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对塞拉利昂疟疾病例的预测模型的比较评估
疟疾仍然是一项重大的公共卫生挑战，需要准确的预分辨率模型，以告知塞拉利昂的有效干预策略。本研究比较了Holt-Winters的指数平滑，谐波和人工神经网络（ANN）模型的性能，该数据使用2018年1月至2023年12月的数据进行了比较，并结合了塞拉利昂健康管理信息系统（HMIS）的历史案例记录，以及包括湿度，沉淀和温度的气象学变量。ANN模型表现出卓越的性能，在包括气候变量之前达到了4.74％的平均绝对百分比误差（MAPE）。随着气候变量的包含，这将进一步降低至3.9％，它超过了传统模型，例如Holt-Winners and Harmonic，分别产生了22.53％和17.90％的MAPES。ANN的成功归因于其在数据中捕获复杂的，非线性关系的能力，当时与相关的气候变量增强时特别是。使用优化的ANN模型，我们预测了接下来24个月的疟疾病例，预测从2024年1月到2025年12月的稳定增加，季节性峰值。这项研究强调了在流行病学建模中的机器学习方法，特别是ANNS的潜力，并突出了将环境因素整合到疟疾预测模型中的重要性，推荐ANN模型，以告知更有针对性，有效的疟疾控制策略以改善Sierra Leone和Sirra和Sim-sim-erilra-cil-ial-cil-ial-ial-ial-ial-ial-ial-ial-ial-cor-ial-for。关键字
塞拉利昂的国家避孕套编程战略
通过国家艾滋病秘书处通过卫生部制定了塞拉利昂避孕套编程的战略运营计划，重点是重新振兴避孕套的使用，以确保“对主要人群，年轻人和一般人群和一般人群的男性和女性避孕套不间断地使用。”该国使用避孕套的使用估计分别为7％和23％，分别与非规范伴侣发生性交的男女使用。战略运营计划的主要目标是增强男性和女性避孕套的获取和利用，并支持全国性的努力，以减少所有性活跃的人，包括艾滋病毒和意外怀孕，包括艾滋病毒和意外怀孕。
CV教授Chiara Romagnani博士 div> 利奥波尔生活科学研讨会2025 div> CV教授博士Stefano Passerini div> CV教授Wolfgang Baumjohann博士 div> CV教授Elizabeth Binder博士 div> CV教授Mohamed A. Marahiel博士 div> CV教授博士Rupert Handgreter div> CV Dr. Manfred K. warmuth div> CV教授Bert Sakmann博士 div> CV教授Rainer Goebel博士 div> CV教授博士约翰内斯·布赫曼 div> 课程教授Ignacio Cirac博士 div> CV教授博士RobertSchlögl div> CV教授博士AndreasJ.Bäumler div>
Leopoldina起源于1652年，是一个古典学术社会，现在有1600名来自所有科学分支机构的成员。2008年，Leopoldina被任命为德国国家科学院，并以这种身份投资了两个主要目标：在国际上代表德国科学界，并为决策者和公众提供基于科学的建议。2008年，Leopoldina被任命为德国国家科学院，并以这种身份投资了两个主要目标：在国际上代表德国科学界，并为决策者和公众提供基于科学的建议。
Larissa Leong
Larissa从她在多伦多一家领先的全球律师事务所的经验以及她在一家主要金融机构的法律经验中练习的经验。她还在加拿大知识产权研究所任职，该委员会与政府联络以在加拿大塑造专利法和实践。在法律前，她在人工智能以及医学遗传学和镶嵌主义方面进行了研究，获得了加拿大自然科学和工程研究委员会（NSERC）的研究奖。完成法律学位时，她获得了多个学术卓越和社区服务的奖项。
在未标记的相机陷阱图像中自动识别非洲豹子
摘要 - 本文介绍了一种解决现实世界动物识别问题的算法，即确定panthera提供的非标记的非洲豹图像数据集中的K单个动物数量未知数量。为了确定豹子的ID，我们提出了一种有效的自动化算法，该算法包括从图像中分割豹子体，对图像对之间的相似性和群集进行了分割，然后进行验证。要执行聚类，我们采用了修改的三元搜索，该搜索使用了新型的自适应K -Medoids ++聚类算法。最佳聚类是使用Silhouette分数的扩展定义确定的。使用新的聚类后验证程序用于进一步提高聚类的质量。使用Panthera数据集评估了该算法，该数据集由1555张图像中拍摄的677个单独的豹子组成，并通过基线K -Medoids ++聚类算法算法的0.864进行了调整后的共同信息评分，与0.864相比进行了聚类。
Leonardo：一种删除光片显微镜图像中样品引起的像差的工具集
4 Helmholtz AI，Helmholtz Munich，Neuherberg，德国，德国14 5 MORGRIDGE研究所，美国威斯康星州麦迪逊，美国威斯康星州麦迪逊15 6 6 6 Helmholtz Center，Helmholtz Center，Neuerherg，德国Neuherberg，德国16 7研究院 University, 17 Munich, Germany 18 8 Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany 19 9 Department of Industrial and Molecular Pharmaceutics, Purdue University, 575 Stadium Mall Drive, West Lafayette, 20 IN 47907, USA 21 10 School of Medicine, Koç University, İstanbul, Turkey 22 11 Computer Aided Medical Procedures, Technical University of Munich, Munich, Germany 23 12 Computer美国巴尔的摩的约翰·霍普金斯大学（John Hopkins University），美国巴尔的摩24 13 AI研究所，赫尔姆霍尔茨·慕尼黑，德国诺伊尔伯格，德国诺伊尔伯格，25 14卓越群“多尺度生物影像学：从分子机器：从分子机器到可激发的细胞网络到可激发的细胞网络”
非法定咨询手册 - Leoda 太阳能农场
第 1 阶段：环境影响评估范围界定 - 已编制环境影响评估范围界定报告，并将提交给规划督察局。本报告概述了拟议的开发项目和我们打算进行的环境基线调查。它描述了我们将如何评估任何可能产生的重大环境影响，并概述了环境影响评估和环境影响评估的拟议范围和内容。环境影响评估的范围将由技术专业知识和与利益相关者的接触决定，以确保环境评估方法足以准确识别和了解 Leoda 太阳能发电场的环境影响。在提交环境影响评估范围界定报告后，规划督察局将发布其范围界定意见，该意见将为环境影响评估中使用的范围和方法以及环境影响评估中呈现的范围和方法提供进一步指导。