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使用机器学习技术进行股票市场指数预测：BIST 指数的应用
Özer 等人（2017）使用了 2012 年至 2016 年期间中国（上海）、印度（Nifty 50）、墨西哥（IPC-Mexico）、伊斯坦布尔（BIST 100）、美国（Nasdaq）、英国（FTSE-100）、德国（DAX）和法国（CAC-40）指数的每周收盘数据。在相关研究中，尝试比较模糊逻辑技术和人工神经网络模型，发现成功应用各种人工智能模型可以得到有希望的结果。在另一项研究（Manurung 等人，2018）中，他们使用 2013 年至 2018 年的中亚银行 (BCA) 数据进行股价预测，使用长短期记忆 (LSTM) 进行了预测研究，LSTM 是一种循环人工神经网络，用于数据中的重要参数（开盘价、最高价、最低价、收盘价）。分析结果表明，使用少于 1 年的短期数据而不是 3 年或 5 年的训练数据，LSTM 中的预测最为准确，并且优于传统的自回归移动平均 (ARIMA) 预测方法，对于短期数据的准确率为 56%，而准确率为 94%。
清晨模拟飞行期间飞行员表现和心理生理指标的个体差异
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。1.报告日期 (DD-MM-YYYY) 2.报告类型 3.涵盖日期 (从 - 到)
通过人类发展指数和世界幸福指数比较日本和泰国的经济和文化发展
“衡量标准主要有三种：积极情绪（积极影响）的衡量标准、消极情绪（消极影响）的衡量标准和对整体生活的评价。这三种报告类型合在一起，被认为是主观幸福感的主要衡量标准。“幸福”通常用于描述积极情绪和生活评价的衡量标准。这带来了混淆的风险，因为人们可能会认为所有的幸福衡量标准都是等同的，而越来越明显的证据表明，这两种不同的幸福衡量方式在支持两者可信度的方式上是不同的。也就是说，“幸福”被用来描述两种不同的东西，其区别被描述为享乐主义与幸福感，10 或净短暂快乐的积累与充满意义和良好目标的生活。”（2014 年，《幸福与人类发展报告》）最新的《世界人权报告》将每个国家的幸福解释为以下各项的融合：
在60岁及以上的居民中人体测量指数和2型糖尿病的相关分析
糖尿病（DM）是由遗传和环境因素引起的一种代谢障碍。其高患病率和高残疾率在全球范围内造成严重的健康损害（1）。肥胖是胰岛素抵抗/胰岛素分泌不足和血糖增加的重要原因之一（2）。随着肥胖率的升高，糖尿病的发生率也升高（3）。随着年龄的增长，老年人容易出现诸如骨矿物质密度降低（4），肌肉含量损失（5），身体功能障碍和代谢障碍（6），因此，他们比中年和年轻的人（7）更有可能发展糖尿病和大多数代谢风险。数据表明，中国成年人中糖尿病的患病率从1980年的0.67％增加到2018年的12.8％（8）。一些研究估计，从2017年，全球糖尿病患者的数量将从2017年的4.51亿增加到6.93亿（9）。中国老年人糖尿病的患病率为30.2％，远高于世界上糖尿病患病率（19.3％），在世界上排名第一（10）。大约三分之二的2型糖尿病患者超重或肥胖，腹部肥胖约为50％（11）。因此，超重和肥胖，尤其是腹部肥胖症，被认为是2型糖尿病（T2DM）的独立危险因素，这也加剧了残疾的风险并使其治疗变得复杂。在某种程度上，肥胖指标更容易直接观察和测量。对肥胖指数和糖尿病之间关系的研究旨在通过识别肥胖症来预防和控制糖尿病。
将配体功效指数与化合物药代动力学特征相结合，以获得整体化合物质量评分
小分子是否适合作为口服药物，通常通过简单的物理化学规则、配体功效评分（结合物理化学特性和效力）或基于物理化学化合物特性的多参数综合评分来评估。这些规则和评分是经验性的，通常缺乏机制背景，例如药代动力学 (PK) 信息。我们引入了一种新型化合物质量评分（具体称为剂量评分和 c max 评分），其中明确包括预测的或在可用时通过实验确定的 PK 参数，例如分布容积、清除率和血浆蛋白结合。结合靶向效力，这些评分可替代估计剂量或相应的 c max。这些化合物质量评分可用于在测试级联中对化合物进行优先排序，通过整合基于机器学习的效力和 PK 预测，这些评分可用于对合成进行优先排序。我们通过项目实例展示了现有效率指标（如配体效率分数）的互补性，并且在大多数情况下具有优越性。
基于壳聚糖的NPK纳米结构，用于降低合成NPK肥料并提高水稻生产力和营养指数
研究人员反复强调了我们如何迫切地减少大量氮肥的消耗，以支持农业生产力并保持可持续的生态系统。使用壳聚糖（CS）作为缓慢释放的载体被认为是降低合成肥料和提高作物生产率的潜在工具。因此，在随机完整的块设计中布置了两个现场实验，以研究七种治疗方法的影响，包括合成肥料和基于壳聚糖的NPK纳米结构（CH/NPS-NPK）的外源应用对生产率，生产力和营养特征的增长，生产率和营养特征的全球策略作物的2022222222年季节和2023年的2023年季节的营养特征。实验处理为：T1 =全建议合成NPK（推荐尿素，超磷酸，硫酸钾；对照治疗），T2 = 70％T1+ CH/ NPS-NPK 100 ppm，T3 = 70％，T1+ CH/ NPK 200 ppm的T1+ CH/ NPK 200 ppm，T5 = 70％PPM = 70％= 70％ppm，TPM的TPM， T1+ CH/NPS-NPK 100 ppm，T6 = T1+ CH/NPS-NPK 200 ppm的30％，T7 = T1+ CH/NPS-NPK的30％300 ppm。结果表明，T4（即推荐的NPK+ CH/NPS-NPK 300 ppm的70％）和T1（完全推荐的合成NPK）导致了与其他处理相比，水稻的最高和最显着的生长和最重要的大米特征以及营养谷物含量。因此，将70％的推荐NPK与CH/NPS-NPK 300 ppm结合在一起，作为一种外源应用，可以是将合成NPK肥料降低30％的明智选择，而在帕迪领域中，在应用完整推荐的NPK时，在不产生生长，产量特征或营养谷物方面会大幅下降，而不会产生大幅下降。
探索定量指数以使用测量系统分析验证的精确性钢琴音色
先前的研究提供了有价值的见解，以探索不同的方式来表征音乐音色，无论是定性或定量的，如下一节所述。然而，问题仍然在多大程度上可以可靠地表征音色，并在某种乐器（例如钢琴）中存在微妙的差异。因此，当前的研究旨在探索和发现定量指数，以精确表征钢琴音色。音色指数的精度将通过在工程和制药行业中使用的最新测量系统分析方法来验证，以确保钢琴音色测量系统的可靠性和可复制性。请注意，钢琴表演技术除其他因素外，还会影响钢琴产生的声音的音色（Bernays and Traube，2013，2014）。但是，这些因素不超出本研究的范围，因为如果没有足够精确的音色测量系统，音色的语义关联会遭受重大的解释变化（Reymore等，2023），并且对钢琴音色控制因子的分析类似于移动（和未确定）目标。一旦确定了精确的音色指数，它们就可以用来表征具有执行技术等各种因素产生的钢琴音色。
外周血指数用Anlotinib预测PFS/OS作为晚期小细胞肺癌的后续治疗
摘要目的：在II阶段Alter-12202（NCT03059797）试验中，Anlotinib显着改善了小型小细胞肺癌（SCLC）患者的无进展生存率（PFS）和总生存期（OS），他们接受了至少2个先前的化学疗法疗法，而与一个地位组相比，他们接受了至少2个先前的化学疗法。为了确定通过Anlotinib治疗预测功效和预后的潜在因素，我们在Anlotinib治疗过程中分析了基线和不良事件（AES）的血液学指数。方法：从2017年3月到2019年4月收集数据，是从Anlotinib的随机，双盲，安慰剂对照，多中心，II期试验中收集的。合格的患者被随机分配2：1，接受Anlotinib或安慰剂，直到疾病进展，无法忍受的毒性或撤回同意。患者每天每3周接受一次酸（12 mg）或类似胶囊（安慰剂）14天。记录了基线时的血液学指数和在最初2个治疗周期中发生的AE。使用Kaplan-Meier检验和Cox回归模型来评估生存差异。结果：将共有82例患者（81例具有完整数据的患者）随机分配接受藻替尼，其中38例接受安慰剂作为对照。多变量分析表明，基线时中性粒细胞与淋巴细胞比> 7.75和乳酸脱氢酶> 254.65 U/L是PFS的独立风险因素。基底升高天冬氨酸氨基转移酶> 26.75 U/L，神经元特异性烯醇酶> 18.64 ng/ml，纤维蛋白原> 4.645 g/L是OS的独立危险因素。在治疗过程中，γγ-谷氨酸转移酶升高和低磷酸血症是PFS较差的独立预测因子，γ-谷氨酸转移酶和高胆固醇血症升高是OS的独立因素。结论：我们的研究初步定义了潜在因素，这些因素在晚期SCLC患者的基线和Anlotinib治疗期间影响了PFS和OS。我们的发现为筛查主要人群和通过Anlotinib治疗进行动态疗效监测提供了基础。关键字小细胞肺癌； Anlotinib;预测因素； PFS; OS
评估匈牙利葡萄酒地区葡萄酒适合性温度指数的历史和未来变化（1971 - 2100）
气候变化显着影响我们的农作物及其耕种地区，预计到本世纪末将有很大变化。温度条件果断地影响了给定位置中葡萄的安全适用性。为了解决这些变化，我们分析了四个温度指标的时间变化：平均生长季节温度（AGST），增长程度天（GDD或Winkler指数（GDD-WI）（GDD-WI），HUG LIN INDEX（HI）（HI）以及在1971年至2100年的22个匈牙利葡萄酒区域（BEDD）和生物学上有效的天数（BEDD）。该分析基于RCP 4.5和RCP 8.5方案的14个气候模型的数据。为了调查葡萄酒的未来适用性，我们引入了动态适用性函数，这使我们能够分析生长季节中平均温度的适用性，以纪念21种葡萄酒葡萄品种，从2031年到2100种decadal增量。此外，基于生长季节的平均温度，引入了温度影响函数，以表征21种葡萄酒葡萄品种的适用性，其值范围从0到1。结果证实，葡萄种植中使用的温度指数的频率将来会明显转向更温暖的气候类别。越来越温暖的气候带来了某些优势，但也具有日益增长的耕种风险。在最乐观的情况下，在接下来的七十年中，生长季节期间的平均温度可能会降低0.8°C。然而，在最悲观的模型中，预期的变化到本世纪末的变化超过4.0°C。对于较低热量需求的葡萄酒葡萄品种，在悲观的RCP 8.5发射方案下的适用性预计将在本世纪末降低29％。相反，在乐观的情况下，适用性值的下降仅在3-4％之间。对于具有较高热量需求的葡萄品种，在RCP 8.5方案下，适用性将降低10％。相比之下，RCP 4.5场景表明，到本世纪末，适用性可以提高1-2％。这些发现有助于更好地理解气候变化的影响和后果，并就如何为葡萄栽培部门的这些挑战做准备的见解。
外周血指标可预测晚期小细胞肺癌患者使用安罗替尼进行后续治疗的 PFS/OS
摘要 目的：在 II 期 ALTER-1202 (NCT03059797) 试验中，与安慰剂组相比，安罗替尼显著改善了至少接受过 2 个化疗周期的晚期小细胞肺癌 (SCLC) 患者的无进展生存期 (PFS) 和总生存期 (OS)。为了确定预测安罗替尼治疗疗效和预后的潜在因素，我们分析了基线血液学指标和安罗替尼治疗过程中的不良事件 (AE)。方法：数据收集自 2017 年 3 月至 2019 年 4 月的一项随机、双盲、安慰剂对照、多中心安罗替尼 II 期试验。符合条件的患者按 2:1 的比例随机分配接受安罗替尼或安慰剂治疗，直至病情进展、出现无法耐受的毒性或撤回同意。患者每3周口服安罗替尼(12 mg)或类似物胶囊(安慰剂)，每日一次，共14 d。记录基线血液学指标和前2个治疗周期发生的AE。采用Kaplan-Meier检验和Cox回归模型评估生存差异。结果：共82例患者(81例资料完整)随机分配接受安罗替尼治疗，38例接受安慰剂治疗作为对照。多因素分析显示，基线时中性粒细胞/淋巴细胞升高比值> 7.75、乳酸脱氢酶> 254.65 U/L是PFS的独立危险因素；基础天冬氨酸转氨酶升高> 26.75 U/L、神经元特异性烯醇化酶> 18.64 ng/mL、纤维蛋白原> 4.645 g/L是OS的独立危险因素。治疗期间，γ-谷氨酰转移酶升高和低磷血症是PFS较差的独立预测因素，γ-谷氨酰转移酶升高和高胆固醇血症是OS的独立预测因素。结论：本研究初步明确了晚期SCLC患者安罗替尼治疗期间及治疗期间影响PFS和OS的潜在因素，为筛选优势人群及安罗替尼治疗的动态疗效监测提供了依据。关键词 小细胞肺癌；安罗替尼；预测因素；PFS；OS