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World File Search System卢旺达
卢旺达的气候变化分析 -
在缩小的全球循环模型之间达成了共识，到21世纪中期，卢旺达将在大多数与温度相关的生物气候变量（例如平均年度温度（BIO1））（BIO1最高温度（BIO5）（BIO5）的最高温度（BIO10），最高温度（BIO10）（BIO10季度）（Bio10）和平均温度季度（BioS11）（Bioest Quarter（Bio）季度（Bioes1111））中，卢旺达的最高温度会增加。图2.1所示的这些趋势与维多利亚湖盆地五个州（包括卢旺达）之间观察到的重大变化一致，平均每月最高温度和1.0°C的平均每月最高温度和1.1°C的平均每月最小值（Victoria basin basin basin basin basin Clastiame Cragition Crange Plan Antimation Attral and Aptlation Ancouration and Action and Action and Action and Action and Actly and Action）的平均每月最高温度和1.1°C的范围在0.7°C和1.2°C之间。可以从图2.2中推断出差异差异差异之间的幅度差异，而常见的传说表示RCP4.5的最小变化为1.3°C，而RCP8.5的最小变化为1.9°C。
联合国与卢旺达，1993-1996
编者注：本书（“文件文本”，第 149-716 页）中转载的每份联合国文件和其他材料都已编上编号（例如文件 1、文件 2 等）。本书的引言和其他部分都使用此编号来指导读者阅读文件文本。对于书中提到但未转载的其他文件，提供了联合国文件符号（例如 S/1994/933）。有了此符号，这些文件就可以在 D:~g H:~mm.Hskj 查阅。
卢旺达，附件 3（其他材料）
市长：所有公务员都向该计划缴纳 0.3% 的工资。对于社区 [非公务员]，费用为每户主每年 3000 卢旺达法郎。公务员缴费将添加到社区缴费中，以协助支付费用。3000 卢旺达法郎的缴费由卢旺达社会保障委员会管理，社区通过手机上的移动货币支付，输入身份证即可付款。公务员缴纳的费用与计划不同。
卢旺达大学商学院
图 1：将样本从两个类别中分离出来的最大边际超平面 ...................................................................... 9 图 2：决策树算法 .............................................................................................................. 11 图 3：使用决策树对直接邮寄的响应进行分类 ........................................................................ 12 图 4：用于数据分析的 Python 库 ............................................................................................. 21 图 5：我们数据集中缺失值的摘要 ............................................................................................. 23 图 6：热图函数表示空值的分布 ............................................................................................. 24 图 7：说明调查类型的 Python 代码 ............................................................................................. 25 图 8：说明业余建造的 Python 代码 ............................................................................................. 26 图 9：说明飞行阶段的 Python 代码 ............................................................................................. 27 图 10：说明可变数量的发动机的 Python 代码 ............................................................................. 28 图 11：用四个属性的模态值替换缺失值的 Python 代码和结果 ................................................................................................................. 29 图 12：清理后的数据集，没有空值 ............................................................................................. 30图 14：从分类转换为数值后的调查类型摘要 ......................................................................................................................................................................31 图 15：从分类转换为数值后的天气状况摘要 ......................................................................................................................................................31 图 16：从分类转换为数值后的业余建造摘要 ......................................................................................................................31 图 17：从分类转换为数值后的飞行阶段摘要 ......................................................................................................31 图 18：带有数值的发动机数量摘要 .............................................................................................................32 图 19：我们数据集中变量之间相关性的摘要。 .............................................................................................34 图 20：我们数据集的形状 .............................................................................................................................34 图 21：我们数据集中的所有变量 .............................................................................................................35 图 22：筛选特征（可能导致空调事故的潜在特征） .............................................................................................35 图 23：特征重要性 ................................................................................................................ 36 图 24：决策树分类器的分类报告和准确度得分 .............................................................................. 37 图 25：决策树分类器的混淆矩阵 .............................................................................................. 38 图 26：基于曲线下面积的决策树分类器性能图表 ............................................................................................. 38 图 27：随机森林分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................. 39 图 28：随机森林分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 39 图 29：基于曲线下面积的随机森林分类器性能图表 ............................................................................................. 39 图 30：SVM 分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................................. 40 图 31：SVM 分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 ............................................................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯的分类报告和准确度得分分类器 .................................................. 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 .............................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 .............................................. 41 图 36：基于 AUC 对飞机事故数据的不同分类模型的评估性能 ............................................................................................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42
1 卢旺达国务部长的讲话...
非洲联盟委员会卫生、人道主义事务和社会发展部代表、非洲进出口银行贸易便利化高级经理 Temwa Gondwe、各位部长和代表团团长、所有礼仪均已遵守。下午好。首先，请允许我感谢阿尔及利亚政府的热情接待和款待，感谢非洲进出口银行倡导为所有非洲人民以及世界各地的儿女实现创意经济的可持续发展。卢旺达很荣幸能够参加这些及时的对话，并与非盟在促进和保护非洲创意经济方面的愿景保持一致。我们承认创意经济可以改善社区的社会经济条件，召集不同背景的人们分享共同的经历，并恢复人性。我们将继续致力于探索更多的国际合作机会，以简化的行政流程为基础，例如我们的落地签证制度、便利的营商环境协议，并发展成为非洲大陆最繁忙的会议和活动中心之一。
我的心脏中心卢旺达
心血管疾病（CVD）是全球死亡原因的第一名；超过80％的CVD死亡发生在低收入和中等收入国家，撒哈拉以南非洲是受影响最大的地区之一。（WHO数据，非传染病2018）卢旺达现在是撒哈拉以南非洲增长最快的经济体之一，在初级保健提供方面取得了巨大进步，但只有一小群心脏病专家为其人口提供约1300万人的服务。按照埃及南部的阿斯万心脏中心的例子和概念，卢旺达的马格迪·雅库布心脏中心将是卢旺达的第一家专门的心脏医院和更广泛的撒哈拉以南地区。它将提供整个诊断和治疗先天性和心脏病的治疗，并以平等的方式免费。这是一个人道主义项目，涉及在基加利的设计和建造12000平方米的心脏教学医院。医疗职责是在整个地区转移知识，技能和经验，并帮助创建生物医学和创新知识库，培训一代年轻的卢旺达医生，护士，科学家和技术人员确保该地区的可持续性。Magdi Yacoub心脏中心与地方政府合作，将由卢旺达注册慈善机构的心脏护理与研究基金会（HCRFR）拥有，运营和资助。HCRFR锚定在一个强大的国际合作网络中，其中包括Aswan Heart Center，由Magdi Yacoub爵士，Robinaid Foundation，Hope UK连锁店，Sawiris社会发展基金会和Flux Architects创立。此外，该项目还确保了卢旺达第一夫人的赞助。与卢旺达大学合作进行了当地医务人员的培训计划。现在，我们已经达到了该项目的重要里程碑，并完成了正在建设的建筑物的外壳和核心。进行医学培训并运营活跃的研究所将产生可持续的影响，并将提高该地区训练有素且创新的卫生专业人员的能力。指导原则是国际心脏专家向卢旺达医疗保健专业人员的知识转移，以确保可持续性。
附件 1（卢旺达政府证据）
3.有实际或潜在虐待或剥削风险的成年人必须尽快转介到服务机构，以保护和保障他们的福利。在难民身份确定过程的任何阶段都可以识别弱势群体，必须进行适当转介以确保充分保障。遇到弱势群体时，所有官员必须充分考虑现有信息，并评估初步转介是否合适和/或是否必要。如果初步转介合适或需要，则应将其转介给保护小组，保护小组将审查相关问题并采取适当行动。4.弱势群体可能会在难民身份确定 (RSD) 过程之外的接待住宿中心提出顾虑或问题。现场工作人员必须做出相应回应，以确保重新安置的个人及时获得支持。5.重要的是，对披露任何脆弱性信息的人，应给予同情和不加评判的对待。为了实现这一点，应使用适当的语言翻译来确保该人能够解释他们的脆弱性和担忧。6.遇到和/或支持此类个人的官员需要概述他们将与弱势群体一起或代表弱势群体采取的步骤，以确保他们得到适当的支持，并应在进行初步转介之前尽可能征得该人的同意。个人可能希望不采取任何行动。但是，在某些情况下，这可能不可能，例如当个人由于认知障碍而无法给予知情同意时，应在符合弱势群体最佳利益的情况下进行初步转介。7.如果工作人员评估认为保护初步转介是适当的，他们应尽快（紧急情况下）或在 5 天内（非紧急情况下）向保护小组提出转介。8.初步转介必须概述相关和适当的信息，并记录他们已采取此行动（参见附件 A）。如果需要确认采取的行动，工作人员可以咨询主管或高级官员。9.保护小组应在 24 小时内确认收到初步转介。
卢旺达种族灭绝：早期预警为何失败
关于卢旺达种族大屠杀的“早期警告”有很多，但都被系统地忽略了。关于卢旺达种族大屠杀的最佳著作是琳达·梅尔文的杰作《被背叛的人民：西方在卢旺达种族大屠杀中的作用》。书中对这些警告进行了详尽的阐述。仅列举几个例子，1992 年春，比利时驻基加利大使约翰·斯温纳 (Johan Swinner) 警告比利时政府，由哈比亚利马纳总统妻子组织的胡图族力量秘密组织阿卡祖 (Akazu) “正计划灭绝卢旺达的图西族，以他们自己的方式一劳永逸地解决种族问题……”2 1992 年 10 月，菲利普·雷恩特延斯 (Filip Reyntjens) 教授在比利时参议院组织了一次新闻发布会，介绍了胡图族力量行刑队的运作方式并透露了其头目的名字，包括后来协调种族灭绝的 Theoneste Bagasora 上校。3 1993 年 3 月，以人权观察和国际人权联合会为首的四个人权组织发布了一份关于卢旺达大屠杀的报告。尽管最终报告删除了“种族灭绝”一词，但由加拿大法学教授威廉撰写的宣布这一消息的新闻稿