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人工智能/机器学习/数据分析
1. 线性回归与逻辑回归 a) 使用 Boston House 数据集基于多个不同变量预测房价（线性回归） b) 训练模型根据萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度区分不同种类的鸢尾花（逻辑回归） https://www.javatpoint.com/linear-regression-vs-logistic-regression-in-machine- learning#:~:text=Linear%20regression%20is%20used%20to,given%20set%20of %20independent%20variables.&text=Logistic%20regression%20is%20used%20f or%20solving%20Classification%20problems 。 2. 使用 matplotlib 和不同种类的图进行数据可视化。（条形图、散点图、时间序列
反应性星形胶质细胞在神经炎症和神经变性中的功能作用
种类，包括啮齿动物，23,27,28,30,31,38,47,50,51,57-61，人类29,36、40,46,62-64），非人类灵长类动物49,65，
使用基于活动的成本核算进行物料需求计划 Dorota WIĘCEK、Dariusz WIĘCEK 别尔斯克-比亚瓦大学 Luboslav DULINA
使用基于活动的成本核算进行物料需求计划 Dorota WIĘCEK、Dariusz WIĘCEK 别尔斯科-比亚瓦大学 Luboslav DULINA 日利纳大学 摘要：合理化领域之一是物料供应流程。物料供应的新任务是：将供应与整个系统的运行相结合，特别是在产品设计阶段，有效利用物料资源，从生产成本的角度降低供应成本水平。在单件和小批量生产条件下，由于使用许多不同种类、类型和尺寸的材料，并且需求随时间动态变化，因此需要仔细计划和优化物料需求。在这种情况下，需要一些工具来根据当前实现的流程衡量特定任务的生产成本。这些工具之一是基于活动的成本核算，它是物料供应领域决策过程的基础。基于活动成本法，开发了一种物料需求计划模型，该模型考虑通过使用替代物料来最小化不同种类和尺寸物料的数量，从而降低生产成本。 关键词：活动成本法，物料需求计划引言机械行业的特点是所用物料的分类差异化。在使用各种不同种类物料的企业中，考虑合理的物料管理来分析物料需求需要投入大量的精力和时间。传统上，采购主要关注物料价格与质量的最佳关系。在现代方法中，物料供应的计划和确定应由不同的公司部门进行：研发、生产、采购和管理会计 [1]。在小批量和小批量生产条件下，确定所需材料的类型及其质量通常很困难，因为建造者和技术人员会不计成本地努力使用技术上完美的材料。另一方面，供应团队的任务应集中在减少过多的质量和品种要求，以质量合理、更具成本效益的材料为目标，但他们并不总是能完全实现这一点[2]。考虑到材料的类型、形式、条件和数量，以及应用替代材料，可以大大减少订购材料的种类，从而节省成本。材料种类过多和复杂，会导致与订购、运输、交付、冻结资金和维持不同材料数量过多相关的大量成本，因为其中
北哈加斯塔登，两栖动物库存
如果采样意味着积极的检测，则意味着在不久的将来，生物体一直留在环境中。DNA在大约三周内被分解，但降解时间因季节和物种而异。在E-DNA分析的帮助下，您可以主要了解某个地区的物种。抽样是否有种类的种类，但事件的伟大是多么伟大。对于两栖动物，库存的时间仅限于早春，三月至6月初。如果需要进行物种发生的概述，则可以将E-DNA用作野外季节以外的补充剂。在瑞典，今天有两个实验室具有分析E-DNA水样品所需的无菌环境和设备。Afry使用了自然历史博物馆及其遗传识别系CGI。