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Cedar Crossing 赌场经济影响研究
• 产出：最广泛的经济活动衡量指标——通常也称为“销售额”。产出是指研究区域内某个行业的所有销售总值，不包括生产过程中投入的成本或来源。 • 增加值：产出的一个组成部分，该衡量指标包括总销售额减去投入成本。或者，增加值计算为劳动收入（下文进一步定义）、生产和进口税以及其他财产类收入的总和。一个实体的增加值相当于其对 GDP 的贡献。 • 劳动收入：增加值的一个子集，包括雇员薪酬（即工资和福利）和业主收入（即自雇工人的收入）的总和。 • 就业（工作）：衡量兼职和全职工作岗位（包括合同工）的指标，不考虑其全职当量。由于它并不完全代表全职职位或全职当量，因此在与其他就业指标进行比较时必须小心谨慎。
伊拉克库尔德斯坦地区扎胡市成年人未确诊糖尿病的患病率及决定因素：一项以社区为基础的横断面研究
研究样本包括 345 名（64.2%）男性和 192 名（35.8%）女性，其中 324 名（60.3%）已婚，246 名（45.8%）受过大学或以上教育。关于健康行为，218 名（40.6%）参与者从事体育锻炼，180 名（33.5%）吸烟，196 名（36.5%）报告睡眠障碍，平均每晚 7.10±2.02 小时。体格测量评估显示，209 名（38.9%）超重，131 名（24.4%）肥胖，273 名（50.8%）腰围较大。血糖水平异常的患病率为 51 (9.5%) (95% CI: 7.02-11.98)，其中 14 (2.6%) (95% CI: 1.26-3.95) 患有未确诊糖尿病，37 (6.9%) (95% CI: 4.75-9.03) 患有前驱糖尿病 (pre-DM)。多变量分析显示，血糖水平异常与年龄增加 (p<0.0001)、BMI 较高 (≥25 kg/m²) (p<0.0001) 和腰围较大 (p<0.0001) 之间存在显著相关性。具体而言，年龄是糖尿病前期的重要预测因素（调整后的优势比 (aOR) 1.04；95% CI：1.01-1.07），而年龄和高腰围可预测未确诊的糖尿病（aOR 1.90；95% CI：1.03-1.16）。
GLMNETR：放松的套索和其他机器学习模型的嵌套交叉验证
说明交叉验证的放松套索，人工神经网络（ANN），渐变机（'xgboost'），随机森林（'Randomforestsrc'），倾斜随机（'aorsf'），递归分区（'rpart'）或步骤WISE WISE RECLISTION模型。交叉阀排出样品（导致嵌套交叉验证），或使用Bootstrap排除外部样品来评估和比较这些模型之间的性能与表格或图形均值预示的结果。校准图也可以是基于（外部嵌套）交叉验证的（外部嵌套）或引导程序（从包中）样本的。对于某些数据集，例如，当设计矩阵不完全排名时，“ glm-net”可能会在拟合轻松的Lasso模型时具有很长的运行时间，这是从我们的经验中，当我们的经验与许多预测变量和许多患者一起将COX模型拟合到数据时，这使得很难从Glmnet（）或Cv.glmnet（）中获得解决方案。调用glmnet（）和cv.glmnet（）时，我们可以通过“路径= true”选项来纠正这一点。在glmnetr包中，路径= true的方法默认情况下是按照。When fitting not a relaxed lasso model but an elastic-net model, then the R- packages 'nestedcv' < https: //cran.r-project.org/package=nestedcv >, 'glmnetSE' < https://cran.r-project.org/ package=glmnetSE > or others may provide greater functionality when performing a nested CV.
新泽西理工学院高地越野赛 2003 媒体指南
地点 新泽西州纽瓦克 07102 成立于 1881 年，当时名为纽瓦克技术学校 本科生人数 5,800 人 昵称 高地人 颜色 猩红色和白色 校长 Robert A. Altenkirch 博士 体育部主任 Lenny Kaplan 体育部/越野电话 (973) 596-3636 体育部/越野传真 (973) 596-8295 体育部网址 http://www.njit.edu/athletics 主教练 Adalberto M. Alonso，PE（Stevens '85） 男子职业记录（年） 56-19 (19) 女子职业记录（年） 28-12 [11) Alonso 电子邮件 alonsol@njit.edu 助理教练 Dave Czeizinger 男子队长 Chad Fuentes 女子队长 Jennifer Dorn, Catie Large 男子项目第一年 1975 女子项目第一年 2003 主场球场 Van Cortlandt Park 附属机构 NCAA II 联盟 中大西洋大学 体育信息服务协调员 Mark Mentone (973) 596-8324 体育信息传真 (973) 596-8440 Mentone 电子邮件 mentone@adm.njit.edu NJIT 成绩热线 (973) 596-5555
合成微生物群落的跨系统底漆
合成社区的设计和使用，是散布微生物群落内部以及这些社区及其寄主之间复杂相互作用的最有希望的策略之一。与自然社区相比，这些简化的联盟为研究生态相互作用的范围提供了机会，并促进了可重复性并促进跨学科科学。但是，Syncom方法的有效实施需要有关这些模型系统的开发和应用的几个重要考虑因素。在临床，农业或环境环境中设计和部署联合体时，也有新兴的道德考虑。在这里，我们概述了当前在开发，实施和评估不同系统中的触体的最佳实践，包括关注Syncom研究的重要道德考虑。
下一代恶劣环境材料和制造工艺研究、开发的高影响交叉机遇的国家格局
本概况文件概述了美国能源部先进材料和制造技术办公室 (AMMTO) 跨领域高性能材料研究、开发和演示 (RD&D) 投资机会的建议。该概况由下列人员制定：下一代材料与工艺 (NGMP) 恶劣环境材料技术经理 J. Nick Lalena；爱达荷国家实验室 (INL) 代表 Emmanuel Ohene Opare、Gabriel Oiseomoje Ilevbare 和 Anthony Dale Nickens；国家可再生能源实验室 (NREL) 代表 Kerry Rippy 和 Dennice Roberts；橡树岭国家实验室 (ORNL) 代表 William H. Peter、Amit Shyam、Sebastien N. Dryepondt 和 Yarom Polsky；太平洋西北国家实验室 (PNNL) 代表 David W. Gotthold 和 Isabella Johanna van Rooyen；以及 BGS 顾问 Stewart Wilkins。整个部门和这些国家实验室的成员都为该概况做出了重大贡献。其他贡献者包括 AMMTO 的 Alexander Kirk、Huijuan Dai、Diana Bauer 和 Chris Saldaña；AMMTO 承包商 Matt Roney 和 Dwight Tanner；核能办公室 (NE) 的 Dirk Cairnes Gallimore；汽车技术办公室 (VTO) 的 Jerry Gibbs；风能技术办公室 (WETO) 的 Tyler Christoffel；水力技术办公室 (WPTO) 的 Collin Sheppard 和 Colin Sasthav；地热技术办公室 (GTO) 的 Kevin Jones 和 Douglas Blankenship；太阳能技术办公室 (SETO) 的 Kamala Raghavan 和 Matthew Bauer；氢能和燃料电池技术办公室 (HFTO) 的 Nikkia McDonald；阿贡国家实验室 (ANL) 的 Aaron Grecco；以及国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Shawan Sheng 和 Jonathan Keller。学术和工业界的贡献者包括博伊西州立大学的 David Estrada；科罗拉多矿业学院的 Zhenzhen Yu；西北大学的 Scott Barnett；德克萨斯 A&M 大学的 Don Lipkin；加州大学洛杉矶分校/高级研究计划署 E 项目的 Laurent Pilon；匹兹堡大学的 Albert To；田纳西大学诺克斯维尔分校的 Steven John Zinkle；弗吉尼亚大学的 Elizabeth Opila；西弗吉尼亚大学的 Shanshan Hu；阿勒格尼技术公司的 Merritt Osborne；Bayside Materials Technology 的 Doug Freitag；BWX Technologies, Inc 的 Scott Shargots 和 Joe Miller；Ceramic Tubular Products LLC 的 Jeff Halfinger；Commonwealth Fusion Systems 的 Trevor Clark；挪威船级社的 Chris Taylor；电力研究院的 David W. Gandy、Marc Albert 和 John Shingledecker；Equinor 的 Rune Godoy；Fluor 的 Gary Cannell；Free Form Fibers 的 Jeff Vervlied；通用原子公司的 Hesham Khalifa 和 Ron S. Fabibish；通用电气的 Lillie Ghobrial、Jason Mortzheim、Patrick Shower、Akane Suzuki、Shenyan Huang 和 Jason Mortzheim；哈里伯顿的 Kyris Apapiou 和 Thomas Pislak；Hatch 的 Gino de Villa；肯纳金属公司的 Paul Prichard。；林肯电气公司的 Badri Narayanan；金属粉末工业联合会的 James Adams 和 Bill Edwards；Metal Power Works 的 John Barnes；Pixelligent Technologies LLC 的 Robert J. Wiacek；雷神技术公司的 Alison Gotkin 和 Prabhjot Singh；Roboze 的 Arash Shadravan；Saferock 的 Torbjorn Vralstad；圣戈班的 John Pietras；斯伦贝谢的 Anatoly Medvedev；西门子公司的 Anand Kulkarni；钢铁贸易公司的 Doug Marmaro；泰纳瑞斯的 Gonzalo Rodriguez Jordan；巴恩斯全球顾问公司的 Kevin Slattery；Timet 的 WIlliam MacDonald；Timken Steel 的 Carly Antonucci；Ultra Safe Nuclear 的 Kurt Terrani；北德克萨斯大学的 Rajarshi Bannerje；以及福伊特水电的 Seth Smith。
数字经济 - 巴西越野快速发展的数字金融景观将扩大金融包容
»批发CBDC项目要加速。对批发央行数字货币（WCBDC）的兴趣近年来有了显着增加，因为几家中央银行已经发起了实验或飞行员来探索数字化货币的潜在好处。通过使用分布式分类帐技术2（DLT）或其他数字平台，WCBDC可以在参与者之间更快，更便宜，更便宜，更透明的交易，并促进新的金融服务和产品的整合。WCBDC的主要用例包括银行付款和交货与财务安全和解中的付款。相比之下，在过去三年中，全球范围内的中央银行的数量在全球范围内散发零售CBDC（RCBDC），这表明广泛采用将比许多市场参与者最初预期的要长。
COVID-19 疫苗接种与互联网信息搜索行为之间的关联：全国横断面研究
Background: The COVID-19 pandemic, declared in March 2020, profoundly affected global health, societal, and economic frameworks. Vaccination became a crucial tactic in combating the virus. Simultaneously, the pandemic likely underscored the internet's role as a vital resource for seeking health information. The proliferation of misinformation on social media was observed, potentially influencing vaccination decisions and timing. Objective: This study aimed to explore the relationship between COVID-19 vaccination rates, including the timing of vaccination, and reliance on internet-based information sources in Japan. Methods: Using a cross-sectional study design using a subset of panel data, this nationwide survey was conducted in 7 waves. A total of 10,000 participants were randomly selected through an internet survey firm, narrowing down to 8724 after applying inclusion and exclusion criteria. The primary outcome was the COVID-19 vaccination date, divided into vaccinated versus unvaccinated and early versus late vaccination groups. The main exposure variable was the use of internet-based information sources. Control variables included gender, family structure, education level, employment status, household income, eligibility for priority COVID-19 vaccination due to pre-existing medical conditions, and a health literacy scale score. Two regression analyses using generalized estimating equations accounted for prefecture-specific correlations, focusing on vaccination status and timing. In addition, chi-square tests assessed the relationship between each information source and vaccination rates. Results: Representing a cross-section of the Japanese population, the regression analysis found a significant association between internet information seeking and higher vaccination rates (adjusted odds ratio [aOR] 1.42 for those younger than 65 years; aOR 1.66 for those aged 65 years and older). However, no significant link was found regarding vaccination timing. Chi-square tests showed positive associations with vaccination for television, government web pages, and web news, whereas blogs and some social networking sites were negatively correlated. Conclusions: Internet-based information seeking is positively linked to COVID-19 vaccination rates in Japan, underscoring the significant influence of online information on public health decisions. Nonetheless, certain online information sources, including blogs and some social networks, negatively affected vaccination rates, warranting caution in their use and recognition. The study highlights the critical role of credible online sources in public health communication and the challenge of combating
语言实体掩蔽可改善低资源语言的多语言模型的跨语言表示
按照掩蔽语言建模 (MLM) 目标进行训练的多语言预训练语言模型 (multiPLM) 通常用于双语文本挖掘等跨语言任务。然而，这些模型的性能对于低资源语言 (LRL) 仍然不是最优的。为了改进给定 multiPLM 的语言表示，可以进一步对其进行预训练。这称为持续预训练。先前的研究表明，使用 MLM 进行持续预训练，随后使用翻译语言建模 (TLM) 进行预训练可以改进 multiPLM 的跨语言表示。然而，在掩蔽期间，MLM 和 TLM 都会给予输入序列中的所有标记相同的权重，而不管标记的语言属性如何。在本文中，我们引入了一种新颖的掩蔽策略，即语言实体掩蔽 (LEM)，用于持续预训练步骤，以进一步改进现有 multiPLM 的跨语言表示。与 MLM 和 TLM 相比，LEM 将掩码限制在语言实体类型名词、动词和命名实体上，这些实体在句子中占据更重要的地位。其次，我们将掩码限制在语言实体范围内的单个标记上，从而保留更多上下文，而在 MLM 和 TLM 中，标记是随机掩码的。我们使用三个下游任务评估 LEM 的有效性，即双语挖掘、并行数据管理和代码混合情感分析，使用三种低资源语言对英语-僧伽罗语、英语-泰米尔语和僧伽罗语-泰米尔语。实验结果表明，在所有三个任务中，使用 LEM 持续预训练的多 PLM 优于使用 MLM+TLM 持续预训练的多 PLM。