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我的心脏中心卢旺达
心血管疾病（CVD）是全球死亡原因的第一名；超过80％的CVD死亡发生在低收入和中等收入国家，撒哈拉以南非洲是受影响最大的地区之一。（WHO数据，非传染病2018）卢旺达现在是撒哈拉以南非洲增长最快的经济体之一，在初级保健提供方面取得了巨大进步，但只有一小群心脏病专家为其人口提供约1300万人的服务。按照埃及南部的Aswan心脏中心的例子和概念，以及亚的斯亚贝巴的心脏中心，Magdi Yacoub Rwanda Heart Center将是卢旺达的第一家专门的心脏医院。它将提供整个诊断和治疗先天性和心脏病的治疗，并以平等的方式免费。这是一个人道主义项目，涉及在基加利的设计和建造12000平方米的心脏教学医院。医疗职责是在整个地区转移知识，技能和经验，并帮助创建生物医学和创新知识库，培训一代年轻的卢旺达医生，护士，科学家和技术人员确保该地区的可持续性。Magdi Yacoub卢旺达心脏中心与地方政府合作，将由卢旺达注册慈善机构的心脏保健和研究基金会卢旺达（HCRFR）拥有，运营和资助。HCRFR锚定在一个强大的国际合作网络中，其中包括阿斯万心脏中心，由马格迪·雅库布爵士，罗比尼德基金会，Hope UK Chain，Sawiris社会发展基金会和Flux Architects创立。此外，该项目还确保了卢旺达第一夫人的赞助。与卢旺达大学合作进行了当地医务人员的培训计划。我们现在已经达到了该项目的重要里程碑，并完成了建筑物的外壳和核心。进行医学培训并运营活跃的研究所将产生可持续的影响，并将提高该地区训练有素且创新的卫生专业人员的能力。指导原则是国际心脏专家向卢旺达医疗保健专业人员的知识转移，以确保可持续性。
卢旺达能源集团有限公司
在发电方面，总装机容量从 228.418 兆瓦增加到 238.37 兆瓦。增加的容量来自 Nyirabuhombohombo 微型水电站从 0.5 兆瓦升级到 0.65 兆瓦（增加 0.15 兆瓦），以及 Giciye III（9.8 兆瓦）的调试。最高年度峰值需求为 2021 年 4 月观测到的 164.4 兆瓦，而 2020 年 2 月观测到的 151.00 兆瓦。今年的需求增长率为 8.8%，而 2019/2020 财年的需求增长率为 2.8%。截至 2021 年 6 月底，全国输电网络总长度（包括 220kV 和 110kV 线路）达到 944.39 公里。 110kV 输电线路 Bugesera Bugesera 工业园区于 2020 年 10 月投入使用，为网络增加了 23.1 公里。由于纠正了错误，尤其是纠正了现有输电线路及其长度列表中的重复计算，报告的网络长度从 2020 年 6 月报告的 1,285.62 公里减少到 944.39 公里。另一方面，Mamba、Rwabusoro、Bugesera 和 Rubavu 临时变电站 4 个以及 30/30kV Camp-Belge 变电站投入使用，使总数达到 37 个变电站，包括位于发电厂的 5 个开关站。配电网总长度增加，中压线路总长度达到 677.76 公里，低压线路总长度达到 1,225.35 公里，使配电网总长度从 25,314.7 公里增加到 27,217.9 公里，其中中压线路总长度达到 9,883.6 公里，低压线路总长度达到 17,334.3 公里。截至 2021 年 6 月底，共有 178,884 个客户接入国家电网，其中生产性用户为 1,110 个。此外，共有 72,202 户家庭接入离网电力。截至 2021 年 6 月底，电力接入率已从 2020 年 6 月底的 55.41% 增加到 64.53%。在本报告财政年度，REG/EDCL 再次将重点提高公民对使用现代烹饪技术（从传统烹饪燃料过渡）的认识，并分发了 20,568 个改良炉灶。在运营方面，电力系统性能和可靠性保持总体稳定。总网络崩溃从 2019/20 年的 5 次停电减少到 2020/201 年的 1 次停电，输电网络可用性从 2019/2020 财年的 99.37% 提高到 2020/2021 财年的 99.41%。在全国范围内，配电网性能仍然稳定，但与去年相比略有增加。系统平均中断持续时间指数 (SAIDI) 从上一年的每年 17.2 小时降至每年 18.2 小时，客户经历的平均中断次数 (SAIFI) 从每年 37 次降至每年 44 次。本财年的平均总电力损失（技术和非技术损失）从上年的19.12％上升至19.17％，但记录的金钱损失从444,517美元减少。从上年的432法国卢布增至441,882,913法国卢布。
卢旺达的气候变化分析 -
在缩小的全球循环模型之间达成了共识，到21世纪中期，卢旺达将在大多数与温度相关的生物气候变量（例如平均年度温度（BIO1））（BIO1最高温度（BIO5）（BIO5）的最高温度（BIO10），最高温度（BIO10）（BIO10季度）（Bio10）和平均温度季度（BioS11）（Bioest Quarter（Bio）季度（Bioes1111））中，卢旺达的最高温度会增加。图2.1所示的这些趋势与维多利亚湖盆地五个州（包括卢旺达）之间观察到的重大变化一致，平均每月最高温度和1.0°C的平均每月最高温度和1.1°C的平均每月最小值（Victoria basin basin basin basin basin Clastiame Cragition Crange Plan Antimation Attral and Aptlation Ancouration and Action and Action and Action and Action and Actly and Action）的平均每月最高温度和1.1°C的范围在0.7°C和1.2°C之间。可以从图2.2中推断出差异差异差异之间的幅度差异，而常见的传说表示RCP4.5的最小变化为1.3°C，而RCP8.5的最小变化为1.9°C。
卢旺达卫生部门绩效报告
AIDS 获得性免疫缺陷综合症 ANC 产前护理 ART 抗逆转录病毒治疗 BCC 行为沟通与改变 CBHI 社区健康保险计划 CHUB 布塔雷大学教学医院（教学医院） CHUK 基加利大学教学医院（教学医院） CHW 社区卫生工作者 FSW 女性性工作者 CVD 心血管疾病 DHS 人口与健康调查 EMR 电子病历 EMTCT 消除母婴传播 FP 计划生育 GBV 性别暴力 GFATM 全球艾滋病、结核病和疟疾基金（=GF） GoR 卢旺达政府 HC 卫生中心 HF 卫生设施 HIV 人类免疫缺陷病毒 HMIS 卫生管理信息系统 HP 卫生站 IRS 室内滞留喷洒 JANS 国家战略联合评估 KFH 费萨尔国王医院 LLIN 长效浸渍蚊帐 MC 男性包皮环切 MDA 大规模药物管理局 MH 精神健康 MIGEPROF性别和家庭促进部 MINECOFIN 财政和经济计划部 MoH 卫生部 NCD 非传染性疾病 NRL 国家参考实验室 NTD 被忽视的热带病 NISR 卢旺达国家统计局 NST 国家转型战略 PBF 基于绩效的融资 PLWHA 艾滋病毒携带者和艾滋病患者（见 PVVIH）
2024 年初步报告 - 卢旺达
• 国家碳市场框架：该框架建立了使碳市场成为可能的治理和体制结构，并进一步考虑了根据《巴黎协定》第 6 条参与碳市场的情况。该框架于 2023 年 9 月由内阁批准，并于 2023 年 12 月在迪拜举行的 COP28 期间启动，以促进卢旺达参与并最大限度地利用碳市场机会，根据《巴黎协定》第 6 条（第 6.2 条下的合作方式和第 6.4 条机制），涉及使用国际转移的缓解成果 (ITMO) 来实现我们国家自主贡献 (NDC) 中规定的减排目标。为了促进国家碳市场框架的实施，已经建立了两层委员会，即理事会，也称为监督机构和技术委员会，授权使用 ITMO 实现 NDC。理事会负责长期监督，支持通过必要立法和机构授权的过程，并监督实施过程是否按预期进行。由 REMA/DNA 环境分析和基伍湖监测部下属碳市场办公室协调的技术委员会负责审查项目开发商的请求，并确保应用第 6.2 条、第 6.4 条和 VCM 指南，包括报告要求。• 程序手册：程序手册提供了一套详细的程序，用于制定和实施第 6 条活动，同时考虑到卢旺达的碳市场框架。它包括第 6 条活动开发和 ITMO 转让所必需的实施流程。• 碳登记册：卢旺达已经开发并投入运营碳登记册，用于跟踪、维护记录和核算国际转移缓解成果 (ITMO) 并避免重复计算。
联合国与卢旺达，1993-1996
编者注：本书（“文件文本”，第 149-716 页）中转载的每份联合国文件和其他材料都已编上编号（例如文件 1、文件 2 等）。本书的引言和其他部分都使用此编号来指导读者阅读文件文本。对于书中提到但未转载的其他文件，提供了联合国文件符号（例如 S/1994/933）。有了此符号，这些文件就可以在 D:~g H:~mm.Hskj 查阅。
卢旺达大学商学院
图 1：将样本从两个类别中分离出来的最大边际超平面 ...................................................................... 9 图 2：决策树算法 .............................................................................................................. 11 图 3：使用决策树对直接邮寄的响应进行分类 ........................................................................ 12 图 4：用于数据分析的 Python 库 ............................................................................................. 21 图 5：我们数据集中缺失值的摘要 ............................................................................................. 23 图 6：热图函数表示空值的分布 ............................................................................................. 24 图 7：说明调查类型的 Python 代码 ............................................................................................. 25 图 8：说明业余建造的 Python 代码 ............................................................................................. 26 图 9：说明飞行阶段的 Python 代码 ............................................................................................. 27 图 10：说明可变数量的发动机的 Python 代码 ............................................................................. 28 图 11：用四个属性的模态值替换缺失值的 Python 代码和结果 ................................................................................................................. 29 图 12：清理后的数据集，没有空值 ............................................................................................. 30图 14：从分类转换为数值后的调查类型摘要 ......................................................................................................................................................................31 图 15：从分类转换为数值后的天气状况摘要 ......................................................................................................................................................31 图 16：从分类转换为数值后的业余建造摘要 ......................................................................................................................31 图 17：从分类转换为数值后的飞行阶段摘要 ......................................................................................................31 图 18：带有数值的发动机数量摘要 .............................................................................................................32 图 19：我们数据集中变量之间相关性的摘要。 .............................................................................................34 图 20：我们数据集的形状 .............................................................................................................................34 图 21：我们数据集中的所有变量 .............................................................................................................35 图 22：筛选特征（可能导致空调事故的潜在特征） .............................................................................................35 图 23：特征重要性 ................................................................................................................ 36 图 24：决策树分类器的分类报告和准确度得分 .............................................................................. 37 图 25：决策树分类器的混淆矩阵 .............................................................................................. 38 图 26：基于曲线下面积的决策树分类器性能图表 ............................................................................................. 38 图 27：随机森林分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................. 39 图 28：随机森林分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 39 图 29：基于曲线下面积的随机森林分类器性能图表 ............................................................................................. 39 图 30：SVM 分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................................. 40 图 31：SVM 分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 ............................................................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯的分类报告和准确度得分分类器 .................................................. 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 .............................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 .............................................. 41 图 36：基于 AUC 对飞机事故数据的不同分类模型的评估性能 ............................................................................................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42
肯尼亚、卢旺达和乌干达的例子
摘要背景：撒哈拉以南非洲 (SSA) 的癌症死亡率很高，部分原因是治疗机会不足。我们利用肯尼亚、乌干达和卢旺达的例子，探讨了十大癌症治疗方案的可及性和可负担性。材料和方法：人口、医疗融资、最低工资以及癌症发病率和死亡率数据来自世卫组织、世界银行、公共来源和 GLOBOCAN。国家基本药物清单 (NEML) 与 2019 年世卫组织 EML 的一致性按比例评估。癌症治疗方案定价是使用先前研究的公共和专有来源和方法计算的。全民医疗保险 (UHC) 的可负担性评估为 1 年费用 <3 倍人均国民总收入；患者自付 (OOP) 的费用为 30 天疗程费用 <1 天的最低工资工作。结果：2019 年肯尼亚国家基本药物清单中列出了 93.4% 的世卫组织基本药物清单抗癌药物，乌干达（2016 年）和卢旺达（2015 年）国家基本药物清单中分别列出了 70.5% 和 41.1% 的药物。各国政府可以通过全民健康覆盖 (UHC) 获得并负担得起仿制药，用于治疗非霍奇金淋巴瘤、宫颈癌、乳腺癌、前列腺癌、结直肠癌、卵巢癌和特定白血病。在乌干达和卢旺达，通过政府全民健康覆盖 (UHC) 采购无法负担较新的靶向药物，而一些基于卡培他滨的方案也无法负担。并非所有疗法均需自付药费。结论：并非所有癌症治疗方案均需自付药费，有些方案未得到政府承保。并非所有三个国家的政府都能负担得起较新的靶向药物。抗癌药物的全民健康覆盖和提高撒哈拉以南非洲地区中低收入国家政府的靶向治疗可负担性是改善治疗可及性和健康结果的关键。关键词：抗肿瘤药物；医疗融资；成本和成本分析；肯尼亚；乌干达；卢旺达。
卢旺达空间经济研究议程
实证空间经济学领域涉及空间分解变量的分析，包括 i) 具有足够空间粒度的二级和行政调查数据；以及 ii) 通过卫星图像算法得出的遥感数据。这个领域比一般的实证经济学领域要新得多，但已经有大量国际文献展示了可以在卢旺达应用的令人着迷的研究可能性。在他们对卫星数据在经济学中的应用的评论中，Donaldson 和 Storeygard (2016) 写道：“遥感和计算机科学、工程和地理等相关领域发生了一场革命。PB 级的卫星图像已经以越来越高的分辨率向公众开放，许多从这些图像中提取有意义的社会科学信息的算法现在已成为常规算法，而现代基于云的处理能力使这些算法可以在全球范围内运行。”（第 171 页）