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气象前沿的客观识别和...
摘要。气象前沿由于其相关的表面影响，包括极端降水和极端风。在运营天气预测和研究环境中，对前线的客观识别是兴趣的。这项研究的目的是基于早期的研究生成前识别算法，该算法可移植，可扩展到不同的分辨率数据集。我们已经对较早的客观前端识别算法进行了许多更改，将其应用于重新分析数据集，并介绍与这些更改相关的改进。首先，我们表明，操作顺序的变化会使休息时间更少。接下来，我们建议根据阈值领域的气候分位数来选择前识别阈值。这允许在不同分辨率的数据集之间进行比较。fi-Nelly，我们在算法的实现中包括许多数值改进，并更好地处理了短前线，这在平稳性和断裂次数方面产生了进一步的好处。该算法的更新版本已完全便携式和可扩展到不同的数据集，以便使未来的战场研究及其影响。
极度降水的统计建模
累积的水）以毫米（mm）为单位。 因此，有非常广泛的文献提出了用于在不同时间尺度（小时，每小时，每日，每月）下降水分布的模型。 例如，用于建模正降水的最流行的分布可能是伽马分布[79]，由于其灵活的形状，它通常也提供适合每月降水量的足够适合，但是伽马分布无法在高时间尺度上捕获大降雨特征，即累积的水）以毫米（mm）为单位。因此，有非常广泛的文献提出了用于在不同时间尺度（小时，每小时，每日，每月）下降水分布的模型。例如，用于建模正降水的最流行的分布可能是伽马分布[79]，由于其灵活的形状，它通常也提供适合每月降水量的足够适合，但是伽马分布无法在高时间尺度上捕获大降雨特征，即每天和每日。建模降水及其聚集体提出了与其他天气变量（例如温度）相比的独特挑战。精确地捕获随着时间或空间的降水的聚集行为对于许多应用至关重要，包括洪水或干旱风险评估。这需要对适当的依赖模型进行典范或隐式规范，以在时空中结合边缘分布，在时间和空间中，不仅极端，而且中度和低降水值都会有助于极端聚集体。特定于降水的另一个方面是其间歇性，这意味着当考虑完整的观察序列时，可以观察到许多零值。这需要将概率分布视为阳性降水的连续成分的混合物，而在没有沉淀的情况下以零为零成分。虽然整个分布对于降水很重要，但它的极端尤其引起了人们的关注，因为它们通过雨水引起的洪水对人们的影响[38]，农业[99]和基础设施[85]。对局部极端的研究是极值分析[50，55]的重要早期应用，也是许多方法论发展的催化剂。的确，如果模型未正确指定，则将参数模型用于整个分布可能会导致尾部分位数估计值的显着偏差。因此，使用源自极值理论的模型来估计降水的尾矿[24，8，33]已成为普遍做法。本章回顾了用于研究极端降水的某些关键方面的统计方法，但没有任何声称是详尽的。第1.2节简要概述了典型的数据特征。第1.3节提出了单变量的概率分布，用于在极值和估计其参数的方法中建模可变性。然后，第1.4节演示了这些分布在代表不同持续时间和频率下的预提取强度或返回值时的应用。第1.5节说明了如何在空间上汇总信息以获得更有效的回报率估计值。上述部分中的方法假设极端降水事件是独立的，并且分布相同。但是，有多种原因认为事实并非如此。例如，季节性和空间模式以及气候变化可能引起非组织性。第1.6节回顾了各种检测和建模非组织降水极端的方法。最后一节是一个讨论，介绍了随机发生器的概念，并阐述了为模拟目的建模极端降雨的重要性。
关于函数积分的量子复杂性......
函数积分问题是众所周知的，人们针对许多不同的设置和对函数规律性的假设进行了研究。许多求积规则是已知的，例如 Newton-Cotes 规则或高斯求积规则。对经典计算机上确定性和随机性设置下的积分复杂性的研究始于 1959 年，当时 Bakhvalov [1] 考虑了 H¨older 类函数。[2] 研究了 Sobolev 类函数。在 [3, 4, 5] 中也可以找到关于经典计算机上积分复杂性的结果。除了经典计算之外，在量子计算机上计算的研究也取得了进展。处理量子计算的首批基础著作之一是 Shor [6] 的作品，他提出了离散因式分解的量子算法。该算法在输入的位数方面具有多项式成本，并且尚无已知的经典算法具有此属性。量子计算的第二个里程碑式的工作是 Grover [7] 的数据库搜索算法，该算法表明，对于该问题，量子计算机比传统计算机的速度提高了二次方。量子计算的优势还体现在其他离散问题上，例如计算平均值、中位数和分位数，参见 [8, 9, 10, 11]。此外，在量子环境下研究了许多连续问题。第一个考虑连续问题的量子复杂性的工作是 Novak [12] 处理 H¨older 类函数的积分。Heinrich [13] 研究了 Sobolev 类中的积分。其他问题，如最大化、近似、路径积分、求解常微分方程、寻找根
通过人群分析评估发现，葡萄糖依赖性胰高血糖素和促肾上腺皮质激素分泌改变与胰岛素抵抗有关
本研究旨在描述反调节激素失调如何导致胰岛素抵抗并可能导致糖尿病。因此，我们使用群体模型分析研究了非糖尿病个体的胰岛素敏感性与葡萄糖和胰岛素依赖性胰高血糖素、促肾上腺皮质激素 (ACTH) 和皮质醇分泌之间的关联。我们汇总了高胰岛素-低血糖钳夹数据进行分析，其中包括 52 名胰岛素抵抗范围广泛的个体（反映在 20-60 分钟的葡萄糖输注率；20-60 分钟的 GIR）。胰高血糖素分泌受葡萄糖抑制，胰岛素抑制程度较小。20-60 分钟的 GIR 和 BMI 被确定为胰岛素对胰高血糖素影响的预测因子。在血糖正常（5 mmol/L）时，在胰岛素敏感性最高和最低分位数的个体中，当胰岛素浓度为 16.3 和 43.4 µU/mL 时，胰高血糖素被抑制了 90%。胰高血糖素分泌的胰岛素抵抗解释了 GIR 20-60 分钟低个体空腹胰高血糖素升高的原因。ACTH 分泌受葡萄糖抑制，而不受胰岛素影响。20-60 分钟 GIR 作为葡萄糖依赖性 ACTH 分泌的预测指标优于其他指标，对于胰岛素敏感和胰岛素抵抗个体，当葡萄糖浓度分别为 3.1 和 3.5 mmol/L 时，ACTH 分泌被抑制了 90%。这种差异可能看起来很小，但对于胰岛素抵抗的个体，抑制范围会转移到血糖正常，因此，当血糖下降时，ACTH/皮质醇反应会更早出现，而且更强烈。根据汇总葡萄糖钳数据建模，胰岛素抵抗与胰高血糖素普遍升高和皮质醇轴对低血糖的反应增强有关，因此随着时间的推移，这两种激素途径都可能导致血糖紊乱，甚至可能导致 2 型糖尿病。
比勒陀利亚大学战略计划2022 - 2026
摘要：以前的能量性能研究忽略了信息熵在输入和输出懈怠之间反馈过程中的作用。可以通过从增加的产出如何产生减少的投入和反之亦然的能力来实现卓越的能量性能。本文通过在35年期间对美国州进行评估，以代替相关的社会经济和人口统计学变量来评估这一差距。美国是世界上最大的能源生产商和消费者，不仅以有效的能源使用的创新而闻名，而且还以能源领域的管理反馈机制而闻名，从而确保了发电和消费的持续改善。首先，开发了一种新型的SEA-IS（用于理想解决方案的随机 - 凝集分析），以评估美国州各州不同最佳还原分位数的能量懈度最小化可能产生的潜在信息获得。这个非线性随机优化模型不仅依赖于β分布的先验来对学习反馈的赔率进行建模，而且还占据了DEA和TOPSIS方法中具有众多优势的优势。机器学习方法还用于从上下文变量方面预测信息的收益。的结果表明，加利福尼亚是唯一表明互相反馈和效率持续提高的美国州。有足够的范围来利用信息提高在提高能源效率方面的力量，尤其是在美国37个州，这表明公私合作伙伴关系的范围可以实现这一目标。
犹他州医疗补助受益人之间身体健康合并症和居住的社会经济状况的地理差异
要研究社会经济剥夺与复杂需求之间的关系，被定义为精神和身体合并症，我们对成人犹他州医疗补助受益人进行了横断面回顾性队列分析。我们的分析包括犹他州≥18岁的地理编码地址的医疗补助受益人（n = 157,739）。我们将受益人地址进行地理编码，并将其分配给人口普查组。我们将块组（Singh地区剥夺指数）的社会经济状况与复杂需求的比例进行了比较，根据群集分析为1个身体状况，定义为抑郁症或≥2个身体状况≥1个心理健康状况。空间映射是通过与医疗补助覆盖的精神卫生设施覆盖的伯爵分组的流行率分位数进行的。复杂需求的流行率为18.9％（n = 29,742）； > 3次急诊务访问的受益人有12.8个有复杂需求的几率。 39.7％的受益人的年度费用超过5,000美元。具有复杂需求的受益人之间的共同合并条件是高血压（56.0％），高脂血症（35.5％），抑郁症（68.8％），焦虑症（56.2％），药物使用（16.0％）和酒精使用障碍（15.2％）。剥夺较高的人口普查组组的复杂需求比例较高（ρ= 0.21，p <0.001）。存在复杂需求流行率的统计学上显着的空间自相关（Moran的I指数：0.65； P <0.001）。六个高规模的人口普查街区没有精神卫生设施。社会经济剥夺增加的地区的复杂需求和精神卫生设施的比例更大。针对身心健康状况的综合计划，重点是社会经济剥夺领域，可能使犹他州等人口中的医疗补助接收者受益。
统计
• 月净余额：净余额包括指数余额、奖金和津贴，其中扣除员工缴款和社会保障缴款。然后将该总和的结果除以服役月数，以获得士兵的月净工资。• 奖金份额/扣除份额：奖金份额按工资总额中收到的奖金和津贴总额计算。扣除额份额对应于报告给工资总额的缴费或扣除额总额（包括：广义社会缴费、偿还社会债务的缴费、公务员额外退休金缴费、养老金缴费、团结缴费、公积金、社会保障缴费）。• 十分位数/中位数：薪资分布的第 x 分位数是将人群一分为二的薪资：x% 的薪资等于或低于该值，100 x% 的薪资等于或高于该值。十分位数是第 10、20、……、90 分位数（总共 9 个）。中位数是第 5 个十分位数或第 50 分位数，它将总体分成两个相等的部分。
C-反应蛋白与未来发育的关联... 全身抗癌治疗服务的质量指标 引用：oyando r，是V，Willis R等。检查国家健康保险基金对高血压患者的响应能力 通过DNA甲基化高级宫颈上皮内肿瘤的长期预测：艺术队列的结果 我们有可能恶化健康不平等 老年人与湿疹性皮炎有关的降压药：一项纵向队列研究Morgan Ye，MPH 1 Leslie Chan，MD 1
抽象目的是肥胖和高血压尚不清楚高敏性C反应蛋白（HS-CRP）和入射糖尿病之间观察到的关联的程度。这项研究旨在调查HS-CRP与挪威一般人群样本中糖尿病的关联。设计了一项研究队列研究，该研究使用Tromsø研究的两项基于人群的调查：第六次调查Tromsø6（2007-2008）作为基线和第七次调查Tromsø7（2015-2016）在随访中。设定挪威的特罗姆斯市，这个国家的老年人比例越来越高，超重，肥胖和高血压的流行率很高。参与者8067名没有糖尿病的男性和男性，年龄30-87岁，在基线Tromsø6时，他们随后也参加了Tromsø7。是由逻辑回归建模的，与基线HS-CRP相关联，分为三个刻度或连续性的风险因素，并将其分为c.高血压。 通过在完全调整的模型中添加相互作用项来评估性别，体重指数（BMI），高血压或腹部肥胖的相互作用。 结果7年后有320（4.0％）糖尿病病例。 没有证据表明HS-CRP与性别，高血压，BMI或腹部肥胖之间相互作用。 提出的HS-CRP的结论与挪威成人人群样本中的未来糖尿病发展有关。是由逻辑回归建模的，与基线HS-CRP相关联，分为三个刻度或连续性的风险因素，并将其分为c.高血压。通过在完全调整的模型中添加相互作用项来评估性别，体重指数（BMI），高血压或腹部肥胖的相互作用。结果7年后有320（4.0％）糖尿病病例。没有证据表明HS-CRP与性别，高血压，BMI或腹部肥胖之间相互作用。提出的HS-CRP的结论与挪威成人人群样本中的未来糖尿病发展有关。在包括肥胖和高血压在内的多变量调整后，最高HS-CRP三位一体3中的个体患糖尿病的几率高73％（OR 1.73; P = 0.004; 95％CI 1.20至2.49），而第三次较低的人比最低或每1.2％的人（或1.28）（或1.28）（或1.28; 1.28; 1.09至1.50）。肥胖或高血压不能完全解释CRP糖尿病的关联。
润滑脂质量变化下主轴承疲劳预测的混合物理信息神经网络
风力涡轮机主轴承的疲劳寿命受用作润滑剂的油脂状态的极大影响。遗憾的是，由于与降解机制和油脂批次质量变化相关的不确定性，通过预测模型监测油脂状况可能是一项艰巨的任务。最终，油脂质量变化导致的油脂寿命预测差异可能导致轴承疲劳寿命预测不准确。问题的复杂性需要一种新颖的解决方法；在本文中，我们提出了一种新的混合物理信息神经网络模型。我们构建了一个嵌入为循环神经网络单元的轴承疲劳损伤累积混合模型，其中用于轴承疲劳损伤累积的降阶物理模型和表示油脂降解机制的神经网络，该机制量化最终加速轴承疲劳的油脂损伤。我们概述了一种两步概率方法来量化油脂质量变化。在第一步中，我们利用混合模型来学习当质量为分布中位数时的油脂降解。在第二步中，我们采用第一步中的中值预测器，并通过检查每台风力涡轮机的油脂样本来跟踪质量分布的分位数。我们最后通过数值实验展示我们的方法，在该实验中，我们测试了质量变化的随机实现和样本数量的影响
WTTE-RNN：威布尔事件时间递归神经网络
在本论文中，我们提出了一种预测事件发生时间的新模型：威布尔事件时间 RNN。这是一个用于预测下一个事件发生时间的时间序列的简单框架，适用于我们遇到连续或离散时间、右删失、重复事件、时间模式、随时间变化的协变量或不同长度的时间序列中的任何一个或所有问题时。所有这些问题在客户流失、剩余使用寿命、故障、尖峰训练和事件预测中经常遇到。所提出的模型估计下一个事件发生时间的分布具有离散或连续威布尔分布，其参数是递归神经网络的输出。该模型使用生存分析中常用的特殊目标函数（删失数据的对数似然损失）进行训练。威布尔分布足够简单，可以避免稀疏性，并且可以轻松地进行正则化以避免过度拟合，但仍然具有足够的表现力来编码诸如增加、平稳或减少风险等概念，并且可以在允许的情况下收敛到点估计。预测的威布尔参数可用于预测下一个事件时间的预期值和分位数。它还导致未来风险的自然 2d 嵌入，可用于监控和探索性分析。我们使用通用的审查数据框架来描述 WTTE-RNN，该框架可以轻松地与其他分布一起扩展并适用于多变量预测。我们表明，常见的比例风险模型和威布尔加速故障时间模型是 WTTE-RNN 的特殊情况。所提出的模型在具有不同程度的审查和时间分辨率的模拟数据上进行了评估。我们将其与二元固定窗口预测模型和处理审查数据的简单方法进行了比较。该模型优于简单方法，并且被发现具有许多优势和与二元固定窗口 RNN 相当的性能，而无需指定窗口大小和在更多数据上进行训练的能力。应用于 CMAPSS 数据集以进行模拟喷气发动机的 PHM 运行至故障得到了有希望的结果。