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离网可再生能源统计2024
Angola 21.659 22.859 22.859 35.279 35.279 35.279 35.279 35.279 35.279 35.279 Burundi 1.603 1.603 1.603 1.603 1.603 1.603 1.6 1.603 1.603 1.603 1.603 Cameron 0.097 0.097 0.097 0.097 0.097 0.516 0.516 0.516 0.516 0.516 0.516 Cent AFR rep 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 congo Dr 10.800 20.800 20.700 30.700 30.700.700.700 30.700 swatini 1.800 1.800 1.800 1.800 1.8 1.800 1.800 1.800 1.800 1.800 1.800 1.800 Ethiopia 1.449 1.449 1.469 1.469 1.469 1.469 1.469 1.469 1.469 1.469 1.469 gabon 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580加纳0.045 0.045 0.045 0.045 0.045 0.045几内亚2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220肯尼亚10.135 10.135 10.135 10.135 13.655 13.655 19.775 19.793 19.819 19.819 19.819 19.819 19.819 19.819 19.857 les les 0.180 0.180 0.1 0.180 0.180 0.180 0.180 0.180 0.180 0.180 liberia 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 Madagascar 4.380 5.2 5.282 5.397 5.457 5.757 5.557 5.557 5.557 5.557 5.557 malWI 1.420 1.420 1.720 1.720 1.720 1.848 2.056 2.056 2.469 2.469 2.469 2.469 2.469 Mali 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 mauritius 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 Mozambique 0.563 1.355 1.355 1.378 1.378 1.378 1.378 1.378 1.378 1.378 Nigeria 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.4 0.400 Rwanda 1.040 1.040 1.051 1.051 1.072 1.072 1.123 1.123 1.123 1.123 1.123 Sierra Leone 0.250 0.250 0.890 4.890 4.890 4.890 4.890 4.890 4.890 4.890 South Africa 7.836 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 Tanzania 10.505 17.445 20.345 20.345 21.4 21.435 22.335 24.035 24.535 24.855 24.855 Uganda 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 Zambia 1.913 1.913 1.913 1.913 1.913 1.913 2.553 2.553 2.553 2.553 2.553 zimbabwe 0.570 0.585 0.585 0.585 0.565 0.565 0.565 0.565 0.565 0.5 0.565Angola 21.659 22.859 22.859 35.279 35.279 35.279 35.279 35.279 35.279 35.279 Burundi 1.603 1.603 1.603 1.603 1.603 1.603 1.6 1.603 1.603 1.603 1.603 Cameron 0.097 0.097 0.097 0.097 0.097 0.516 0.516 0.516 0.516 0.516 0.516 Cent AFR rep 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200 congo Dr 10.800 20.800 20.700 30.700 30.700.700.700 30.700 swatini 1.800 1.800 1.800 1.800 1.8 1.800 1.800 1.800 1.800 1.800 1.800 1.800 Ethiopia 1.449 1.449 1.469 1.469 1.469 1.469 1.469 1.469 1.469 1.469 1.469 gabon 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580 0.580加纳0.045 0.045 0.045 0.045 0.045 0.045几内亚2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220 2.220肯尼亚10.135 10.135 10.135 10.135 13.655 13.655 19.775 19.793 19.819 19.819 19.819 19.819 19.819 19.819 19.857 les les 0.180 0.180 0.1 0.180 0.180 0.180 0.180 0.180 0.180 0.180 liberia 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 4.860 Madagascar 4.380 5.2 5.282 5.397 5.457 5.757 5.557 5.557 5.557 5.557 5.557 malWI 1.420 1.420 1.720 1.720 1.720 1.848 2.056 2.056 2.469 2.469 2.469 2.469 2.469 Mali 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 mauritius 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 Mozambique 0.563 1.355 1.355 1.378 1.378 1.378 1.378 1.378 1.378 1.378 Nigeria 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.4 0.400 Rwanda 1.040 1.040 1.051 1.051 1.072 1.072 1.123 1.123 1.123 1.123 1.123 Sierra Leone 0.250 0.250 0.890 4.890 4.890 4.890 4.890 4.890 4.890 4.890 South Africa 7.836 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 7.986 Tanzania 10.505 17.445 20.345 20.345 21.4 21.435 22.335 24.035 24.535 24.855 24.855 Uganda 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 3.906 Zambia 1.913 1.913 1.913 1.913 1.913 1.913 2.553 2.553 2.553 2.553 2.553 zimbabwe 0.570 0.585 0.585 0.585 0.565 0.565 0.565 0.565 0.565 0.5 0.565
广泛关联研究统计摘要
1 英国伦敦国王学院莫里斯沃尔临床神经科学研究所基础和临床神经科学系；2 英国伦敦国王学院生物统计学和健康信息学系；3 英国伦敦南伦敦和莫兹利 NHS 基金会信托和伦敦国王学院的 NIHR 莫兹利生物医学研究中心 (BRC)；4 英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所社会、遗传和发展精神病学中心；5 澳大利亚内德兰兹佩隆神经和转化科学研究所；6 澳大利亚默多克默多克默多克大学分子医学和创新治疗学中心；7 英国伦敦大学学院健康信息学研究所；8 英国伦敦大学学院医院 NHS21 基金会信托的 NIHR 生物医学研究中心；9 英国伦敦国王学院医院
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
生物统计学的博士后助理职位部门...
纽约市纽约市威尔·康奈尔医学的人口卫生科学系试图填补生物统计学部门的博士后助理职位。人口卫生科学系（https://hpr.weill.cornell.edu/）是威尔·康奈尔医学和纽约 - 普里斯比尔医院的旗舰人口健康研究部。该部门是多学科的，在各个领域具有大量的研究优势，包括生物统计学，流行病学，健康政策和经济学，健康数据分析，健康信息学，比较有效性和结果研究以及医疗保健交付科学。该部门是六个部门的故乡。生物统计学的划分是一支由尖端统计方法的开发，应用和教学来推进生物统计学领域的教师和研究人员的团队。我们的部门培养了一种卓越的奖学金，合作和教育文化，其使命是推动人口健康，临床成果和医疗服务提供有意义和变革性的进步。通过利用严格的生物统计学方法，我们旨在为预防疾病，诊断和治疗的策略提供信息，最终有助于改善各种社区的健康和福祉。职责和责任。该职位将由Wodan Ling博士指导，并由Fred Hutchinson癌症中心和Johns Hopkins University的首席研究人员共同审查。这项工作将涉及与生物学家和临床医生的方法论发展和合作。博士后合伙人将开发和应用统计，机器学习和AI方法，用于大规模，复杂和结构化的 - 组数据，包括微生物组数据，病毒群数据和空间基因组学数据，这些数据是从横断面和纵向研究收集的。示例包括 - 跨来源，多摩变数据集成，用于空间微生物组数据的个人级别和社区级关联分析，基于预测的推论的个人级别和社区级关联分析。我们寻求一个在统计，计算和机器学习方面具有强大背景的人，重点是 - 组数据分析。资格。
分析模拟环境极端的极端价值统计
环境现象。在气候科学中，在包括温度在内的广泛变量的建模中已经取得了显着的进步（Clarkson等人。2023），降水（Katz 1999），风速（Kunz等2010; Fawcett和Walshaw 2006）以及其他更广泛的环境主题（包括水文学）（Towler等人2010; Katz等。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人 2022）。 在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。 可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人 2023）。 我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。 挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。 竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。 因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。 我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。 2013）。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人2022）。在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人2023）。我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。2013）。在单变量任务中，我们使用了广义帕累托分布（GPD），并使用基于模型的聚类方法在内（Hastie等人。2009）和混合模型（Fraley and Raftery 2002）以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）进行参数估计（Coles and Powell 1996）。对于多元问题，我们的方法基于定期变化随机变量的最大线性组合的参数族（Fougères等人。我们使用现代的现代精学学习技术（包括稀疏诱导的预测和聚类），推动了对这些模型进行推理的新方法，推进了现有方法（Cooley and Thibaud 2019; Kiriliouk and Zhou 2022）。我们工作的新方面是：探索尾尾行为不确定性较大的系统的MCMC参数估计偏置，并提出了基于稀疏投影的Max-linear模型的噪声系数的新估计器。本文的格式如下：第2节描述了我们针对单变量挑战的解决方案，每个挑战将每个挑战分为方法论和结果。第3节介绍了必要的背景理论，这些理论是从多变量极端的。我们在第4节中对我们的绩效进行了一些最后的讨论。
72755 UNC-CH生物统计局第75 Ann Prog。 ...
10：15-11：45 A.M。 会议6-小组讨论：临床试验中的职业教师共同组织者：Anastasia Ivanova，PhD和Richard Zink和Richard Zink，博士小组成员将描述他们在临床试验中的当前职位和职业道路，以及他们在UNC生物统计学培训的时间如何为他们的职业生涯有助于他们的职业生物培训。 Moderator: Richard Zink, PhD ('03 biostatistics) MS ('99 biostatistics) Panelists: Jennifer Clark, PhD ('13 biostatistics) Rakhi Kilaru, MS ('00 biostatistics) Sharon Murray, PhD ('90 biostatistics) MS ('86 biostatistics) Shane Rosanbalm, MS ('02 biostatistics) Chalmer Thomlinson，PhD（'22 Biostatistics）10：15-11：45 A.M。会议6-小组讨论：临床试验中的职业教师共同组织者：Anastasia Ivanova，PhD和Richard Zink和Richard Zink，博士小组成员将描述他们在临床试验中的当前职位和职业道路，以及他们在UNC生物统计学培训的时间如何为他们的职业生涯有助于他们的职业生物培训。Moderator: Richard Zink, PhD ('03 biostatistics) MS ('99 biostatistics) Panelists: Jennifer Clark, PhD ('13 biostatistics) Rakhi Kilaru, MS ('00 biostatistics) Sharon Murray, PhD ('90 biostatistics) MS ('86 biostatistics) Shane Rosanbalm, MS ('02 biostatistics) Chalmer Thomlinson，PhD（'22 Biostatistics）