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已发表版本的引文（APA）：Manzoor, A., Janardhanan, M., Marinelli, M., & Nielsen, I. (2022)。共享经济障碍的优先排序
所谓共享经济的出现引起了人们的好奇心，并在过去几年中引发了争论。共享经济（SE）是一个广泛的概念，缺乏明确和普遍认可的含义。无论定义如何，SE 的一个共同特征是有效利用未充分利用的资产以获取经济收益（Munkøe，2017），允许人们借助信息技术与他人交换未充分利用的资产（Petropoulos，2017）。人们对临时使用而不是永久拥有表现出积极的态度。SE 不仅提高了消费效率，而且还有助于提高生产效率、减少浪费、降低成本以及发展更人性化的社会（Brkljac 和 Sudarevic，2018；Relich 2016）。主要是两个共享经济平台 Airbnb 和 Uber 的成功引发了其他行业对 SE 概念的兴趣激增。许多企业，特别是运输业和住宿业，都从共享经济中受益 (Brkljac and Sudarevic, 2018)。由于采用此类模式的复杂性，制造业在 SE 概念方面开发最少。随着制造业采用 SE 实践，制造商可以通过互联网平台向缺乏资源的组织有偿分享其未使用的资源，如多余的原材料、设备、技能等。此外，拥有过剩生产订单的制造商可以与其他共享经济用户分享订单，以满足需求和时间。SE 似乎是一个简单的概念，但通过纳入 SE 从传统方法转变并不容易，在某些情况下，它可能会失败。因此，分析
尼泊尔的放射治疗：现状和未来重点
癌症是全球首要死亡原因，2020 年死亡人数接近 1000 万人 (1) 。在尼泊尔，2020 年新发病例、死亡和患病人数（5 年）分别为 20508 人、13629 人和 36909 人。肺癌（12.2%）、宫颈癌（10.9%）和乳腺癌（9.6%）是三种最常见的癌症部位 (2) 。几乎所有患有这些癌症的患者在治疗期间的某个阶段都需要放射治疗。由于尼泊尔的癌症登记系统不够完善，世卫组织提供的数据可能不准确。2018 年，国家卫生研究委员会启动了基于人口的癌症登记处 (PBCR)，覆盖了尼泊尔约 20% 的总人口。根据 Poudel 等人的研究，从 2003 年到 2013 年，男性和女性的癌症发病率均有所增加 (3) 。发病率的增加将给本已负担过重的辐射设施带来额外压力，使情况更加恶化。
使用机器学习的IT支持机票的自动优先级和路由使用机器学习的IT支持机票的自动优先级和路由
该研究将评估各种机器学习算法，包括SVM，Random Forest和Ensemble Models，以便对门票进行分类和优先级的优先级。准确对门票进行分类和优先级。高级数据预处理技术（例如TF-IDF矢量化和类平衡）用于处理数据不一致和不平衡。此外，研究还研究了将机器学习与基于规则的系统相结合的混合方法，以提高低频和模棱两可的票务类别的分类性能。此外，结合反馈循环和实时数据更新可确保模型适应性的IT环境。
亚洲的能源转型：国家优先事项、燃料类型和能源决策
摘要：本文概述了亚洲的能源转型。它阐述了潜在的驱动因素以及这些因素如何设定中国、印度和东南亚的能源转型优先事项。它特别描述了（液化）天然气在不断增长的能源需求和不断变化的能源结构中的作用。然后对这三个地区进行比较，看看四种主要燃料类型（煤炭、石油、天然气和可再生能源）对八个能源转型优先事项的贡献如何不同。开发了一个分析模型，将能源转型优先事项的排名与四种燃料类型的一致性联系起来。该模型确定哪些燃料类型与一组特定的能源转型优先事项最一致。预测的燃料类型一致性似乎与中国、印度和东南亚的能源投资决策非常吻合。
探索颞下颌疾病的复杂性
外周神经损伤，例如上臀神经的轴突损伤，是罕见的，但髋关节置换术后可能发生的并发症。本病例报告描述了使用脂肪衍生的间充质干细胞（MSC）来治疗71岁患者上臀神经的轴突损伤。常规康复失败后，选择MSC浸润并使用超声（美国）指导进行。两个月后，患者显示出肌电图（EMG）的归一化，表明完全恢复神经，并显着改善了神经性疼痛。患者还表明，在等速评估中，右髋关节扩展期间的最大扭矩增加了55％，功率增加了9％，从而提高了肌肉强度和功能。此病例强调了MSC在促进神经再生中的潜力，表明这种方法可以加速神经恢复并改善短期临床结局。尽管结果是有希望的，但仍需要进一步的研究来确认这种治疗的疗效和安全性。这种细胞疗法和身体康复的综合模型代表了从复杂的神经损伤中恢复的重大进步。
带有解剖学先验的引导变压器
摘要。肌肉体积是运动中有用的定量生物标志物，也是对退行性肌肉疾病的随访。除了体积外，还可以通过从医学图像中分割感兴趣的肌肉来提取其他形状的生物标志物。手动细分仍然是当今此类测量的黄金标准，尽管非常耗时。我们提出了一种在3D磁共振图像上自动分割18个下肢肌肉的方法，以进行这种形态计量分析。从本质上讲，当MR图像中观察到不同肌肉的组织是无法区分的。因此，肌肉分割算法不能依靠外观，而只能依靠参观提示。然而，这种轮廓很难检测到，它们的厚度在受试者之间也有所不同。为了应对上述挑战，我们提出了一种基于混合体系结构的分割方法，结合了汇总和视觉变压器块。我们首次在肌肉分割的背景下首次研究这种混合体系结构的行为以进行形状分析。考虑到一致的解剖肌肉构型，我们依靠变压器块来捕获肌肉之间的长距离关系。为了进一步利用解剖学先验，这项工作的第二个贡献包括基于根据训练数据估算出的合理肌肉邻居的邻接矩阵增加了规则损失。我们对
MI-BCI 特征优化应在何时包含先验知识，以及哪一个？
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 依赖于人与机器之间的交互。因此，两个组件的（学习）特性对于理解和提高性能至关重要。数据驱动方法通常用于选择/提取几乎没有神经生理先验的特征。这种方法是否应该包括先验知识，如果是，那么包括哪些？本文研究了 BCI 性能与由流行的启发式算法选择的特定于受试者的最具判别力的频带 (MDFB) 的特征之间的关系。首先，我们的结果显示所选的 MDFB 特性（平均值和宽度）与性能之间存在相关性。然后，为了调查可能的因果关系，我们在线比较了使用受限（强制与高性能相关的特性）和不受约束的算法获得的性能。虽然我们无法得出因果关系的结论，但使用受限算法的平均性能最高。最后，为了更好地了解 MDFB 特性与性能之间的关系，我们使用机器学习来 1) 使用 MDFB 特性预测 MI-BCI 性能和 2) 为每个受试者自动选择最佳算法（受约束或不受约束）。我们的结果表明，对于具有明显不同或没有明显 EEG 模式的受试者，受约束算法可以提高其性能。
室内建筑学学士（12132020）
这个以项目为导向的模块是一种应用学习形式，针对特定的社区需求，并融入工程、建筑环境和信息技术学院提供的所有本科学术课程。该模块的主要目标如下：（1）执行与社区相关的项目，旨在对选定的社会阶层产生有益影响，最好但不仅限于与不同于学生自身社会背景的社会阶层接触。（2）培养对个人、社会和文化价值观的认识、服务态度和对社会问题的理解，以成为一名负责任的专业人士。（3）培养重要的多学科和生活技能，如沟通、人际交往和领导能力。模块中的评估将包括以下全部或大部分部分：项目提案的评估和批准、口头和/或书面进度报告的评估、团队项目的同行评估、项目目标人员的书面报告以及根据提交的作品集和书面报告进行的最终评估。
研究优先级和招股说明书
有许多潜在的跨切割研究计划，可以应用于服务提供，并有助于优化水资源管理，分配，治疗和恢复的价值链。展望未来，行业成员确定了解决与极端和其他破坏性事件有关的重要风险的机会。，人们认识到，新兴的技术和数字进步具有提高预测工具能力的巨大潜力，并增强了应对运营挑战和具有更大敏捷性的运营挑战和水质事件的能力。
使用基于得分的生成模型
a b s t r a c t重建宇宙的初始条件是宇宙学的关键问题。基于模拟宇宙向前发展的方法提供了一种推断与当今观测值一致的初始条件的方法。ho ver，由于推理问题的高复杂性，这些方法要么无法采样可能的初始密度领域的分布，要么需要模拟模型中的显着近似值是可触及的，因此可能导致偏见。在这项工作中，我们建议使用基于得分的生成模型来采样对早期的Uni Verse Gi ven当前观察结果的实现。我们从当今的密度范围内推断出全高分辨率暗物质n个体的初始密度字段，并根据摘要统计数据与地面真相相比验证了所产生的样品的质量。所提出的方法能够从初始条件后部分布边缘化的宇宙学参数提供早期宇宙密度领域的合理实现，并且比当前的最新方法更快地采样数量级。