商业计划书由叙述性描述和财务预测组成。叙述性描述是商业计划书的主体。商业计划书的各个部分可以按您希望的任何顺序完成,但执行摘要除外,它应最后完成,但放在文档的最前面。跳过任何不适用于您的业务类型的类别。当您完成初稿撰写时,您将获得关于商业计划书各个主题的段落集合,必须将其编辑成流畅的叙述。创建商业计划书的真正价值不在于拥有成品;相反,价值在于以批判性的方式研究和思考您的业务的过程。规划行为使您能够彻底思考问题,如果您不确定事实,请进行研究和调查,并客观地看待您的想法。这需要时间,但有助于避免将来犯下代价高昂的错误。此商业计划书是适用于所有类型的现有企业和初创企业的通用模型。但是,您应该根据具体情况对其进行修改,强调特定的业务类型(制造、零售、服务等)。许多商业计划书都是为了向投资者或贷款人进行有效的展示而制定的,因此内容和外观非常重要。在展示您的计划书之前,请联系杰克逊维尔州立大学小型企业发展中心的顾问进行最终审查。
摘要。耐力能力是评估电动汽车性能的关键指标。在有限的空间中提高电池组的能量密度,同时确保车辆的安全性是当前使用的技术解决方案之一。因此,本文提出了一个较小的空间和高能密度电池布置方案。比较了两个基于相同音量和不同空间布置的两个电池组的全面性能。此外,基于相同的热管理系统(PCM-File系统),使用不同的精细结构在数值上模拟了具有高能量密度的交错电池组的热性能,并使用插入式权量托管方法确定了以3C放电速率在3C放电速率下交错电池组的最佳限制结构参数。结果表明,增加填充和电池之间的接触厚度(x)可以降低最高温度,但会降低温度均匀性。此外,修复宽度(a)的变化对电池组的热量耗散性能没有显着影响。熵权重方法客观地将权重分配给最高温度(t最大)和温度差(∆ T),并确定冷却系统限制参数的最佳解决方案。发现当x = 0时。67毫米,a = 0。6毫米,交错的电池组具有最佳的全面性能。
存在 - 物理存在和位置。交流 - 使用明确的说明和口头说服力。时间 - 减慢或稳定情况,以便在不使用物理力的情况下解决事件的更多时间,选择和资源。距离 - 通过使用时间,距离和覆盖物来减少暴露。屏蔽 - 使用盖子,隐藏和障碍; 指定一名代表进行交流以避免竞争命令; 请求并使用可用的支持和资源,例如危机干预团队,指定的危机响应者或其他行为健康专业人员或后代代表。立即威胁严重的身体伤害或死亡:意味着,基于整体情况,客观地认为,一个人具有当前和明显的能力,机会,并有意立即对和平官员或其他人造成死亡或严重的身体伤害。致命的替代方案较少:是指使用致命力的替代方案。包括但不限于;口头警告,降级策略,泰瑟式能量武器,部署油蛋白辣椒的设备,警棍,致命的弹药较少,包括但不限于橡胶,软鼻子,海绵或其他非渗透撞击弹。
制定一个合法的框架,以便有效地预测、预防、预防和应对新的风险和威胁,需要将不同的政策和因素、法律或其他性质的手段和行动进行复杂的组合。这必须通过理论、规范和内部组织的努力以及发展为国际安全和合作结构的活动来实现。这些努力必须考虑到:客观地确定风险、威胁和危险指数并对其进行主动监测;确定有效应对这些风险、威胁和危险的手段,无论它们与边界的距离如何;对边界进行现代化安全保护;为公民、公民权利和财产、机构和关键基础设施组织适当的领土安全和防御,以抵御新的风险和威胁。为了确定作为欧洲和欧洲-大西洋共同体成员国的适当角色以实现这些想法,罗马尼亚必须与盟国、伙伴国和友好国家一起,采取一切合法手段和方法,本着国际社会实施的措施的精神采取行动。出于种种原因,军事手段在现实国际环境塑造中的作用更加多元化、多价性,呈现出跨学科性和攻击性的特征,在危机中运用军事力量与非军事手段的互补性是当今国际社会面临的严峻形势。
摘要:随着量子通信网络建设的加速,学者们针对不同的应用场景提出了不同的量子通信协议,然而很少有学者关注通信前的风险评估过程。本文提出一种基于两个三量子比特GHZ态的量子隐形传态技术的量子风险评估模型,通信方仅利用贝尔态测量(BSM)和双量子比特投影测量(PJM)便可恢复任意的双量子比特状态。该协议可以传递二维风险评估因子,具有更好的安全性能。一方面,更充分的评估因子使得通信双方能够更客观地评估与对方通信的风险程度,另一方面也提高了协议的量子比特效率。此外,我们在该方案中引入第三方可以是半信任的,而前文中第三方必须是完全信任的。这种改变可以减少通信双方对第三方组织的依赖,提高通信的私密性;安全性分析表明该方案可以抵抗内部和外部的攻击,量子电路图也证明我们的协议在物理上更易于实现。
OSSE已制定了以下潜在数据源列表,这些数据源由五(5)个加速DC学校改善领域组织,以支持进行彻底需求评估(NA)的学校,这反过来又将为他们的学校改进计划(SIP)提供了信息。以下数据是建议;学校可以考虑此处未列出的其他数据源。进行需求评估时,所审查的证据可以是定量的或定性的。一所学校可以参考学校轨道的定量数据,例如临时评估,调查数据,纪律事件或出勤。或证据可能是定性的,例如在活动中收到的反馈或对活动的观察结果。此外,在确定学校将如何监视和衡量其目标的进度作为学校改善计划的一部分时,数据源可能很有用。通过学校改进计划(SIP)设定的智能目标必须具有定量性,以便可以经常和客观地监控学校团队的加速进度(Stap),LEA加速进度(LTAP)和国家教育总监办公室(OSSE)。学校可能已经在下面建议的大多数指标上都有数据,但是OSSE还建议学校在DC学校成绩单上查看可用数据以及教育工作者的人才和股票仪表板。
“ 4.2 KA事件”是大约4200年前发生的常见的突然气候游览。但是,该事件在区域和较大尺度之间相干的程度尚不清楚。为了客观地评估全新世中的气候游览,我们编译了跨越所有大陆和海洋的古气候数据集,并包括各种档案和代理类型。我们分析这些数据,以确定气候偏移的时机,明显的和空间烙印,使用一种量化局部,区域和全局意义的客观方法。温度和氢化气候中的场地级别游览在整个全新世中都是常见的,但是全球规模的显着偏移很少见。最突出的游览发生在8200年前,当时寒冷和干燥的条件形成了在北大西洋上的较大,重要的游览。我们发现了1600年至1000年前之间的其他显着游览,这与树环数据和年度古气候重建一致,从而为我们的发现增加了信心和背景。相比之下,尽管有些数据集在4200年前显示出显着的气候短途旅行,但它们并未发生在大型连贯的空间区域。因此,与全新世中的大多数其他时期一样,“ 4.2 KA事件”并不是全球重要的气候游览。
历史上首次成功开发并进行了现场测试,一种科学合理且实用的方法可以客观地确定陆地环境中对搜索和救援 (SAR) 重要物体的检测概率。使用志愿搜索者收集数据并使用简化的分析技术进行分析,所有成本都非常低。这项工作为解决搜索规划和评估问题打开了大门,这些问题在陆地 SAR 社区中已经激烈争论了近 30 年,但从未得到解决。搜索本质上是一个概率过程,无法保证成功或失败。搜索仍然是一项重大挑战,尤其是在生命受到威胁时。但是,使用正确的工具和概念进行精心计划的搜索更有可能成功,而且同样重要的是,当生命受到威胁时,成功会更快。规划搜索包括评估所有可用信息,然后,由于通常不可能一次性在所有地方进行彻底搜索,因此需要决定如何最好地利用可用的、通常有限的搜索资源。由于“所有可用信息”还包括任何已完成的未成功搜索,因此需要适当核算一般搜索区域的各个部分或子部分的搜索效果。这将成为规划失踪人员后续搜索活动的输入。对于搜索前规划和搜索后评估,搜索规划人员必须能够客观地估计在给定资源和努力程度下在给定搜索区域部分中发现给定物体的概率。检测概率 (POD) 取决于努力程度、部分大小以及检测搜索对象的难易程度。检测的难易程度又取决于所使用的传感器(通常是肉眼)、所寻找物体的性质(大小、颜色等)以及搜索时和搜索地点的环境(地形、植被、天气等)。虽然陆地搜索的规划者通常知道他们在搜索什么、他们有哪些可用资源以及资源将要或已经发送的部分的大小和环境特征,但他们无法量化搜索者在检测搜索对象时的难易程度。有效扫描宽度可以被视为一种将所有因素都考虑在内的“可检测性指数”。这使得他们没有客观的方法来估计 POD,并在过去 30 年中有效地阻碍了将陆地 SAR 搜索规划置于更科学的基础上的尝试。规划人员被迫要么在没有可靠数据的情况下做出主观的 POD 估计,要么依靠搜索者自己的更主观的估计。量化“可探测性”的最简单指标是一个称为“有效扫描(或搜索)宽度” (ESW) 的值。这个概念将影响给定搜索情况下检测的所有因素(传感器、环境、搜索对象)的综合影响降低为一个表征该情况下搜索对象“可探测性”的单个数字。它不应被视为传感器之间的“宽度”或间距。不幸的是,有效扫描宽度无法直接测量。有必要进行检测实验并从中减少数据。该项目的目标是:
背景:随着新冠疫情引发的世界经济变化,许多国家的通胀风险上升,而影响通胀趋势的因素也更加全球化。同时,标准的通胀风险预测模型侧重于评估国内因素以及石油和大宗商品价格,而全球化因素则被视为次要因素并被忽视。为了更客观地评估通胀风险,必须考虑各种全球化因素影响通胀的性质和强度。目的:本文旨在确定全球化因素与通胀水平之间关系的存在和性质。方法:为了验证提出的研究假设,作者使用了相关分析和多元线性回归方法。结果:研究结果部分证实了关于消费者价格增长率与全球化因素之间存在关系的假设。研究假设在通胀风险与全球贸易、金融、人际、信息和文化全球化因素之间存在关系方面得到证实。同时,研究表明,政治全球化因素对通胀风险没有显著影响。通货膨胀率与全球化因素呈负相关,即国家在世界空间的全球化程度越高,其通货膨胀风险越低。关键词:通货膨胀;通胀风险;通货紧缩风险;全球化;一体化;消费者物价指数。
自闭症谱系障碍(ASD)是一种神经发育疾病,其当前精神诊断过程是主观的,并且基于行为。相比之下,功能磁共振成像(fMRI)可以客观地测量脑活动,对于识别脑部疾病很有用。但是,迄今为止采用的ASD诊断模型尚未达到令人满意的准确性水平。这项研究提出了使用MAACNN的使用,MAACNN是一种与注意力机构识别多规模fMRI中识别ASD的识别Mecha-Nisisms相结合的多视图卷积神经网络(CNN)的方法。所提出的算法有效地结合了无监督和监督的学习。在初始阶段,我们采用了堆叠的denoising自动编码器,这是一种无监督的学习方法,用于特征提取方法,该方法提供了不同的节点以适应多尺度数据。在随后的阶段,我们通过采用多视图CNN进行分类并获得最终结果来进行监督学习。最后,使用注意融合机制可以实现多尺度数据融合。遵守数据集用于评估我们提出的模型。实验结果表明,MAACNN的准确性为75.12%,AUC在Abide-I方面取得了出色的性能,而Abide-I的准确性为72.88%,在Abide-II上可以实现0.76 AUC。所提出的方法与ASD的临床诊断显着结合。