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从全球气候临界点了解澳大利亚的风险
专家贡献者：设置现场：Katrin Meissner（新南威尔士大学，UNSW；和ARC气候极端卓越中心，CLEX）。冰盖和海平面：尼克·戈利奇（Nick Golledge）（新西兰维多利亚大学），费利西蒂·麦考马克（Monash University；确保南极洲的环境未来，SAEF）； Kathy McInnes和Xuebin Zhang（CSiro）。海洋循环：马特·英格兰（UNSW和澳大利亚南极科学卓越中心，ACEAS）和Laura Herraiz Borreguero和Steve Rintoul（CSIRO）。海冰：Ariaan Purich（Monash University and Saef）；佩特拉·海尔（澳大利亚南极师）；威尔·霍布斯（Will Hobbs）（塔斯马尼亚大学和澳大利亚南极计划合作伙伴关系，AAPP）和Phil Reid（气象局）。生物圈和碳循环：Pep Canadell，Andrew Lenton和Tilo Ziehn（Csiro）以及Andy Pitman和Katrin Meissner（UNSW和CLEX）。
访问高分辨率区域大气建模项目（AUS2200）：一个基于社区的天气和气候研究平台
在过去的几十年中，高性能计算的进步（HPC）对于提高我们预测高影响天气事件的能力和气候变化的影响至关重要。高分辨率的大气建模通过提高的计算效率实现，导致了地形复杂性和小规模过程的明显改善，其中许多过程与极端天气有关。AUS2200是一个基于社区的开创性项目，旨在使用最先进的访问模型在千米网格尺度上开发大型区域建模能力。该项目旨在为澳大利亚区域建模社区提供一个共同的平台，有助于促进合作，从而促进从大陆范围内到公里的各种规模的大气过程的科学理解。该项目代表了弧线极端卓越中心（CLEX），澳大利亚气象局，国家计算基础设施和澳大利亚地球系统模拟器国家研究基础设施（Access-NRI）之间的旗舰合作。演讲将概述AUS2200项目，包括其总体目标，最新成就和长期计划。我们还将展示在几个试点科学项目下进行的研究，澳大利亚各地的一系列高影响力事件，包括极端的火灾事件，破纪录的洪水事件以及对Madden Julian振荡的当地降水反应。
通过数据驱动的预测建模优化医疗保健结果
这项研究研究了大数据分析在医疗保健中的变革潜力，重点介绍了其在预测患者结果和增强临床决策方面的应用。应对数据集成，质量，隐私问题以及CLEX机器学习模型的解释性的主要挑战。广泛的文献综述评估了医疗保健中大数据分析的当前状态，尤其是预测分析。该研究采用机器学习算法来开发针对特定患者结果的预测模型，例如疾病进展和治疗反应。基于三个关键指标评估模型：辅助性，可解释性和临床相关性。研究结果表明，大数据分析可以通过提供数据驱动的见解来彻底改变医疗保健，从而为治疗决策提供信息，预测并发症并识别高危患者。预测模型开发了有望增强临床判断和促进个性化治疗方法。此外，该研究强调了解决数据质量，集成和隐私的重要性，以确保预测分析在临床环境中的道德应用。结果有助于对医疗保健中实用的大数据应用程序进行越来越多的搜索，从而为将患者隐私与数据驱动的见解的好处提供了宝贵的收回。最终，这项研究对决策具有影响，指导实施预测模型并促进旨在改善医疗保健成果的创新。