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IIT-M启动首个癌症癌症基因组数据库，以改变印度的癌症研究西门子卫生师在IISC医学的AI合作实验室中投资1 CR
Siemens Healthineers, a global provider of healthcare equipment, solutions and services, with activities in more than 180 countries, has set up Siemens Healthineers-Computational Data Sciences (CDS) Collaborative Laboratory for artificial intelligence (AI) in Precision Medicine in association with the Indian Institute of Science (IISc), Bengaluru with an investment of Rs 1 crore under its Corporate Social Responsibility (CSR) initiative.
IIT-M启动首个癌症癌症基因组数据库，以改变印度的癌症研究 西门子卫生师在IISC医学的AI合作实验室中投资1 CR
IIT Madras 详细阐述了该计划协调员S. Mahalingam教授S. Mahalingam教授，癌症基因组学和分子疗法中心，IIT Madras说：“该数据库将是印度癌症特异性生物标志物的宝贵资源 此外，确定新的药物目标以制定针对印度人群的更好治疗策略的新型药物目标也将非常有用。”详细阐述了该计划协调员S. Mahalingam教授S. Mahalingam教授，癌症基因组学和分子疗法中心，IIT Madras说：“该数据库将是印度癌症特异性生物标志物的宝贵资源此外，确定新的药物目标以制定针对印度人群的更好治疗策略的新型药物目标也将非常有用。”
2 月 5 日，德里举行周中投票
($$(/+, 根据周二发布的政府数据，由于制造业和服务业表现不佳，印度经济增长率预计将在 2024-25 年下滑至四年来的最低水平 6.4%。 6.4% 的国内生产总值 (GDP) 增长率将是自新冠疫情年 (2020-21 年) 以来的最低水平，当时该国经历了 5.8% 的负增长。2021-22 年为 9.7%；2022-23 年为 7%；截至 2024 年 3 月的上一财年为 8.2%。国家统计局 (NSO) 发布的 2024-25 年国民收入首次预估低于储备银行在 2024 年 12 月预测的 6.6%。它也略低于财政部最初预测的 6.5-7%。预估将用于印度财政部长尼尔玛拉·西塔拉曼将于 2 月 1 日在人民院提交联邦预算。印度国家统计局称，制造业产出预计将从上一财年的 9.9% 的高位放缓至 5.3%。
3。缩小差距：在温哥华市的食品系统中投资以增加食品获取并支持弹性，公平和可持续的食品
3。缩小差距：投资温哥华市的食品系统，以增加食品获取并支持以下所有提交者的弹性，公平和可持续的食品系统：家庭粮食不安全1是一个家庭担心或缺乏购买营养，安全和个人可接受的食物的经济手段的时候； 2。虽然粮食不安全和收入/贫困在很大程度上仍然是政府高级政府的管辖权，但市政府在支持所有温哥华居民的韧性，公平，可及，可及的食品系统方面仍具有重要作用； 3。粮食不安全在该地区仍然是一个持久和日益严重的问题，而2023年不列颠哥伦比亚省（BC）的估计是近20年的监测中最高的。在2023年，居住在不安全的家庭中的21.8％的人（6.2％的粮食不安全，粮食不安全，粮食中度不安全9.8％，5.8％的严重粮食不安全）。这是粮食不安全的显着增加，与2022年的16.8％的家庭相比。的压力增加导致了粮食不安全的增加，包括住房负担能力，通货膨胀和对我们粮食供应的气候影响； 4。粮食不安全与结构不平等，种族主义，歧视和殖民主义紧密相关，某些人群受到粮食不安全的影响不成比例的：
2024 年中投资展望
最近的 GDP 数据给人的第一印象是急剧减速，实际 GDP 增长率从 2023 年第三季度的 4.9% 下降到 2024 年第一季度的仅 1.3%。然而，第一印象可能会具有欺骗性，在这种情况下确实如此。大部分测量到的放缓是由于净出口和库存积累的急剧下降，这两个 GDP 组成部分波动性最大，也可以说是测量错误。排除这些部门，转而关注对国内购买者的最终销售额，实际增长率从 2023 年第三季度和第四季度的 3.5% 温和下降到 2024 年第一季度的 2.5%。早期估计显示，第二季度实际 GDP 增长率约为 2.5%，继续保持远高于美联储 (Fed) 对美国经济长期增长潜力的估计（目前为 1.8%）的增长趋势。
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。
约束多模型集合中投影的极端降水变化的模式和幅度
摘要：降水对土地的预测对于社会经济风险评估至关重要，但是模型差异限制了其应用。在这里，我们使用一种模式过滤技术来识别多模型合奏的各个成员的低频变化，以评估投影模式和变化幅度的模型之间的差异。特别是，我们将低频组件分析（LFCA）应用于21 CMIP-6模型中每日降水极端的强度和频率。LFCA在预计变化的空间模式下，在模型之间的一致性中带来了适度但统计学上的显着改进，尤其是在温室强迫较弱的情况下。此外，我们表明LFCA促进了对降水极端量表随着单个合奏成员内的全球温度变化而增加降水量量表的强劲识别。尽管这些速率大致与Clausius-Clapeyron关系的期望平均匹配，但各个模型都会表现出很大且显着的差异。蒙特卡洛模拟表明，这些差异至少与气候敏感性的差异一样多，导致投影变化的不确定性。最后，我们将这些缩放率与观察产品鉴定的缩放率进行了比较，这表明几乎所有气候模型都显着低估了降水量增加的速度，而降水量增加的速度已随着历史上的全球温度而扩展。用观测值的约束投影扩大了降水极端的预测强度，并减少了其分布的相对误差。