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尼日利亚的基于新闻的经济政策不确定性指数
在这项研究中，我们为非洲最大的经济体开发了第一个基于新闻的经济政策不确定性[EPU]指数，迄今为止，迄今为止在近期发表的各种EPU指数中被抑制了。以对非洲的重新兴趣，作为来自欧洲，美国和英国等发达经济体/地区的投资的重要目的地，以及中国，印度和俄罗斯等新兴经济体等，尼日利亚在战略上可以从中受益于尼日利亚，从而使国家对国家的经济不真实的范围变得至关重要。因此，我们使用相关关键字从该国著名报纸的 - 幕构建了一个EPU指数，并涵盖了全球金融危机的后果，还包括自2010年1月1日至2022年11月30日的指数跨度以来目前的数据范围以来的Covid Pandemic。我们通过检查尼日利亚汇率和股票价格（例如汇率和股票价格）如何与经济/财务变量联系来评估构建的EPU指数的样本内和样本外的可预测性。我们提供的证据表明，在相关变量的预测模型中，在索引中包含该指数，以便为其产生更准确的样本外预测。更重要的是，结果对于替代模型规范，不同的数据频率和多个预测范围是可靠的。我们希望将此练习扩展到其他有用的指数，例如地缘政治风险，财务压力指标和货币政策不确定性等，而包括尼日利亚在内的非洲不易获得。
低碳经济政策对中国公司环境责任模型的影响
这项研究调查了低碳经济政策对中国A股份上市公司公司环境责任（CER）的影响，特别关注融资约束作为中介因素的作用。尽管2022年的环境污染事件减少了，但此类事件的经济和社会影响仍然显着，强调了对更强大的环境治理的需求。基于先前的研究，这项研究利用了上海和深圳证券交易所（2010- 2020）的数据，并采用了差异差异（DID）模型来评估2016年CER引入的低级经济政策的影响。调查结果表明，这些政策对CER产生了积极影响，并且财务约束是调解人。这项研究发现，低碳政策是多么通过减轻财务障碍来间接促进环境承诺。这项研究为政策制定提供了宝贵的见解，主张在财务供应方面加强改革以促进可持续的经济框架。此外，它强调了实施强大的低碳政策以提高公司环境责任的重要性。但是，该研究还指出了与数据范围和影响结果的潜在外部因素有关的局限性。这些发现有助于更广泛的关于可持续发展的论述，为环境保护提供了构成经济增长的蓝图，并为该领域的未来研究提供了信息。
安全数据表
Property Values Remarks • Method Melting point / freezing point No data available None known Boiling point/boiling range (°C) No data available None known Flammability (solid, gas) No data available None known Flammability Limit in Air None known Upper flammability limit: No data available Lower flammability limit: No data available Flash point No data available Open cup Autoignition temperature No data available None known Decomposition temperature None known pH No data available None known pH (as aqueous solution) No data available无可用的运动运动粘度没有可用的数据，没有已知的动态粘度无可用的数据，无知的水溶解性无可用数据可用的数据可用的数据可溶解性无知的溶解性无可用的数据可用的数据可用的数据无知的分区无知的数据无可用的数据无可用的数据无知的蒸气密度无可用数据可用数据可用数据可用数据可用的数据可用的数据可用粒子的可用数据可用粒径<可用粒子尺寸<可用的数据范围a可用信息范围a可用信息范围a可用信息范围a可用信息范围a可用信息a可用信息<
安全数据表
Property Values Remarks • Method Melting point / freezing point No data available None known Boiling point/boiling range (°C) No data available None known Flammability (solid, gas) No data available None known Flammability Limit in Air None known Upper flammability limit: No data available Lower flammability limit: No data available Flash point No data available Open cup Autoignition temperature No data available None known Decomposition temperature None known pH No data available None known pH (as aqueous solution) No data available无可用的运动运动粘度没有可用的数据，没有已知的动态粘度无可用的数据，无知的水溶解性无可用数据可用的数据可用的数据可溶解性无知的溶解性无可用的数据可用的数据可用的数据无知的分区无知的数据无可用的数据无可用的数据无知的蒸气密度无可用数据可用数据可用数据可用数据可用的数据可用的数据可用粒子的可用数据可用粒径<可用粒子尺寸<可用的数据范围a可用信息范围a可用信息范围a可用信息范围a可用信息范围a可用信息a可用信息<
第二寿命电池应用的锂离子老化模型的批判性比较
摘要：到达生命的汽车末端（EOL）的电动车辆（EV）的锂离子电池（LIB）可能为网格连接系统（例如峰值剃须和辅助服务）提供低成本，高度可用的储能解决方案。有几个问题与电力系统中的第二寿命电池（SLB）的整合有关，例如包装设计和细胞化学的可变性，对健康状况（SOH）的内部评估以及对不同电力系统应用中SLB的预期寿命的估计。基于模型的方法通常在汽车行业中用于估计/预测Libs一生中Libs的能力和功率褪色轨迹。但是，各种各样的模型都具有不同的指标，复杂性和计算成本。这些估计的准确性对于SLB应用程序的业务模型推导至关重要。本文介绍了两种经过良好接受的，最先进的老化模型的性能的定性和定量评估，该模型最初是为汽车应用开发的，此处适用于不同的SLB应用程序，以预测容量和功率淡出。这些模型对几个性能指标进行了评估，例如在校准数据范围之外的估计和外推能力的实现。所考虑的模型分别分别为半经验物理学和经验模型。数值结果为SLB应用程序根据其性能和局限性选择老化模型提供了见解。考虑了三种不同的SLB功率文件，DC快速电荷站的大量能量和两个频率调节程序，与SOC，C率和电池温度的不同范围相对应，目的是激发不同的老化机制。
根据SOC 2 II型Oleh Deineka 1，Oleh Harasymchuk 1，Andrii Partyka 1，Anatoliy OB
摘要本文讨论了SOC 2 II型合规性数据分类策略的设计。SOC 2 II类型是一项重要的认证，证明了服务组织满足信托服务标准的能力，该标准包括安全性，可用性，处理完整性，保密性和隐私性。数据分类是建立强大的数据安全策略的关键第一步，因为它可以帮助组织了解他们拥有的数据并分配对该数据的敏感性，从而告知应应用的安全控制。数据分类的主要目标是以增强其保护并与组织的整体数据安全策略保持一致的方式组织和管理数据。数据安全性在数据分类过程中起关键作用，因为它直接影响了分类数据的保护和管理方式。为SOC 2 II类合规性设计数据分类策略涉及一些挑战和考虑因素，即组织必须导航以有效保护敏感信息并保持其服务提供的完整性。这些挑战和考虑因素包括了解数据范围，与信任服务标准保持一致，将安全性与可用性，培训和意识，培训，定期更新和评论保持平衡，定义分类级别，确保一致性，自动化，自动化分类，与其他策略和控制，与其他策略和控制，与第三部分销售者，监视和执行和执行和法规和法规和法规和规定。关键字1 SOC 2 II类，数据分类，数据安全，访问管理，存储。1。简介
基于OMIC的生物标志物发现脂肪性肝病的机会和障碍
与肥胖和过度使用酒精有关的肝病的患病率上升正在加剧对旨在社区筛查，诊断脂肪性肝炎的诊断和明显的纤维化，监测，预后，预测和预测治疗效率的需求。OMICS方法论和生物信息学的力量的突破创造了一个极好的机会，将技术进步应用于临床需求，例如开发个性化医学的精确生物标记。通过OMICS技术，从基因到循环蛋白的生物学过程以及包括细菌，病毒和真菌在内的微生物组，可以在轴上进行研究。然而，基于OMIC的生物标志物发现和验证存在重要障碍，包括使用未靶向平台的半定量测量结果，这些测量可能表现出很高的分析性，间和个体内部方差。标准化方法以及在不同种群中验证它们的需求提出了挑战，部分原因是疾病的复杂性和在不同疾病阶段生物标志物表达的动态性质。当研究未能提供监管批准所需的知识时，缺乏有效性会导致失去机会，所有这些都会导致这些发现延迟翻译成临床实践。虽然没有基于OMIC的生物标志物已经成熟到临床实施，但生成的数据范围已经可以假设 - 免费发现了许多候选生物标志物，这些候选生物标志物需要进一步验证。要探索OMICS技术的许多机会，肝病学家需要详细了解各种OMICS之间的共同点和差异，以及这些方法的障碍和优势。
DHS FY 2024年度绩效报告，附录D
DHS机构财务报告（AFR）|出版日期：2024年11月15日DHS年度绩效报告（APR）|出版日期：2025年1月17日DHS年度绩效计划（APP）|出版日期：2025年3月1日，APR的附录D提供了报告中包含的所有绩效指标的详细列表。在衡量列表之前，附录概述了部门的绩效数据验证和验证过程。列出的每个措施包括其描述，数据范围，数据源，收集方法，可靠性索引以及数据可靠性检查的说明。附录还显示了该部门2023年四年季度国土安全评论（QHSR）的每种措施与相应战略目标之间的一致性。在此处了解有关QHSR的更多信息：https：//www.dhs.gov/publication/2023- quadrennial-homeland-security-review-qhsr下一页包含一张内容表，可轻松导航。附录由部门的运营组件组织：美国海关和边境保护局（CBP）；网络安全和基础设施安全局（CISA）；联邦应急管理机构（FEMA）；美国移民和海关执法（ICE）；运输安全管理局（TSA）；美国海岸警卫队（USCG）；美国公民和移民服务（USCIS）；和美国特勤局（USSS）。附录以该部门的支持组件和关键DHS管理局（MGMT）业务列出的措施结束，包括：反大规模销毁武器（CWMD）；联邦执法培训中心（FLETC）； DHS MGMT的联邦保护局（FPS）和首席人力资本官办公室（OCHCO）；情报与分析办公室（I＆A）；国土安全局意识办公室（OSA）；以及科学技术局（S＆T）。
医疗保健数据分析的物联网-IJRPR
物联网技术与高级数据分析的整合已经在医疗保健领域启动了革命性的转变，标志着创新实践和增强医疗保健提供的新时代。这种融合不仅简化了传统的医疗保健过程，而且还引入了开拓性的方法，这些方法可以重塑全球患者护理，运营效率和医疗保健成果。通过利用物联网设备的连通性和数据分析的分析能力，医疗保健系统可以访问实时见解，预测能力和个性化的治疗途径，从而从根本上重塑了如何接近和经验丰富的医疗保健。当高级机器学习（ML）算法与物联网设备结合使用时，大数据成为增强诊断，治疗和决策中的卫生系统不可或缺的一部分。在生物医学应用中，物联网的利用引起了所有事物的互联网研究兴趣（IOE），包括症状治疗以及患者监测和观察[12]。作为可穿戴设备，传感器和其他连接工具变得更加普遍，医疗保健提供者可以使用大量的患者健康数据。这提供了改善结果和护理质量的机会。但是，有效的信息处理系统对于充分利用这些数据至关重要。在医疗保健互联网（H-IOT）领域中，信息处理包括各种任务，包括收集，存储，分析和共享物联网设备的数据。这些数据范围从血压，心率和氧饱和度等生命体征到患者活动水平，睡眠模式和药物依从性。通过利用这些信息，医疗保健提供者可以发现疾病的早期迹象，远程监测患者并个性化治疗计划，以更好地满足个人需求[4]。
将最新的U-NET模型概括为子...
摘要。对肿瘤分割模型的一个关键挑战是适应各种临床环境的能力，尤其是在应用于质量差的神经数据时。围绕这种适应性的不确定性源于缺乏代表性数据集，使最佳模型在整个撒哈拉以南非洲（SSA）中发现的MRI数据中发现的不符合外表的模型没有展示的模型。我们复制了一个框架，该框架确保了2022个小子中的第二位置，以调查数据集组成对Mod-el绩效的影响，并通过使用以下方式培训模型来追求四种不同的方法：仅Brats-Africa Data（Train_ssa，N = 60），N = 60），2）Brats-Adult Glioma DATATS（2）BRATS-ADULT GLIOMA DATATS（TRAIT_ DATAT）（Train_gli，N = 1251） n = 1311）和4）通过进一步培训使用BRATS-AFRICA数据（Train_FTSSA）的Train_GLI模型。值得注意的是，仅在较小的低质量数据集（Train_SSA）上进行培训就产生了低于标准的结果，并且仅在较大的高质量数据集（Train_Gli）上训练，在低质量验证集中努力努力划定Odematous Tissue。最有希望的AP-PRACH（TRAIN_FTSSA）涉及预先培训高质量神经图像的模型，然后在较小的低质量数据集中进行微调。这种方法超过了其他方法，在Miccai Brats非洲全球挑战外部测试阶段排名第二。这些发现强调了较大的样品大小的重要性，并在改善分割性能中广泛接触了数据。此外，我们证明了通过在本地使用更广泛的数据范围对这些模型进行微调来改善此类模型的潜力。