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CASK - 可收藏的古董谢菲尔德刀
1 目的 本收藏券的目的是识别和记录二战（1939 年至 1945 年）期间发给英国军人（包括皇家空军人员）的折刀范围。发给海军人员的折刀将在后面的收藏券中介绍。第一次世界大战期间，除了“发放”的折刀外，军人还可以配备私人购买的刀具，这些刀具被认为质量更好或具有其他吸引个人的品质（请参阅 www.CASK.info 上的“英国私人购买军用折刀 - 从布尔战争到第一次世界大战”）然而这种做法在二战期间似乎并不常见，因此本收藏券的重点更多地放在“发放”的刀具上 - 偶尔也有例外 - 见下图：
算法稳定性意味着训练无分配预测方法的培训条件覆盖率
在监督学习问题中的摘要，鉴于预测的值是某些训练有素的模型的输出，我们如何量化围绕此预测的不确定性？无分布的预测推论旨在围绕此输出构建预测间隔，有效覆盖范围不依赖于数据分布或模型培训算法的性质的假设。在该领域的现有方法，包括保形预测和折刀+，提供了略有保证的理论保证（即，在培训和测试数据中平均而言）。相比之下，培训条件覆盖范围是更强的有效性概念，可确保大多数训练数据的测试点的预测覆盖范围，因此在实践中是更理想的属性。Vovk [2012]表明了培训条件覆盖范围，以持有分裂的共形方法，但Bian和Barber [2023]的最新工作证明，对于没有进一步假设的完整的子状和折刀+方法，无法使用这种有效性保证。在本文中，我们表明算法稳定性的假设可确保训练条件覆盖属性具有完整的保形和折刀+方法。
在气候变化下基于物种分布的模型：摩洛哥，O。e的两个本地野生OLEA Europaea亚种的情况。亚种。欧洲Sylvestris和O. e。亚种。 Maroccana
抽象的气候变化有望大大改变和改变植物生长和分布的生态条件，尤其是在地中海盆地，被认为是世界上全球变暖的最脆弱区之一。在本章中，我们研究了橄榄树的生物地理学，橄榄树是地中海盆地的象征性物种，由两个野生亚种在摩洛哥代表：Olea Europaea uspep。eUropaea var。Sylvestris，所有橄榄品种的祖先，在该国广泛分布，Olea e。亚种。Maroccana，在受限的西南地区流行。我们在未来变暖的背景下假设O. e。亚种。e。var。sylvestris分配区域有望，而O. e。亚种。Maroccana，预测其分布的改变，严重增加了灭绝的风险。为了评估摩洛哥两种野生橄榄种类的当前和未来的潜在地理分布，进行了基于物种分布的模型，以理解物种分布与气候因素之间的关系，基于现场数据和19个气候变量。使用了两个代表性浓度途径RCP4.5和RCP8.5，用于预测2050年和2070年两个野生橄榄亚种的未来分布。为避免多重共线性，从自变量列表中删除了高度相关的气候变量（r> 0.9，皮尔逊相关系数）。进行了折刀测试，以评估气候变量对预测建模的相关性。两种物种当前分布的最大熵模型都提供了令人满意的结果，而OLEA Europaea亚种的曲线面积高于0.980（±0.001）。eUropaea var。sylvestris，Olea Europaea亚种等于0.997（±0.001）。Maroccana。 折刀测试表明，降水和温度变量在摩洛哥的野生橄榄生物地理动力学中起重要性作用。 研究结果证实了我们对O. e的扩展的假设。亚种。 e。 var。 sylvestris合适的区域和OLEA e的威胁性方面。亚种。 在气候变化方案下的玛卡卡纳州。 本研究中使用的方法有望预测野生橄榄物种的潜在分布，并且可以成为支持保护和恢复计划的有效工具。Maroccana。折刀测试表明，降水和温度变量在摩洛哥的野生橄榄生物地理动力学中起重要性作用。研究结果证实了我们对O. e的扩展的假设。亚种。e。 var。sylvestris合适的区域和OLEA e的威胁性方面。亚种。在气候变化方案下的玛卡卡纳州。本研究中使用的方法有望预测野生橄榄物种的潜在分布，并且可以成为支持保护和恢复计划的有效工具。
包装提供无假设的稳定性
算法稳定性 - 也就是说，训练数据如何影响学习模型，这是现代数据分析的基础。在学习理论中，某些形式的稳定性是必要的，足以泛化（Bousquet和Elisseeff，2002； Poggio等人。，2004年； Shalev-Shwartz等。，2010年）。在模型选择中，稳定性措施可以可靠地识别重要特征（Meinshausen和B.Uhlmann，2010年； Shah和Samworth，2013年； Ren等人。，2023）。在科学应用中，稳定的方法促进了可重复性，这是有意义的推论的先决条件（Yu，2013）。在无分配预测中，稳定性是折刀有效性的关键假设（也就是说，一对跨验证）的预测间隔（Barber等人，2021; Steinberger和Leeb，2023年）。预见稳定性的各种好处，Breiman（1996a，b）提议将行李作为合奏元算法，以稳定任何基础学习算法。袋装，缩写为bootstrap aggation，将基本算法转化为训练数据的许多扰动，并平均得出的预测。Breiman将行李作为现成的稳定器的愿景激发了我们的主要问题：在任意基础算法上行李如何稳定，对数据产生分布没有任何假设？在本文中，我们首先要为具有有限输出的基础算法的情况回答这个问题，然后向无限情况显示扩展。
高级风险管理
人：查看有关成员本身的所有信息。以下是一些示例： - 学员或资深成员？ - 他们的身体状况是否能够执行任务？ - 先前存在的伤害或疾病是否会造成危害？ - 他们是否受过充分的训练？ - 你认为他们会紧张吗？害怕？忧虑？ - 长时间工作？需要休息吗？ - 查看参与成员的所有弱点。 媒体：这指的是你将要面对的环境。 - 天气如何，会对计划产生什么影响？热？冷？下雨？ - 地形如何？“游戏场地”是否适合这项活动？ - 查看所有条件以及它们可能带来的危害。 机器：这适用于飞机、车辆和将要使用的装备。 - 设备是否适合任务或使命？它会做你想让它做的事吗？ - 设备保养得当吗？设计精良吗？成员是否接受过如何使用它的培训？ - 查看从飞机到最小的食堂或小折刀的所有设备。 管理：这是指影响我们活动和使命的组织因素。 - 法规和书面指导对活动有何规定？是否遵守？ - 谁负责是否清楚？是否有足够的监督？ 使命：这着眼于计划本身和使命的复杂性。 - 活动是否经过精心策划？查看计划的进度。 - 计划对于参与的成员来说是否过于复杂？在太短的时间内要做的事情太多？
评估精度医学的成本效益：...
摘要简介精确医学（PM）涉及基因检测，以鉴定疾病风险，启用早期诊断或指导治疗选择以及靶向基因治疗。我们旨在进行系统的审查和荟萃分析，以量化按干预类型分层的PM的成本效益概况，并确定PM价值福利的异质性来源。方法和分析，我们将在Embase，Medline，Econlit和CRD数据库中进行系统搜索，以针对英语发表的研究或2021年7月8日在2021年7月8日之间以英语进行翻译，以对PM干预的成本效益分析主题。重点将放在报告健康和经济成果的研究上。研究质量将使用经济研究清单中的偏见进行评估。如果存在异质性，将在研究中分别在研究中分别在研究中分别汇总PM筛查，诊断，治疗靶向和治疗干预措施的增量净益处，否则固定效应模型，将分别使用随机效应模型汇总。亚组分析将根据疾病地区，地区和世界银行国家收入水平进行。此外，我们将通过随机效应元回归确定异质性的潜在来源。最后，将使用折刀灵敏度分析，漏斗图评估和Egger的测试来检测偏见。伦理和这种研究伦理批准或正式同意的传播。Prospero注册号CRD42021272956。将在会议摘要和手稿中将结果传播到各种演示和反馈会话中，这些摘要和手稿将提交给同行评审的期刊。