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美洲的心-Iris Paho Home
人口对动脉高血压的控制与心血管疾病的死亡率之间存在很强的联系。对动脉高血压的人口控制水平较高的国家已从这些疾病中降低了死亡率。在美洲，观察到人口中动脉高血压控制水平每增加1％，观察到每100,000名居民的缺血性心脏病的死亡减少2.9％，相当于25 639例可预防的死亡（2.5次死亡）（每100万居民2.5次死亡），以及2.37％的死亡人数为2.37％的死亡人数为2.37％，每1000千年的死亡人数为2.37％，占2.37％的死亡人数。 （每10万居民死亡）。实际上，如果拉丁美洲和加勒比海将动脉高血压的人口控制水平从28.7％提高到50.0％，则可以节省约45.9万人死亡（331 000人死亡（331 000），从缺血性心脏病和中风128 000例）（2）。
虹膜国家公平入围名单-2024
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用于非线性近似的量子样条 - IRIS
参考量子技术是 HHL 算法。HHL 是一种近似准备形式为 | x ⟩ 的量子叠加的方法，其中 x 是线性系统 Ax = b 的解，A 是厄米设计矩阵，b 以 | b ⟩ 的振幅编码。从计算的角度来看，这需要的时间增长量大致为 O ( s 2 κ 2 log ( n ) /ϵ )（参见表 2 中 HHL 与经典算法的比较）。该算法相对于矩阵的大小呈对数增长，这意味着与经典算法相比，它具有指数优势。但是，它的复杂度是 s 和 κ 的多项式，这意味着我们必须对条件数和稀疏性引入约束，以免破坏 HHL 的计算优势。这使得之前的比较不公平，因为我们无法对设计矩阵做出一般的假设。
免疫通讯 - IRIS PAHO 主页
考虑到该地区缺乏早期疫苗、难以获得卫生服务以及对疫苗接种的抵制，各国和各地区为实现拟议目标做出了值得称赞的努力。COVID-19 疫苗接种在控制疫情方面发挥了关键作用，代表了全球免疫计划的一项重大举措。在该地区，各国之间以及各国生命历程的不同阶段的结果各不相同，因此必须记录和分享最佳做法和经验教训。泛美卫生组织将继续尽一切努力提供技术援助，以制定实现覆盖目标的战略，将 COVID-19 疫苗接种纳入常规计划，并加强卫生团队以保护民众健康。
鸢尾花数据集预测模型综述
（这仅供参考 - 作者可以根据研究工作使用其他副标题/内容）1. 简介：当今最有趣的研究课题是机器学习，今天许多人都在机器学习领域工作，一些出版商或研究人员正在发现或更新机器学习的新算法和方法，基本上，机器学习是使机器做出与人脑相同决策的过程。机器学习是人工智能的主要部分，主要分为两类：监督学习和无监督学习。因此，学习阶段分为监督学习、无监督学习和强化学习。作为监督学习过程的一部分，会提出一个输出目标，它可以帮助或使系统学习，它还包含由不同输入属性和输出组成的训练数据实例。监督学习的一个子部分是分类，程序从给定的输入数据中学习并使用此过程对新观察结果进行分类。分类技术有多种类型，例如决策树、神经网络、贝叶斯分类器、支持向量机、K 最近邻等等。以下是一些使用离散数据和连续数据的机器学习分类任务的示例：对信用卡交易进行分类、检测人体疾病（将蛋白质分类为 α 螺旋、β 折叠或随机卷曲的二级结构）、天气预报，以及将新闻报道分类为金融、体育和娱乐。鸢尾花数据集是机器学习中最著名的数据集之一，它包含 150 个鸢尾花样本，具有萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度等测量值。这些样本分为三个不同的种类：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。该数据集广泛用于分类任务，由于其简单性和结构良好，是应用机器学习算法的极好起点。
现代生物统计学中的强化学习-Iris
近年来，强化学习（RL）在与健康相关的顺序决策问题中取得了突出的立场，成为提供适应性干预措施（AIS）的宝贵工具。然而，部分由于方法论和应用社区之间的协同作用差，其现实生活中的应用仍然有限，并且其潜力仍有待实现。为了解决这一差距，我们的工作提供了有关RL方法的第一个统一技术调查，并与案例研究相辅相成，用于在医疗保健中构建各种AIS。特别是，使用RL的常见方法论伞，我们桥接了两个看似不同的AI领域，动态治疗方案以及在移动健康中的自适应干预措施，突出了它们之间的相似性和差异，并讨论了使用RL的含义。概述了未来研究方向的开放问题和考虑因素。最后，我们利用我们在两个领域设计案例研究方面的经验来展示统计，RL和医疗保健研究人员之间在进行AIS方面的重要协作机会。
证据证明了Covid -19 -19疫苗的建议-IRIS
1。WHO SAGE对COVID-19疫苗接种的分配和优先次序的SAGE值框架。（https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/334299/who-2019-ncov-sage_frame_framework-wramework-allocation_and_prioritization--2020.1-eng.1-eng.pdf？pdf？ 供应。（www.who.int/publications/m/item/who-sage-roadmap-for-prioritizing-use-use-os-of-covid-19-vaccines-19-vaccines-in-the-context of-limimited-供应，于2020年11月23日访问，3。WHO针对Covid-19疫苗的产品配置文件，2020年4月9日，2020年4月9日。开发基于证据的疫苗接种建议的指南。（https://www.who.int/immunization/sage/guidelines_development_recommendations.pdf，2020年11月23日访问）。5。COVID-19疫苗政策制定战略咨询小组（SAGE）的关键证据问题有关Covid-19-19疫苗的免疫工作组的战略咨询小组（SAGE）。（https://www.who.int/docs/default-source/immunization/sage/sage/2020/october/sage-wg-------------------------------------SAGE工作组在Covid-19疫苗上。 （https://www.who.int/immunization/sage/sage_wg_covid-19/en/，2020年11月23日访问）。 7。 Higgins JPT，Thomas J，Chandler J，Cumpston M，Li T，Page MJ，Welch VA（编辑）。 Cochrane手册6.1版6.1版（2020年9月更新）。 Cochrane，2020年。SAGE工作组在Covid-19疫苗上。（https://www.who.int/immunization/sage/sage_wg_covid-19/en/，2020年11月23日访问）。7。Higgins JPT，Thomas J，Chandler J，Cumpston M，Li T，Page MJ，Welch VA（编辑）。Cochrane手册6.1版6.1版（2020年9月更新）。Cochrane，2020年。（www.training.cochrane.org/handbook，2020年11月23日访问）8。Guyatt GH，Oxman AD，Vist GE，Kunz R，Falck-Ytter Y，Alonso-Coello P等。等级：对证据质量和建议优势的评级提出共识。BMJ 2008 APR 26; 336（7650）：924-6。9。关于衰老和健康的事实书。（www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ageing-anging-health，2020年11月23日访问）。
新兴材料和技术 - IRIS Re.Public@polimi.it
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国防创新 - 爱沙尼亚案例 - IRIS
爱沙尼亚是一个小国，无法承担通过大型、复杂、昂贵的项目进行国防创新，因为这些项目风险高、不确定性大。其以陆基为中心、以预备役为基础的国防部队对尖端创新解决方案的需求也有限，更倾向于通过竞争市场上已有的产品和服务进行具有成本效益的创新采购。然而，爱沙尼亚利用其充满活力的创业文化和国家科技基础中的一些“利基”优势（如信息和通信技术、网络安全、人工智能、机器人技术、医疗技术），推动企业主导和国防部支持的创新，这也受益于其“广泛”的国防模式和全社会方法。这项创新主要侧重于提高出口潜力，但它也提供了让国防部队参与活动的手段，最终激发军方兴趣，将更多高科技解决方案纳入能力发展。尽管爱沙尼亚的安全和防务政策具有强烈的跨大西洋主义倾向，但它在利用机会管理金融和技术风险以及将其安全和防务创新生态系统融入新欧洲工具（尤其是 EDIDP/EDF）出现的跨国网络方面也取得了巨大成功。关键词：爱沙尼亚、国防创新、采购、初创企业、军事需求、欧洲防务合作。
系统集成和优化 - IRIS Re.Public@polimi.it
本研究评估了一家化工厂，该工厂通过电气化重整和二氧化碳分离将沼气转化为负排放“绿色氢气”。由于避免了燃烧和通过压力壁的传热，重整器的电气化可以提高合成气产量、紧凑反应器设计和灵活操作。通过部分负荷过程模拟以及通过每小时离散化的年度模拟进行工厂规模和运行优化，评估了该工艺与太阳能和风能发电的结合。研究评估了具有不同风能和太阳能可用性的欧洲不同地区，考虑了 (i) 可再生能源和电池技术的短期和长期成本情景，以及 (ii) 不同的工厂规模（沼气容量从 390 到 3900 Nm3/h）。本文的总体范围是计算生产氢气的成本以及在不同成本情景下安装在不同地点的工厂的灵活性的经济价值。在设计负荷下，评估过程每生产一千克氢气消耗 17.7 千瓦时电力，并在所生产的氢气中保留 96% 的沼气化学能。此外，76% 的生物碳被回收为高纯度液态二氧化碳，实现高达 −9 千克二氧化碳/千克氢气的负排放。当使用 95% 的可再生能源供电时，氢气生产成本为 2.5 至 2.9 欧元/千克（长期 REN 成本情景和大型灵活工厂）到 5.9 – 7.1 欧元/千克（短期 REN 成本情景和小型非灵活工厂）。对于小型工厂，灵活性可以使氢气生产成本在短期可再生能源成本情景下相对于非灵活工厂降低 11 – 16%，在长期成本情景下降低 1 – 4%。对于大型工厂而言，采用灵活工厂可以在短期内将氢气成本降低 17 - 23%，在长期内将氢气成本降低 6 - 22%。