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解决药物累积负荷的隐性风险……
制作方：澳大利亚药学会，澳大利亚药物咨询倡议 (MAIA)。澳大利亚药物咨询倡议 (MAIA) 由南澳大利亚大学药物质量使用与药房研究中心与以下机构联合提供：澳大利亚药物手册 (AMH) I 药物和治疗信息服务 (DATIS) I 阿德莱德大学全科医学学科 I 国家原住民社区控制健康组织 (NACCHO) I 澳大利亚药学会 (PSA) I 澳大利亚治疗咨询小组理事会 (CATAG)。澳大利亚药物咨询倡议 (MAIA) 由澳大利亚政府通过诊断、治疗和病理学质量使用计划资助 i 这些停用处方指南由塔斯马尼亚州初级卫生局 (Tasmania PHN) 和澳大利亚政府初级卫生网络计划下的顾问药房服务制定。ii © 2023，北悉尼地方卫生区和悉尼大学。保留所有权利。目标导向药物审查电子决策支持系统 (G-MEDSS)，其中包括药物负担指数计算器©。
thaioil集团生物多样性风险评估
生物多样性指标EN14将在IUCN和物种的红色帐户中使用，这些物种在受项目操作影响的地区具有住房来源。通过考虑由于该指标数据项目的操作可以它是信息评估EN11和EN12指标的风险，包括组织生物多样性操作。 （生物多样性行动：BAP）。通过根据该级别进行分配的项目的影响灭绝的风险如下： div>
thaioil集团生物多样性风险评估
生物多样性指标EN14将在IUCN和物种的红色帐户中使用，这些物种在受项目操作影响的地区具有住房来源。通过考虑从该指标进行数据项目操作的灭绝风险，可以是评估EN11和EN12指标的风险的信息，包括组织生物多样性操作。 （生物多样性行动：BAP）。必须用于记录的信息是IUCN红色账户中的物种，以及必须根据该地方法律保留的动物帐户。受项目运营的影响，通过根据级别的级别进行划分，灭绝风险如下： div>
通过机器学习的人格风格识别：从患者的语音中识别出分离和侵入性的个性风格
在精神病理学中观察到的异质性时，患者的性格被认为是至关重要的。虽然已经证明了人格特征是在患者使用的语言中反映的，但我们假设这可以直接从语音话语中自动推断人类类型的自动推断，而不是通过针对人格分类而明确设计的传统问卷的方法更准确地推论。为了验证这一假设，我们采用自然语言处理（NLP）和标准的机器学习工具进行分类。我们在记录的临床诊断访谈（CDI）的数据集上对79例诊断为重度抑郁症（MDD）的患者进行了测试 - 这种疾病已基于个性样式进行了分类，并分类为AnAclitic和Introtive grountive人格样式。我们首先分析访谈，以查看哪些语言特征与每种样式相关联，以便更好地了解样式。然后，我们根据（a）标准化问卷回答开发自动分类器； （b）基本文本特征，即tf-idf单词和单词序列的分数； （c）使用LIWC（语言查询和单词计数）和上下文感知功能（使用Bert（Transformers的双向编码器表示））； （d）音频功能。我们发现，具有语言衍生功能的自动分类（即基于LIWC）显着优于基于问卷调查的分类模型。此外，通过将LIWC与问卷的功能相结合来实现最佳性能。1这表明应该在开发基于林语的自动化技术来表征性格的情况下进行更多的工作，但是问卷仍然在某种程度上补充了这种方法。
Moderna 科学家警告 mRNA 疫苗具有毒性风险
mRNA 疫苗有多种已知副作用，包括心脏炎症和严重过敏性休克。这些可能源于超敏反应，这种反应可由“任何 LNP- mRNA 成分”引起，但最有可能由聚乙二醇化脂质纳米颗粒引发，据科学家称，聚乙二醇化脂质纳米颗粒是“最有可能引起反应的成分”。
应用机器学习算法来预测流动性风险
摘要。流动性风险是巨大的财务威胁，其管理不善会导致重大财务损失。本研究研究了机器学习技术（例如KNN，SVM，决策树，RF和XGBOOST）在印度银行的流动性风险中的应用。2013 - 2022年的财务数据分析了31个商业银行。模型将财务比率用作预测因素，流动性风险由流动资产与总资产和贷款比率相关。尽管由于样本较小而导致的普遍性限制，但结果表现出诸如KNN和XGBoost等算法的潜力，以预测准确的流动性风险。该研究的发现表明，使用液体资产将液体资产用于总资产来替代流动性风险的模型给予了KNN的最佳结果，并分别给出了MAE和MSE评分0.129和0.027。当使用存款贷款以替代流动性风险时，DT是表现最好的算法，MAE和RMSE得分分别为0.191和0.231。还发现，与其他选定模型相比，MLP表现不佳。实际含义包括使用这些技术为印度银行开发流动性预警系统。
面向太空网络风险管理的原则性风险评分
摘要 — 太空是一个对人类至关重要的新兴领域。相应地，太空网络安全是一个新兴领域，有许多研究工作要做。为了帮助太空网络安全从业者更好地管理网络风险，航空航天公司在其太空攻击研究和战术分析 (SPARTA) 框架中提出了名义风险评分 (NRS)，可用于量化与太空基础设施和系统相关的网络风险。虽然 NRS 旨在供从业者采用，但它尚未根据真实场景进行分析，这使其有效性受到质疑。在本文中，我们通过针对卫星的真实网络攻击场景分析了 NRS，并描述了 NRS 的优势、劣势和适用性。表征促使我们提出一组期望属性来指导未来 NRS 的设计。作为朝这个方向迈出的第一步，我们进一步提出了一种形式化方法，作为设计具有这些期望属性的未来 NRS 的基准。
人工智能：灾难性风险的论据
首先，上述论点设想的人工智能系统至少具有人类水平的认知能力，但其行为方式让我们觉得反复无常且在道德上格格不入，追求无限的权力以实现任意目标。这令人惊讶。也许这也是难以置信的。随着人工智能系统发展出与我们类似的认知能力，它们的动机也可能会趋同于类似我们的东西（参见 Müller 和 Cannon 2021）。灾难性的权力追求可能会很少见。与这种思路相反，正交论认为，任意高水平的智力可以与或多或少任何最终目标相结合（Bostrom 2012）。如果这是真的，那么一个系统就可以超级智能，而无需受到有利于人类繁荣的关注的驱动。我们将在第 3 节中进一步讨论这些问题。
评估引入含风疹疫苗对阿富汗、刚果民主共和国、埃塞俄比亚、尼日利亚和巴基斯坦先天性风疹综合征的潜在影响：一项数学建模研究
我们评估了在阿富汗 (AFG)、刚果民主共和国 (COD)、埃塞俄比亚 (ETH)、尼日利亚 (NGA) 和巴基斯坦 (PAK) 引入含风疹疫苗 (RCV) 对先天性风疹综合征 (CRS) 发病率的潜在影响。我们使用经过验证的数学模型模拟了 30 年内的几种 RCV 引入情景。我们的研究结果表明，RCV 的引入可以避免 86,000 至 535,000 例 CRS 出生，从而防止 250 万至 1580 万伤残调整生命年。通过在现有麻疹常规覆盖范围内引入 RCV 并执行补充免疫活动 (SIA)，AFG 和 PAK 可以减少约 90% 的 CRS 出生率。但是，COD、NGA 和 ETH 必须增加其目前的常规疫苗接种覆盖率，才能显着降低 CRS 发病率。这项研究展示了引入 RCV 的潜在好处，并强调了全球采取行动加强免疫计划的必要性。