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使用地球物理日志的机器学习辅助岩性预测：Cambay Basin的案例研究
识别和储层相的表征是划定用于碳氢化合物勘探的储层的碳氢化合物区域的主要因素。地球物理日志是在钻孔附近测量的储层相的物理参数，在储层相的解释中起着至关重要的作用。本研究涉及使用地球物理原木上的机器学习（ML）技术在坎贝盆地中岩石BEL的岩性的识别。机器学习的监督技术，例如支持向量机（SVM），ARTI B CIAL神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（KNN），用作非线性地球体物理原木岩性学的识别的非线性分类。使用网格搜索交叉验证（CV）方法优化了ML模型的超参数，如ConfusionMatrix评估，auctreceiver操作特性曲线（AUC），精度，召回和F1分数对促进性的促进症状效果。ML模型使用了两个井的地球物理参数，其中有四个已知的杰出岩性（class-a，class-b，class-c和class-c和class-c和class-c和class-c和class-class-c和class-class-class-c和class-class-class）。分别从混淆矩阵中分别为KNN，SVM和ANN的每个岩性的优化和训练的模型，分别以85.4％，87.0和88.9％的形式显示了对真实值的总体正确预测。因此，每个模型从评估参数中的准确性表明，对不同ML模型的组合分析选择优化的ML模型，以更好地实现和验证，以更好地实现和建模岩性。除此之外，接收器手术特征（ROC）还表明，每种岩性的曲线下的整体面积大于90％，其他评估参数（例如精度，回忆和F1得分）的准确性大于84％，除了SVM和ANN类C类D类和Ans类D类案例外。
开发日志-2024 Q1（1月
关于剑桥分区的请参见：https：//www.cambridgema.gov/cdd/zoninganddevelopment/zoning开放数据：有关开发日志中有关项目的当前和历史数据均可以公众为公众在城市开放数据网站的计划部分中以表格形式提供。 您可以在不建立帐户的情况下查看和搜索数据。 如果您想保存工作或发表评论，则需要帐户。 使用此版本的开发日志，有五个表和两个相关的地图。 “当前版本”表包含最近版本中列出的项目的数据。 每次日志更新时，这些表中的数据都会更改。 请注意，有两个当前版本表，一个具有项目级别的数据，另一种列出了项目的个人用途。 每个表都有关联的地图。 要下载此处找到的数据副本，请访问城市开放数据门户的规划类别：https：//data.cambridgema.gov/browse?q= devevelopment Log Ableaveaper：此处提供的所有信息在出版时对我们的最佳知识都是准确的。 所有说明的信息均可随时进行修订或撤回。 This document is found at: https://www.cambridgema.gov/CDD/developmentlog Direct questions or comments about the Development Log to: Scott Walker, Senior Manager for Data Services Phone: (617) 349-4600 Cambridge Community Development Department Fax: (617) 349-4669 344 Broadway, Cambridge, MA 02139 E-mail: swalker@cambridgema.gov请参见：https：//www.cambridgema.gov/cdd/zoninganddevelopment/zoning开放数据：有关开发日志中有关项目的当前和历史数据均可以公众为公众在城市开放数据网站的计划部分中以表格形式提供。您可以在不建立帐户的情况下查看和搜索数据。如果您想保存工作或发表评论，则需要帐户。使用此版本的开发日志，有五个表和两个相关的地图。“当前版本”表包含最近版本中列出的项目的数据。每次日志更新时，这些表中的数据都会更改。请注意，有两个当前版本表，一个具有项目级别的数据，另一种列出了项目的个人用途。每个表都有关联的地图。要下载此处找到的数据副本，请访问城市开放数据门户的规划类别：https：//data.cambridgema.gov/browse?q= devevelopment Log Ableaveaper：此处提供的所有信息在出版时对我们的最佳知识都是准确的。所有说明的信息均可随时进行修订或撤回。This document is found at: https://www.cambridgema.gov/CDD/developmentlog Direct questions or comments about the Development Log to: Scott Walker, Senior Manager for Data Services Phone: (617) 349-4600 Cambridge Community Development Department Fax: (617) 349-4669 344 Broadway, Cambridge, MA 02139 E-mail: swalker@cambridgema.gov
英国皇家空军奥迪汉姆机场操作危险日志 v22.2 于 5 月 24 日更新（自上次修订以来的更改以红色显示）
1.需要在机场上驾驶的个人必须持有有效的 AAP。机场驾驶包含有关通行权的信息。2.指示人员何时进入机场的标志。3.跑道入口处设有交通信号灯。4.由 ATC/Ops 启动低能见度程序。5.只有配备 MRE 的车辆才能进入机动区。6.在发出使用地面的许可之前进行有效的 ATC 监视。7.随机抽查进入机场的人员是否出示许可证。8.机组人员监视。9.空运行动 - 警察和消防部门用于封锁目的。10.对 AAP MRE 要求的修订降低了机场入侵率。
日志-prp-健康诊所-2024.pdf
干预类型 (INT) 干预检测点 (PDI) A-不完整处方 B-不适当方案 C-不适当处方 D-其他 R-接收 A1 患者详细信息 B1 药品 C1 错误标识 D1 不在医院药品名录中 F-配药 A2 药品 B2 剂量 C2 多重用药 D2 难以辨认 D-配药 A3 剂量 B3 频率 C3 禁忌症 D3 真实性 A4 频率 B4 持续时间 C4 相互作用 A5 持续时间 C5 不兼容性 A6 签名和印章 A7 副署
糖尿病教育者的培训日志 - ADES
Supervisor's Comment Period of Supervision from _____________till _______ ____ I certify that the above candidate has fulfilled his/her training and practicing hours to apply for the *certification/re-certification Diabetes Educator program.签名：日期：主管的姓名和指定 *相应删除
自己面对现实：基于LLM的两阶段策略，通过日志本地化配置错误
可配置的软件系统容易出现配置错误，从而对公司造成了重大损失。但是，由于庞大而复杂的配置空间，诊断这些错误是具有挑战性的。这些错误对经验丰富的维护者和新的最终用户都构成了重大挑战，尤其是那些无法访问软件系统源代码的挑战。鉴于大多数最终用户很容易访问日志，因此我们进行了一项初步研究，以概述利用日志在本地化配置错误中的挑战和机会。基于初步研究中获得的见解，我们提出了一种基于LLM的两阶段策略，以最终用户根据日志本地化根本原因配置属性。我们进一步实施了一个工具，LogConfiglocalizer与上述策略的设计保持一致，希望通过日志分析协助最终用户应对配置错误。据我们所知，这是基于大语言模型（LLMS）和日志的最终用户的根本原因配置属性的第一项工作。我们通过LogConfiglocalizer评估了有关Hadoop的拟议策略，并以99的平均准确性证明其效率。91％。 此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。 此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。 CCS概念91％。此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。CCS概念
