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PAISAWISE：预算管理和预测随机
预测分析广泛用于财务管理，为预测支出，优化预算分配和最小化风险提供了现实世界的解决方案。在公司财务计划中进行了一个重要的应用，在公司财务计划中，公司使用预测模型预测收入陷入困境并相应地调整其策略。为了进行检查，跨国公司采用预测模型来预测基于历史销售数据，全球市场趋势和经济指标的季度收益**。同样，**个人理财应用程序**，例如Mint和YNAB，利用预测分析来分析用户支出习惯，建议优化的预算分配，并提醒用户潜在的超支风险。
连续的随机梯度方法：第二部分
摘要在此贡献中，我们提供了对连续的梯度（CSG）方法的数值分析，包括来自拓扑优化和收敛速率的应用。与标准随机梯度优化方案相反，CSG不会从以前的迭代中丢弃旧梯度样品。相反，计算了依赖设计的集成权重以形成凸组合，以作为与当前设计下真正梯度的近似值。随着近似误差在迭代过程中消失，CSG代表了一种混合方法，就像纯粹随机方法一样开始，并且在极限中像完整的梯度方案一样行事。在这项工作中，CSG的效率是针对拓扑优化的实际相关应用的。这些设置的特征是大量的优化变量和一个目标函数，其评估需要以非线性方式串联的多个积分的数值计算。以前无法通过任何现有的优化方法解决此类问题。最后，关于收敛速率，提供了第一个估计值并在数值实验的帮助下确认。
连续的随机梯度方法：第I部分
摘要在此贡献中，我们介绍了连续随机级别（CSG）方法的完整概述，包括收敛结果，步长规则和算法见解。我们考虑了目标函数需要某种形式集成的优化问题，例如预期值。由于通过固定的正交规则近似近似集成可以将人工局部解决方案引入问题，同时同时提高计算工作，因此在这种情况下，随机优化方案变得越来越流行。但是，已知的随机梯度类型方法通常仅限于预期的风险功能，并且本质上需要许多迭代。后者特别有问题，如果评估成本函数涉及求解多个状态方程，例如，以部分差异方程的形式给出。为了克服这些缺点，最近的一篇文章介绍了CSG方法，该方法通过计算依赖设计的集成权重的旧梯度样本信息重复了旧的梯度样本信息，以获得与完整梯度的更好近似值。在原始的CSG纸张收敛中是为了减小的步长而建立的，但在这里，我们提供了CSG的完整收敛分析，用于恒定步长和Armijo-type线路搜索。此外，提出了获得集成权重的新方法，将CSG的应用范围扩展到涉及较高维积分和分布式数据的问题。
使用随机森林模型的定量方法。
1水生组织和生态系统生物学实验室（BOREA），混合研究单元8067，国家自然历史博物馆，国家科学研究中心，索兰大学，索兰大学，研究与发展研究所，凯恩·诺曼底大学207 Bourgogne-Franche comte´，法国第简，3加州的3号加州倡议，生物学系，世界炎。 Antilles，Pointe-à-Pitre，Guadeloupe，法国
pd-1抑制剂和化学疗法在晚期非小细胞肺癌中不同肿瘤部位的同时辐照：前瞻性随机阶段3 NIRVANA-nirvana-lung试验
PD-1抑制剂和竞争者辐照的化学疗法在倡导的非小细胞肺癌中在各种肿瘤部位进行介绍：前瞻性随机随机阶段3 Nirvana-lung试验JérômeDoyen，1* Benjamin Besse，Benjamin Besse，2,3 Mattheieutheieu，2,3 Mattheieutheieu，4 Naima Bonnet，4 Naima Bonnet，5 Antonon naimin ny.6.6.6.6.7* 1.7* 1.7*。辐射肿瘤学系，安托万拉卡斯甘恩中心，科特德大学，法国尼斯市联邦克劳德·拉兰妮，法国2。医学肿瘤学部，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），维勒维夫（Vilejuif），法国3。巴黎大学，医学院，94270 Le Kremlin-Bicêtre，法国4。统计局，法国维勒维夫Gutave Roussy 5。Unicancer放射疗法（Unitrad）的研究小组，法国巴黎Unicancer 6。国际胸腔癌中心（CITC）的辐射肿瘤学系，Gustave Roussy，F-94805，Vilejuif，法国7。巴黎大学 - 萨克莱大学，Inserm U1030，分子放疗，F-94805，法国Villejuif *相应的作者：Jerome.doyen@nice.unicancer.fr antonin.lever antonin.levy@gustaversy@gustaverssy.fr
基于GNRFET的静态随机访问存储器的设计...
摘要：在本文中，使用HSPICE模拟了使用能源有效GNRFET技术的物联网的静态噪声边距（SNM）和SRAM在不同电压供应和静态随机访问记忆的温度下的功耗。此外，已经提出了GNRFET SRAM的各种波形的模拟。SNM存在于SRAM细胞中，这会影响SRAM细胞的读取操作的稳定性。SRAM细胞稳定性分析是一个基于静态噪声边缘（SNM）的研究。在阅读操作过程中，SRAM细胞SNM分析了各种替代方案以提高细胞稳定性。GNRFET的作用提高了其功率效率和速度，在各种物联网应用中在航空工程中起着至关重要的作用。snm是6.7@1v，平均功率为2.24@1v，snm为2.43@45 o C，平均功率为1.25@45 o C.索引条款：GNR，GNRFET，功耗，电池消耗，细胞比率，CMOS，CMOS，PURPIP RATIO，SNM，SNM），Nano-Electronic。
对糖尿病并发症的遗传观点：一项关于1型糖尿病风险增加的孟德尔随机研究
139图2。两样本MR方法的四组分析的森林图。（a）：EBI-A-A-GCST90038649上的EBI-A- 140 GCST90018925，（B）：EBI-A-GCST90014023上的EBI-A-A-GCST90018814上的EBI-A-GCST90014023，（C）：141 EBI-A-A-GCST90014023 ON EBI-A-a-a-a-a-a-gcst900181： EBI-A-A-GCST90018814上的EBI-A-GCST90014023。142尽管使用了不同的MR方法可能导致效应大小的不同，但较小的标准143误差和狭窄的置信区间表示这些估计值的统计有效性。144
评估胸喹酮癌症化学预防对口服白细胞的影响：一项随机临床试验
目的：这项随机临床试验旨在研究胸腺喹酮在Nigella sativa提取物中的化学预防性作用，在临床上，组织学和分子水平上管理口服白细胞。方法：总共将48例口服白血病患者随机分配给三组； A组以10 mg/kg的剂量接受了三个月的Nigella sativa提取物，持续了三个月，B组相同的干预措施，但使用Nigella sativa提取物为5 mg/kg剂量，最后C组是安慰剂组。评估的结果是通过免疫组织化学进行的临床改善，组织学改善（发育不良程度）和分子生物标志物KI-67和caspase-3。结果：与安慰剂组相比，A组和B组病变大小的统计学显着降低。在分子水平上，与安慰剂组相比，两个尼氏菌组组的KI-67表达在统计学上显着降低。与其他组相比，A组A组中caspase-3的统计学显着增加。结论：Nigella sativa提取物中的胸喹酮是一种有前途的化学预防剂，可用于口服白细胞的管理（该试验在临床上进行了注册。