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Johannes Overbeck担任德国的联合首席执行官Johannes Overbeck担任德国的联合首席执行官
Qualitas能量名称约翰内斯·奥德贝克（Johannes Overbeck）担任德国联合首席执行官•约翰内斯·奥德贝克（Johannes Overbeck）被任命为德国业务的同事，并与博尔加·卡鲁阿纳（Borja Caruana）一起工作，从2025年1月1日起生效•领导层的这一进化•领导层的发展增强了公司的战略发展，以实现3个质量发展的能力，并实现了2024年的投资，并实现了2024年的投资。 GW柏林，2025年1月14日。- Qualitas Energy是一个全球投资和管理平台，重点介绍可再生能源，能源过渡和可持续基础设施投资，今天宣布任命约翰内斯·Overbeck（Johannes Overbeck他将与Borja Caruana一起服役。 在2024年，Qualitas Energy成功实现了其投资目标，将其发展渠道扩大到总计3 GW，并管理德国的100多个项目。 在这一成功的基础上，Qualitas Energy的德国领导力结构的自然演变是支持其未来几年增长轨迹的战略步骤，同时增强了所有关键领域并确保持续价值和成果的交付。 约翰内斯·奥弗贝克（Johannes Overbeck）于2023年8月作为投资负责人加入Qualitas Energy，他将负责投资，结构性财务，财务和法律领域。 自2021年以来，德国业务首席执行官Borja Caruana将继续关注以下部门：项目开发，EPC，运营和公司服务。他将与Borja Caruana一起服役。在2024年，Qualitas Energy成功实现了其投资目标，将其发展渠道扩大到总计3 GW，并管理德国的100多个项目。在这一成功的基础上，Qualitas Energy的德国领导力结构的自然演变是支持其未来几年增长轨迹的战略步骤，同时增强了所有关键领域并确保持续价值和成果的交付。约翰内斯·奥弗贝克（Johannes Overbeck）于2023年8月作为投资负责人加入Qualitas Energy，他将负责投资，结构性财务，财务和法律领域。自2021年以来，德国业务首席执行官Borja Caruana将继续关注以下部门：项目开发，EPC，运营和公司服务。
科学硕士学位（通过研究）潜力清单...
•食品科学中的抗菌包装应用-Foteini pavli博士•生活方式/饮食/购买行为的方面和/或体重管理 - 克莱尔·科普斯顿（Claire Copperstone）博士•饮食模式•饮食模式和其他生活方式因素和其他生活方式预防中的生活方式因素 - 佩特拉·琼斯（Petra Jones）博士 - 佩特拉·琼斯（Petra Jones）•饮食中的饮食习惯•疾病，疾病，疾病，疾病，疾病，疾病，疾病，疾病，疾病，癌症，癌症，癌症，癌症，癌症，癌症。 Grech Perry • Edible Films and Coatings for Sustainable Packaging - Dr Foteini Pavli • Food Fraud and Safety Issues Past and Present - Prof. Anna McElhatton • Inequalities, Food Security and Sustainable Diets - Dr Claire Copperstone • Maternal Nutrition: Preconception Care, Pregnancy and Lactation - Dr Petra Jones • Molecular Interventions in Lifestyle-Related Diseases - Dr Mario Caruana Grech Perry•针对人类和行星健康的植物饮食 - 佩特拉·琼斯（Petra Jones）博士•功能性食品的益生菌解决方案-Foteini Pavli博士•在食品相关的非生物表面中处理生物膜-Foteini pavli博士-Foteini Pavli•了解多酚和领导型Mario Caruana Grech Perry Sangement Management Management Management and Div
澳大利亚：研究和政策响应
来源：1。Canfell，K，Saville，M，Caruana，M，Gebski，V，Darlington-Brown，J，Brotherton，J，Heley，S，Castle，P.E。指南针方案：一项针对HPV测试与细胞学筛查的随机对照试验在HPV未接种和接种疫苗的宫颈癌筛查中，居住在澳大利亚的25-69岁妇女BMJ Open 2018 8（1）E016700。doi：10.1136/bmjopen-2017-016700。试用注册：NCT02328872 2。Canfell K，Caruana M，Gebski V，.. Castle PE，SavilleM。宫颈M.宫颈筛查对主要HPV测试或细胞学的宫颈筛查，其中33岁以上的妇女人群先前已为HPV疫苗提供了HPV疫苗：Compss Pilot随机试验的结果。plos med。2017
引文：Wade S、Ngo P、He Y、Caruana M、Steinberg J、Luo Q、David M、McWilliams A、Fong KM、Canfell K、Weber MF。符合条件的人口估计
澳大利亚国家肺癌筛查计划将于 2025 年 7 月启动，针对年龄在 50-70 岁之间、吸烟史为 30 包年（相当于 30 年内每天吸烟 20 支）、目前吸烟或过去 10 年内已戒烟的个人。我们使用 2019 年国家药物战略家庭调查和 2022 年澳大利亚统计局人口预测的数据，预测了该计划前 5 年符合筛查条件的人数。结合未来或未测量的吸烟特征的预测模型，多重填补用于解决缺失数据，同时预测个人到 2030 年的吸烟史。2025 年，估计有 930 500 人（95% 预测区间为 852 200-1 019 000）符合条件，2025-2030 年间，所有澳大利亚辖区符合条件的人数略有下降。总体而言，符合条件的人中 26% 至 30% 将戒烟，70% 至 74% 目前仍吸烟。这些估计值可用于资源规划，并作为指示性分母来跟踪该计划的长期参与率。
新闻通讯2024-2025.DOCX-大气科学
生成的预估计变压器改变了世界，尽管它们以缩写为首字母缩写，就像在流行的大型语言模型chatgpt中一样。大型语言模型（LLM）的成功已紧随计算机视觉方面的成功，通常是基于针对LLM开发的方法的。同样，UW前研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Microsoft的Rich Caruana在2019年至2021年的三篇论文中，前大学研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Rich Caruana都在适应了天气预报。随后的发展产生了更大，更准确的AI模型，例如来自华为的Pangu Weather和Deep Mind/Google的Graphcast。这些模型在ERA5重新分析数据上进行了训练，并且在以¼度纬度分辨率进行比较时，表现出与欧洲中等范围预测中心（ECMWF）世界领先的整合预测系统（IF）相似或更好的技能。ECMWF最近推出了自己的AI天气预报模型AIFS，与IFS相比，它通常也表现出优秀的技能。
标题可解释性在创建值得信赖的...中的作用
全局 BETA 模型 [37*] 树提取 - Bastani、Kim 和 Bastani [38*] 提炼和比较模型 - Tan、Caruana、Hooker 和 Lou [39] 符号元模型 - Alaa 和 van der Schaar [40] 局部 LIME - Ribeiro 等人。 [26] 锚点——Ribeiro、Singh 和 Guestrin [41] 归因全局 PDP——Friedman [42] 特征交互——Friedman 和 Popescu [43] ALE——Apley 和 Zhu [44*] 特征重要性——Fisher、Rudin 和 Dominici Kapelner、Bleich 和 Pitkin [47] QII——Datta、Sen 和 Zick [48] SHAP——Lundberg 和 Lee [49] LOCO——Lei 等人。 [46] INVASE - Yoon, Jordon 和 van der Schaar [50] 全球影响力实例示例 - Cook [51] MMD-critic - Kim, Khanna 和 Koyejo [52] 本地影响力实例 - Cook [51] 无条件反事实解释 - Wachter, Mittelstadt 和 Russell
出版日期：2024年12月18日引用：Wade S，NGO P，He Y，Caruana M，Steinberg J，Luo Q，David M，McWilliams A，Fong KM，Canfell K，Weber MF。
澳大利亚的国家肺癌筛查计划将于2025年7月开始，针对50-70岁的个人，具有30年的吸烟史（相当于30年的每天20个香烟），他们目前在过去10年内吸烟或戒烟。我们使用2019年国家药物战略家庭调查和2022年澳大利亚澳大利亚统计局人口预测的数据中的数据预测了该计划的前5年中符合筛查资格的人数。使用与未来或未测量吸烟特征进行预测建模的多个插补用于解决丢失的数据，同时将个人的吸烟历史投射到2030年。在2025年，930 500（95％的预测间隔852 200-1 019 000）估计有资格，在2025 - 2030年中，在所有澳大利亚司法管辖区中，符合标准的数字略有下降。总体而言，有资格的26％至30％将戒烟，目前有70-74％的吸烟。这些估计值可用于资源计划中，并作为指示性分母，以跟踪随着时间的推移的参与率。
第七届欧洲免疫学会议，2024 年 9 月 1 日至 4 日，爱尔兰都柏林
第七届欧洲免疫学大会的组织者谨向所有摘要审阅者致以特别的感谢，感谢他们为大会的成功所做出的贡献和付出的时间： Mariastefania Antica 克罗地亚 Silke Appel 挪威 Arzu L. Aral 土耳其 Michelle E. Armstrong 爱尔兰 Attila Bácsi 匈牙利 Péter Balogh 匈牙利 Zsuzsanna Barad 爱尔兰 Laurence Bataille 法国 Rami Bechara 法国 Kamel Benlagha 法国 Michael Berger 以色列 Stefania Bjarnarson 冰岛 Jeroen Bogie 比利时 Mariana Borsa 英国 Daniela Bosisio 意大利 Kiva Brennan 爱尔兰 Elizabeth Brint 爱尔兰 Kelly Bruton 美国 Milan Buc 斯洛伐克 Biljana Bufan 塞尔维亚 Alice Burton 英国 Krisztina Buzás 匈牙利 Ricardo Calderón González 英国 Iris Caramalho 葡萄牙 Ignazio Caruana 德国 Féaron Cassidy 爱尔兰 Roberta Castriconi 意大利 Amanpreet Singh Chawla 英国 Mathieu Chevalier法国 Ceren Çıracı 土耳其 Mark Coles 英国 Rebecca Coll 爱尔兰 Odilia Corneth 荷兰 Indrė Dalgėdienė 立陶宛 Esther de Jong 荷兰 Oscar De la Calle – Martin 西班牙 Diletta Di Mitri 意大利 Laure Dumoutier 比利时 Wilfried Ellmeier 奥地利 Karen English 爱尔兰
基于树的模型需要数据预处理吗？
数据预处理是机器学习管道的重要组成部分（García等，2015; Alasadi和Bhaya，2017;çetinandYıldız，2022），因为它极大地影响了数据质量（Famili等，1997），并发现可以优化机器学习模型的关系，并将其发现。尽管是一个耗时的过程（Anaconda，2022），但这是基本的，尤其是对于大型数据集，降低维度可以在随后的过程中节省时间（García等，2016）。数据预处理不仅包括质量检查，还包括关键元素，例如转换，填充丢失的数据，离群值检测以及模型的变量选择。尽管普遍认为，基于树的模型不需要预处理，因为它们可以在没有任何更改的情况下处理它，但实验表明我们可以通过适当的预处理获得更好的结果（Caruana等，2008； Grinsztajn等，20222）。这种理解可能对自动化机器学习（AUTOML）管道有益，使我们能够优化和实施一个自动化的机器学习过程，该过程可以适当地预处理数据集以获得所选模型以产生更好的结果。本文提出了一个广泛的实验，涉及38个数据预处理策略，用于二进制和多类分类以及回归任务。我们使用五个基于树的模型：决策树，随机森林，XGBOOST，LIGHTGBM和CATBOOST。我们扩展了Forester 1软件，包括更多干扰自动模型学习的预处理。有关该工具的更多信息可在附录A中获得。
脱机多任务表示增强学习
离线增强学习的最新进展（RL）（Levine等人，2020年）使用预采用的数据集为现实世界中的培训政策开辟了可能的可能性（Kalashnikov等人。，2018年； Rafailov等。，2021; Kalashnikov等。，2021），自然语言处理（Jaques等人，2019年），教育（De Lima and Krohling，2021年），电力供应（Zhan等人，2022）和医疗保健（Guez等人，2008年； Shortreed等。，2011年； Wang等。，2018年；基利安等人。，2020）。虽然大多数离线RL研究都集中在单任务问题上，但是在许多实际情况下，多个任务是相关的，并且通过利用所有可用数据共同学习多个任务是有益的（Kalashnikov等人。，2018年； Yu等。，2021，2022; Xie and Finn，2022）。在这种情况下，一种流行的方法是多任务表示学习，该代理的目的是通过在相关任务之间提取共享的低维表示功能来解决问题，然后在此通用表示上使用简单功能（例如线性）来解决每个任务（Caruana，1997; Baxter，2000）。尽管多任务表示学习取得了经验成功，尤其是在增强学习在降低样品复杂性方面的功效方面的实现（Teh等人，2017年； Sodhani等。，2021; Arulkumaran等。，2022），对其的理论理解仍处于早期阶段（Brunskill和Li，2013年； Calandriello等人。，2014年； Arora等。，2020年； Eramo和Al。，2020年；胡和al。，2021; lu和al。，2021; Pacchiano的磨坊，2022年）。虽然