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在应用科学大学的芬兰大学中执行策略的能力模型
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是，EA框架是复杂的使用工具，它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型（HERM）和商业技术（BT）标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反，关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张，供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型，并确认研究差距以供未来的研究。
关系主义作为一种营销策略：芬兰企业对企业营销公司的实证研究
关系主义作为一种营销策略，一项芬兰企业对企业公司的经验研究营销文献将长期，合作和纽带的业务关系置于研究重点。经验现场研究（主要是深入的案例研究）已将其确定为大多数工业业务环境中的主要治理结构。在这项研究中，设定了以下研究问题：1）在企业到商业营销公司中，采用关系营销实践并能够积累高度的关系资产的公司的程度是多少？营销策略的关系主义是根据营销实践的合作性以及在特定业务与企业营销环境中关键业务关系中的应计关系资产水平来定义的。样本由芬兰金属和电工行业的212家企业对企业营销公司组成。MANOVA和ANOVA程序是在研究中利用的。研究表明，受访者的营销策略平均是相当关系的。关键字：营销策略，关系主义，企业对企业市场根据我们对芬兰金属和电子技术行业中公司的营销实践和应计性关系资产的分析，可以得出一个总体结论，即各种类型的公司之间的差异在下面没有显着意义。在营销实践和所采用的自变量群体之间没有明显的差异。尽管在营销实践/关系资产和公司盈利能力方面，营销策略的关系主义似乎具有较弱的联系，但我们的研究无法确认普遍的信念，即公司应努力建立与主要客户建立紧密和纽带的关系，以便比竞争对手更加有利可图。相反，似乎在企业对企业的环境中，市场是网络般的，与主要客户的亲密关系可以被视为生存的必要条件，而不是成功的足够条件。
详细评估芬兰糖尿病风险评分问卷调查表中的糖尿病，高血压和慢性疾病
最新版的糖尿病图集是在2021年全世界有超过十亿成年人（20-79岁）患有糖尿病的成年人。预测表明，到2045年，这个数字将增加约50％，超过3/4亿。在此过程中，据估计，糖尿病患病率在2021年为10.5％，在2045年将增加到12.2％。1糖尿病的患病率在我国也在上升。根据1998年进行的基于人群的土耳其糖尿病流行病学（TURDEP-I）调查，其12年的重复版本Turdep-II（于2010年进行），糖尿病的患病率从Turkey的成人人群中从7.2％增加到13.7％。2种糖尿病是全球成人死亡的十大原因之一，而且国家对糖尿病的经济负担很高。3，人们认为与糖尿病有关的全球医疗保健支出在2021年为9660亿美元。1
性别在长期失业者对自己能力的看法中起作用，芬兰研究发现
Mäki-opas教授指出，从福利政策的角度来看，应促进长期失业的能力：“更全面的就业福利和有针对性的行动，这些行动需要特别关注失业的社会和环境方面，以解决长期失业的长期差异需求。目前，芬兰的就业政策和实践可能太狭窄了，无视能力的重要性。”
o r i g i n a l r e s a r c h可解释的预测芬兰2型糖尿病患者的长期糖化血红蛋白反应变化
目的：本研究应用机器学习（ML）和可解释的人工智能（XAI）来预测HbA1c水平的变化，这是监测血糖控制的关键生物标志物，在诊断为2型糖尿病患者的患者中，在启动一种新的抗糖尿病药物后的12个月内。它还旨在确定与这些变化相关的预测因素。患者和方法：来自芬兰北卡雷利亚（North Karelia）的10,139名2型糖尿病患者的电子健康记录（EHR）用于训练整合了随机对照试验（RCT）衍生的HBA1C变化值作为预测变量的预测因子，创建将RCT洞察力与现实世界中集成的偏移模型。各种ML模型 - 包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），山脊回归（RR），随机森林（RF）和XGBoost（XGB） - 使用R²和RMSE衡量标准进行评估。基线模型在药物启动之前或之前使用的数据，而随访模型包括第一个药物后HBA1C测量，通过合并动态患者数据来改善性能。模型性能也与临床试验中预期的HBA1C变化进行了比较。结果：结果表明，ML模型的表现要优于RCT模型，而LR，MLP和RR模型具有可比性的性能，RF和XGB模型表现出过于拟合。与基线模型相比，随访MLP模型的表现优于基线MLP模型，其R²得分（0.74，0.65）和较低的RMSE值（6.94，7.62）与基线模型（R²：0.52，0.54; RMSE； RMSE：9.27，9.50）相比。HBA1C变化的关键预测因子包括基线和药后HBA1C值，禁食等离子体葡萄糖和HDL胆固醇。未来的研究将探索治疗选择模型。结论：使用EHR和ML模型可以开发对HBA1C变化的更真实和个性化的预测，考虑到更多样化的患者人群及其异质性，为管理T2D提供了更量身定制和有效的治疗策略。XAI的使用提供了对特定预测因子影响的见解，从而增强了模型的解释性和临床相关性。关键字：类型2糖尿病，HBA1C，治疗效果估计，机器学习，Shap
SENS将芬兰电池项目的容量加倍到170 MW
关于SENS可持续能源解决方案瑞典持有AB（publ）（SENS），提供可持续的能源解决方案，从而使本地和国际上的无化石和CO2中性能量混合过渡。sens开发，设计，构造和出售大规模的能源项目，将可再生能源与下一代储能技术（例如地下泵送水力存储（UPHS）和/或电池储能系统（BESS））结合使用。该公司还在储能和能源系统优化中开展技术咨询咨询服务。该公司在NGM Nordic SME上以短名称Sens列出。
芬兰金融部门的性质承诺
金融部门参与者（例如银行，保险公司和投资者）在保护生物多样性方面发挥了关键作用：作为增长和风险保险公司的实质性，该行业具有相当大的影响。财务芬兰及其成员组织希望利用这种影响来帮助建立可持续的未来，在这种情况下考虑与生物多样性和自然资本有关的风险是业务不可或缺的一部分。目前，大多数全球财务流量都针对具有不利环境影响的业务活动。为了确保生物多样性，至关重要的是将这些财务流动转向自然阳性活动。在这种转变中，财务部门的参与者是一些最重要的参与者。
芬兰生物库召回研究方案（BioRecall）
非传染性疾病是全球过早死亡的主要原因。遗传倾向和环境暴露都会影响疾病风险。虽然生物库已经增加了对这些疾病的遗传预测因子的了解，但环境影响预计会对疾病发展产生更大的影响。个人还会根据遗传调节的偏好创造自己的环境和生活方式，从而导致基因-环境相互作用，需要大量数据集来研究。生物库可能缺乏足够的生活方式和环境数据，从而限制了它们的使用。我们提出了一个生物库召回研究 (BioRecall) 的方案，以收集有关生活方式和环境暴露的数据，并将这些发现与基因型、生物样本和临床结果相结合。