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World File Search System评估的
理事会对外部评估的回应
和欧洲系统性风险委员会咨询技术委员会的现任主席。克里斯汀·福布斯（Kristin Forbes）是麻省理工学院斯隆管理学院的杰罗姆（Jerome）和多萝西·勒梅森（Dorothy Lemelson）管理和全球经济学教授，也是英格兰银行货币政策委员会的前成员。Trevor Tombe是卡尔加里大学经济系教授，公共政策学院的财政和经济政策主任。
CEHRES ROADMAP 2.0：更新eHealth Technologies开发，实施和评估的整体框架
为了确保eHealth技术与预定的用户，其他利益相关者以及使用情况的上下文相吻合，需要进行彻底开发，实施和评估过程。CEHRES（eHealth and Leanbeing Research中心）路线图是一个可以帮助塑造这些过程的框架。尽管它已成功地用于研究和实践中，但自2011年路线图的第一本出版物以来，就已经出现了新的发展和见解，不仅在EHealth的领域内，而且在路线图的不同学科中。由于这些新的发展和见解，对路线图的修订是必须进行的。本文旨在介绍CEHRES ROADMAP 2.0的更新的支柱和阶段。根据四种类型的来源对路线图进行了更新：（1）其在研究中的应用； （2）有关eHealth开发，实施和评估的文献综述； （3）与eHealth研究人员的讨论； （4）相关框架和理论的新见解和更新。更新的支柱指出，eHealth开发，实施和评估（1）是持续和交织的过程； （2）有一种整体方法，在这种方法中，人们，人员和技术交织在一起； （3）由连续评估周期组成； （4）从一开始就需要积极的利益相关者参与； （5）基于跨学科的合作。CEHRES路线图2.0由5个相互关联的阶段组成，首先是上下文查询，其中概述了所涉及的利益相关者，当前情况和改进点。在值规范中指定了上下文查询的发现，其中通过制定价值和需求，初步选择行为变化技术和说服力的特征，并启动业务模型来创建供开发的eHealth技术的基础。在设计阶段，这些要求被翻译成几个Lo-Fi和Hi-Fi原型，这些原型与最终用户和其他利益相关者进行了迭代测试。使用业务模型和实施计划，在操作阶段将该技术的一个版本推出。在总结性评估阶段，使用多方法方法评估了影响，摄取和工作机制。所有阶段都通过连续的形成性评估周期相互关联，以确保阶段结果与利益相关者需求的一致性之间的连贯性。虽然CEHRES路线图2.0由与第一个版本相同的阶段组成，但目标和支柱已被更新和改编，反映出对行为改变，实施和评估的重点越来越重视。需要进行更多的实证研究，以应用和反思CEHRES ROADMAP 2.0提供改进点，因为与任何EHealth技术一样，必须根据其用户的输入来不断改进路线图。
可用的博士职位：5D流MRI用于先天性心脏病中非侵入性血液动力学评估的5D流MRI
项目描述：这项工作将把尖端物理和工程研究与有影响力的临床应用相结合。在熟悉项目的技术和临床方面时，您将开始探索3D MRI序列和图像重建算法的开发和优化，该算法量身定制，以量化血流。最初的发展和模拟将在幻影和健康的成人志愿者中进行优化，然后在患者队列中进行扫描。您将有机会通过与洛桑大学医院（CHUV）的心脏病学和放射学的临床医生的一项已建立的合作来翻译您的工作。您将在介入的MRI环境中的高级3D流MRI序列的暗示中进行合作，这将允许对先天性心脏病患者的非侵入性血液动力学评估。介入的MRI套件是洛桑大学医院可用的独特结构，提供令人兴奋的研究可能性。您还将有机会传播您的工作并与我们广泛的国际研究机构网络合作。
定量评估的能源正义
考虑到能源过渡环境中的正义维度已成为解决当前生态和社会问题的关键要求。由于这项工作的复杂性，定量能量模型是为决策者提供政策的环境和社会后果的有用工具。但是，大多数能量模型尚未使用该维度牢固地嵌入。出现了一些关键问题：什么是公正的能量过渡？我们可以对其进行操作吗？定量模型需要什么才能研究能源过渡对弱势群体的影响？在这方面已经做了什么？我们探索了能源正义的概念背景，以通过分析四个可量化的维度（能量访问，能源安全，能源民主和能源贫困）来促进这些问题的贡献，这有助于应对能源系统与正义相关的挑战。基于它，我们强调了一些通过能源周期来评估能源正义的策略，以进行公正的能量过渡。在这种情况下，我们提出在具有41个基本参数的发达国家核心的长期能源计划模型中进行公正的能源过渡。我们通过检查这些参数中的哪些包含在能源计划模型中，以评估决策对弱势群体的影响。调查结果表明，大多数模型都在全面涵盖了能源正义的这四个维度。我们得出结论，建议一些运营标准来推进未来发展中正义维度的定量分析，并指出在能源正义辩论中使用模型的问题。
免疫肿瘤药物疗效评估的体外试验和个性化癌症治疗的筛选：范围和挑战
摘要 简介：免疫疗法彻底改变了癌症治疗，但往往无法在所有患者中产生理想的治疗效果。由于患者之间的异质性和肿瘤微环境的复杂性，个性化治疗方法的需求日益增长。长期以来，研究人员一直在使用一系列体外检测方法，包括 2D 模型、类器官共培养和癌症芯片平台进行癌症药物筛选。为了实现最佳转化使用，需要对这些检测方法的适用性、高通量能力和临床可转化性进行比较分析。涵盖的领域：该综述总结了体外平台的比较优势和局限性，包括构建策略和免疫肿瘤药物疗效评估的转化潜力。我们还讨论了终点分析策略，以便研究人员能够将其实用性情境化，并优化设计实验以预测个性化免疫疗法疗效。专家意见：研究人员开发了几种体外平台，可以从不同角度提供有关个性化免疫疗法疗效的信息。毫无疑问，基于图像的检测更适合收集包括细胞形态和表型行为在内的广泛信息，但需要进行重大改进以克服背景噪音、样品制备困难和实验时间长等问题。需要进行更多研究和临床试验来解决这些问题并验证检测方法，然后才能将其用于实际场景。
pensieve：安全评估的微构造建模
摘要搜索中准双β衰减（0νββ）的下一代搜索有望回答有关中微子性质和Uni-Verse Matter-Antimters不对称性的来源的深刻问题。他们将每年寻找每吨仪器同位素的事件率少于一个事件。要求发现模拟0νββ的探测器事件的发现，准确和有效的模拟至关重要。传统的蒙特卡洛（MC）模拟可以通过基于机器学习的生成模型来兼顾。这项工作描述了我们为像Kamland这样的单片液体闪烁体检测器设计的生成模型的性能，以生成没有预先固定物理模型的精确模拟数据。我们介绍了他们当前恢复低级特征并执行插值的能力。将来，这些生成模型的结果可用于通过提供高质量的丰富生成数据来改善事件分类和背景拒绝。
用于银行信贷评估的可解释人工智能
摘要：金融当局要求银行的信用评分模型具有可解释性。本文提出了一种可解释的人工智能 (XAI) 模型，用于预测挪威银行提供的无担保消费贷款独特数据集上的信用违约。我们将 LightGBM 模型与 SHAP 相结合，从而能够解释影响预测的解释变量。LightGBM 模型明显优于银行的实际信用评分模型（逻辑回归）。我们发现，LightGBM 模型中预测违约的最重要解释变量是已用信用余额的波动性、剩余信用占总信用的百分比以及客户关系的持续时间。我们的主要贡献是在银行业实施 XAI 方法，探索如何应用这些方法来提高最先进的 AI 模型的可解释性和可靠性。我们还提出了一种分析改进的信用评分模型的潜在经济价值的方法。
与实体的Dora准备有关的自我评估的结果报告
2。此外，第三章和IV章（事件报告和测试）和第五章（ICT的风险）的申请应与他们的整体规模和风险概况相称，以及有关其服务，活动和操作的性质，规模和复杂性，特别是在这些相关规定的特定阶段。
关于KPQC回合2候选人评估的报告
2背景2 2.1通用晶格攻击。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 2.2安全假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.1研究ASPPTIONS的安全级别的重要性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2.2加密系统中使用的假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.3计算与决策LWE变量。。。。。。。7 2.2.4 LWE与LWR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2.5部分校正加密系统。。。。。。。。。。。8 2.2.6安全假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2.7基本的REGEV加密系统。。。。。。。。。。。。。。10 2.3一般设计框架和可证明的安全性。。。。。。。12 2.3.1 Fujisaki Okamoto变换（有隐性拒绝）12 2.3.2安全损失。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.3.3菲亚特 - 沙米尔变换。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4关于回合2 C软件的一般说明。。。。。。。。。。。。。15 2.4.1正确性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.4.2防止正时攻击。。。。。。。。。。。。15 2.4.3基准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.4将来的速度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16