阿拉弗拉海和帝汶海因果链分析报告版权所有 © 2022 阿拉弗拉海和帝汶海生态系统行动第二阶段 (ATSEA-2) 项目作者:马修·福克斯建议引用:福克斯,M. (2022)。阿拉弗拉海和帝汶海因果链分析报告。阿拉弗拉海和帝汶海生态系统行动第二阶段 (ATSEA-2) 项目,印度尼西亚巴厘岛。42 页。免责声明:ATSEA-2 项目已发布本出版物中包含的信息,以帮助公众了解和讨论,并帮助改善阿拉弗拉海和帝汶海 (ATS) 地区的可持续管理。本出版物的内容不一定反映 ATSEA-2 实施伙伴及其其他参与组织或 ATSEA 成员国的观点或政策。所采用的名称和表述并不代表 ATSEA-2 对任何国家或地区的法律地位、其权力或边界划分发表任何意见。出版者:ATSEA-2 区域项目管理部门 Jl. Mertasari No. 140 Sidakarya, Denpasar 80224, 印度尼西亚巴厘岛 电话:+62 361 448 4147 电子邮件:infoatsea2@pemsea.org 网站:https://atsea-program.com/ 封面图片:珊瑚礁在印度尼西亚 Wangel 海滩清澈的海水下蓬勃发展。印刷于印度尼西亚巴厘岛登巴萨
Rein,S.M.,Lodi,S.,Logan,R.,Toulomi,G.,Antoniadou,A.,Wikktop,L.,Bonnet,F.,Van Sighem,A. Suial,B.,... Hernan,M。A. (2023)。 整合酶链转移抑制剂的使用和艾滋病毒成年人的心血管事件:艾滋病毒 - 可控协作中目标试验的仿真和抗逆转录病毒疗法疗法同类协作。 lancet HIV,10(11),E723- E732。 https://doi.org/10.1016/s2352-3018(23)00233-3Rein,S.M.,Lodi,S.,Logan,R.,Toulomi,G.,Antoniadou,A.,Wikktop,L.,Bonnet,F.,Van Sighem,A. Suial,B.,... Hernan,M。A.(2023)。整合酶链转移抑制剂的使用和艾滋病毒成年人的心血管事件:艾滋病毒 - 可控协作中目标试验的仿真和抗逆转录病毒疗法疗法同类协作。lancet HIV,10(11),E723- E732。https://doi.org/10.1016/s2352-3018(23)00233-3
2024年12月23日,印度的地理和气候多样化,受到天气和季风模式的影响。认识到对准确的天气预报的迫切需要,尤其是在一个国家是主要生计的国家,2024年9月11日,莫迪政府3.0批准的联合会内阁是莫萨姆(Moes)(MOES部)的地标计划(MOES)的一项具有里程碑意义的倡议,预算为2,000亿卢比。旨在将印度定位为天气和气候科学领域的全球领导者,旨在使国家“天气就绪”和“气候智能”,符合全球标准。它旨在改善天气和气候服务,确保及时,精确的观察,建模和预测信息,包括农业,灾难管理和农村发展。由该部通过其主要机构(印度气象局(IMD),国家中等天气预报中心(NCMRWF)和印度热带气象学院(IITM)领导,该计划进一步支持了盟军莫斯机构,例如印度国家国家中心(INTAINT)海洋信息(INTARE)(INTANTINT INTAINT)(INTARE)(INTAIME)(INTANTION)(INTAIME)(INNAINT)。通过与国家和国际研究机构,学术界和行业的合作,莫萨姆愿意彻底改变印度的天气和气候服务,同时巩固其在这个关键领域的全球领导能力。主动性利用了包括高分辨率模型和超级计算系统在内的尖端技术,以提供各种时间表的准确预测 - 从短期(小时)到季节性预测。
此外,随着气候变化的发展,气氛变得越来越混乱。这会导致现象,例如孤立的大雨事件和局部干旱,从而构成了洪水和干旱的同时挑战。在印度地区,云端爆炸,强烈的雷暴,闪电和野蛮人最不了解。了解这些复杂模式需要深入了解云,云外部,表面和上层大气层,海洋和极地区域内的物理过程。这需要(a)在地面以及整个地球系统(大气,海洋和极地区域)上进行高频观察,并具有改进的空间和垂直分辨率,以有效地监视和记录地球动态系统,以及(b)改善NWP模型从12 km到6 km到6 km的水平分辨率,从而生成了panchayat级别的panchayat级别。
本研究回顾了因果机器学习(CML)在营销中的三个主要目的,将营销干预措施的影响与机器学习算法进行了影响,以从数据学习统计模式。首先,CML通过考虑以数据驱动方式同时影响干预和业务成果(例如销售)的重要控制变量来实现更可靠的影响评估。其次,它有助于数据驱动的客户群的检测,而营销干预措施特别有效或无效,这一过程称为效果节制或异质性分析。第三,与第二点密切相关,它允许最佳的客户细分成组,应以干预措施来定位,以最大程度地提高整体有效性。讨论基于最近的经验应用,所有这些旨在通过利用数据驱动的评估和对不同客户群体的干预措施的优化来增强营销中的决策支持。
南非雷蒙德·坎贝尔博士弗雷迪·克拉森(Fredie Claassen)博士尼科·卢门斯(Nico Loumens)博士Ntututuzelo博士Rodney Maseko博士Eveyn Moskoa博士Dakalo Muavha博士Muavha Mulalo Radzuma Dr Kevin Ramsamy
瓶颈:实践中无法达到,需要部分可识别的概念 ▶ 学习适合因果关系框架的复杂数据的可解释和有意义的表示 瓶颈:解开隐藏混杂因素的影响,学习到的表示的稳健性 ▶ 处理不确定性和部分知识
ACM ABCT和侦察是陆军的集中式经理和协调员,并协调了ABCT,骑兵中队,部队和营童子军平台的DOTMLPF-P集成,通过装甲强制的现代化支持者向动作建立和振奋的战场,从而通过装甲强制进行现代化的支持,以实现现代化的反应。ACM-ABCT和侦察与陆军的期货企业,Tradoc的CAC和COE紧密协调,以确保在符合陆军里程碑的时间表上开发,协调和集成的物质和组织可交付成果。
结果:血液和CSF筛查和微生物测试导致所有阴性。胸部CT扫描记录了轻度下降炎。脑MRI显示出多种DWI/FLAIR高强度的尾状果油和Globus Pallidus,Putamina和Thalami。eeg显示了周期性多方三角波的短序列。静脉注射类固醇和免疫球蛋白的治疗迅速尝试而没有任何临床改善。在怀疑CJD时,CSF导致14-3-3蛋白呈阳性,而RT Quic测定法证明了prion播种活性。PRNP测序揭示了密码子129处的Valine纯合性(VV),没有致病性突变。我们的患者发展到突变,偶然和完全依赖状态,并在出院后两个月死亡。进行了脑尸检。神经病理学检查显示,海绵状的变化,神经胶质和神经元丧失,主要涉及小脑,纹状体和丘脑。免疫印迹检测到异常的蛋白酶-K抗性prion蛋白(根据Parchi的分类为2型)。没有发现相关脑炎的结果。
PEARL:除了印象深刻之外,我还不得不重新考虑我的证明,即人们无法从观察性研究中得到任何因果或反事实查询的答案。我没有考虑到训练数据库中的文本本身可能包含因果信息的可能性。程序可以简单地引用文本中的信息,而无需体验任何基础数据。例如,我问了它关于行刑队的问题(来自《为什么之书》第 1 章),例如,如果步枪手 1 没有开枪,囚犯(现已死亡)会发生什么。起初,它偏离了主题,并告诉你,例如,“开枪射击人很危险”。但如果你有时间并正确地提示它,它会更接近正确答案:“如果士兵 1 在收到信号后没有开枪,囚犯仍然可能被士兵 2 杀死,假设他收到并根据同一信号采取行动。”最后,它给出了一个 A+ 答案:“考虑到附加信息,如果每个士兵在收到信号后总是开枪,并且任何一名士兵的射击都足以导致囚犯死亡,那么即使士兵 1 不开枪,囚犯仍然会死亡。这是因为士兵 2 在收到上尉的信号后会开枪