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World File Search System影响因素
使用自适应机器学习形式对船舶能源系统进行动态故障分析
摘要：全球贸易中航运业务的重要性要求全面了解其可持续性。这取决于船舶结构和重要系统（如船舶推进发动机）的完整性/性能。本研究论文介绍了一种自适应机器学习形式——贝叶斯网络在考虑非线性和非连续故障相互作用的船舶推进发动机故障评估中的应用。该模型捕捉关键故障影响因素及其复杂的相互作用，以预测船舶能源系统的故障概率。进行了敏感性和不确定性分析，以确定关键故障影响因素对船舶推进发动机可靠性的影响程度以及先前数据处理中的相关不确定性。该模型在远洋船舶的推进发动机上进行了测试，以根据故障原因之间的逻辑依赖关系预测故障可能性。基于规范概率算法分析了两种情景，结果表明，基于三种关键故障模式的证据，船舶推进发动机故障可能性分别增加了 11.8%、8.2% 和 9.4%。该模型表现出自适应/动态能力，能够捕捉新的故障信息并更新系统的故障概率。所提出的方法为关键船舶能源系统的完整性管理提供了状态监测工具和预警指南。
旺市 2023 年管理/非工会薪酬审查
建议管理/非工会雇员群体的第 75 百分位薪酬目标具有代表性、进步性和合理性，同时考虑到与旺市相关的比较群体的范围、规模和构成，对工作匹配、吸引和保留挑战、地理位置、经济条件和外部影响因素（例如，竞争对手的薪酬数据和当地/区域内更广泛的公共部门薪酬不断变化的薪酬实践）的保守态度。
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1。apti：ma/lm/1324 2。IPS：IPS/LM-367日期为28/12/2014 3。国际压力与行为协会（ISBS）4。 MSPC药剂师注册：46521（日期为04/07/1998）总出版物：27累积影响因素（Clarivate/Thompson Reuter）：47.873书籍/书籍章节：01 Google Scholars：Google scholar：https：//scholar.google.com/sen en en en en en en en emcitation https://orcid.org/0000-0001-7159-4326 Scopus作者ID：25221331100 Web of Science ResearcherID：AAH-2249-2019 Scopus作者ID：5721230111171IPS：IPS/LM-367日期为28/12/2014 3。国际压力与行为协会（ISBS）4。MSPC药剂师注册：46521（日期为04/07/1998）总出版物：27累积影响因素（Clarivate/Thompson Reuter）：47.873书籍/书籍章节：01 Google Scholars：Google scholar：https：//scholar.google.com/sen en en en en en en en emcitation https://orcid.org/0000-0001-7159-4326 Scopus作者ID：25221331100 Web of Science ResearcherID：AAH-2249-2019 Scopus作者ID：5721230111171
Andivelu Ilangovan 名称：S。Parthasarathy博士出生日期：02-03-1963 Age L.C.博士Nehru助理教授联系地址 P. Chellapandi博士 Velu Rajesh Kannan博士 dr-r-kalidasan.pdf dr-k-premkumar.pdf 可持续的新兴创新... Ramaswamy Babu Rajendran博士
69。“在钯（II）（II）中使用有机丙诺醇的催化芳基化/烷基化在palladium（II）（II）中使用有机体试剂来得出β-取代的烯烃和二烯酮”，thangeswaran Ramar，Murugaiah A. M. M. Subbaiah，* Andangivan* and，化学。2022，87，7，4508–4523。出版日期：2022年3月15日，https：//doi.org/10.1021/acs.joc.1c02735，影响因素：3.8（2022），引用：8。美国化学学会。
一项关于飞机外窗外窗户虚构系统的问题制定的研究
国际工程技术高级研究杂志（IJARET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。552-568，文章ID：IJARET_16_01_039在线可在线可在https://iaeme.com/home.com/home/issue/ijaret?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6480和ISSN在线：0976-6499;期刊ID：1793-4637影响因素（2025）：28.80（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijaret_16_16_01_039©iaeme Publication
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
根据 NSPS 记录你的成就并撰写自我评估
工作目标：完成部门主管或团队负责人分配的特殊项目。向领导层通报进展情况和执行过程中遇到的任何问题。遇到问题时推荐解决方案或替代方法。与组织内部和外部的适当人员进行协调。衡量标准：项目按时完成，遵守适用法律、法规和既定政策，并满足部门主管或团队负责人设定的参数。影响因素：技术熟练程度、批判性思维、合作/团队合作和沟通。与战略计划目标 1 和 4 相关
BIREME - 策略
作为数字化转型的必要条件，我们制定了 OPS 的优先方案。优先选择的主题是发展可持续发展目标 (ODS) 和美洲可持续发展议程 (SHAA) 的影响因素。根据实际情况和 BIREME 体验，优先考虑驾驶方向。减少可传播和不可传播的环境、预防自杀和减少死亡母亲需要考虑特定的主题。这是与 OPS/OMS 相关的统一技术协调的主题。确定工作的四个区域并加强其作用：
沿海湿地沉积物中的微生物
沿海湿地（CW）是陆地和海洋生态系统的结，具有特殊的生态组成和功能，这对于维持生物地球化学周期很重要。居住在沉积物中的微生物在CW的材料周期中起关键作用。由于CW的可变环境以及大多数CW受到人类活动和气候变化的影响，CW严重降低了这一事实。对CW沉积物中微生物的社区结构，功能和环境潜力的深入了解对于湿地恢复和功能增强至关重要。 因此，本文总结了微生物群落结构及其影响因素，讨论了微生物功能基因的变化模式，揭示了微生物的潜在环境功能，并进一步提出了有关CW研究的未来前景。 这些结果提供了一些重要的参考，用于促进微生物在材料循环和CW的污染修复中的应用。对CW沉积物中微生物的社区结构，功能和环境潜力的深入了解对于湿地恢复和功能增强至关重要。因此，本文总结了微生物群落结构及其影响因素，讨论了微生物功能基因的变化模式，揭示了微生物的潜在环境功能，并进一步提出了有关CW研究的未来前景。这些结果提供了一些重要的参考，用于促进微生物在材料循环和CW的污染修复中的应用。
应用数学和非线性科学
随着人工智能技术，经济和人工智能的快速发展，已经实现了深入的整合。大数据，云技术和数据图形等信息技术的发展为金融领域的消费变化奠定了基础。商业金融资产分配的智能结构提供了基于人工智能算法的金融服务，该算法降低了传统金融投资服务的门槛，并且是全面和方便的。目前，中国商业资产分配的用户采用率和利用率相对较低。本文使用结构方程模型来分析商业金融资产分配结构中人工智能的影响因素。首先，描述了受访者的基本信息，然后检查了可靠性和共线性。潜在变量CA大于0.7，Cr值高于临界值0.5，并且高于0.8，VIF值小于临界值5。也就是说，潜在变量具有良好的一致性，所有通过可靠性测试，模型具有很高的可靠性，并且没有严重的截线问题，并且结构模型的路径估计不会受到不利影响；最后，测试了该模型，发现该模型具有很强的解释力，创新和隐私对使用意图的重大影响，而年龄，性别和风险偏好对使用意图没有重大影响。了解AI在分配由大数据驱动的商业金融资产中的影响因素可以更相关地促进AI技术的技术服务。