摘 要：生产者对生物安全做法进行投资，以降低引入猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)等病原体的可能性。对种猪群生物安全措施的评估通常是通过调查完成的。这项研究的目的是评估机器学习(ML)算法的使用，以确定关键的生物安全实践与种猪群自我报告（是或否）过去5年的PRRS爆发相关的因素。此外，我们通过比较这些模型的阳性预测值(PPV)和过去5年报告的PRRS爆发频率，探索将其作为引入PRRSV的风险指标。调查使用来自美国14个生产系统的84个繁殖母猪群评估生物安全因素的对照研究的数据。开发了两种方法，方法A确定了20个变量，并对在过去5年中报告了PRRS爆发的农场进行了准确分类，准确率为76%。方法B确定了6个变量，其中5个已经由模型A选择，模型B的精度优于前一个模型，精度为80%。选定的变量与农场的风险事件频率、农场周围的猪密度、农场特征以及与其他农场的运营联系有关。方法A和方法B的PPV与过去5年农场报告的PRRSV爆发频率高度相关（Pearsonr分别为0.71和0.77）。我们建议的方法有可能促进生产者和兽医的决策，同时加强生物安全，基准关键的生物安全实践和因素，识别相对较高的PRRSV引入风险的地点，以便更好地管理病原体引入的风险。
随着科技的发展，考试系统提高了考试的可靠性和工作效率，降低了大规模考试的成本,顺应了时代网络化发展的趋势,已然成为一种不可或缺的考试方式。
一个Excel表格叫做工作簿，每个工作簿中的Sheet叫做工作表。
在下图工作表B列中的编号数字“1”“2”“3”前面批量补0，使编号格式显示为“001”“002”“003”的样式，参见C列。
特斯拉刹车门30分钟数据首次披露：万字长文解读特斯拉数据疑云
原标题：揭秘特斯拉“刹车失灵”前30分钟数据：电机扭矩和黑匣子成关键