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在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
财务目标计划-Thomas和Holly样本
所有MoneyGuidePro计算都使用资产类收益，而不是实际投资的回报。根据每个资产类别的平均年收益，本报告中使用的预计回报假设是估计的。根据您的投资组合分配，对每个资产类别的单个回报假设加权单个退货假设来计算投资组合申报表。投资组合退货可能已通过包括调整总回报率和通货膨胀率来修改。投资组合退货假定利息和股息以净资产价值进行再投资，而无需税收，并且还假设投资组合已经重新平衡以反映最初的建议。没有投资组合重新平衡成本，包括税收（如果适用），则从投资组合价值中扣除。没有投资组合分配消除风险或保证投资结果。
“ Samruk-Energy” JSC能源过渡计划，直到...
从传统燃料（天然气，煤炭）以及世界上最大的开放坑开采公司之一Bogatyr Komir LLP发电。与传统能源的低成本和过时的基础设施相关的挑战阻碍了脱碳过程。同时，需求和气候变化不断增长，需要加速向更清洁和更可持续的能源过渡。公司计划专注于主动发展可再生能源，基础设施现代化以及提高能源效率。为了成功开发和实施该计划，对有前途的技术的大规模研究，对吸收温室气体的生态系统能力的评估以及确保需要数据的可靠性。这将有必要扩大相关各部委和专家社区的专业知识，以协调和证明长期的国家环境政策决策。能源过渡计划不仅在国内而且在国际上都具有重要的重要性。展望未来，该计划应得到许多特定的决策和行动的支持。目前，考虑到各种情况，已经概述了主要的开发方向。但是，技术进步，新兴的环境趋势和立法的最新情况（例如碳偏移计算，跨境碳税，分类法等）将有助于该程序的持续适应和更新。
ldoe-样本项目计划
会议队列PD＃2（开球第2部分）10/26/2021 3hrs 1。最终确定指导委员会规范2。头脑风暴愿望我们的学校系统3。确定中心的当前作用，符合中心的理想作用，并采取调查：中心在我们的每个系统中的作用
转录组状态在癌症中的定义和应用
摘要癌症的分类已经在数千年中演变而成，几个世纪的工作为现代癌症分类奠定了基础，随着我们对癌症生物学的理解，随着技术，工具和框架的改进，这种分类的发展继续发展。本文通过整合单细胞转录组方法来探索癌症的分子复杂性和肿瘤内异质性（ITH），建立在癌症分类的历史遗产上。通过定义和分析三种侵袭性癌症类型的多种转录态（GB），三个阴性乳腺癌（TNBC）（TNBC）和弥漫性中线胶质瘤（DMG） - 这项工作可提供更精良和精确的透镜，从而使象征性的策略更加精确。使用高分辨率的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ），空间分辨的转录组学（SRT）和患者衍生的类器官模型，我们确定了塑造肿瘤进展，耐药性和患者结果的不同元图。从DMG开始，我们使用空间转录组学来映射肿瘤特异性表型，发现与肿瘤微环境相互作用的新型神经干细胞样种群。由关键祖细胞标记定义的这种表型表现出可塑性，可能导致DMG对治疗的抗性。通过研究DMG微环境中的非恶性细胞，我们提出特定的细胞类型支持肿瘤生长和进化，强调潜在的治疗干预措施。然后，我们将SCRNA-SEQ应用于GB，揭示了多个元图的存在，包括与茎状特性，侵袭和免疫逃避相关的元图。这些元图提供了有关GB细胞如何根据其微环境适应和进化的见解，从而发现了这种高度抗性癌症的潜在治疗靶标。在TNBC中，我们通过整合来自患者活检的单细胞数据库来开发全面的TNBC-MAP，从而确定了九个核心恶性元图。这些元图涵盖了生物学过程，例如免疫调节，上皮到间质转变（EMT）和血管生成模仿。通过将这些元图与患者存活相关联，我们确定了分子活性的不同模式，可以指导TNBC的更个性化和有效的治疗方法的发展。在这些研究中，我们评估了元数据分析剖析癌症异质性的能力，从而更深入地了解驱动肿瘤进展的功能状态。此知识可以识别患者特定的分子特征，为精确医学方法铺平了道路。本论文为基于元图的癌症诊断奠定了基础，并为未来的多摩尼克精度医学策略整合奠定了基础，该策略以特定的癌细胞状态为目标，最终改善了患者的结果。
PGP/辅导计划示例
教师创建整合提示来增强课程的开场效果。这些提示应包括要求学生通过回忆以前学过的内容和/或单元总体目标来建立联系的问题。学生还可能被问及他们所学的内容与他们“校外”生活或其他科目的联系。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
CS-MSC_SAMPLE_SCHEDULES 2024/25
从LTAT.02.001，LTAT.01.001，LTAT.02.005，LTAT.02.003，LTAT.02.024和1-2课程中，选择2-3个课程，MTAT.02.024和1-2个课程。
样品纸VIII 24-25
S.列I S.No. 第二列A A配子融合I IVF B卵的过程是在此处产生的II II testes C C C在Hydra III受精的侧面观察到的凸起术语D Amoeba IV IV iv iv b芽中的一种类型的裂变，用于在这些体外生育的卵形卵形vi bevary ovary firiarization vi ovary firical vi bronion vi brodans vi brodans vi brodans vi brodans vi birod列I S.No.第二列A A配子融合I IVF B卵的过程是在此处产生的II II testes C C C在Hydra III受精的侧面观察到的凸起术语D Amoeba IV IV iv iv b芽中的一种类型的裂变，用于在这些体外生育的卵形卵形vi bevary ovary firiarization vi ovary firical vi bronion vi brodans vi brodans vi brodans vi brodans vi birod