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AI AGE中的多元，功能和复杂生物医学数据的变量选择方法
个性化医学和数字健康中的许多问题都取决于对高分辨率患者监测产生的连续时间功能生物标志物和其他复杂数据结构的分析。在此上下文中，这项工作提出了基于最佳subsset选择的指标空间中的多变量，功能，甚至更一般结果的新的新变量选择方法。我们的框架适用于几种类型的回归模型，包括线性，分位数或非参数添加剂模型，以及广泛的随机响应，例如单变量，多变量欧几里得数据，功能性，甚至随机图。我们的分析表明，我们所提出的方法在准确性方面的表现优于最先进的方法，尤其是在速度方面，与各种统计响应的竞争对手相比，作为数学功能的情况，对竞争对手的几个数量级改善。尽管我们的框架是一般的，并且不是为特定的回归和科学问题而设计的，但文章是独立的，专注于生物医学应用。在临床领域，为生物统计学，统计数据和人工智能专业人士的宝贵资源是对这一新技术AI-ERA中可变选择问题感兴趣的人工智能的宝贵资源。关键字：变量选择，多元数据，复杂的统计响应，数字健康，个性化医学。
选择顾问 - 申请兴趣
1。我们认识并接受AgenceFrançaiseDedéveloppement（“ AFD”）仅资助承包机构的项目受其条件的约束，如融资协议中所规定的，该协议直接或间接将其与缔约机构联系起来。合同机构对合同的采购过程和绩效的准备和实施保留了独家责任。因此，AFD与我们公司，我们的合资企业和分包商之间不存在法律。承包机构还可能意味着客户，雇主或购买者，因为可能是为了采购工程，商品，植物，设备，咨询服务或非咨询服务。
参考条款（TOR）用于选择2024年NREP
1。任命一家合格的审计公司，具有政府计划，发展合作伙伴计划和可再生能源项目的财务审核专业知识。2。在2024财政年度对NREP进行全面的财务审核，以确保准确性，完整性和遵守国家和国际会计标准。3。就NREP的财务状况以及改善财务管理和控制的任何建议提供了独立意见。4。确保捐助者和分配给NREP项目的捐助者和政府资金的责任和透明度。
多阶段固定治疗政策的渐近推断，可变选择
动态治疗方案或政策是针对单个特征量身定制的多个阶段的决策功能的序列。实践中的一类重要的治疗政策，即多阶段固定治疗政策，规定了使用相同决策功能在各个阶段使用相同决策功能的治疗分配概率，在该阶段中，该决定基于相同的相同特征，这些功能集成了时间改进的变量（例如，经常收集的，常规收集的疾病生物标志物）。尽管有广泛的文献来构建与动态治疗策略相关的价值函数的有效推断，但很少的工作集中在策略本身上，尤其是在存在高维特征变量的情况下。我们旨在填补这项工作的空白。具体来说，我们首先使用增强的价值加权估计器来估算多阶段固定治疗策略，以提高渐近效率，并进一步应用惩罚来选择重要的特征变量。然后，我们为有效推理构建策略参数估计器的一步改进。从理论上讲，我们表明改进的估计器在渐近上是正常的，即使在较慢的收敛速率上估算了滋扰参数，并且特征变量的尺寸随样本尺寸而增加。我们的数值研究表明，所提出的方法估计具有近乎最佳价值函数的稀疏政策，并对策略参数进行有效的推断。
规划团队选择大学公园校园大师P
日期：2025年1月8日主题：宾夕法尼亚大学公园校园校园校园公园校园校园校园校园公园到：建筑和规划公司宾夕法尼亚州立大学（宾夕法尼亚州立大学）很高兴为其大学公园校园的总体规划开始计划团队选择过程。此征求利益信（LOI）的请求旨在确定上述服务的潜在提供者。项目概述宾夕法尼亚州立大学是一家历史悠久的土地赠款机构，在整个英联邦招收了88,000名全职和兼职学生以及二十四个物业。大学公园校园是宾夕法尼亚州立系统中最古老，最大的校园，拥有约7,000英亩，600座建筑物，其中包括超过2000万平方英尺。大约有49,000名学生和16,000名全职教职员工。这项计划工作的目的是开发宾夕法尼亚州立大学公园校园（UP）的全面且战略性的总体规划（总体规划）。建立在1999年上一个校园范围内总体规划工作中建立的物理框架以及2005年更新的基础上，总体规划必须考虑自构想以来发生的许多新发展，地区级研究以及各种计划工作。总体规划的主要目标是与大学的学术，研究和社区外展任务保持一致，并评估潜在变化将如何影响校园设施和基础设施。宾夕法尼亚州立大学对总体规划的一些最初思考在此处列出：此外，总体规划还将评估高等教育的最新变化（例如教学方法，技术和资助模型的变化）可能会影响大学公园校园。此外，总体规划将支持即将完成的学术战略计划的目标和目标，并将在2025年初与宾夕法尼亚州立社区共享（https://strategicplan.psu.edu）。对战略计划的愿景指出：“为了提升宾夕法尼亚州立大学作为世界一流的机构的地位，我们的战略计划将帮助我们改变学生的教育经验，培养一个热情的社区，每个人都为成为宾夕法尼亚州立大学感到自豪，煽动我们的世界级研究，拥护我们的卫生保健，并为我们的土地格兰特派遣宣布提供希望。”项目目标宾夕法尼亚州立大学将与选定的团队合作，最终确定总体规划的适当范围。
聚焦彩票见解 - 从随机选择到数据...
传统彩票系统的随机性虽然公平，但却为旨在优化成功机会的玩家带来了重大挑战。随着大数据，趋势分析和机器学习（ML）的出现，彩票分析已成为一种变革性的方法，用于理解模式并做出数据信息的决策。此白皮书探讨了趋势分析和ML如何使玩家从任意数量选择转向战略选择，增加参与度，满意度以及可能增强结果。
通过角色的选择和价值 - 信念 - 态度推理使大型语言模型与人类的意见结盟
用大语言模型（LLM）推理和预测人类意见是必不可少的但具有挑战性的。当前的方法采用角色扮演的角色，但面对两个主要措施：LLMS甚至对一个无关的角色也很敏感，最多可以改变预期的30％； LLM无法战略性地推理人类。我们提出了开场链（COO 1），这是一种简单的四步解决方案建模，如何用personae推理，由价值 - 宽容 - 态度（VBN）the-Ory进行推理。COO将明确的人（人口统计学和意识形态）和卑鄙的人物（历史观点）区分了：（1）将无关的属性与显式人物过滤； （2）将隐式人物排名为选择top-k的优先列表； （3）提出新颖的VBN推理，以提取用户的环境和个人价值，信念和规范变量，以进行准确可靠的预测； （4）迭代VBN推理，并逐渐更大的隐式角色列表来处理潜在的角色不足。COO通过仅提示5个推论呼叫来有效地实现新的最新观点预测，从而将先前的技术提高了多达4％。值得注意的是，通过COO的数据进行微调LMS导致观点一致的模型明显高达23％。
选择全球气候模型数据，用于通过生成机器学习和使用在功率计划中进行缩小缩放，以使气候和能源系统的一致性
摘要气候模型和场景的结果范围对于理解电力计划分析中的不确定性很重要。美国能源资助部的一个名为“气候和能源系统对齐的电力计划”正在开发数据和分析方法，以反映气候变化对电力系统计划的关键变量的影响，这是电网现代化实验室财团的一部分。该项目将选择并准备全球气候模型结果，以用于电力系统计划模型。一份相关报告（对能源分析中使用的全球气候模型的评估）评估了耦合模型对比的各种全球气候模型的性能第6阶段数据存档，以了解其在能源系统绩效方面的历史技能以及在多个气候变化方面的未来预测。从该报告中构建，我们描述了气候场景（共享的社会经济途径[SSP] 2-4.5）和五个气候模型的选择：TAIESM1，EC-EARTH3-CC，GFDL-CM4，EC-EARTH3-VEG和MPI-ESM1-2-HR。我们描述了模型选择标准，这些标准基于在历史条件下模型结果之间的匹配质量以及几个变量的未来值范围的表示。这些结果将通过一种开源生成机器学习方法来缩小，称为“超分辨率”，用于具有气候变化影响的可再生能源资源数据。
AI职业曝光，语言建模和人员选择：劳动法的未来观点
作者研究了由于数字化和人工智能所产生的影响而造成的劳动力市场，特别关注实施旨在旨在进行语言建模的模型，并着重于引入职业暴露量的测量（AI职业暴露）。特别是，对AIOE（AI职业暴露）的分析很有趣，即测量每个职业对人工智能的暴露。本文还通过联合利华和DeepSense等一些案例研究分析了公司选择的新方法。最后，人们对人工智能的个性和法律责任以及集体谈判的核心作用越来越多的观点有一些思考。关键字：Artificia lintelligence; chatgpt;语言建模；职业;集体谈判简介
B.模型选择和超参数设置，用于最佳的启发式阈值
选择机器学习模型，用于识别两个类之间的最佳阈值，例如非表达和表现性的MIDI轨道，需要仔细考虑数据的特定char-cher-cher-cher-cher-tecteristical和分析目标。逻辑回归通常受到青睐。该模型通过对给定输入属于两个类之一的概率进行建模，为分类提供了一个清晰，可解释的框架。逻辑回归的输出是0到1之间的连续概率得分，可以直接确定和调整决策阈值。这种简单性和直接性使逻辑回归特别有吸引力，当时主要目标是确定可靠且易于解释的阈值。