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典型相关分析和偏最小二乘法识别大脑行为关联：教程和比较研究
摘要典型相关分析 (CCA) 和偏最小二乘 (PLS) 是用于捕捉两种数据模态（例如大脑和行为）之间关联的强大多元方法。然而，当样本量类似于或小于数据中的变量数量时，标准 CCA 和 PLS 模型可能会过度拟合，即发现无法很好地推广到新数据的虚假关联。已经提出了 CCA 和 PLS 的降维和正则化扩展来解决此问题，但大多数使用这些方法的研究都有一些局限性。这项工作对最常见的 CCA/PLS 模型及其正则化变体进行了理论和实践介绍。我们研究了当样本量类似于或小于变量数量时标准 CCA 和 PLS 的局限性。我们讨论了降维和正则化技术如何解决这个问题，并解释了它们的主要优点和缺点。我们重点介绍了 CCA/PLS 分析框架的关键方面，包括优化模型的超参数和测试已识别的关联是否具有统计意义。我们将所描述的 CCA/PLS 模型应用于来自人类连接组计划和阿尔茨海默病神经成像计划的模拟数据和真实数据（n 均为 .500）。我们使用这些数据的低维和高维版本（即样本大小与变量之间的比率分别在 w 1 – 10 和 w 0.1 – 0.01 范围内）来展示数据维数对模型的影响。最后，我们总结了本教程的关键课程。
APOBEC3在MPOX病毒中的脱氨酶编辑是自2016年以来的持续人类传播的证据
从历史上看，MPOX被认为是一种流行的人畜共患病，通过与西部和中非的储层啮齿动物宿主接触来传播。然而，在2022年5月，发现了人类的MPOX病例在国际上传播，这些案例在拥有已知流行水库的国家以外。在测序2022年的第一批病例时，它们与先前采样的最接近的MPOX病毒（MPXV）共享了42个核苷酸差异。几乎所有这些突变都是Apobec3脱氨酶的作用的特征，即具有抗病毒功能的宿主酶。假设APOBEC3编辑是人类MPXV感染的特征，我们开发了一种双过程系统发育分子时钟，该时钟每年推断出〜6个APOBEC3突变的速率 - 估计MPXV自2016年以来一直在人类中循环。这些持续MPXV传播的观察结果表明了MPXV流行病学的感知范式作为人畜共患病的基本转变，并强调了需要修改MPXV周围的公共健康消息以及爆发管理和控制的必要性。s
使用无线信号
摘要 - 物联网领域（IoT）中的杂货应用涉及跟踪人员和商品，其质量受室内位置精度影响的质量。信号方法的模式匹配，也称为特征指纹方法，是众多室内定位方法之一。由于存在嘈杂的环境情况，因此在定位中实现精度很容易中断。需要有效的稳定技术来减轻对本地化质量的负面影响。本研究介绍了几种新型机器学习方法和索引方法，旨在提高室内定位应用的准确性。遗传算法和部分最小二平方理论提议为此目的共同起作用。传统的指纹定位方法，例如粒子群优化（PSO），高斯模型还测试了验证目的。这种方法通过PSO算法试图近似接收信号强度指示器（RSSI）信号的噪声频谱，从而通过PSO算法来调整高斯模型的主要频率/振幅。与PSO/Gaussian模型指纹方法相比，遗传算法（GA）/部分最小二乘（PLS）/K-Nearest邻居（KNN）方法可以达到92％的室内定位精度，同时需要最小的开发时间。在复杂的实验室和走廊设置中，当目标位置验证程序中包括加权KNN算法时，总准确率可以达到95％，分辨率为16 cm。总体而言，我们建议的GA/PLS/KNN方法优于传统方法和基于许多无线技术的当前静态定位方法，例如WiFi，4G/5G，蓝牙低能（BLE）等。关键字 - 事物（IoT）本地化，粒子群优化（PSO）算法，部分最小二乘（PLS）算法，遗传算法（GA），智能定位
双重加权的普通最小二乘技术的最新进展用于动态治疗方案
摘要。动态治疗方案（DTR）是一种提供精确药物的方法，该方法使用患者特征来指导治疗方法以实现最佳健康结果。已经提出了许多用于DTR估计的方法，包括动态加权的普通最小二乘（DWOLS），这是一种基于回归的方法，在易于实现的分析框架内具有双重鲁棒性来模拟模型错误指定。最初，DWOL方法是在连续结果和二元治疗决策的假设下开发的。是在临床研究的激励下，随后的理论进步扩大了DWOLS框架，以解决各种结果类型的二元，连续和多酸性处理，包括二进制，连续和生存类型。但是，某些方案仍未开发。本文总结了DWOLS方法的扩展和应用的最后十年，对原始DWOLS方法及其扩展进行了全面而详细的审查，并突出了其多样化的实际应用。我们还探讨了已经解决了与DWOL实施相关的挑战的研究，例如模型验证，可变选择和处理测量错误。使用模拟数据，我们提出了数值插图以及在R环境中的分步实现，以促进对基于DWOL的DTR估计方法的更深入的了解。
最不发达国家在获得该过程的资金以制定和实施国家适应计划
6。根据财务机制获得资金29 6.1绿色气候基金国家计划30 6.2动员交付伙伴支持获得资金的过程30 6.2.1动员交付伙伴从绿色气候基金中获得资金30 6.2.2动员机构，动员机构从全球环境设施中访问概念33 6.2.3的投资伙伴36 6.2.3的资金33 36 6.2.3动员36 6.2.3的投资36 6.26提案35 6.3.1开发项目管道35 6.3.2准备概念注释和项目建议，从绿色气候基金访问资金和项目建议36 6.3.3准备和提交概念注释和项目提案，以从全球环境设施中访问资金37 6.3.3.3.3.3.4.3.4从准备和提交概念的项目批准3. 6 6.4 6.4 6.4 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4.4 6 6.4绿色气候基金39 6.4.2在全球环境设施下执行已批准的项目39 6.4.3根据改编基金40 执行批准的项目根据财务机制获得资金29 6.1绿色气候基金国家计划30 6.2动员交付伙伴支持获得资金的过程30 6.2.1动员交付伙伴从绿色气候基金中获得资金30 6.2.2动员机构，动员机构从全球环境设施中访问概念33 6.2.3的投资伙伴36 6.2.3的资金33 36 6.2.3动员36 6.2.3的投资36 6.26提案35 6.3.1开发项目管道35 6.3.2准备概念注释和项目建议，从绿色气候基金访问资金和项目建议36 6.3.3准备和提交概念注释和项目提案，以从全球环境设施中访问资金37 6.3.3.3.3.3.4.3.4从准备和提交概念的项目批准3. 6 6.4 6.4 6.4 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4 6 6.4.4 6 6.4绿色气候基金39 6.4.2在全球环境设施下执行已批准的项目39 6.4.3根据改编基金40
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利用知识产权促进最不发达国家的创新、发展和经济转型 [预印本]
时间至关重要。最近发生的事件表明，每次全球危机都会对最不发达国家造成不成比例的影响。随着世界努力应对层出不穷、不断累积的危机，从气候变化到新冠肺炎的持续影响，从战争到不断加重的债务负担，从贸易中断到发展前景受阻，对创新的需求从未如此强烈。本报告为最不发达国家提供了如何为知识产权创造有利环境的见解，确保它们在全球创新和发展竞赛中不落后。报告重点介绍了成功的案例研究，提出了切实可行的建议，并强调需要采取平衡的知识产权方法，以最好地适应最不发达国家的技术吸收、生产能力水平、竞争优势和创新潜力。
为了到 2040 年逐步淘汰化石燃料发电厂，印度尼西亚至少需要 210 吉瓦的可再生能源
“普拉博沃总统提出的 2040 年逐步淘汰化石能源的愿景可能标志着印尼的一个转折点。随着我们进入能源转型的关键时刻，符合这一愿景的全国性努力和国际支持将为全体公民带来巨大利益——不仅有清洁能源开发的大量投资，还有空气质量改善带来的直接收益。然而，实现这一目标需要强有力的领导，也需要所有相关利益攸关方，尤其是投资者，看到该计划的潜力并抓住眼前的巨大经济机遇，”哈桑强调道。
具有多模型纹理特征的基于最不的平方支持矢量机器脑肿瘤分类系统
放射科医生面对通过MRI图像分析进行分类的复杂任务时，面临着巨大的挑战。我们即将出版的手稿介绍了一种创新且高度效果的方法，该方法将最小二乘支持向量机（LS-SVM）的能力与从T1-Weighted MR MR图像中提取的多尺度形态纹理特征（MMTF）一起得出。我们的方法论对涵盖139例病例的大量数据集进行了细致的评估，其中包括119例异常肿瘤和20例正常脑图像。我们取得的成果无非是非凡的。我们的基于LS-SVM的方法极优于竞争分类器，以98.97％的出色准确率证明其优势。这比替代方法的3.97％改善了3.97％，伴随着明显的2.48％的敏感性增强，特异性提高了10％。这些结果最终超越了传统分类器，例如支持向量机（SVM），径向基函数（RBF）和人工神经网络（ANN），就分类精度而言。我们模型在脑肿瘤诊断领域的出色表现在该领域中取决于向前迈出的实质性飞跃，并承诺使用MRI成像技术为放射学家和医疗保健专业人员提供更精确，更可靠的工具，以识别和分类脑肿瘤。
葡萄牙公司的人工智能和认知计算：偏最小二乘法的结果 - 结构方程建模
摘要：人工智能 (AI) 和认知计算 (CC) 是不同的，这就是为什么每种技术都有其优点和缺点，这取决于企业想要优化的任务/操作。如今，只需将 CC 与 AI 的广泛主题联系起来，就很容易混淆两者。这样，想要实施 AI 的公司就知道，在大多数情况下，他们想要的是 CC 提供的功能。在这些情况下，知道如何区分它们很重要，这样就可以确定在哪种情况下一种比另一种更合适，从而更多地利用每种技术提供的优势。该项目专注于突出这两种技术的能力，更具体地说是在智能系统实施和公司对它们的兴趣有利的商业环境中。它还确定了这些技术的哪些方面对公司最有吸引力。根据这些信息，评估这些方面是否与决策相关。数据分析是通过采用偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 和描述性统计技术进行的。