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利比里亚政府部...
利比里亚金融业主要由银行和非银行金融机构组成。它由九家商业银行（包括商业银行内的小额信贷部门）和各种非银行金融机构（NBFI）组成，其中包括 12 家农村社区金融机构（RCFI）、不到五家非存款型小额信贷机构（MFI）、两家存款型小额信贷机构（MDI）、约 275 家信用合作社、约 1,450 家非正式乡村储蓄和贷款协会（VSLA）、一家金融公司、两家移动货币运营商和 19 家保险公司。在利比里亚，非银行金融机构（NBFI），如乡村储蓄和贷款协会（VSLA），在提供金融服务和促进经济发展方面发挥着至关重要的作用，特别是在利比里亚的农村地区。然而，需要对利比里亚各地的 VSLA 进行全面评估和规划，以了解它们的现状、挑战和潜在的改进领域。此外，有必要开发一个全面的 VSLA 及其成员数据库，并建立这些协会的基线信息和地理位置。此外，通过与 VSLA 成员和其他利益相关者（包括在该领域运营的非政府组织）进行交流会议，将收集到有助于利比里亚中央银行 (CBL) 为 VSLA 的运营、管理、监管和监督制定新框架的要点。
和低葡萄糖预测
摘要：夜间葡萄糖管理是1型糖尿病患者（T1D）的主要挑战，尤其是对于那些每天进行多次注射（MDI）的人来说。在这项研究中，我们开发了机器学习（ML）和深度学习模型（DL）模型，以预测目标范围内（3.9–10 mmol/L），高于目标范围的夜间葡萄糖，并且在使用MDIS管理T1D的受试者的目标范围以下。对模型进行了训练和测试，并在380名具有T1D受试者获得的连续葡萄糖监测数据上进行了测试。使用了两种DL算法 - 多层感知器（MLP）和一个卷积神经网络（CNN），以及两种经典的ML算法，随机森林（RF）和梯度增强树（GBTS）。基于DL和ML算法的所得模型在预测目标葡萄糖（F1度量：96–98％）和靶标葡萄糖（F1：93-97％）中表现出很高和相似的精度。预测低葡萄糖（F1：80–86％）时模型性能较差。MLP在低葡萄糖预测中提供了最高精度。结果表明，操作CGM数据的DL（MLP，CNN）和ML（RF，GBTS）算法都可以用于同时预测目标，T1D患者的目标高于目标和低于目标的目标范围内的夜间葡萄糖值。