一项标准的决策问题。多标准决策的新型排序方法 MCRAT（按替代轨迹进行多标准排序）与三种不同的标准权重计算方法 AHP（层次分析法）、CRITIC（通过标准间相关性确定标准重要性）和 MEREC（基于标准去除效果的方法）一起使用。使用随机森林机器学习算法对获得的结果进行比较和验证。这项研究工作结合了多标准决策方法和机器学习算法，对电动汽车做出最佳决策，这种综合方法产生了最佳排名结果，并且它肯定会在未来的决策方法中开辟新的空间。