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World File Search System未测量的
疫苗安全的方法学前沿
摘要 虽然疫苗在临床试验中经过了严格的安全性和有效性测试，但这些试验没有纳入足够的受试者来检测罕见的不良事件，而且它们通常排除孕妇等特殊人群。因此，有必要使用观察性数据源进行上市后疫苗安全性评估。通过大型链接数据库和分布式数据网络，结合以案例为中心的方法的发展，罕见事件的研究已经得以实现。分布式数据网络需要通用协议、定义、数据模型和分析，开发和使用这些工具的过程正在迅速发展。怀孕期间疫苗安全性的评估因生理变化、母子联系的挑战以及对婴儿进行长期随访的需要而变得复杂。潜在的偏见来源包括获得和利用产前护理的差异、永恒的时间偏见、怀孕的季节性时间和未测量的怀孕结果决定因素，尚未得到充分探索。用于评估上市后研究产生的证据的现有工具可能会降低观察数据的证据，并优先考虑随机对照试验的证据。然而，基于真实世界数据的真实世界证据越来越多地用于安全性评估，并且已经开发出用于评估真实世界证据的新工具。疫苗安全监测的未来，特别是针对罕见事件和特殊人群，包括在单个国家以及协作网络中使用大数据。这种向使用真实世界数据的转变需要继续开发生成和评估真实世界证据的方法。
测量经济模型的完整性
有更多理由寻找改善预测模型比预测良好的模型的方法。但是什么构成“良好”表现？我们的观点是，答案取决于指定的“功能”（即解释变量）。为了定义想法，假设我们有有关客户是否同意特定贷款的数据。贷款与诸如利率或贷款期限之类的特征不同。这些特征与需求相关的一种模型（“ NPV模型”）可能认为，客户在贷款期间通过预期资本成本的镜头查看贷款。资本的预期成本是可用功能的特定功能。我们可以通过在数据上评估该模型的预测，例如查看有效利率下降时需求是否增加。这些测试使我们能够拒绝错误的模型，但是它们没有告诉我们不同的模型可以做得更好。为了解决这个问题，我们建议将模型的准确性与使用我们具有描述每笔贷款的功能做出的最佳需求预测的准确性。将基准的预测精度与NPV模型的预测准确性进行比较，将告诉我们NPV模型捕获了结果中有多少可预测的信号（给定基线特征）。如果最佳预测比NPV模型的预测要好得多，则可能有另一个模型建立在相同的功能上，从而实质上提高了预测精度。例如，另一个模型可能会假设客户忽略未来的利率，而仅关注初始利率，或者将2.99％的人从2.95％差异。另一方面，如果最佳预测并不比NPV模型的预测好得多，则构建在相同功能上的替代模型在这些数据上可能无法做得更好。新模型可以提供帮助，但必须通过识别当前未测量的新变量来做到这一点。例如，强调框架和说服力的模型将指出将我们的数据集扩展到包括贷款描述中使用的词汇。超出了这个特定示例，任何模型的预测误差通常都可以分解为两个来源：（1）由于我们测量的功能的局限性，即结果>
新颖的电池电源能力评估改进了EVTOL飞机着陆
电动垂直起飞和降落（EVTOL）飞机部署的关键方面是所使用的电池的安全性和性能能力。安全要求的一个组成部分是需要储备能源，只有在紧急情况下才能使用。在文献中，已经观察到应限制电池能量储备区域的下限，以避免发生急剧下降电压下降的区域。在此，提出了一种定义下限的方法。这旨在延长飞机可以在登陆不再完成之前巡航的时间。一种新型的功率能力测试程序用于测量可以完成恒定功率脉冲的最低电荷（SOC）。这与在预定的SOC点执行脉冲的现有功率能力测试不同。提出的方法的目标是复制着陆条件，以了解低SOC的功率能力性能。对各种环境条件和用例进行了测试，包括温度和功率脉冲以及两组不同老化的细胞。对于定义的测试条件，日历老年细胞的最低SOC值范围为6％至14％，而循环老化细胞的范围为8％至27％SOC。该测试的结果是一个特征图，将温度，脉冲功率和脉冲持续时间与最低SOC相关联。特征图指示需要在需要执行降落之前允许电池的最低SOC值。将特征图的精度与从测试数据参数参数的电池等效电路模型进行了比较。根据一组先前未测量的实验条件对定义的方法进行了实验验证。总体而言，与测量值相比，特征图提供了良好的精度，而MAP和模型方法的平均最大绝对百分比误差最多为7.5％。此外，测试结果表明，如果将最坏情况的降落场景用作储备区的下限，则如果不考虑细胞降解，则可用的名义飞行的可用SOC范围将受到很大的影响。
使用修剪的物理感知神经网络增强配电系统状态估计：预印本
数据或通过插值观察到的测量数据来计算。在配电系统中，伪测量可以从智能电表数据、基于光伏 (PV) 辐照度或风速预测模型的分布式能源发电中获得。在 [4] 中，研究了一种基于博弈论的数据驱动技术，目的是在配电系统状态估计 (DSSE) 中生成伪测量。开发了并行机器学习模型来学习负载模式，然后生成准确的有功功率伪测量。出于同一目的，在 [5] 中，实现了一种基于频率的聚类算法，该算法确定负载模式并估算每日能耗。另一方面，使用概率数据驱动方法为未测量的 PV 系统生成时间序列伪测量 [6]。除了利用来自丰富数据的伪测量来改进电网监控之外，配电系统运营商 (DSO) 还将受益于能够以有限的传感预测系统状态的方法。[7]–[10] 提出了一种结合预测和状态估计模型的估计方法。这些方法提出了数据驱动模型，这些模型依赖于最小均方估计和贝叶斯估计。优点是这些方法不需要可观测性或冗余测量。最近，[10] 中的作者提出了一种基于深度学习的贝叶斯状态估计方法，用于不可观测的配电网。数据驱动技术为提高配电系统中的电网可观测性提供了一种非常有前途的解决方案。受这些方法的启发，我们提出了一种具有有限感知的数据驱动状态估计来解决 DSO 面临的问题。在 [11] 中，提出了一种称为物理感知神经网络 (PAWNN) 模型的方法。其思想是将配电系统的物理连接嵌入神经网络模型中；然而，模型中连续层之间的连接保持不变，这可能导致不必要的连接。为此，本文提出了修剪的物理感知神经网络 (P2N2)。图 1 显示了所提出方法的图形摘要。首先，使用设置 Monte Carlo 模拟
需求预测
图 3-1：天气对需求的影响（以配送投入衡量）......................................................................................... 8 图 3-2：水平衡概览.................................................................................................................... 9 图 3-3：按 Ml/d 划分的需求子成分（2021-22 年）......................................................................... 15 图 3-4：泰晤士水务运营区域和地方当局的区域定义......................................................................... 21 图 3-5：Oxcam 情景......................................................................................................................... 23 图 3-6：WRZ 人口增长情景......................................................................................................... 26 图 3-7：WRZ 房产增长情景......................................................................................................... 27 图 3-8：ONS 和住房计划情景之间的人口和家庭差异..................................................................................................... 28 图 3-9：家庭需求趋势调整因子......................................................................................................... 35 图 3-10：气候变化对 DYAA 情景的影响..................................................................................... 37 图3-11：气候变化对 DYCP 情景的影响 .............................................................................. 37 图 3-12：基准家庭总需求 – 公司层面 .............................................................................. 44 图 3-13：基准人均消费 – 公司层面 .............................................................................. 45 图 3-14：基准家庭消费 – 伦敦 DYAA ............................................................................. 46 图 3-15：基准人均消费 – 伦敦 ............................................................................................. 46 图 3-16：基准家庭消费 – SWOX DYAA ............................................................................. 47 图 3-17：基准家庭消费 – SWOX DYCP ............................................................................. 47 图 3-18：基准人均消费 – SWOX ............................................................................................. 48 图 3-19：基准家庭消费 – SWA DYAA ............................................................................. 48 图 3-20：基准家庭消费 – SWA DYCP ........................................................... 49 图 3-21：人均消费基线 - SWA ......................................................................... 49 图 3-22：家庭消费基线 – 肯尼特谷 DYAA ........................................................ 50 图 3-23：家庭消费基线 – 肯尼特谷 DYCP ........................................................ 50 图 3-24：人均消费基线 – 肯尼特谷 ...................................................................... 51 图 3-25：家庭消费基线 – 吉尔福德 DYAA ................................................................ 51 图 3-26：家庭消费基线 – 吉尔福德 DYCP ........................................................................ 52 图 3-27：人均基准消费量 - 吉尔福德 .............................................................................. 52 图 3-28：家庭基准消费量 - 亨利 DYAA ........................................................................ 53 图 3-29：家庭基准消费量 - 亨利 DYCP ........................................................................ 53 图 3-30：人均基准消费量 - 亨利 ...................................................................................... 54 图 3-31：泰晤士水务公司测量和未测量的非家庭消费量 ............................................................. 58 图 3-32：泰晤士水务公司地区非家庭消费中心、低层和高层情景 ............................................................................................................................. 59 图 3-33：按工业部门建模的非家庭消费量 ............................................................................................. 60 图 3-34：数据中心情景 ............................................................................................................. 60 图 3-35：数据中心用水概况 ............................................................................................. 61 图3-36: WRZ NHH 需求总计 .............................................................................................. 62 图 3-37: WRZ 级分布输入（基于计划的预测） ........................................................................ 65 图 3-38: ONS-18 和基于计划的情景的 WRZ 级 DYAA 比较图表 ............................................. 68 图 3-39: ONS-18 和基于计划的情景的 WRZ 级 DYCP 比较图表 ............................................. 69 图 3-40: ONS-18 和基于计划的情景的 WRZ 级 DYAA PCC 比较图表 ............................................. 70.................. 65 图 3-38：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYAA 比较图表 ........................ 68 图 3-39：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYCP 比较图表 ........................ 69 图 3-40：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYAA PCC 比较图表 70.................. 65 图 3-38：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYAA 比较图表 ........................ 68 图 3-39：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYCP 比较图表 ........................ 69 图 3-40：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYAA PCC 比较图表 70