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World File Search System决策分析
适应决策分析的气候学习方案
经济决策分析是开发涉及昂贵适应选择（例如洪水风险管理）的行业中成本效益的适应途径的重要工具。标准的生态学方法方法不考虑学习气候变量的未来变化，即使有关自适应计划的大量文献强调了随着时间的推移学习的关键作用，因为关于气候变化的不确定性是很大的。在诸如现实选择分析或最佳控制等标签之下的一系列新兴，多样化和分散的经济适应性决策方法已经开始解决这一挑战，通过在适应方案的经济评估中对学习的经济估值包括在适应方案中的经济估值，通过利用所谓的气候学习现象。我们综合了该文献，并将应用的气候变量了解的气候学习方案分类，采用了哪些学习来源，如何建模学习，哪些气候数据用于校准学习方案，提供拟合信息的良好性以及如何提供深度的不确定性。我们的结果表明，出版物考虑通过观察来学习或不明确说明学习来源。大多数作者通过随机过程或贝叶斯方法生成气候学习方案，并使用IPCC或英国大都会办公室的气候模型输出来校准学习方案。审查的文献很少提供有关学习场景适合对基础气候数据的良好性的信息。我们得出的结论是，用于生成气候学习场景的大多数方法在气候科学中没有很好地基础，并且不足以代表气候不确定性。改善气候学习情况的一种途径是将贝叶斯方法与模拟器相结合，该方法模仿气候模型根据未来时刻的观察结果而模仿的气候模型。
将人工智能整合到模糊决策分析
防止刻板印象的威胁对于改善业务绩效至关重要。由于这种情况，企业必须采取必要的预防措施。但是，这些行动会影响企业的成本提高。对这些因素进行优先分析的文献研究数量非常有限。这种情况增加了对这些变量分析优先级的新研究的需求。因此，本研究旨在评估可持续商业环境中刻板印象威胁的因素。在第一阶段实施了一个人工智能模型来权衡专家。在以下阶段，在T-Spherical Fuzzy Dematel的帮助下评估了选定的标准。第三，使用不同的值进行了比较分析。最后，针对刻板印象的威胁，选定的行业被球形模糊的Ratgos对。可以在分析过程中确定专家的权重。这种情况对调查结果的有效性有很大的贡献。得出的结论是，培训活动对于最大程度地减少公司中刻板印象的威胁至关重要。
瑞士成年胶质母细胞瘤患者的下一代测序：一项多中心决策分析
瑞士成人胶质母细胞瘤患者的下一代测序：多中心决策分析 Zeitlberger AM 1 、Putora PM 2 、Hofer S 3 、Schucht P 4 、Migliorini D 5 、Hottinger AF 6 、Roelcke U 7 、Läubli H 8,9 、Spina P 10 、Bozinov O 1 、Weller M 3 、Neidert MC 1 、Hundsberger T 11,12 1 瑞士圣加仑州立医院神经外科部 2 瑞士圣加仑州立医院放射肿瘤科 3 瑞士苏黎世苏黎世大学医院神经内科 4 瑞士伯尔尼大学医院神经外科部 5 瑞士日内瓦日内瓦大学医院肿瘤科瑞士洛桑大学神经科学和肿瘤学系 7 瑞士卢塞恩州立医院神经病学系 8 瑞士巴塞尔大学医院肿瘤医学科治疗诊断学系 9 瑞士巴塞尔大学生物医学系癌症免疫疗法系 10 瑞士提契诺州立医院病理学研究所 11 瑞士圣加仑州立医院神经病学系 12 瑞士圣加仑州立医院血液学/肿瘤学系 通讯作者：PD Dr. med. Thomas Hundsberger 神经病学系 Rorschacher Strasse 95 9007 瑞士圣加仑 thomas.hundsberger@kssg.ch 电话：0041 71 494 3095 ORCID iD：0000-0002-4419-2767 致谢：我们感谢当地跨学科 CNS 肿瘤委员会的所有成员为本次研究提供数据。
露西·马拉巴尔（Lucy Malabar） - 2020年校友的决策分析师
“我参加了LJMU，在那里获得了数学一流的荣誉。在我的时间里，我在大学担任工程专业的数学导师，在同行评审的期刊上发表了一篇题为“ 2014- 2022年初级保健的抗生素处方趋势”的论文，我完成了夏季安排，以Applied Microbiology International进行了Applied Microbiology International，重点介绍了数据分析。
区块链中的决策分析和人工智能简介
本迷你专题讨论会重点介绍如何使用区块链中的智能合约和人工智能 (AI) 来自动化决策分析以提供新服务。智能合约可以跟踪变化并自动化供应链系统、记录所有权转移的账本和去中心化自治组织 (DAO) 治理中的决策。过去十年，区块链技术和智能合约的快速发展推动了加密领域商业的急剧增长。去中心化金融服务 (DeFi)、供应链系统、医疗保健、制造系统和农业都受到了由智能合约支持的分布式账本技术 (DLT) 的影响。智能合约是在以太坊等区块链上运行的可执行代码，用于促进、监控和执行各方之间的交易和协议，而无需使用传统的受信任第三方。这些智能合约可以自动化两方或多方之间商业所需的决策分析。人工智能在检测欺诈和滥用方面至关重要，使这些系统和组织无需人工干预即可运行。如果区块链商务要普及，那么了解有效和高效智能合约所需的特征和最佳实践以及人工智能如何使这些系统能够自主运行至关重要。
探索潜力：在荷兰背景下对孤儿药进行多标准决策分析 (MCDA)
1. Postma MJ、Noone D、Rozenbaum MH、Carter JA、Botteman MF、Fenwick E 等人。使用传统的成本效益分析评估孤儿药的价值：它是否适合目的？ Orphanet J Rare Dis 2022；17：157。 https://doi.org/10.1186/s13023-022-02283-z。 2. De Andrés-Nogales F、Cruz E、Calleja MÁ、Delgado O、Gorgas MQ、Espín J 等人。孤儿药报销的多利益相关者多标准决策分析（FinMHU-MCDA 研究）。 Orphanet J Rare Dis 2021；16：186。 https://doi.org/10.1186/s13023-021-01809-1。3. Schey C、Krabbe PFM、Postma MJ、Connolly MP。多标准决策分析 (MCDA)：测试针对孤儿药的拟议 MCDA 框架。Orphanet J Rare Dis 2017；12：10。https://doi.org/10.1186/s13023-016-0555-3。4. Eichler HG、Kossmeier M、Zeitlinger M、Schwarzer-Daum B。孤儿药的临床不确定性和价格：解决孤儿药报销中的配置和技术效率低下问题。Front Pharmacol 2023；14：1074512。https://doi.org/10.3389/fphar.2023.1074512。 5. Thokala P、Devlin N、Marsh K、Baltussen R、Boysen M、Kalo Z 等。《医疗保健决策的多标准决策分析——简介：ISPOR MCDA 新兴良好实践工作组报告 1》。《Value Health》2016；19：1-13。
通过多标准决策分析和利益相关者参与来确定可持续能源转变的集成能源系统建模
摘要：本文的目的是提出一个决策支持系统（DSS），以捕获在多个可持续性主题的背景下，国家能源系统向零净净的复杂性。本文提出了一个集成的评估框架，该框架结合了动态系统模型，可持续性指标和多标准决策分析（MCDA）与直接利益相关者的参与。为了说明DSS的使用，论文比较了旨在脱碳的气候变化政策，以使冰岛的公路运输部门脱碳。基于三个主要驱动力的组合，为冰岛能源系统定义了18个场景和替代发展轨迹。这些首先是经济发展（三个案例）；其次，能源效率的变化（两种情况）；最后，三个旨在增加电动汽车份额的气候政策捆绑包。根据综合评估框架的结果，在以下五个可持续性主题中比较气候政策束的性能得分：社会影响；经济发展；环境影响；能源安全；和技术方面。调查结果证实，与传统的技术经济标准相比，将多个可持续性主题应用于首选策略捆绑包中时可能会得出不同的结论。禁止对化石燃料车辆的注册，再加上经济工具，提供了同时达到气候和能源政策目标的最佳脱碳策略。
Xiong博士，清研究助理教授 主题代码MM5433主题标题决策分析作者... comp6712.pdf 连续体中的多重弹性绑定状态 b'' apss1a04 AMA4370 主题说明表格 应用数学中的次要程序（... 提供交换/短期非本地研究学生的主题清单2（春季）2024/25康复科学系（RS）BS 应用数学系（AMA） AP40014 EEE525绿色城市的智能运输 LSGI4502 EEE522自动驾驶汽车 医学实验室科学 配对年度报告 sft205fy-intoduction-to-Fashion Exenteration。 ... ama566 选修课
此主题为学生提供了从基本数据分析到使用R和XGBoost的高级机器学习概念的旅程。每周通过代表性的业务示例研究，我们发现数据如何形成有效的管理和决策。该主题逐渐建立在R编程和机器学习知识的基础上，从而为学生提供了与每周主题相关的R分配的实践经验。需要对任何语言的统计和先前的基本编程技能的基本理解。-------------------------------------------------------------------------------- Part I: Fundamentals of data analytics - Importance of data - Big data - The process of data collection - The process of data cleaning -------------------------------------------------------------------------------- Part II: Human behavior - Non-linear relationships - Missing responses - Biases - Choices and value estimates -------------------------------------------------------------------------------- Part III: Machine learning hiccups - Overfitting and underfitting - Corelation vs causality - Statistical hypothesis testing - Text analysis
HER2阳性乳腺癌：临床和分子方面 基于多壁碳纳米管和纤维素纳米晶体的混合泡沫，用于各向异性电磁屏蔽和热传输 年轻学生对中细菌和病毒的理解 社论：风险和保护因素，家庭环境和（a）典型的神经发育结果 评估电池租赁和销售电动车队的经济和环境影响：一项有关客户和公司含义的研究 clec11a改善胰岛素分泌并促进人β细胞中的细胞增殖 回收锂电池 深海海绵Geodia Barretti（Metazoa，Porifera，demospongiae）的整个基因组序列 北部北欧国家的电动汽车电池 脑组织氧气监测创伤性脑损伤 英国生物银行的见解 决策分析期刊
Abbreviations ADC: Antibody-drug conjugate ADCP: Antibody-dependent cell phagocytosis ADCC: Antibody-dependent cellular cytotoxicity AI: Aromatase inhibitor AKT: Protein kinase B ASCO-CAP: American Society of Clinical Oncology/College of American Pathologists CAR-T cells: Chimeric antigen receptor T cells cTNM: Clinical肿瘤淋巴结 - 纳斯症CDK：依赖细胞周期蛋白的激酶CCL5：趋化因子（C-C基序）配体5 CHI3L1：几丁质酶-3样蛋白1 CHRM1：毒蕈碱乙酰胆碱受体受体M1 DCIS M1 DCIS M1 DCIS M1 DCIS M1 DCIS：DDPCR：DDDPCR：DDDPCR：ddplet DIDIDER DIMDASE CRASSENT CONSE RIDENCASE COSSERVER DILDATE CRASSISS COMENCASS COMASE DRFFS： Early Breast Cancer Trialists' Collaborative Group EC: Epirubicin and cyclophosphamide EGFR: Epidermal growth factor receptor ER: Estrogen receptor ERBB2: Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) ERK: Extracellular signal-regulated kinase FDR: False discovery rate FZD: Frizzled receptors GNRH: Gonadotropin-releasing hormone GPCR: G蛋白偶联受体GPRC5D：G蛋白偶联受体C类C组5成员D HER1：人表皮生长因子受体1（EGFR）HER2：人类表皮生长因子受体2
用于机载维护的创新增材制造技术的多标准决策分析
摘要：在船舶的大部分生命周期中，海运业备件的获取都受到限制。造成这种限制的原因既有船舶与供应商之间的地理距离，也有零件交付的周转时间通常很短。虽然可以在船上制造一些零件，但这是一个耗时且劳动密集的过程。先进的制造技术可以结合直接能量沉积 (DED) 所需的材料特性和灵活性以及计算机数控 (CNC) 制造的更高尺寸公差，从而改善海上备件的获取。本研究使用多标准决策分析方法，评估了在不同模式下，作为海上资产资本投资的船上实施先进制造技术与不进行船上先进制造的选项的可行性。为此，采用了一种按与理想解的相似性排序技术 (TOPSIS)，考虑了决策过程的技术经济和环境方面以及新研究领域带来的固有挑战。最后，在船舶和海上能源资产可持续未来的范围内讨论了使用增材制造进行船上维护所面临的挑战、机遇和途径。