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World File Search System预警
基于机器学习的预警系统的临床评估
报告了预警系统对医疗或30天死亡率的影响的研究，其中许多具有严重的方法逻辑局限性，例如仅报告未经调整或未经许可的估计值。 在1个审查中，使用了强大的方法中的6项研究中的10项，只有一项研究报告了通过实施预警系统的患者结局的显着改善。 这项在北加利福尼亚州Kaiser Permanente的19个院研究发现，通过远程护士监测和快速响应团队的实地预测模型与30天死亡率相对减少了16％。 12可能与临床结果的改善相关的统计高级预警系统的技术和临床特征尚不确定。 11报告了预警系统对医疗或30天死亡率的影响的研究，其中许多具有严重的方法逻辑局限性，例如仅报告未经调整或未经许可的估计值。在1个审查中，使用了强大的方法中的6项研究中的10项，只有一项研究报告了通过实施预警系统的患者结局的显着改善。 这项在北加利福尼亚州Kaiser Permanente的19个院研究发现，通过远程护士监测和快速响应团队的实地预测模型与30天死亡率相对减少了16％。 12可能与临床结果的改善相关的统计高级预警系统的技术和临床特征尚不确定。 11在1个审查中，使用了强大的方法中的6项研究中的10项，只有一项研究报告了通过实施预警系统的患者结局的显着改善。这项在北加利福尼亚州Kaiser Permanente的19个院研究发现，通过远程护士监测和快速响应团队的实地预测模型与30天死亡率相对减少了16％。12可能与临床结果的改善相关的统计高级预警系统的技术和临床特征尚不确定。11
网络情报：战略预警是可能的 - Cryptome
政策制定者也同样如此。2 尽管美国情报界 (IC) 定期公开暗示其提供了一些战术预警情报，3 而且美国国家情报战略指出了追踪和打击网络威胁行为者的重要性，但这种概括仍然成立。4 例如，美国情报界对 2015 年至 2016 年俄罗斯在美国开展的政治导向信息行动认识不足。5 在美国，成功的勒索软件攻击仍然频繁发生。虽然所有主要政府都需要战略预警，但本文重点关注美国的情况，因为它是一个大国，关于它的网络和预警信息相对大量是公开的。本文还将传统的美国战略预警方法应用于网络。本文中的经验教训可在一定程度上适应其他国家的情况。但是，与情报的所有其他方面一样，不可能存在对所有国家都有用的主要“全球”视角。
PE 0207417F：机载预警和控制系统 (AWACS)
b. 下一代敌我识别 (NGIFF) 计划为 AWACS 提供了增强的 IFF 询问器操作，以增加更安全的模式 5 功能。美国国家安全局于 2003 年 11 月 5 日宣布 IFF 模式 4 不安全且已过时。联合需求监督委员会备忘录 047-07 要求在 2014 财年之前具备 IFF 模式 5 询问能力。新的模式 5 询问能力扩大了 AWACS 询问器的有效范围，同时有助于区分近距离合作目标。NGIFF 从 2009 财年开始在 Block 30/35 上开发和集成了基本模式 5 能力，并于 2011 财年开始在 Block 40/45 上开发完整的模式 5。硬件将在平台之间通用。如果资金允许，NGIFF 还将集成模式 S，这是一种驻留在 NGIFF 硬件中的民用空中交通管制能力。
对复杂气候风险的预警与综合性Arti ...
111图2：Isala观察性研究中的性交和伙伴关系对阴道微生物组的影响（n = 3,043 112名参与者，其中439名最近发生了性交）。面板从左到右：（a）对β多样性的影响（即样品之间的多样性113），（b）对α多样性的影响（即样品中的多样性），以及（c）对特定细菌的相对丰度114的影响。每个细胞中的数量是指差分丰度方法的数量，对给定的分类单元显示115个显着效果。分类单元效应大小来自Maaslin2。（d）阴道样品和内衣样品之间ASV 116的Genedoe差异丰度，以及在阴道和内衣样品中分别在阴道和内衣样品中分别进行性交（比较第1、3、4、5和7天，第2天和第6天）。单元格中的数量表示统计方法118（Maaslin2，limma和CLR转换丰度上的线性回归）的数量，标称P值为119显着（p <0.05）。所示的效果大小来自Maaslin2。（E）在7天内阴道样品中潜在的120个驱动型分类群的中心对比比率转化（CLR）。peptoniphilus ASV1，葡萄球菌ASV1和链球菌ASV4（分别为右，左和121个中间面板）。122
露天采矿自卸卡车碰撞预警系统测试结果
摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 测试技术的描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 雷达系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>..........3 射频识别系统 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 测试说明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 测试结果（OTS 系统）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 系统1—雷达备用警报系统 201 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 系统2——奥格登智能雷达。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 系统3——守护者警报。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 系统4—Mintronics 护卫。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 系统 5 — Nautilus Buddy 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 测试结果（原型系统）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 系统 6 — 超宽带雷达。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..34 系统 7—ID International，RFID 系统 ...................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 系统8——匹兹堡研究实验室HASARD系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 个雷达系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 射频识别系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 条建议。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 附录 A：碰撞警告系统测试说明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42
“利用科技手段进行北方灾害预警
斯拉。不。名称1 basra basra2909@gmail.com 2 anand talli anandtalli024@gmail.com 3 kosygin kosygin_l@mtu.ac.ac.in 4 nishna sarkar nockmenish920@gmailcom 5 urai@gmail.com 8 Archana Thakur Archana.nov20@gmail.com 9 koustav dutta dutta duttakoustav15@gmail.com 10 Baiza Rafiqi Baizarafiqi15@gmail.con 11作为lablidas545@gmail.com 14 dr.pachaiyappan edugreengrtcoe@gmail.com 15 b joshi ram joshiram326@gmail.com 16 多琳·林格多 doreenlyndoh7@gmail.com 17 哈比勒·德斯汀 T.Nongsiej habiledestine07@gmail.com 18 西瓦南达·库马尔 sivananda.kumar@christuniversity.in 19 拉什米·泰吉 rtyaashmi@gmail.com 20 萨钦·库马尔 sach.geo@gmail.com 21 阿克沙伊吉特·波德 chem.akshayjit.aus@gmail.com 22 苏雷什 srshlmn@gmail.com 23 博士. Issabella Eva Kharpran evaezavel@gmail.com 24 Komal Joshi Komalgjoshi12@gmail.com 25 Khaleda hasina ajizulhaque7788@gmail.com 26 Melissa kharkongongor.com 27 bogitora panyang bogitora guco.12在29中Ashutosh Jaiswal Ashutoshjaiswal.sociology@gmail.com 36 Hitesh Sharma HiteshSharma201600@gmail.com 37 Dr Ritu Tiwari rseasons@yahoo.com 38 John Kenny Kusun johnkennykusun36@gmail.com 39 Priyanshu Chaturvedi priyanshuchaturvedi72@gmail.com 40 Manabendra Nath manabendra.nath@rediffmail.com 41 Uddipta Narayan Patar pataruddipta@gmail.com 42 Queency Susngi queencysusngi@gmail.com 43 Rahool Kr Talwar rethinkhospitality19@gmail.com 44 Tabbussum Siddiqui tabbysiddiqui1487@gmail.com
基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型的研究
摘要：在全球化金融市场的领域中，商业银行面临着不断上升的信用风险，从而对银行资产和金融稳定的安全性施加了更高的要求。这项研究利用了先进的神经网络技术，尤其是反向传播（BP）神经网络，以开创一种新型模型，以促进商业银行中的信用风险。最初审查常规财务风险的先发制人模型，例如ARMA，ARCH和LOGISTIS回归模型，对其现实世界的应用进行了严格分析。随后，博览会详细阐述了BP神经网络模型的构建过程，包括网络体系结构设计，激活功能选择，参数初始化和目标函数构建。通过比较分析，阐明了神经网络模型在商业银行中抢占信用风险方面的优越性。实验段选择特定的银行数据，从而验证了模型的预测准确性和实用性。研究结果表明，该模型有效增强了信用风险管理的远见和精度。
全印度基于影响的天气预警公告（早上）......
1 安达曼和尼科巴群岛 ISOL SCT FWS FWS SCT ISOL ISOL 2 阿鲁纳恰尔邦 ISOL ISOL ISOL SCT SCT ISOL ISOL 3 阿萨姆邦和梅加拉亚邦 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL ISOL 4 那加兰邦、曼尼普尔邦、米佐拉姆邦和特里普拉邦 ISOL ISOL ISOL ISOL 干燥 干燥 干燥 5 喜马拉雅南部 西孟加拉邦和锡金邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 6 恒河 西孟加拉邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 7 奥里萨邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 8 贾坎德邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 9 比哈尔邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 10 东北方邦 干燥干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL 11 西北方邦 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL SCT SCT 12 北阿坎德邦 干燥 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL 13 哈里亚纳邦 昌迪加尔和德里 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL 干燥 干燥 14 旁遮普邦 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL ISOL ISOL 15 喜马偕尔邦 干燥 干燥 SCT SCT ISOL SCT SCT 16 查谟和克什米尔和拉达克 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 17 西拉贾斯坦邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 18 东拉贾斯坦邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 19 西中央邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 20 东中央邦干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 21 古吉拉特邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 22 索拉施特拉邦和库奇 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 23 康坎和果阿 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 24 马哈拉施特拉邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 25 马拉萨瓦达 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 26 维达巴 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 27 恰蒂斯加尔邦 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL ISOL 28 安得拉邦沿海地区和亚南 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 29 特伦甘纳邦 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL ISOL 30 拉亚拉西马 干燥 干燥 ISOL SCT SCT SCT SCT 31 泰米尔纳德邦本地治里和卡莱卡尔 干燥 干燥 干燥 干燥 隔离 隔离 32 卡纳塔克沿海 干燥 干燥 干燥 隔离 隔离 33 北部内陆 卡纳塔克邦 干燥 干燥 隔离 隔离 34 南部内陆 卡纳塔克邦 干燥 隔离SCT SCT SCT SCT 35 喀拉拉邦和马埃岛 干 干 SCT SCT SCT SCT SCT
锂离子电池热失控监测、预警及防护技术综述
摘要：锂离子电池因其能量密度高、寿命长、绿色环保等特点，被广泛应用于便携式电子设备、电动汽车、电动船舶等人类生活的各个领域。然而，锂离子电池本身的安全问题不容忽视。由于热失控引起的火灾、爆炸等事件造成了重大的财产损失和人员伤亡，锂离子电池的安全性受到越来越多的关注。锂离子电池在经历电滥用、热滥用等问题时，很容易发生热失控。本研究比较了各种监测、预警和防护技术，总结了目前锂离子电池热失控的安全预警技术，结合热失控相关知识，分析并预测了电池热失控监测、预警和防护的未来趋势。
国家预警评分系统可对医院内病情恶化的成年患者发出警报
NICE 关于住院急性病成人患者的指南：识别和应对病情恶化建议急性医院的成年患者应在初次评估或入院时记录生理观察结果。然后应至少每 12 小时监测一次生理观察结果，除非高层决定增加或减少对个别患者的监测频率。NICE 建议应使用“生理跟踪和触发系统”来监测急性医院的所有成年患者，并使用多参数或聚合加权评分系统在本地设置触发阈值。NICE 指南中关于生理跟踪和触发系统选择的部分推荐使用 NEWS2 作为 NHS England 认可的系统。