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弥合基于MRI的放射线学的差距
放射线学取决于提取各种基于图像的特征来提供决策支持。磁共振成像（MRI）有助于对患者护理的个性化，但高度依赖于获取和重建参数。今天，在放射线学背景下对MR图像的最佳预处理没有指南，这对于公布基于图像的签名至关重要。本研究旨在评估MRI中通常使用的三种不同强度归一化方法（NYUL，Whitestripe，Z-Score）的影响，以及两种强度离散化方法（固定的BIN大小和固定的BIN数字）。对这些方法的影响进行了评估对从脑MRI提取的一阶放射素学特征，从而为未来的放射线学研究建立了统一的方法。使用了两个独立的MRI数据集。第一个（DataSet1）包括20名患有II级和III Gliomas的机构患者，他们接受了对比后3D轴向T1加权（T1W-GD）和T2加信的轴向T2加权流体衰减反转反转恢复（T2W-FLAIR）序列（T2W-FLAIR）序列（T2W-FLAIR）在两个不同的MR设备上（1.5 T和3.0 T和3.0 T and）。Jensen -Shannon差异用于比较标准化前后的强度直方图对。使用一致性相关系数和阶层内相关系数分析了两个采集之间一阶和二阶特征的稳定性。强度归一化高度提高了一阶特征的鲁棒性和随后的分类模型的性能。从公共TCIA数据库中提取第二个数据集（DataSet2），其中包括108例WHO II级和III级神经胶质瘤的患者，以及135例WHO IV级胶质母细胞瘤的患者。使用五种完善的机器学习算法，根据肿瘤等级分类任务（平衡精度测量）评估了归一化和离散方法的影响。For the T1w-gd sequence, the mean balanced accuracy for tumour grade classification was increased from 0.67 (95% CI 0.61–0.73) to 0.82 (95% CI 0.79–0.84, P = .006), 0.79 (95% CI 0.76–0.82, P = .021) and 0.82 (95% CI 0.80–0.85, P = 。005）分别使用NYUL，Whitestripe和Z得分归一化方法，而没有归一化。相对离散化使得不必要地将强度归一化用于二阶放射线学特征。即使离散化的垃圾箱对分类表现有很小的影响，也获得了良好的妥协
2020 年循环差距报告
第一份《循环差距报告》提出了一个令人震惊的统计数据：我们的世界经济只有 9.1% 是循环的，存在巨大的循环差距。该报告于 2018 年 1 月在达沃斯世界经济论坛年会期间发布，此后每年都会更新和发布，这是第三版。它旨在为新兴的证据基础做出贡献，为商业、政治和民间社会的决策者提供关键的见解和指标，以最有影响力的方式指导他们的行动。特别是，它试图将全球循环的思维转向更好的衡量方向，以便能够统一设定目标并逐年持续跟踪进展情况。从 2020 年起，循环差距报告倡议 (CGRi) 还将探索如何最好地收集、整合和在全球范围内提供数据，以指导利益相关者的决策。如需了解更新和联系方式，我们建议您访问我们的网站：circularity-gap.world
202404031641 --- UNFCCC差距提交-Australia ...
澳大利亚与太平洋妇女和女孩站在一起，以应对气候危机，并从事一系列活动，以支持在关键气候与气候相关领域中在我们地区建立性别响应能力。澳大利亚的外交与贸易部（DFAT）通过新的指导和良好的实践注释来增强员工和合作伙伴对性别平等和气候联系的能力，以使投资设计师能够满足对性别平等和气候成果的双重要求。这将伴随新的培训和能力建设。澳大利亚与加拿大全球事务和亚洲发展银行合作，为在CSW68启动的性别和绿色议程之间的联系开发了创新和互动学习平台。
弥合差距： - IOM出版物
中间的人口转变，尤其是人口老龄化和技术进步，这项研究突出了各个部门和地区移民工人的关键贡献。它强调了它们在加强经济增长和解决泰国劳动力市场的关键差距方面的作用。通过广泛的办公桌审查，主要的线人访谈以及与利益相关者的焦点小组讨论，从雇主和移民工人到政府官员，对定义劳动移民治理的挑战和机遇进行了全面分析，为政策制定者，雇主，雇主和利益相关者提供了可行的洞察力。关键发现强调了移民工人在填补劳动力短缺方面所扮演的角色，尤其是在制造业和建筑部门中，同时也指出了服务业中新兴的机会和不断发展的农业景观。此外，该研究还确定了当前劳动移民治理框架内的关键差距，强调了复杂的行政程序和政策限制，这些限制对雇主（尤其是微型，中小型企业（MSME）（MSMES）构成挑战），以维持正常的移民劳动力。
弥合客户 AI 就绪差距
随着人工智能 (AI) 在应用中变得越来越普及和主流，其发展在过去一年中继续主导着商业讨论。随着各种规模的组织考虑如何利用人工智能来改善业务成果，渠道合作伙伴将在为需要的组织提供正确的解决方案方面发挥越来越重要的作用。
弥合人工智能治理差距
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