XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System给出
AWS-10 海军雷达 - BAE 系统
本出版物仅用于提供概要信息。在任何情况下，给出的任何建议或声明或推荐均不构成或被视为构成 BAE Systems 对此类建议、声明或推荐的准确性或完整性的保证或陈述。BAE Systems 对因与本文件相关的给出或未给出的建议或作出或未作出的声明而产生的任何损失、费用、损害或索赔概不负责。未经 BAE Systems 事先明确书面同意，不得以任何形式或任何方式复制、翻印、改编或重新分发本文件的任何部分。BAE SYSTEMS 是 BAE Systems plc 的注册商标。
AWS-10 轻型海军雷达 - BAE Systems
本出版物仅用于提供概要信息。在任何情况下，给出的任何建议或声明或推荐均不构成或被视为构成 BAE Systems 对此类建议、声明或推荐的准确性或完整性的保证或陈述。BAE Systems 对因与本文件相关的给出或未给出的建议或作出或未作出的声明而产生的任何损失、费用、损害或索赔概不负责。未经 BAE Systems 事先明确书面同意，不得以任何形式或任何方式复制、翻印、改编或重新分发本文件的任何部分。BAE SYSTEMS 是 BAE Systems plc 的注册商标。
通用发动机数据
目标：完成本节后，学生应能够：....根据列表确定与 CFM56-3/3B/3C 发动机相关的安全预防措施 (1.A.x )。....根据特定型号和列表确定 CFM56-3/3B/3C 发动机的尺寸和重量 (1.A.x )。....根据特定型号和列表确定 CFM56-3/3B/3C 发动机的额定值和应用 (1.A.x )。....根据列表回忆 CFM56-3/3B/3C 发动机的运输要求 (1.A.x )。....给出一个列表，回忆一下 CFM56-3/3B/3C 发动机使用的状态监测类型 (1.A.x )。....给出一个列表，回忆一下 CFM56-3/3B/3C 发动机的维护策略 (1.A.x )。....给出一个列表，选择 CFM56-3/3B/3C 发动机的状态监测目的 (1.B.x )。....给出一个列表，选择 CFM56-3/3B/3C 发动机维护策略的目的 (1.B.x )。
AWS-10 轻型海军雷达 - BAE 系统公司
本出版物仅用于提供概要信息。在任何情况下，给出的任何建议或声明或推荐均不构成或被视为构成 BAE Systems 对此类建议、声明或推荐的准确性或完整性的保证或陈述。BAE Systems 对因与本文件相关的给出或未给出的建议或做出或未做出的声明而引起的任何损失、费用、损害或索赔概不负责。未经 BAE Systems 事先明确书面同意，不得以任何形式或任何手段复制、翻印、改编或重新分发本文件的任何部分。BAE SYSTEMS 是 BAE Systems plc 的注册商标。
AWS-10L 海军雷达 - BAE 系统
本出版物仅用于提供概要信息。在任何情况下，给出的任何建议或声明或推荐均不构成或被视为构成 BAE Systems 对此类建议、声明或推荐的准确性或完整性的保证或陈述。BAE Systems 对因与本文件相关的给出或未给出的建议或做出或未做出的声明而产生的任何损失、费用、损害或索赔概不负责。未经 BAE Systems 事先明确书面同意，不得以任何形式或任何方式复制、翻印、改编或重新分发本文件的任何部分。BAE SYSTEMS 是 BAE Systems plc 的注册商标。
Spearfish - BAE 系统
本出版物仅用于提供概要信息。在任何情况下，给出的任何建议或声明或推荐均不构成或被视为构成 BAE Systems 对此类建议、声明或推荐的准确性或完整性的保证或陈述。BAE Systems 对因与本文件相关的给出或未给出的建议或做出或未做出的声明而产生的任何损失、费用、损害或索赔概不负责。未经 BAE Systems 事先明确书面同意，不得以任何形式或任何方式复制、翻印、改编或重新分发本文件的任何部分。BAE SYSTEMS 是 BAE Systems plc 的注册商标。CM213720.12.v01
Artisan 100 雷达 - BAE 系统
本出版物仅用于提供概要信息。在任何情况下，给出的任何建议或声明或推荐均不构成或被视为构成 BAE Systems 对此类建议、声明或推荐的准确性或完整性的保证或陈述。BAE Systems 对因与本文件相关的给出或未给出的建议或做出或未做出的声明而产生的任何损失、费用、损害或索赔概不负责。未经 BAE Systems 事先明确书面同意，不得以任何形式或任何方式复制、翻印、改编或重新分发本文档的任何部分。BAE SYSTEMS 是 BAE Systems plc 的注册商标。
Artisan 300 雷达 - BAE 系统
本出版物仅用于提供概要信息。在任何情况下，给出的任何建议或声明或推荐均不构成或被视为构成 BAE Systems 对此类建议、声明或建议的准确性或完整性的保证或陈述。BAE Systems 对因与本文件相关的给出或未给出的建议或作出或未作出的声明而产生的任何损失、费用、损害或索赔概不负责。未经 BAE Systems 事先明确书面同意，不得以任何形式或任何方式复制、翻印、改编或重新分发本文件的任何部分。BAE SYSTEMS 是 BAE Systems plc 的注册商标。
作者：Khoa Dao 导师：Zhe He 教授 机器学习在预测器官移植结果中的应用
该研究领域的主要限制之一是用于训练机器学习和深度学习模型的数据的可用性。目前大多数研究使用 UNOS 注册数据库，并报告了可用于训练模型的数据量有限。人们认为，使用更多数据来训练模型，模型将给出更准确的预测。由于患者和捐赠者的特征以及研究中的选择标准随时间变化，所有模型的性能都随着时间的推移而下降。此外，当模型给出预测时，有时研究人员无法解释它给出预测的原因，例如风险评分。因此，医生无法可靠地将其用于某些患者的独特情况。
