Linamar Corporation 8524 Upper Grand District School Board 4500 University of Guelph 4490 Alectra 1500 Cargill Meat Solutions 1500 City of Guelph 1500 Polycon Industries 1500 The Co-operators 1000 Wellington Catholic District School Board 1000 Camcor Manufacturing 770 Skyjack Inc |工厂 1 731 Homewood 健康中心 730 圭尔夫制造集团公司 700 DENSO 加拿大制造公司 650 Blount 加拿大有限公司 600 Hammond 制造有限公司 531 滑铁卢惠灵顿地方健康综合网络 520 Linamar Gear 503 Hastech 制造 457 Linamar 性能中心 427 CpK 室内产品公司 420 CMHA 滑铁卢惠灵顿 400 Comtech 制造 400 雀巢加拿大水公司 400 Sleeman 啤酒有限公司 400 Vehcom 制造 381 Quadrad 制造 375 YMCA - 圭尔夫 YWCA 375 Camtac 制造 360 日立建筑卡车制造有限公司 360 Autocom 制造 356 Linex 制造 314 加拿大太阳能解决方案公司 300 Hammond 电源解决方案 300 Skyjack 公司 |工厂 2 288 Linergy 制造 286 Spinic 制造 278 Semex 275 LPP 制造 271 Shearer's Food Canada Inc 270 Roctel 制造 266 RWDI 264 Traxle 制造 260 Elements Casino Mohawk 250
摘要 —本文深入介绍了两种主要太阳能技术光伏 (PV) 和聚光太阳能 (CSP) 的计算和利用概念。毫无疑问,太阳能将在不久的将来在能源领域发挥重要作用,特别是在利比亚,因为太阳能被认为是丰富的,但尚未得到很好的利用,每一个研究点都有助于使太阳能成为一个可靠和可行的选择,特别是在炎热干旱的沙漠地区。因此,提出了模拟领先太阳能技术 (PV 和 CSP) 的想法,Al-Kufrah 地区因每年太阳照射时间高而被考虑。系统顾问模型 (SAM) 用于预测拟建工厂的性能,并从设计和模拟结果进行比较,同时尊重以前论文中对软件的验证,以确保获得可靠的结果,所有这些都引出了一个问题,哪种技术在利比亚能源领域拥有更好的未来。
估计隐藏状态(解码)的效率算法,用于推断出(隐藏的)状态的最可能的(隐藏)序列的序列,由Viterbi基于动态编程来描述,并且是O(n 2·T)计算复杂性的。
原创文章 10-15 岁水球运动员训练的生化监测 MARIYA SYBIL 1 , ROSTYSLAV PERVACHUK 2 , YAROSLAV SVYSHCH 3 , LILIIA SVYSHCH 4 , MARYAN OSTROVSKY 5 , OLEH SYDORKO 6 , VIRA BUDZYN 7 , LILIYA HULA 8 , MAKSYM POLIEHOYKO 9 , NATALIIA TSYHANOVSKA 10 , DARIUSZ W. SKALSKI 11 1 伊万·博伯斯基 (Ivan Boberskyi) 乌克兰利沃夫国立体育大学生物化学与卫生系, 2 乌克兰利沃夫国立体育大学体育运动系, 3 伊万·博伯斯基 (Ivan Boberskyi) 田径运动系乌克兰利沃夫国立体育大学,4 系外语,伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学,乌克兰,5,6,9 非奥林匹克类运动系,伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学,乌克兰,7 运动医学与康复系,伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学,乌克兰,8 奥林匹克教育系,伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学,乌克兰,10 体育与健康系,哈尔科夫国立文化学院,乌克兰,11 体育系,耶德尔泽伊·斯尼亚德基体育与运动学院,波兰
亚当·科利斯 177917 亚当·琼斯 200946 雷切尔·沙克 177932 埃文·佩里 188818 T. 沃森 191304 戴夫·达特兹 204726 戴夫·欧文斯 204725 贝弗利·比斯利 202245 戴夫·奥布莱恩 191303 本·马歇尔 192965
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附录1关于干细胞标准表征附录2命名标准的建议2附录3细胞培养物中卫生任务的标准标准,用于鉴定未分化的人类多能干细胞的标记4标记,并监视多发性系统差异的监测多种系统差异化附录附录5基因分析方法的研究<人工分析方法是在人类的分析方法中披露的词组<人类的分析<人类词组<
摘要:在这项研究中,使用复合深度强化学习优化了投资比率,并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前,关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中,存在称为投资比率的新参数,并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化,从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中,使用复合兴趣的财务交易策略深入了解,以学习一种方法来优化投资比率,并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
目的:评估 FDA 批准的两种药物在减肥方面的效果,这些药物用于 Al Dhafra 家庭医学中心 (DFMC) 的完美体重诊所 (PWC) 的肥胖患者,同时评估所用药物的安全性和成本。方法:我们进行了一项单中心队列观察性 16 周监测研究,研究对象为 DFMC PWC 中注射 Saxenda® 利拉鲁肽的患者和开放标签口服奥利司他 3 个月或更长时间的患者。研究对象为体重指数 (BMI) 为 27 kg/m2 或更高且至少患有一种体重相关合并症的参与者,以了解减肥药物的效果。利拉鲁肽患者每次就诊后都会监测体重变化,并从健康信息系统 (HIS) 中提取回顾性数据,用于监测服用奥利司他处方药的患者的体重。使用配对样本 t 检验和双样本 t 检验对连续变量的均值进行比较。结果:两组均包括来自埃马拉蒂(当地人口)的 170 名患者。监测了 Saxenda® 利拉鲁肽组的 94 名患者(平均年龄 34.8±10.27 岁),并审查了奥利司他组的 76 名患者的数据(平均年龄 46.91±10.78 岁)。使用 Saxenda® 利拉鲁肽的患者的平均体重减轻(WL)为 7.14±2.38 千克,显著高于使用奥利司他的患者(1.89±4.47 千克)。只有 14 名(15%)使用 Saxenda® 利拉鲁肽的患者出现暴露体重减轻反应,并继续进行 16 周的治疗方案(平均 WL - 7 千克),达到从基线开始 WL > 4% 的目标。在服用奥利司他并维持每日三次治疗方案 3-7 个月的 11 名患者(14.47%)中,未见明显的暴露体重减轻,因此未达到基线 5% 的目标 WL。结果显示,26.6% 的 Saxenda® 利拉鲁肽和 36.6% 的奥利司他从成本角度来看得到了适当的利用。安全性资料显示,只有 3 名患者(3.2%)因 Saxenda® 利拉鲁肽已知的胃肠道副作用而停止治疗。结论:该分析支持使用利拉鲁肽 3.0mg 进行体重管理,患者需遵守药物治疗以及饮食、运动和行为改变,因为除了先前已知的胃肠道副作用外,没有同时出现安全性/耐受性恶化。奥利司他没有显著的体重减轻,两种药物的依从性都较差。