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在小面积估计气候变化态度的小面积估计中使用新数据源
气候变化是一个全球问题，对世界经济和社会产生重大影响。为了有效地应对气候变化和其他社会挑战，决策者通常需要在次国家层面上可靠地估计相关变量。全国代表性调查并不经常为此目的而设计。在这项研究中，我们建议使用小面积估计技术，以获取可靠的估计值，以使人们非常担心区域水平的气候变化。我们方法的一个新方面是，我们将非传统的辅助信息（特定的网络数据）包括在我们的模型中。对于本文中使用的数据，我们的结果表明，与没有模型的模型相比，合并Web数据的可靠估计更可靠。最后，我们还承认并解决了与小区域估算中使用Web数据相关的某些限制。
机器学习和结构健康监测概述，重点介绍新兴技术和高维数据源
摘要 传统的损伤检测技术正逐渐被最先进的智能监测和决策解决方案所取代。结构健康监测 (SHM) 系统中的近实时和在线损伤评估是一种有希望的过渡，可以弥合过去应用效率低下与未来新兴技术之间的差距。在智慧城市、物联网 (IoT) 和大数据分析时代，数据驱动的民用基础设施监测框架的复杂性尚未完全成熟。因此，机器学习 (ML) 算法提供了必要的工具来增强 SHM 系统的功能并为过去的挑战提供智能解决方案。本文旨在阐明和回顾现代 SHM 系统中涉及的 ML 前沿。提供了 ML 管道的详细分析，并在增强表格和图中总结了需求量大的方法和算法。通过物联网范式连接基础设施中关键信息的无处不在的感知和大数据处理是 SHM 系统的未来。随着这些数字技术的进步，考虑到下一代 SHM 和 ML 的结合，本文详细讨论了 (1) 移动设备辅助、(2) 无人机、(3) 虚拟/增强现实和 (4) 数字孪生方面的最新突破。最后，本文探讨了 SHM-ML 结合的当前和未来挑战以及未解决的研究问题。在 ML 参与的 SHM 中利用新兴技术的路线图仍处于起步阶段；因此，本文展望了监测系统在评估民用基础设施完整性方面的未来发展。
MISS-SNF：一种多模式患者相似性网络集成方法来处理完全缺失的数据源
动机：精确药物利用患者特定的多模式数据来改善预防，诊断，预后和疾病治疗。提前的精确医学需要复杂，异质和潜在高维数据来源（例如多摩学和临床数据）的非平凡整合。在文献中，已经提出了几种方法来管理丢失的数据，但通常仅限于一部分患者的特征子集的恢复。在很大程度上被忽略的问题是当一个或多个患者完全缺少其中一个或多个数据来源时，这是临床实践中相对常见的状况。结果：我们提出了Miss类似网络融合（MISS-SNF），这是一种新型的通用数据集成方法，旨在在患者相似性网络的背景下管理完全缺失的数据。miss-snf通过利用从SNF算法借来的非线性消息通讯策略来整合不完整的单峰患者相似性网络。Miss-SNF能够恢复缺失的患者相似性，并且是“任务不可知论”，从某种意义上说，可以整合无监督和监督预测任务的部分数据。对来自癌症基因组图集（TCGA）的九个癌症数据集的实验分析表明，Miss-SNF达到最先进的方法会导致恢复相似性并识别出在临床上相关变量中富集的患者亚组，并具有差异性生存率。可用性和实现：在R中实现的MISS-SNF代码可在https://github.com/ anacletolab/misssnf上找到。此外，截肢实验表明，MISS-SNF监督了对整体生存和无进展间隔事件的预测，完全缺少数据的结果可与所有数据可用时获得的结果相当。
控制FDR从多个数据源选择组级别的同时信号，并应用于国家covid Collaborative d
使用观察数据的探索性关联研究中的一个挑战是，预测因子与结果之间的关联可能是弱和稀有的，并且候选预测因子具有综合相关结构。错误的发现率（FDR）控制程序可以为探索性研究中的预测识别提供重要的统计保证。在最近建立的国家共同协作队列（N3C）中，电子健康记录（EHR）数据在同一组候选预测因素上是在多个不同的站点中独立收集的，从而提供了通过来自不同来源的信息来识别真正的关联。本文提出了一种一般的基于仿基的变量选择算法，以确定在有限样本设置下的团体级别条件独立测试（同时信号）的联合中的关联。该算法可以与一般回归设置一起使用，从而允许两种异质性
引用：Bahman Zohuri 和 Farhang Mossavar Rahmani。“人工智能与人类智能：一场新的技术竞赛”。Acta Scientific Pharmaceutical Sciences 4.5 (2020): 50-58。
数据专业知识 • 识别和维护内部和外部的高质量数据源 • 确保对数据源的适当访问 • 执行企业安全标准，控制对数据的访问，包括加密、监控、备份和恢复。• 集中数据管理流程
罕见疾病的患病率和发病率：书目...
如果有一系列国家数据，则计算平均值以估算全球或欧洲的流行率或发病率。当有一系列数据源可用时，符合一定数量质量标准的最新数据源将受到青睐（注册表，荟萃分析，基于人群的研究，大型研究）。
国家和地区公共部门财政：方法指南
将收入数据分配到各地区的一般方法是使用“指标”数据集，选择此数据源是为了尽可能接近地反映“谁支付”的概念。影响使用指定方法决策的其他因素是数据源的可用性和及时性。每个国家和地区的比例都是根据此指标数据集计算的，然后应用于从英国公共部门财政中获得的英国总额。对于某些数据源，它们的适用性可能以牺牲及时性为代价。在这些情况下，通常的一般方法是结转最新的可用数据。有关国家和地区公共部门财政 (CRPSF) 数据的优势和局限性的更多信息，请参阅
A（Gen）AI探路者
护理管理旅程。护理管理涉及众多数据源，这些数据源通常集成到不同的无连接系统中。在这里，（Gen）AI可以通过构建，整合和分析各种数据源来展示其深远的潜力，以推动所有治疗领域的客户和患者体验的个性化（请参阅图表3）。值得注意的是，AI驱动的预测分析可以更准确，有效地识别高危患者，从而通过早期的预防性医疗保健实现高度个性化的护理管理，最终可以增加患者的整体福祉和健康。例如，德国健康保险公司实施了与BCG共同开发的AI模型，以预测所有已知风险>
国家wa phn
使用2021年人口普查中的长期健康状况数据的使用，包括有关2021年人口普查中长期健康状况的问题现在为PHN寻求解决的许多条件提供了额外的数据源。我们注意到这是第一次收集此信息，因此应谨慎解释。所有数据源都有固有的偏见，并且会根据所采用的方法导致患病率的不同估计。对于人口普查，该方法是家庭而不是个人调查，这可能导致由于隐私问题或代表其他家庭居民缺乏对被告的知识而导致的报告。此外，人口普查长期健康状况问题询问医生或护士是否已经告诉被告人有特定状况，这要求被告人已访问卫生服务并接受诊断。在本文档中，我们选择在大多数情况下使用普查患病率估计来支持其他数据源。例外是心理健康，我们选择还引用了WA Health and Felying监视系统的估计和痴呆症，我们选择使用AIHW提供的估计值。在这两个实例中，我们认为这些替代数据源的方法可以更好地捕获这些条件，但也提供了ABS数据以确保完整性，因为它们也包括在ABS非特异性的长期条件和骨料状况计数中，我们已经引用了。数据源的选择永远不会明确，最终必须承认，所有数据集将产生不同的结果，并受到解释结果时必须考虑的限制。