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银行业如何支持英国公平转型
利兹大学环境政策教授 Andy Gouldson 为本报告做出了重要贡献。作者要感谢项目咨询委员会的支持、指导和贡献：Andrew Austwick、Colin Baines、Sarah Barber、Kate Bell、Polly Billington、Kirsty Britz、James Burrows、Paul Chisnall、Bruce Davis、Nikki Fenton、Tony Greenham、Andy Griffiths、Lydia Hascott、Alice Hu-Wagner、Jack Jones、Andy Kerr、Robert King、Anna Laycock、Rishi Madlani、Georgi Mintchev、Paul Nicoll、Stephen Pegge、Ian Rigarlsford、Amy Robinson、Jennifer Tankard 和 Helen Wildsmith。该项目和本报告还受益于以下人士的支持和见解：Gregor Auld、John Barry、Jamie Brogan、Ian Cheshire、Mike Clark、Ian Christie、Elizabeth Corley、Sophia Cox、Sam Fankhauser、Edwina Hannaford、Emma Harvey、Sarah Gordon、Stephen Jones、Zoe Knight、Harriet Lamb、Chris Martin、Jonathan Oates、Rebecca Park、Martin Parker、Alison Rose、James Rydge、Amanda Slevin、Nick Stern、Matthew Swain、Rhian-Mari Thomas、Daniel Tischer、Ian Townsend、Sam Unsworth、Alex Wall、Lorraine Whitmarsh 和 Michaela Wright。作者感谢 Natasha Kunesch 和 Matthias Täger 提供的研究协助。本报告由格兰瑟姆研究所的 Georgina Kyriacou 编辑和设计。本报告于 2020 年 6 月首次发布。© 作者，2020 年。建议引用：Robins N、Tickell S、Irwin W、Sudmant A (2020) 为具有积极社会影响的气候行动提供资金：银行业如何支持英国的公正转型。伦敦：伦敦政治经济学院格兰瑟姆气候变化与环境研究所。所有许可请求应直接发送给格兰瑟姆研究所。
基因组研究的一系列可解释和可解释的机器学习方法
精确医学的主要重点是使用计算工具来准确预测疾病结果并确定相关的生物标志物以进行有效的后续评估。Over the last two decades, linear models have been widely implemented to identify differentially expressed genes and enriched signaling pathways in functional genomics (Love et al., 2014 ; Nueda et al., 2014 ; Ritchie et al., 2015 ; Robinson et al., 2009 ), characterize complex trait architecture in genome-wide association studies (, 2010 ; Hayeck et al., 2015 ; Heckerman et al., 2019年，Kang et al。等Al。，2018年； Manno等，2018），并在不同的时间点，数据收集位点和组织类型上进行有效的归一化和维度降低（Hasin等，2017；Lähnemann等，2020）。这些方法的一部分是它们提供统计显着性措施的能力，例如P值，后置包含概率（PIPS）或然后可以使用的贝叶斯因素，可用于促进下游任务（例如，选择哪些分子机制以药物为目标或选择哪些临床干预措施对特定患者有效）。不幸的是，严格的加性假设通常会阻碍线性模型的性能；这些方法中最强大的方法依赖于训练算法，这些算法在计算上效率低下且对大规模数据集不可靠。成像和测序技术的持续进步（Stephens等，2015）提供了范围，以将多模式的非参数方法整合为生物学和临床应用中的最先进工具。的确，机器学习方法众所周知，具有在数据中学习复杂的非线性模式的能力，并且当有大量的培训示例可用时，它们通常在设置中获得最大的功能（Lecun等，2015）。然而，文献中已被大量引用，许多机器学习技术都受到“黑匣子”限制的影响，因为它们并不自然地进行经典的统计假设测试，例如线性模型，这对于精确医学中的决策至关重要。导致非线性算法更好的预测性能的关键特征之一是自动包含被放入模型中的特征之间的高阶相互作用（Crawford等，2018； Jiang＆Reif，2015）。例如，神经网络利用分层之间的激活功能，这些层隐式列举了输入特征之间所有可能的（多项式）交互作用（Demetci等，2021; 2021; Murdoch等，2019; Tsang，Cheng，Cheng，＆Liu，＆Liu，2018; Tsang，Liu，Liu等，2018; 2018; WAHBA，1900年）。这已被证明在准确预测模型生物的特征方面有所作为，在这些特征中，诸如epistasis之类的现象（即多个基因座和/或基因之间的相互作用）可以在物种之间的变化中发挥很大作用（Bellot等人，2018; Runcie et al。，2021; Swain等，2016; swain等，2016; 2016; weissbrod et al an a w weissbrod et al。这是用于改进模型的部分数学解释，但在许多生物医学应用中，我们经常希望准确地知道哪些基因组特征（例如变体，基因和途径）对于定义表型或疾病结果的结构最重要。本手稿的主要目的是回顾大量的方法论研究，这些方法是为了开发计算生物学中更“可解释的”和“可解释”的机器学习。在整个本文中，我们将使用经典的观点，即“解释性”与使用模型参数的事后能力有关（有时也称为在文献的某些领域中表现“可变重要性”）（Crawford et al。，2019; Lundberg＆Lundberg＆Lee，2016，2017，2017; ribeio; ribeio et alik anik shrik，shrik shrik;虽然“解释性”是模型固有地为其参数和体系结构提供了可理解的定义（Hira等，2019； Marcinkevics＆Vogt，2020; Shmueli，2010）。两个概念都可以分为试图在（i）全球范围上实现解释性或可解释性的方法类别，在该方法中，目标是对观察到的人群的整体变化的贡献进行对/（ii）在局部层面上的贡献进行排名/选择的输入，旨在详细介绍对数据集中的任何特定个人的重要性。在这里，我们将专注于描述神经网络中的全球尺度方法，其特殊动机来自基于关联映射的基因组学应用程序。我们在这篇综述中的主要贡献是为我们所说的“透明度谱”提供全面的景观，用于监督和无监督的学习算法，因为我们从黑匣子转移到可解释的方法，并最终转化为可解释的方法（图1）。
Boggabri -Tarrawonga -Maules Creek联合矿业社区咨询委员会
举行的会议：2024年11月14日，星期四，在Boggabri高尔夫俱乐部，下午2.04开始。Present : Alex Williams (AW) – BCOP, Steve Eather (SE) – Maules Creek CCC, Elizabeth O'Hara (EOH) – Boggabri, Tarrawong, Maules Creek Coal CCCs, Darren Swain (DS) – WHC, Madeleine Wright (MW) - WHC, Robyn Grover (RG) – Maules Creek CCC, Roselyn Druce （RD） - Boggabri Coal CCC，Matt Hollis（MH）-TCM，James Crowe（JC） - BCOP。Guest: Stephen O'Donoghue (SOD) – NSW Department of Planning infrastructure and Environment [DPHI] Apologies: Libby Laird (LL) – Maules Creek Coal CCC, Phil Lancaster (PL) – Boggabri Coal CCC, Mitchum Neave (MN) – Boggabri Coal CCC, Richard Gillham (RGi) – Boggabri Coal CCC, Colleen Fuller (CF) – Tarrawonga CCC, Stewart Dunlop (SD) – Boggabri Coal, Mark Hathaway (MHa) – Tarrawonga CCC, Lloyd Finlay (LF) – Tarrawonga CCC, Emma Bulkeley (EB) – MCCM, Susie Pym (SP) – BCOP, Wade Hudson – Gunnedah Shire Council.主席：Michael J.Silver OAM（MJS）1欢迎，介绍和道歉主席欢迎大家参加联合CCC会议。特别欢迎他参加会议的资源评估，计划住房和基础设施的总监Stephen O'Donoghue。2对国家的承认，主席承认举行会议的土地的传统所有者以及他们与土地，水和文化的持续联系，向他们的长老，现在，现在和出现了尊重。3金钱或非金钱利益的声明EOH已在其中一家公司中股票。MJ的费用由矿业公司承担。3接受前几分钟和业务，于2024年6月7日批准了2024年5月联合CCC会议的会议记录。AW报道说，Boggabri Coal最近通过昆士兰州Stapylton的Carroll Engineering Services Pty Ltd回收了42个HV轮胎，并将在下周在悉尼的锡德尼举行的澳大利亚轮胎管理澳大利亚OTR（公路）挖掘轮胎和输送机腰带。
布巴内斯瓦尔·普拉丹 (Bhubaneswar Pradhan) 博士
1. Chandrasekhar, K.、Pradhan, B.、Roychowdhury, R.、Dubey, VK 2021. 通过基因操作改良小麦（Triticum spp.）；在：转基因作物的现状、前景和挑战，由 Kishor, PB Kavi, Rajam, MV、Pullaiah, T. 编辑。Springer Singapore（已接受出版），ISBN 978-981-15-5897-9_3。https://doi.org/10.1007/978-981-15-5897-9_3 2. Chakraborty, K.、Mondal, S.、Ray, S.、Samal, P.、Pradhan, B.、Chattopadhyay, K.、Kar, MK、Swain, P.、Sarkar, RK 2020。组织耐受性与离子鉴别相结合可以最大程度地降低水稻耐盐性的能量成本。植物科学前沿：11。265 https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fpls.2020.00265。3. Pradhan, B., Chakraborty, K., Prusty, N., Deepa, Mukherjee, A., Chattopadhyaya, K., Sarkar, RK 2019。高分辨率叶绿素荧光成像系统证明了耐盐和部分淹没复合胁迫的水稻基因型的区分和表征。功能植物生物学：46 (3), 248-261。https://doi.org/10.1071/FP18157。 4. Pradhan, B., Jangid, K., Sarwat, M., Bishi, SK 2019 . 组蛋白在叶片衰老过程中的作用：在：植物衰老信号传导，作者：Sarwat M 和 Tuteja N. Academic Press，第 187-197 页，ISBN 9780128131879。https://doi.org/10.1016/B978-0-12-813187-9.00011-1。5. Prusty, N # ., Pradhan, B # ., Deepa., Chattopadhyaya, K., Patra, BC, Sarkar, RK 2018 . 耐洪水和盐分胁迫综合影响的新型水稻（Oryza sativa L.）种质。印度植物遗传资源杂志：31 (3), 260-269。（# 共同第一作者，同等贡献）。6. Vijayan, J.、Senapati, S.、Ray, S.、Chakraborty, K.、Molla, KA、Basak, N.、Pradhan, B.、Yeasmin, L.、Chattopadhyay, K. 和 Sarkar, RK 2018。转录组学和生理学研究确定了水稻发芽阶段耐受缺氧的线索。环境与实验植物学：147，234-248。doi.org/10.1016/j.envexpbot.2017.12.013。7. Pradhan, B.、Tien VV、Dey, N.、Mukherjee, SK 2017。双生病毒 DNA 复制的分子生物学：病毒复制中。 Avidscience 出版物。第 2-34 页。http://www.avidscience.com/book/viral-replication/。8. Pradhan, B.、Naqvi, AR、Saraf, S.、Mukherjee, SK、Dey, N. 2015 年。番茄卷叶新德里病毒 (ToLCNDV) 反应性新型微小 RNA 在番茄中的预测和表征。病毒研究。195，183-195。doi：10.1016/j.virusres.2014.09.001。
回顾性研究
HER-2阳性乳腺癌是由HER-2基因的过表达定义的亚型，占所有乳腺癌病例的15％ - 20％（Slamon等，1987）。该亚型与肿瘤的快速生长和高转移潜力有关，这使其成为临床研究的主要重点。在过去的十年中，有针对性的疗法，包括酪氨酸激酶抑制剂（TKIS），显着改善了对HER-2阳性乳腺癌的治疗。这些药物抑制了HER-2受体的激酶活性，从而防止了肿瘤细胞增殖和转移，从而提高了生存率和治疗结果（Swain等，2015）。尽管有这些进步，但TKI疗法与可能降低患者生活质量并增加治疗中断的可能性的显着副作用有关，可能导致较高的死亡率（Saura等，2020； Murthy等，2020）。每种药物都与不同的副作用相关：内丁替尼通常与胃肠道问题（例如腹泻和恶心）有关；拉帕替尼与皮肤毒性有关，包括皮疹和干燥；和tucatinib联合疗法可能会导致更广泛的全身效应，例如心脏损伤和肝功能障碍（Cameron等，2010； Xu等，2021）。虽然这些发现很有价值，但它们主要源自临床试验数据，这些数据通常具有局限性，例如小样本量和严格的纳入标准。这些局限性阻碍了结果对现实世界临床环境的概括。因此，使用现实世界数据的研究对于对这些药物的安全性更全面的了解以及更准确地评估其在不同人群中的潜在风险至关重要（Yazdani等，2020）。FDA不良事件报告系统（FAERS）是一个全球数据库，可收集来自全球的不良药物事件报告。Faers是确定销售药物潜在安全风险的关键工具（Sakaeda等，2011）。福尔人特别有价值，因为它包括来自不同人群和临床环境的数据，从而允许在现实世界中识别不良反应。然而，对HER-2阳性乳腺癌TKI的不良事件信号的回顾性分析仍然很少，尤其是关于它们对不同生理系统和特定不良事件的影响的影响（Harbeck等，2020）。本研究旨在利用FAERS数据库来分析Tucatinib，Lapatinib和Neratinib的不良事件信号，重点介绍胃肠道疾病，系统性作用和皮肤毒性（Sharma等，2022）。通过对与这些药物相关的不良事件进行全面分析，本研究旨在识别每种药物的主要安全性。这将为临床药物风险管理提供宝贵的见解，并有助于制定HER-2阳性乳腺癌的个性化治疗策略（Modi等，2020）。
如何解决继承行为模式的问题并提高技术文明的可持续性
宇宙中的所有智能生物生物最初都可以拥有一系列遗传遗传的行为模式（IBP），这些模式不适合文明社会的条件（Vinn，2024）。这些驱动器进化为帮助物种在其自然栖息地中生存，这与技术文明的背景完全不同。实际上，其中一些IBP可能与技术文明高度不相容，并有可能导致自我毁灭（Vinn，2024）。人类文明是由各种继承的行为模式（IBP）塑造的，其中许多是人类价值观的基础，例如领导力（团体内的状态； Garfield et al。，2019; van Kleef and Cheng and Cheng，2020; 2020; Mitchell et al。，2020）和物质财富（控制能源资源； Control of Contron of Ension Resources; Chen，2018; Chen，2018; Mussel and Hewig，Hewig，2019）。但是，其中一些IBP不适合现代社会，可能会带来负面后果。例如，获得和表现出对能源资源和社会地位的主导地位的动力可能导致资源过度消费，导致生态危机和群体之间的暴力冲突，例如战争（Vinn，2024年）。其他人类行为的驱动因素（Crusio，2015； Plomin等，2016），虽然危害通常不那么危险，但仍然存在风险。对人类行为的控制之间存在很强的遗传成分（Crusio，2015年）。Plomin等。（2016）发现，所有心理特征均表现出显着和实质性的遗传缺陷和遗传力是由许多小效应基因引起的，而没有行为特征是100％遗传的。人类行为的危害驱动力较小的驱动因素包括好奇心（Kidd和Hayden，2015年），这可能会促使危险技术过早使用；性欲（Calabrò等，2019），可能导致人口过多；父母的本能（着重于培育春天； Swain等，2014）和对庇护所的渴望（嵌套； Chapin，1951年），这可以促使个人获得不成比例的资源份额不成比例的，从而进一步构成构造（Vinn，2024）。复杂的生态网络的稳定性受到物种与直接影响物种之间的相互作用的影响。这些自我效应被称为“自我调节”，当物种人群的增加降低其人均增长率时，发生这种情况（Barabas等，2017）。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。 我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。
2020-21 年经济调查
调查受益于来自各部委/部门和组织官员的评论和意见，特别是商务部秘书长 Anup Wadhawan、商务部特别秘书长（物流）Pawan Kumar Agarwal、商务和工业部总干事 Amit Yadav、商务和工业部总干事兼秘书长兼总干事 Bidyut Behari Swain、加尔各答 DGCI&S 总干事 Amitabha Pradhan、国家生产力委员会总干事 Arun Kumar Jha、商务部联合秘书长（物流）Anant Swarup、商务部经济顾问 Praveen Mahto、商务部主任 Renu Lata、加尔各答 DGCI&S 联合主任 Shruti Shukla、化学和化肥部长额外私人秘书 (APS) Pratiyush Kumar 和Rishika Choraria，商务部助理主任；Subhankar Pramanik，加尔各答 DGCI&S 助理主任；Love Gogia，商务部顾问；Arpit Bhargava，商务部顾问； Baldeo Purushartha，JS，DEA IPF 部门； NCTF 秘书处助理专员，税务部，Mridul K Sagar 博士，印度储备银行 (RBI) 执行董事，Deba Prasad Rath，印度储备银行主管官员，Rajiv Jain，印度储备银行主任，John Guria，印度储备银行，Soumasree Tewari，印度储备银行助理顾问，Ranjeev，印度储备银行助理顾问，Jitender Sokal，印度储备银行经理，Ajit Ratnakar Joshi，DSIM 主管，印度储备银行；Rajat Sinha，CSD 主任，印度储备银行；Anand Prakash，MPD 主任，印度储备银行；印度缉毒署援助、会计和审计司 (CAAA) 主管 Sukhbir Singh、印度缉毒署援助、会计和审计司 JP Singh、世界资源研究所的 Tirthankar Mandal、Deepak Sriram Krishnan、Pamli Deka 和 Namrata Ginoya、气候政策倡议的 Labanya Prakash Jena；印度工业发展部首席顾问 Rajat Sachar；印度粮食及农业组织高级顾问 Usha Suresh、粮食及农业组织 EA Indrani Kaushal 女士、粮食及农业组织经济顾问 Shri Arun Kumar、粮食及农业组织 DD Shri Gaurav Katiyar；电力部高级顾问 Raj Pal、民航部高级顾问 Vandana Aggarwal、卫生和住房部经济顾问 Dinesh Kapila、交通部公共服务与水务部经济顾问 Arvind Chaudhary、DPE 经济顾问 Agrim Kaushal、煤炭部经济顾问 Animesh Bharti、交通部经济顾问 Anshuman Mohanty；中小企业发展顾问 Santanu Mitra、中小企业发展顾问 Ashwini Lal、中小企业主任 Deepak Rao、中小企业联合发展顾问 JDC、矿业部经济顾问 Alok Chandra、电信部经济顾问 Preeti Nath、钢铁部经济顾问 Awadhesh Kumar Choudhary、纺织部经济顾问 Gaurav Kumar、铁道部经济顾问 Kusum Mishra； SV Ramana Murthy，副总干事，R. Savithri 女士，MoSPI 副总干事。
年度进展报告 SL 2017-57，第 7.16.(f) 节
在 2016-94 会议法中，大会指示北卡罗来纳州公共教育部 (NCDPI) 开始现代化业务系统的工作，最初重点是财务、工资和人力资源。2017 年，大会将范围扩大到包括其他全州战略应用，包括许可和学生信息系统 (SIS)。最初重点选择财务和人力资源是因为许多地方教育机构 (LEA) 使用的是 1979 年（IBM PC 发明前两年）引入市场的传统计算架构。该概念是开发一个现代化的、基于云的、集成的财务和人力资源系统，该系统将与 NCDPI 的统一教育报告系统 (UERS) 和数据库无缝协作。学校业务系统现代化 (SBSM) 计划的重点包括 PSU ERP 和机构企业系统现代化。PSU ERP 现代化 PSU ERP 现代化始于制定两个便利合同（授予 Tyler Technologies 的 Munis ERP 和 CherryRoad Technologies 的 Oracle Cloud ERP）。供应商是通过由 PSU 主题专家担任评估员的 RFP 流程选出的。在试点阶段，感兴趣的 PSU 可以选择参与。新汉诺威县学校于 2021 年 7 月 1 日上线 Tyler Munis ERP，加斯顿县学校于 2022 年 1 月 1 日上线 Oracle Fusion Cloud ERP。这些实施存在许多问题，需要解决这些问题才能稳定其运营，然后其他学区才能上线。加斯顿县学校存在重大的转换问题，影响了他们的工资单。由于这些复杂情况，DPI 从 2022 年 3 月 17 日起暂停了该计划 90 天，并于 2022 年 6 月 17 日推出了一份新的综合“上线前检查表”，包括在新上线之前进行完整的形式（每位员工）并行工资单测试。这种治理改善了后续实施的结果。加斯顿县学校 Oracle Cloud 实施在 2023 年底前已完全稳定。个人员工问题的积压在 2023 年底前得到解决，加斯顿的人力资源服务台现在有不到 30 张工单，在加斯顿县学校规模的学区的正常范围内。斯旺县学校于 2023 年 1 月 1 日成功上线 Tyler MUNIS。温斯顿塞勒姆福赛斯已与 DPI 签署了一份谅解备忘录，并计划在 2024 年初开始实施 Tyler MUNIS 项目，ERP 预计在 2025 年 7 月 1 日上线，HR/Payroll 预计在 2026 年 7 月 1 日上线。吉尔福德县学校发布了 Oracle ERP 解决方案的 RFP，最终将 IBM Consulting, Inc. 添加为 SBSM 项目的核准供应商。吉尔福德县学校已与 DPI 签署了谅解备忘录，计划于 2025 年 1 月上线 Oracle Cloud ERP。夏洛特-梅克伦堡学校发布了自己的 Oracle ERP 解决方案 RFP，最终，Advanced Software Technologies, LLC (AST) 被选中并获准实施 Oracle Cloud ERP，预计 ERP 将于 2025 年 7 月上线，HCM/Payroll 将于 2027 年 1 月 1 日上线。指导未来 ERP