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基于风险因素以及NCD预防和控制计划的糖尿病发病率和死亡率的投影
糖尿病是印度尼西亚最大的健康问题之一，但有关该疾病预测的研究仍然有限。这项研究旨在根据风险因素和NCD计划制定印度尼西亚糖尿病患病率和死亡率的投影模型。这项研究是通过多个线性回归模型和系统动力学的定量非实验研究。基线预测是由2018年的数据和预测创建的，直到2045年涉及风险因素和计划，人口和病例死亡率的动态。该模型是从205个地区数据创建的。本研究使用了来自基本健康研究，BPJS KESEHATAN，NCD计划和卫生部的次要数据。印度尼西亚糖尿病的患病率估计从2020年的9.19％（1869万例）增加到2045年的16.09％（4070万病例）。如果进行计划的干预措施，则患病率将降至15.68％（3960万），如果在预防风险因素的情况下添加了计划，则为9.22％（2320万）。糖尿病造成的预计死亡人数从2020年的433,752增加到2045年的944,468。糖尿病中中风造成的死亡从同一时期的52,397增加到114,092。糖尿病中IHD的死亡人数从35,351人增加到76,974，糖尿病的慢性肾脏疾病死亡从29,061人增加到63,279。 印度尼西亚的糖尿病患病率和死亡率显着增加，可以通过干预多种计划和危险因素来减少。糖尿病中IHD的死亡人数从35,351人增加到76,974，糖尿病的慢性肾脏疾病死亡从29,061人增加到63,279。印度尼西亚的糖尿病患病率和死亡率显着增加，可以通过干预多种计划和危险因素来减少。糖尿病患病率和死亡率显着增加，可以通过干预多种计划和危险因素来减少。这项研究结果可能是在未来与风险因素控制和计划开发有关的国家和省级糖尿病预防和控制计划的计划和评估的来源。
多代理增强学习中的投影 - 最佳单调值函数分解
价值函数分解已成为在培训和分散执行范式下进行合作多代理增强学习的普遍方法。这些算法中的许多算法通过使用代理实用程序的单调混合函数来分配最佳的关节作用功能，以确保分散决策的关节和局部选择之间的相干性。尽管如此，利用单调混合函数也会引起表示局限性，并且在单调函数类别上找到无约束的混合函数的最佳投影仍然是一个开放的问题。在本文中，我们提出了QPRO，该QPRO对价值函数分解的最佳投影问题置于遗憾的是对不同过渡的投影权重的最小化。可以使用Lagrangian乘数方法放松和解决此优化问题，以遵守封闭形式的最佳投影权重，在该方法中，我们通过最大程度地减少预期收益的遗憾政策，从而缩小最佳和受限单调混合功能之间的差距，从而增强单调值函数分支。我们的实验证明了我们方法的有效性，表明在具有非单调价值函数的环境中的性能提高了。
疾病投影报告2023 - 2053
该分析的结果不是预测，而是证明如果当前疾病患病率继续进行，而人口年龄和变化可能会发生什么。预测的价值是支持政策制定者和服务提供商，以更好地为未来做好准备，又要为变化带来更好的结果而采取行动。公共卫生智能的这种分析使用了最近发表的人口预测2023-2080报告1的数据，目前从泽西岛中央服务器（GP）中心服务中提取的慢性疾病和咨询，健康和社区服务提供的医院床日数据以及2021 Census的残障信息。有关数据源和方法的详细信息，请参见本报告的背景注释部分。
河流流量投影以支持气候适应
»了解气候变化对环境流的影响以告知水分配决策。»开发供水和需求计划方案，以计划将来的增强或效率干预措施。»评估未来的河流洪水风险与居民进行探索，或告知防洪基础设施的升级。»估计低流量或高流量的频率变化（例如物种生存，te mana o te wai）。»了解气候变化对市政供水的影响»，以了解气候变化对区域一级（年度和季节性）自然土地表面充电的影响。»模拟气候变化对水文制度的影响作为下游模型的输入（例如，沿海地区的当地地表水/地下水模型）。»在高流动期间了解河流的上流（将其转换为局部洪水范围将需要额外的建模）。
宏观融资模型的机器学习投影方法
，我们使用监督的机器学习来近似经济模型的最佳条件中通常包含的期望，并具有随机模拟的参数化期望算法（PEA）。当由随机模拟生成一组状态变量时，它很可能不受多重共线性的影响。我们表明，通过扩大Faraglia，Marcet，Oikonomou和Scott（2019）研究的最佳债务管理问题，可以将基于神经网络的期望与多重共线性有效地处理多重共线性。我们发现，最佳政策规定了新增加的中期期限的积极作用，使计划者能够提高财务收入，而无需增加对支出冲击的响应。通过这种机制，政府在衰退期间有效地补贴了私营部门。
CMIP6浓度和智利的温度投影
在智利的气候下评估了耦合模型间比较项目6（CMIP6）下36个新状态的合奏 - 艺术气候模型的抽象降水和近表面温度。分析集中在四个不同的气候子区域：北智利北部，智利中部，巴塔哥尼亚北部和巴塔哥尼亚南部。在每个子区域上，首先，我们评估了整个全球气候模型（GCM）的性能，以在历史时期（1986- 2014年）（1986- 2014年）中的降水和温度观测的栅格数据集，然后分析模型的预测，即对于四个不同的共享社会经济路径（2080-2099）（2080-2099）（2080-2099）。尽管模型的特征是一般湿和温暖的平均偏见，但它们实际上是不同子区域的主要时空气候变异性。但是，对于降水和温度，所有模型均不是所有子区域中最好的。是根据泰勒技能得分定义的最佳性能模型，人们发现所谓的“热模型”可能表现出高估的气候灵敏度，这表明使用这些模型来访问智利未来的气候变化时要谨慎。我们发现，在变化方向上有强大的（90％的模型在变化方向上达成共识）预计中央智利平均降水量减少（〜-20至〜-40％）和北部的巴塔哥尼亚北部（〜-10至10至〜-30％）（〜- 10至〜-30％），在情景SSP585下，在SPSSP245上的变化在SPSSP245上的变化很大。北部智利和南部巴塔哥尼亚南部显示了整个模型中降水的不变变化。然而，未来的近表面温度变暖呈现了整个子区域的高模块间一致性，其中最大的增量发生在安第斯山脉沿线。北部智利在SSP585中显示出最大〜6°C的最大增量，然后是中央智利（最高〜5°C）。北部和南部的巴塔哥尼亚均显示出相应的增量，高达〜4°C。我们还简要讨论了这些未来变化对智利的环境和社会经济含义。
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。
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