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精算周期中的机器学习
A B R I G H T F U T U T U T U R E在本文中提出了一个框架，该框架通过在策略级别上建模所有索赔阶段以及更有效地使用数据来连接精算周期。机器学习扩大了技术的调色板，并且并不总是它过去的黑框，因为新技术在准确性和透明度之间的权衡模糊了。我们的用例表明，可以使用机器学习来提供更好的传统方法（例如GLM模型），作为独立模型（例如估算忍者储量）或与其他技术结合（例如用于大型索赔建模）。使用这一小型用例，我们已经显示了精算师使用机器学习技术在整个精算周期中增加价值的丰富机会，以创造这个工作领域的光明未来。■
1短期中的开放经济
让NET出口重新编写：εεεεε /），（），（），（ * * * y im y x y y y y nx- nx - =替换为等式（19.1），使用函数形式，用于对14章的汇总需求的家庭组成部分的函数形式，从第14章中获得了开放经济的收益率： 𝑁𝑋（𝑌，𝑌∗，𝜀）（19.1）如果假设在国内外价格是恒定的，而1 / * = p p，则E =ε此外，以恒定的价格水平，通货膨胀为零，实际利率等于名义。因此，等式（19.1）变为：），（），（）（ * e y y y nx g i y i t y c y c y + + + + + + + - =（19.2）（我保持通货膨胀的恒定，所以I和H的问题与IS曲线的表述有关，即汇率的任何变化可能会使E曲线变化； Ever e curve the Curve e e e evirap e e e eviept e evie e rusport e div funcort of foruct e div funcort
食品周期中的定量元素分析
食品和饲料市场的全球化以及相关的生产和回收过程，要求对产品特征的准确和可靠的控制以保护商业价值，但主要是为了保护消费者健康和制造商的声誉。闪光智能元素分析仪（图1）在一个单个系统中，在固体和液体样品的高浓度下实现定量元素测定，适应您的需求并涵盖食物周期中的广泛分析。执行的元素分析基于燃烧方法（DUMA）方法，允许一种简单，快速，成本效益和环保的方式来分析样品。分析仪毫不费力地应对现代实验室要求，例如准确性，日常可重复性和高样本吞吐量。
ISO 9001日期中的气候变化问题
引言是ISO对气候变化行动的承诺的一部分，在所谓的伦敦宣言中，所有ISO成员机构一致批准（https：//www.iso.org/climateaction.html），对ISO的管理系统标准的30多个，包括ISO 9001，包括ISO 9001，包括ISO 9001，包括ISO 9001，包括ISO 9001，包括ISO 9001，包括ISO 9001的修改，包括ISO的30多个修订，它的背景。组织应确定与其目的相关的外部和内部问题，并影响其实现其质量管理系统预期结果的能力。补充：组织应确定气候变化是否是相关的问题。4.2了解有关方面的需求和期望。组织应确定：•与质量管理系统相关的有关方面。•这些有关方面的相关要求。•将通过质量管理系统解决以下哪些要求。添加：注意：相关的有关方面可以有与气候变化有关的要求4.1和4.2条款的总体意图保持不变，因为这些条款已经包括组织考虑可能影响其管理系统有效性的内部和外部问题（来自ISO/IAF联合公共的有效性）。这些新的夹杂物是为了确保气候变化牢固地在组织的雷达屏幕上，并特别注意其在其质量管理系统的设计和实施中要考虑的外部问题之一。该标准的修正案已公开可用。本文的目的是为审计师提供有关审核这项经过修订的要求的指导，并在ISO 9001范围的特定背景下注明及其预期结果，从而提供了对潜在的重叠或与组织所涉及的其他主题且与质量质量管理无直接相关的潜在重叠或混淆的其他澄清。本文提供的指导旨在进行第一，第二和第三方审核。在涉及第三方认证的情况下，由于修正案的性质，不需要特定的过渡计划，正如IAF及时传达的那样。在世界某些地区，气候变化及其原因是有争议的话题。与ISO 19011：2018审核管理系统的指南一致，审计师在审计气候变化问题时应保持客观性和中立性。他们不应表达与气候变化有关的个人信念。审计师的作用是评估组织是否确定气候变化问题是否与其QMS及其预期结果相关，如果是这种情况，则在QMS中如何解决。
蓄势待发：收入周期中的人工智能
76% 的企业高管和 57% 的受访者表示，预算问题是 AI 启动和全面整合的主要障碍。 * 责任和安全问题也是经常提到的障碍，收入周期和 IT 领导者将其列为首要问题。大多数提供商报告称，责任、风险、隐私（56%）；人员配备（50%）；对所提供信息的信任度不足（45%）；以及基础设施挑战（43%）是全面整合 AI 的障碍，表明组织在完善其 AI 战略时必须解决的一些关键痛点。
人工智能在基于 MRI 的直肠癌分期中的作用：系统评价
多项研究探讨了人工智能 (AI) 在基于磁共振成像 (MRI) 的直肠癌 (RC) 分期中的应用，但仍然缺乏全面的评估。本系统评价旨在回顾 AI 模型在基于 MRI 的 RC 分期中的表现。对 PubMed 和 Embase 进行了搜索，从数据库建立之初到 2024 年 10 月，没有任何语言和年份限制。本评价纳入了前瞻性或回顾性研究，这些研究评估了 AI 模型（包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)）在基于 MRI 的 RC 分期中的诊断性能与任何比较器进行比较。绩效指标被视为结果。两名独立审阅者参与了研究的选择和数据提取，以限制偏见；任何分歧都通过相互协商或与第三位审阅者讨论解决。从数据库中共找到 716 条记录。其中，14 项研究（1.95%）最终被纳入本综述。这些研究发表于 2019 年至 2024 年之间。这些研究采用了各种 MRI 技术，并开发了多种 AI 模型。深度学习是最常见的。用于开发 AI 模型的 MRI 图像包括来自不同景观和系统的 T1 加权图像（14.28%）、T2 加权图像（85.71%）、扩散加权图像（42.85%）或这些图像的组合。这些模型是使用各种技术构建的，主要是深度学习，例如传统神经网络（28.57%）、深度学习重建（14.28%）、弱监督模型开发框架（7.12%）、深度神经网络（7.12%）、基于更快区域的 CNN（7.12%）、ResNet、基于深度学习的临床放射组学列线图（7.12%）、LASSO（7.12%）和随机森林分类器（7.12%）。所有使用单一类型图像或组合成像模式的模型在准确度、灵敏度、特异性、阳性似然比、阴性似然比和曲线下面积方面均表现出优于人工评估的性能，得分 >0.75。这被认为是良好的表现。目前的研究表明，基于 MRI 的 RC 分期 AI 模型表现出很高的性能，前景广阔。
变暖加剧了森林碳和氮气周期中的全球不平等
森林是宝贵的自然资源，为人类提供必不可少的服务。然而，全球变暖对森林碳和氮循环的影响仍然不确定。在这里，我们将总氮输入和积累的降低分别减少了7±2和28±900万吨（TG），并且由于化石燃料的社会在化石燃料的社会中变暖而使环境的反应性氮损失增加了2100。这将使全球碳汇的容量每年损害0.45±1.14亿吨。更重要的是，森林碳和氮气周期的变暖引起的不平等可能会扩大全球南方和全球北部之间的经济差距。高收入国家估计将从森林资产下获得1790亿美元的收益，而其他地区可能面临310亿美元的净损失。面对未来的气候变化，必须实施气候智能森林管理，例如综合修复和优化树种的组成。
文章 集成电化学蓄电池并由可再生能源供电的能源系统在生命周期中的环境影响
重点关注电化学蓄电池，问题主要涉及重金属的使用和/或影响环境危害争论中心的储存化学成分。本文从生命周期的角度介绍了位于两个不相连的小岛上的化石和可再生能源混合能源系统的环境评估。将现有配置与为利用可再生能源而增加电池而获得的新配置进行了比较。结果表明，对于电池而言，组装阶段（包括原材料提取、运输和组装）约占总量的 40%，而其余部分与报废过程有关。材料的再利用和回收对总体影响有积极影响。结果还表明，总体影响与安装电池的地方的实际能源结构密切相关，即使它通常低于没有电池的解决方案。本文还强调了在分析中正确定义功能单元的重要性。
04 2013年至2022年的南非商业周期
使用几种统计工具来确定商业周期中的参考转折点。SARB的三个综合商业周期指标3受到任何可能转折点的指示。独立编译的三个复合商业周期指标都包含经济指标，这些指标根据其领导能力，与商业周期中的或滞后运动的能力分组在一起。综合商业周期指标目前结合了11个个人经济指标，这些指标历史上一直在商业周期中的参考转折点之前。复合重合商业周期指标包含了五个经济指标，这些指标历史上与商业周期中的参考转折点相吻合。同样，综合滞后商业周期指标构成了七个经济指标，历史上一直遵循商业周期中的转折点。
