就労世代の熱中症リスクと生活習慣～レセプトデータと健診データを使った分析
■摘要：很快将是一个令人担忧的季节。由于中风而被运送到医院的人数增加是广为人知的，但是那些亲自访问过医疗机构的人的实际状况尚不完全了解。在本文中，我们估计了使用健康检查数据和处方数据的中风，2018年访问医院的人数，并分析了与劳动一代咨询有关的生活方式习惯。结果，有运动习惯或因睡眠而没有充分休息的人往往会因中风而访问诊所。将来，将需要进一步的数据积累和分析增加中风风险的因素。 ■目录1-引起热中风的因素，几乎没有有关身体的信息 - 使用处方数据对中风状态的分析 - 估计2018年热中风状况的分析为600,0004-大多数访问中风的人是“女性”，“女性”是“女性”，“由于睡眠而没有休息”，“不休
自去年3月，日本银行取消其负利率政策以来已经一年了。在此期间，实施了三起利率上涨，包括提升负利率政策，并将政策利率提高到0.5％，这是自2008年10月以来的首次。在工资和价格的良性循环中，建立“利益率世界”正在接近。但是，由于长期高通货膨胀的担忧超过日本银行的价格目标和财政状况恶化的风险，利率将会上升，而且对国内经济的损害也存在风险。还必须对美国第二届特朗普政府的政策保持警惕。有些乐观主义者将新政府视为一种亲企业，但取决于提倡美国的第一个原则的政策，意外的情况可能会动摇全球经济和金融市场，因此很难预测未来。去年，为了回应资产管理国家的实现，讨论了改革资产所有者（包括数据库）的措施，以及DB的
数据导航器将任何MMAL机器人收集的数据转换为可行的见解，提供了对资产健康的全面视图，并实现了预防性维护策略，以最大程度地减少停机时间并优化操作。
10 Pandas One-Liners for Quick Data Quality Checks
想要运行一些快速数据质量检查吗？ 这里有 10 个有用的 pandas 单行代码。
Need More Proof That Polls Showing Trump Underwater Are Bogus?
需要更多证据表明，民意调查显示了特朗普在水下是虚假的？由马特·玛格利斯（Matt Margolis）通过pjmedia.com撰写，而企业媒体不断推动唐纳德·特朗普（Donald Trump）的认可等级下沉的叙述，我们以前已经看到了这一行为。还记得2024年吗？民意测验者在卡马拉·哈里斯（Kamala Harris）将在滑坡上赢得胜利。但是，任何仔细检查数据的人都知道这些数字是虚假的。现在，特朗普又回到了任职，同一游戏正在播放。媒体对撕毁他的痴迷并没有消失。因此，我们淹没了来自同一偏执的民意测验者的民意调查，这些民意测验者遇到了2024年，这些民意测验是如此错误 - 声称特朗普“水下”，同时同
MM-Ego: Towards Building Egocentric Multimodal LLMs
这项研究旨在全面探索建立以自我为中心视频理解的多模式基础模型。为了实现这一目标，我们在三个方面工作。首先，由于缺乏质量为中心的视频理解的质量检查数据，因此我们将自动生成7m高质量的质量质量样本，用于基于人类通知数据的ego4d的自我中心视频。这是最大的中心QA数据集之一。其次，我们通过629个视频和7,026个问题来贡献一个具有挑战性的QA基准，以评估模型的识别能力和…
「早食いは太る」は本当か～食べる速さは、肥満リスクをどの程度予測できるか
■摘要在这项研究中，我们分析了使用健康检查数据的快速饮食是肥胖的危险因素。结果，发现那些回答“快速”的人的BMI较高和肥胖的百分比更高。还可以确定，即使在2015年体重正常的人也更有可能在四年后肥胖。尽管自我报告您的饮食速度可能模棱两可，但有人建议快速进食可以表明未来的肥胖风险。预计它将应用于健康风险分析，包括年轻人。 ■目录介绍1-我们对“快速进食获得体重”的了解2分析含量3分析结果1 |大多数快速吃的人是胖2 |吃快的人经常体重3 |什么样的人“吃快速进食会增加体重” 4-“快速进食快速进食”可能会预测肥胖的风险，据说它是“快速吃的吃量吃体重”和“对健康有害”。自古以来就已经发表了这些评论
COVID-19 Relief: Improved Controls Needed for Referring Likely Fraud in SBA's Pandemic Loan Programs
GAO发现了小型企业管理（SBA）官员的内容，这是管理大流行贷款计划中欺诈风险的四步过程，通常包括薪水保护计划（PPP）（PPP）和COVID-19的经济伤害灾难灾害贷款（COVID-19 EIDL）（COVID-19 EIDL）的以下组成部分：筛选私人申请：与其他手册相比，与其他人进行了检查，并与其他手册相比，与其他人进行了检查，并与其他人进行了审查，并与其他手册相比，相比之下。指示数据异常的不一致。数据分析：各种数据分析工具以检查数据异常，有时使用一种称为PPP的机器学习的人工智能，以帮助识别需要审查的数据异常的文件。人体主导的评论：使用数据异常的文件的手册评论，以确定文件是否符合条件或可
▼研究人员的眼睛☆为什么使用退休机构服务会增加？ - 消除您在退休时告诉公司的原因与辞职的实际原因之间的差距 - 投资者在日本股票市场的交易趋势：2025年2月的分析☆卖出的投资部门的趋势（2025年2月） - 外国投资者越来越有风险的立场，越来越大的销售态度，并使大型销售变得“退休单身”是其他人发生的事情吗？ 〜将其审查为生命阶段，而不是婚姻关系〜----▼每周经济学信☆美国经济的前景 - 从2013年初开始，包括关税政策在内的经济政策一直处于混乱状态。即使我们期望避免经济衰退，风险也会上升☆长期利率会继续上升吗？ - Interest rate forecast after reachin
Implementing Data Quality Assurance in Data Science Pipelines with Great Expectations
本文介绍如何使用 Great Expectations 检查数据科学项目中的数据质量。
GAO 的发现退伍军人健康管理局 (VHA) 的适应咨询服务 (RCS) 租赁设施，在 300 多个退伍军人中心和卫星点提供咨询服务。RCS 通过年度检查来监控这些设施的物理状况。根据 GAO 对 RCS 数据的分析，RCS 的检查过程发现 2023 财年 13% 的退伍军人中心存在物理状况问题。RCS 通过从更换家具到扩大空间等项目来解决这些问题并改善退伍军人中心。RCS 的流程完全符合 GAO 资产管理框架的六个关键特征中的两个，部分符合四个（见表）。例如，RCS 保持领导支持和围绕资产管理的协作组织文化。但是，制定资产管理计划和完善政策可以帮助 RCS 确保其资产支持其使命，优先改善退伍
Coast Guard: Enforcement of Egress Requirements for Historic Wood Sailing Vessels
GAO 的发现海岸警卫队执行出口要求有助于确保乘客和船员在紧急情况下能够安全离开船只。随着时间的推移，小型客船的出口要求变得更加严格。然而，在海岸警卫队根据法规发布 2021 年临时规则之前，旧的小型客船可以遵守不太严格的出口要求。该规则要求为乘客提供过夜住宿的小型客船（非渡轮），无论何时建造，均须在 2023 年 12 月 27 日之前遵守更新、更严格的要求。作为“历史性木制帆船”，GAO 确定了 27 艘符合该定义大部分要素的船只（在报告中称为木制帆船）。这 27 艘船舶仅占 2021 年临时规则中要求遵守出口要求的船舶总数（308 艘）的一小部分。GAO 对海岸警卫队海上事故报告的审查发
GAO 发现了什么 GAO 发现，医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 在 Care Compare 上提供的疗养院质量信息（旨在帮助消费者选择疗养院）至少部分符合 15 个疗养院特征中的 11 个。有效的透明度工具的可理解性和相关性（见图）。这些特征包括提供临床护理质量主要差异的描述、使消费者能够定制信息以及比较多个疗养院。然而，GAO 还发现 Care Compare 与其中四个特征不符。 GAO 过去曾针对其中一些特征提出过建议，对于其他特征，CMS 向 GAO 介绍了为解决 GAO 确定的一些特征而正在进行的努力。例如，CMS 官员告诉 GAO，他们正在探索一种方法，将疗养院居民的体
摘要：美国陆军工程兵团 (USACE) 旨在评估无人机系统 (UAS) 技术以支持洪水风险管理应用，检查数据收集和处理方法并探索沿海能力的潜力。该技术的基础评估对于理解数据应用和确定数据收集和处理的最佳实践至关重要。本研究以南卡罗来纳州花园城海滩为例，展示了 UAS 多光谱 (MS) 和红绿蓝 (RGB) 图像对海岸监测的功效。在不同的现场场景（飞行高度、视角和机载实时运动全球定位系统的使用）、商业现成软件处理精度水平（默认最佳与高或低）下评估了对水平精度的相对影响级别）和处理时间，以及后处理期间应用的地面控制点的数量（默认数量与附加点）。许多数据集满足 USACE 工程手册 2015 指定的
