- 2024年9月27日 - 2025年长期负载预测介绍,预测数据源的更新,预测建模,初步结果和下一步 - 2024年11月8日 - 增强供暖,运输和BTM PV预测的增强,对CELT的celt celt celt 2025 - 12月13日 - 2024年12月13日 - 2024年 - 2024年的基本量和趋势量,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,趋势,在初步结果 - 2025年2月21日 - 电动汽车预报,草稿热泵预测,年度能源和峰值需求预测草案 - 2025年3月28日 - 最终D RAFT年度能源和季节性高峰预测,ARAS的总负载预测
2。Tran BX,Vu GT,Ha GH,Vuong QH,Ho MT,Vuong TT等。健康和医学研究中人工智能研究的全球发展:一项文献计量学研究。J Clin Med。 2019; 8(3):360。 https://doi.org/10。 3390/jcm8030360 3。 Dipiro JT,Nesbit TW,Reuland C,Cunningham FE,Schweitzer P,Chisholm-Burns MA等。 ASHP基金会药房预测2023:医院和卫生系统的药学部门战略规划指南。 AM J Health-syst Pharm。 2023; 90(2):10 - 35。https://doi.org/10.1093/ajhp/zxac274 4。 Wong A,Wentz E,Palisano N,Dirani M,Elsamadisi P,Qashou F等。 人工智能在药房实践中的作用:叙事评论。 J Am Coll Clin Pharm。 2023; 6(11):1237 - 1250。https://doi.org/10。 1002/jac5.1856 5。 美国临床药学院。 临床药剂师的实践标准。 J Am Coll Clin Pharm。 2023; 6(10):1156 - 1159。https://doi.org/10.1002/jac5.1873 6。 Huynh S,Rush L,Dadalias D,Githinji D,Ta M,Poole SG等。 时间和运动研究量化心脏病学,呼吸和老年临床药剂师的活性。 J Pharm ruth Res。 2022; 52(5):383 - 390。https://doi.org/10.1002/jppr.1825 7。 Wong D,Feere A,Yousefi V,Partovi N,Dahri K. Phar-Macists Hospital Phar-Macist的时间如何:一项工作采样研究。 可以Josp Pharm。 2020; 73(4):272 - 278。 8。 Am J Health-Syst Pharm。 药房从业者联合委员会。J Clin Med。2019; 8(3):360。 https://doi.org/10。3390/jcm8030360 3。Dipiro JT,Nesbit TW,Reuland C,Cunningham FE,Schweitzer P,Chisholm-Burns MA等。ASHP基金会药房预测2023:医院和卫生系统的药学部门战略规划指南。AM J Health-syst Pharm。2023; 90(2):10 - 35。https://doi.org/10.1093/ajhp/zxac274 4。Wong A,Wentz E,Palisano N,Dirani M,Elsamadisi P,Qashou F等。 人工智能在药房实践中的作用:叙事评论。 J Am Coll Clin Pharm。 2023; 6(11):1237 - 1250。https://doi.org/10。 1002/jac5.1856 5。 美国临床药学院。 临床药剂师的实践标准。 J Am Coll Clin Pharm。 2023; 6(10):1156 - 1159。https://doi.org/10.1002/jac5.1873 6。 Huynh S,Rush L,Dadalias D,Githinji D,Ta M,Poole SG等。 时间和运动研究量化心脏病学,呼吸和老年临床药剂师的活性。 J Pharm ruth Res。 2022; 52(5):383 - 390。https://doi.org/10.1002/jppr.1825 7。 Wong D,Feere A,Yousefi V,Partovi N,Dahri K. Phar-Macists Hospital Phar-Macist的时间如何:一项工作采样研究。 可以Josp Pharm。 2020; 73(4):272 - 278。 8。 Am J Health-Syst Pharm。 药房从业者联合委员会。Wong A,Wentz E,Palisano N,Dirani M,Elsamadisi P,Qashou F等。人工智能在药房实践中的作用:叙事评论。J Am Coll Clin Pharm。2023; 6(11):1237 - 1250。https://doi.org/10。1002/jac5.1856 5。美国临床药学院。临床药剂师的实践标准。J Am Coll Clin Pharm。2023; 6(10):1156 - 1159。https://doi.org/10.1002/jac5.1873 6。Huynh S,Rush L,Dadalias D,Githinji D,Ta M,Poole SG等。时间和运动研究量化心脏病学,呼吸和老年临床药剂师的活性。J Pharm ruth Res。2022; 52(5):383 - 390。https://doi.org/10.1002/jppr.1825 7。Wong D,Feere A,Yousefi V,Partovi N,Dahri K. Phar-Macists Hospital Phar-Macist的时间如何:一项工作采样研究。 可以Josp Pharm。 2020; 73(4):272 - 278。 8。 Am J Health-Syst Pharm。 药房从业者联合委员会。Wong D,Feere A,Yousefi V,Partovi N,Dahri K. Phar-Macists Hospital Phar-Macist的时间如何:一项工作采样研究。可以Josp Pharm。 2020; 73(4):272 - 278。 8。 Am J Health-Syst Pharm。 药房从业者联合委员会。可以Josp Pharm。2020; 73(4):272 - 278。8。Am J Health-Syst Pharm。药房从业者联合委员会。Lee JS,Nickman NA,PaceM。通过自我报告的工作抽样评估血液学/肿瘤学临床药物活动。 2022; 79(12):960 - 968。https://doi.org/10.1093/ajhp/ ZXAC057 9。 Mott DA,Arya V,Bakken BK,Doucette WR,Gaither CA,Kreling DH等。 2022年国家药剂师劳动力研究的最终报告。 2024 https://www.aacp.org/article/national-pharmacist-wortforce-研究10。 药剂师的患者护理过程。 2024 https://jcpp.net/patient-care-process/11。 Wang Z,Ong CLJ,Fu Z. AI模型以协助万古霉素剂量滴定。 前药。 2022; 13:801928。 https://doi.org/10.3389/ fphar.2022.801928 12。 Cai T,Anceschi U,Prata F,Collini L,Brugnolli A,Migno S等。 人工智能可以指导复发性UTI中的抗生素选择,并成为改善抗微生物管理的重要帮助。 反对Biot Basel Switz。 2023; 12(2):375。 https://doi.org/10.3390/抗生素112020375 13。 Hu Y,Huerta J,Cordella N,Mishuris RG,Paschalidis IC。 通过数据驱动模型提出的个性化高血压治疗建议。 BMC Med Infors Decis Mak。 2023; 23(1):44。 https://doi.org/10.1186/ S12911-023-02137-Z 14。 nayak A,Vakili S,Nayak K,Nikolov M,Chiu M,Sosseinheimer P等。 使用基于语音的对话人工智能在2型糖尿病患者中使用基础胰岛素处方管理:一项随机临床试验。 JAMA NetW Open。 2023; 6(12):E2340232。 https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.40232 15。 nat Med。Lee JS,Nickman NA,PaceM。通过自我报告的工作抽样评估血液学/肿瘤学临床药物活动。2022; 79(12):960 - 968。https://doi.org/10.1093/ajhp/ ZXAC057 9。Mott DA,Arya V,Bakken BK,Doucette WR,Gaither CA,Kreling DH等。2022年国家药剂师劳动力研究的最终报告。2024 https://www.aacp.org/article/national-pharmacist-wortforce-研究10。药剂师的患者护理过程。2024 https://jcpp.net/patient-care-process/11。Wang Z,Ong CLJ,Fu Z. AI模型以协助万古霉素剂量滴定。前药。2022; 13:801928。 https://doi.org/10.3389/ fphar.2022.801928 12。Cai T,Anceschi U,Prata F,Collini L,Brugnolli A,Migno S等。人工智能可以指导复发性UTI中的抗生素选择,并成为改善抗微生物管理的重要帮助。反对Biot Basel Switz。2023; 12(2):375。 https://doi.org/10.3390/抗生素112020375 13。Hu Y,Huerta J,Cordella N,Mishuris RG,Paschalidis IC。通过数据驱动模型提出的个性化高血压治疗建议。BMC Med Infors Decis Mak。 2023; 23(1):44。 https://doi.org/10.1186/ S12911-023-02137-Z 14。 nayak A,Vakili S,Nayak K,Nikolov M,Chiu M,Sosseinheimer P等。 使用基于语音的对话人工智能在2型糖尿病患者中使用基础胰岛素处方管理:一项随机临床试验。 JAMA NetW Open。 2023; 6(12):E2340232。 https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.40232 15。 nat Med。BMC Med Infors Decis Mak。2023; 23(1):44。 https://doi.org/10.1186/ S12911-023-02137-Z 14。nayak A,Vakili S,Nayak K,Nikolov M,Chiu M,Sosseinheimer P等。使用基于语音的对话人工智能在2型糖尿病患者中使用基础胰岛素处方管理:一项随机临床试验。JAMA NetW Open。 2023; 6(12):E2340232。 https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.40232 15。 nat Med。JAMA NetW Open。2023; 6(12):E2340232。https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.40232 15。nat Med。Akyon SH,Akyon FC,Yılmazte。人工智能 - 支持的Web应用程序设计和开发,用于减少多药副作用并支持老年患者的合理药物使用。前医学(Lausanne)。2023; 10:1029198。 https://doi.org/10.3389/ fmed.2023.1029198 16。Fragasso T,Raggi V,Passaro D,Tardella L,Lasinio GJ,Ricci Z.在儿科心脏重症监护病房中预测通过人工智能驱动的模型预测急性肾脏损伤。J Anesth肛门crit护理。2023; 3(1):37。 https://doi.org/10.1186/s44158-023-00125-3 17。Yao X,Rushlow DR,Inselman JW,McCoy RG,Thacher TD,Behnken EM等。具有人工智能的心电图,用于鉴定低射血分数患者:一项务实的,随机的临床试验。2021; 27(5):815 - 819。https:// doi。org/10.1038/s41591-021-01335-4
WHEREAS , the California Energy Commission (Energy Commission) is directed to "conduct assessments and forecasts of all aspects of energy industry supply, production, transportation, delivery and distribution, demand, and prices” and to “use these assessments and forecasts to develop and evaluate energy policies and programs that conserve resources, protect the environment, ensure energy reliability, enhance the state's economy, and protect public health and safety" (Public Resources Code § 25301(a));和
背景:PI3K途径激活是前列腺癌的常见和早期事件,来自PTEN中功能突变的丧失或在PIK3CA或AKT中激活突变,导致组成型激活,诱导生长因子受体受体激酶EPHB4及其配体Ephrin-B2。我们假设诱导EPHB4是肿瘤启动所需的早期事件。其次,我们假设当前列腺癌独立于雄激素时,EPHB4仍然相关。方法:前列腺上皮中有条件PTEN缺失的遗传小鼠模型诱导所有小鼠的肿瘤。我们针对EPHB4野生型测试了该模型,并在前列腺上皮中删除。这使我们能够测试其在肿瘤开始中的作用。我们还通过使用诱饵可溶性EPHB4来阻断由Ephb4-磷蛋白-B2相互作用引起的双向信号传导测试了正交方法。EPHB4-磷蛋白-B2在雄激素剥夺小鼠中的作用在难治性癌症模型中的作用进行了测试。结果:PTEN缺失在前列腺癌中诱导Ephb4和Ephrin-B2,当在同一前列腺上皮细胞中删除EPHB4时,它大大降低了。SEPHB4-ALB融合蛋白具有改进的药代动力学类似地抑制了肿瘤的形成,从而确立了在肿瘤启动中的作用。sephb4-alb保留了抗Cantatration抗抑制雄激素独立前列腺癌的效率。因此,我们已经观察到,在PTEN NULL小鼠中启动前列腺癌需要诱导EPHB4,并且在雄激素剥夺中需要从EPHB4下游的信号传导,从而需要抑制前列腺癌。EPHB4途径的药理抑制作用再现了结果。 靶向EPHB4应在前列腺癌中进行测试,尤其是那些对雄激素剥夺疗法有抵抗力的人。 结论:ephb4和ephrin-b2受体配体对PTEN null前列腺癌被诱导,这显着促进了肿瘤起始。 其次,即使在雄激素剥夺中,EPHB4-磷蛋白-B2途径也会继续促进肿瘤进展,从而激素难治性肿瘤。 EPHB4-磷蛋白-B2可能是精密药物的候选者,具有基于生物标志物的患者选择,没有和不同时护理标准。EPHB4途径的药理抑制作用再现了结果。靶向EPHB4应在前列腺癌中进行测试,尤其是那些对雄激素剥夺疗法有抵抗力的人。结论:ephb4和ephrin-b2受体配体对PTEN null前列腺癌被诱导,这显着促进了肿瘤起始。其次,即使在雄激素剥夺中,EPHB4-磷蛋白-B2途径也会继续促进肿瘤进展,从而激素难治性肿瘤。EPHB4-磷蛋白-B2可能是精密药物的候选者,具有基于生物标志物的患者选择,没有和不同时护理标准。
fi gu u r e 1来自瓦尔河的两亲脚的耐热性。(a)我们研究了Amphipods D. Villosus和E. trichiatus,这都是目前在西欧河流中发现的入侵物种,包括荷兰的瓦尔(Waal),包括荷兰(图;照片来源:弗兰克·柯拉斯(Frank Collas))。收集位点距离该位置为0.98 km(N51°51'22'',E5°52'55'')。(b,c)热死亡时间曲线,显示了来自跨因素实验的不同温度下的绒毛乳杆菌的存活时间。经验测量以灰色的24种不同组合和灰色的测量条件组合的个人回归显示,分别为蓝色和红色的冷和温暖的动物的平均存活率,以及(b)Normoxia(pO 2 = 20 kpa)和(c)和(c)低氧(PO 2 po 2 unomogia(po 2 = 20 kpa))。请注意,生存时间是log 10转化。
5-贵金[1] Alexander,D.J。,Aldous,E.W。和Fuller。 C.M. )2012年(长期观点:对40年纽卡斯尔疾病研究的选择性评论。 禽病。 41(4),329-35。 [2] Altschul,S.F.,Gish,W。Miller,W。Myers,E.W。 和Lipman,D.J。 )1990(基本本地对齐搜索工具。 J. Mol。 生物。 215(3),403-10。 [3] Ansori,A.N。和Kharisma,V.D。 )2020(东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征:融合蛋白基因。 eksakta:J。Sci。 数据肛门。 20(1),14-20。 [4] Ayala,A.J.,Dimitrov,K.M.,Becker,C.R.,Goraichuk,I.V.,Arns,C.W.,Bolotin,V.I. (2016)野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11(9),E0162484。 [5] Brown,V.R。和Bevins,S.N。 (2017)对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48(1),1-5。 [6] De Leeuw,O。和Peeters,B。 (1999)纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列:在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80(1),131-6。 [7] Dimitrov,K.M.,Ferreira,H.L.,Pantin- Jackwood,M.J.,Taylor,T.L.,Goraichuk,I.V.,I.V.,Crossley,B.M。,Killian,M.L.,M.L.,M.L.,Bergeson,N.H. 病毒学531,203-18。 2017。5-贵金[1] Alexander,D.J。,Aldous,E.W。和Fuller。C.M. )2012年(长期观点:对40年纽卡斯尔疾病研究的选择性评论。 禽病。 41(4),329-35。 [2] Altschul,S.F.,Gish,W。Miller,W。Myers,E.W。 和Lipman,D.J。 )1990(基本本地对齐搜索工具。 J. Mol。 生物。 215(3),403-10。 [3] Ansori,A.N。和Kharisma,V.D。 )2020(东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征:融合蛋白基因。 eksakta:J。Sci。 数据肛门。 20(1),14-20。 [4] Ayala,A.J.,Dimitrov,K.M.,Becker,C.R.,Goraichuk,I.V.,Arns,C.W.,Bolotin,V.I. (2016)野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11(9),E0162484。 [5] Brown,V.R。和Bevins,S.N。 (2017)对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48(1),1-5。 [6] De Leeuw,O。和Peeters,B。 (1999)纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列:在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80(1),131-6。 [7] Dimitrov,K.M.,Ferreira,H.L.,Pantin- Jackwood,M.J.,Taylor,T.L.,Goraichuk,I.V.,I.V.,Crossley,B.M。,Killian,M.L.,M.L.,M.L.,Bergeson,N.H. 病毒学531,203-18。 2017。C.M.)2012年(长期观点:对40年纽卡斯尔疾病研究的选择性评论。禽病。41(4),329-35。[2] Altschul,S.F.,Gish,W。Miller,W。Myers,E.W。和Lipman,D.J。)1990(基本本地对齐搜索工具。J. Mol。 生物。 215(3),403-10。 [3] Ansori,A.N。和Kharisma,V.D。 )2020(东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征:融合蛋白基因。 eksakta:J。Sci。 数据肛门。 20(1),14-20。 [4] Ayala,A.J.,Dimitrov,K.M.,Becker,C.R.,Goraichuk,I.V.,Arns,C.W.,Bolotin,V.I. (2016)野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11(9),E0162484。 [5] Brown,V.R。和Bevins,S.N。 (2017)对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48(1),1-5。 [6] De Leeuw,O。和Peeters,B。 (1999)纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列:在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80(1),131-6。 [7] Dimitrov,K.M.,Ferreira,H.L.,Pantin- Jackwood,M.J.,Taylor,T.L.,Goraichuk,I.V.,I.V.,Crossley,B.M。,Killian,M.L.,M.L.,M.L.,Bergeson,N.H. 病毒学531,203-18。 2017。J. Mol。生物。215(3),403-10。[3] Ansori,A.N。和Kharisma,V.D。 )2020(东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征:融合蛋白基因。 eksakta:J。Sci。 数据肛门。 20(1),14-20。 [4] Ayala,A.J.,Dimitrov,K.M.,Becker,C.R.,Goraichuk,I.V.,Arns,C.W.,Bolotin,V.I. (2016)野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11(9),E0162484。 [5] Brown,V.R。和Bevins,S.N。 (2017)对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48(1),1-5。 [6] De Leeuw,O。和Peeters,B。 (1999)纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列:在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80(1),131-6。 [7] Dimitrov,K.M.,Ferreira,H.L.,Pantin- Jackwood,M.J.,Taylor,T.L.,Goraichuk,I.V.,I.V.,Crossley,B.M。,Killian,M.L.,M.L.,M.L.,Bergeson,N.H. 病毒学531,203-18。 2017。[3] Ansori,A.N。和Kharisma,V.D。)2020(东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征:融合蛋白基因。eksakta:J。Sci。数据肛门。20(1),14-20。[4] Ayala,A.J.,Dimitrov,K.M.,Becker,C.R.,Goraichuk,I.V.,Arns,C.W.,Bolotin,V.I.(2016)野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。PLOS ONE 11(9),E0162484。[5] Brown,V.R。和Bevins,S.N。(2017)对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。兽医。res。48(1),1-5。[6] De Leeuw,O。和Peeters,B。(1999)纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列:在亚家族中存在新属的证据。J. Virol。 80(1),131-6。 [7] Dimitrov,K.M.,Ferreira,H.L.,Pantin- Jackwood,M.J.,Taylor,T.L.,Goraichuk,I.V.,I.V.,Crossley,B.M。,Killian,M.L.,M.L.,M.L.,Bergeson,N.H. 病毒学531,203-18。 2017。J. Virol。80(1),131-6。[7] Dimitrov,K.M.,Ferreira,H.L.,Pantin- Jackwood,M.J.,Taylor,T.L.,Goraichuk,I.V.,I.V.,Crossley,B.M。,Killian,M.L.,M.L.,M.L.,Bergeson,N.H.病毒学531,203-18。2017。(2019)2018年至2019年加利福尼亚疫情及其相关病毒在年轻鸡和相关病毒中的致病性和传播。[8] Dimitrov,K.M。,Afonso,C.L.,Yu,Q。和Miller,P.J。纽卡斯尔疾病疫苗 -
抽象复杂的呼吸道疾病是全球牲畜行业的重大挑战。这些疾病极大地影响了动物健康和福利,并造成严重的经济损失。病原体防御的第一线结合了呼吸道粘液,一种主要由粘蛋白组成的高度粘性物质以及繁荣的多象胸部微生物生态系统。微生物组 - 麦氨基蛋白相互作用可保护不需要的物质和生物体,但其功能障碍可能会引起致病性感染和呼吸道疾病的发作。新兴的证据还表明,非编码调节RNA可能会调节微生物组粘膜关系的结构和功能。本意见论文在兽医感兴趣的动物的呼吸道感染背景下发掘了粘蛋白,微生物组和非编码RNA之间三角关系的当前理解。有必要查看这些分子基础,这些基础决定了独特的健康和疾病结果,以实施针对不同流行病学环境量身定制的有效预防,监视和及时的干预策略。
本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。,我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果,该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性,尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润,尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望,这些期望在冲击不大时保持公正,因此提供了预测能力,在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字:基于代理的模型,机器学习,遗传算法,预测,政策冲击。JEL分类:C63,D84,E32,E37。
背景登革热是全球主要的健康问题,由于其有利的气候因素,社会环境状况以及人类流动性的增加,巴西反复发生和严重爆发。准确的登革热案件和爆发风险对于预警系统和有效的公共卫生干预至关重要。传统的预测模型主要依赖于历史案例数据和气候变量,通常忽略了人类运动在病毒传播中的作用。本研究通过将人类流动性数据纳入基于深度学习的登革热预测框架来解决这一差距。方法开发了一种基于LSTM的模型,以预测每周的登革热病例并检测到选定的巴西城市的爆发。该模型整合了历史登革热案例,滞后气候变量(温度和湿度)以及人类移动调整后的进口案例,以捕获时间趋势和空间传播动态。根据三种替代模型评估其性能:(1)仅使用登革热案例数据的LSTM,(2)结合气候变量的LSTM,以及(3)LSTM集成气候和地理邻里效应的LSTM。使用平均值溶质误差(MAE),平均绝对百分比误差(MAPE)和连续排名的概率得分(CRP)评估了预测准确性,而使用准确性,灵敏度,特异性和F1分数评估了爆发分类。结果在登革热案例预测和爆发检测中,提出的提出的迁移率增强的LSTM模型始终超过所有基线。在所有城市中,它都达到了较低的MAE和MAPE值,表明准确性提高,同时也表现出了出色的CRP性能,反映了良好的校准不确定性估计值。在爆发分类中,该模型达到了最高的灵敏度和F1分数,与仅依赖病例趋势,气候变量或地理位置的模型相比,它在检测爆发期间的有效性。结果强调了登革热预测中赋予移动性数据的重要性,尤其是在人口较高的城市中心。
所有各方都期望国家就业增长会放缓。共识预测要求就业增长1。2025年为1%,2026年为0.6%,在2024年增加1.4%。所有各方都期望通货膨胀在2025年保持上升。如消费者价格指数所衡量的那样。所有当事方同意2。202和2026的7%。与与就业和通货膨胀有关的期望一致,所有当事方同意2025年的工资增长预测为4.6%,而2026年的工资增长率为4.6%。2024年的S.9%增长后。同样,所有各方同意2025年和2026年个人收入增长预测。美国公司利润的共识预测。包括资本消耗和库存评估协议。要求2025年增长2.6%,2026年增长4.1%。所有各方都同意,根据当事方的基准预测假设,在2025年3月30%的年收益率在2025年平均为3.9%,而2026年的年收益率为3.3%。