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空间——葛兰素史克生物统计学继续探索新领域
摘要 2020 年初，葛兰素史克公司开始实施一个面向未来的现代化统计计算和数据科学平台，即 SPACE。自那时起，我们已多次迭代核心产品（包括新的 SCE），旨在通过改变我们分析数据和共享结果的方式来加速药物和疫苗的开发。除了实施开创性的解决方案外，SPACE 团队还成为在具有根深蒂固的流程的规避风险环境中采用敏捷框架的先驱。随着我们继续构建平台、支持用户采用、增强解决方案和应对变更管理挑战，我们正在以惊人的速度取得进展，重点是将大量研究从传统研究快速迁移到 SPACE。为了取得成功，我们还需要坚持不懈地运用所学知识不断改进。我们正在走向新的更伟大的事情，我将分享我们故事的这些新篇章。
社论：地理空间信息技术和空间统计学在卫生服务研究中的应用
将地理空间信息技术和空间统计方法融入卫生服务研究，是一种范式转变，不同于传统的非空间分析，后者历来忽视了地理学的关键规律 ( 1 )。在过去十年中，卫生经济学和公共卫生领域取得了显著进展，特别是在采用先进的地理空间技术和复杂的空间卫生统计技术 ( 2 ) 方面。本社论旨在强调并批判性地评价这些技术和方法的一些前沿应用，阐明它们在应对当代公共卫生挑战方面的重要性，特别是在卫生服务研究领域 ( 3 )。在卫生服务研究范围内，两个关键维度——空间公平和空间可达性——引起了广泛关注 ( 4 )。本研究主题包含四篇深入探讨这些维度的关键文章。在研究“衡量医疗设施和劳动力资源的不平等：中国的一项纵向研究”中，董等人。探讨医疗资源分布空间不均等的细微方面，既包括均等化倾向，也包括地理集聚趋势。借鉴他们的研究成果，我们主张将重点转向既精确又全面的细粒度、小区域分析，主张进行考虑驱动因素、时空动态和各种指标综合评估的多维评估（5、6）。关于空间医疗可达性问题，华等人在“防疫设施是否有效？城市应如何选择防疫设施：以武汉市为例”中以旅行时间为核心
biostatistics，赞比亚，赞比亚大学公共卫生学院，赞比亚。 *通讯作者：zuluolipa@yahoo.com引用：zulu o，lupenga j
背景：研究约束运动疗法和镜像治疗对上肢功能结果的疗效，对于晚期亚急性和慢性中风的患者。材料和方法：这项研究是一项单中心，随机，单一主题盲，2向交叉。招募了12名在卢萨卡物理治疗系大学教学医院接受慢性中风的参与者。患者被随机分配在联合治疗的组（n = 6）或常规治疗组（n = 6）中。Microsoft Excel用于随机分配和试验组分配。将两个序列中相同类型处理的数据组合在一起并分析。主要分析比较了随访6周的两组运动和运动功能的范围。结果：通过镜像治疗的约束诱导运动疗法在运动范围，日常生活活动和运动功能方面产生了显着改善（p <0.016）。在任何一种治疗组的生活质量中均未观察到显着改善。然而，在改善运动范围，运动功能，日常生活活动和生活质量方面，约束诱导运动疗法与镜像疗法和常规理疗之间没有发现显着差异。关键字：中风，约束诱导运动疗法，镜像治疗，功能活动，上肢，结论：总体而言，约束诱导的运动疗法和镜像治疗的结合显示，在晚期亚急性和慢性中风的上肢障碍管理方面，关于运动，运动功能范围以及慢性中风患者日常生活的活动的上肢障碍的治疗方面有更好的改善。
2024-25 MSTP学生按计划M1
我们计划的教育使命为潜在的学生提供了全面和严格的培训，重点是现实世界的影响，跨学科学习和研究领导。该计划涵盖了全球，人口，公共和社区健康，生物统计学，流行病学，基因组流行病学和计算生物学等各个领域。接受生物统计学研究生培训的专业人员可以找到从开放到领导职位的研究，工业或医院/卫生系统的机会。课程示例
人工智能与生物统计学
人工智能系统可以协助医疗专业人员做出临床决策。例如，机器学习模型可以帮助预测患者结果、推荐治疗方案并根据患者数据和医学文献识别潜在的药物相互作用。生物统计学在设计和验证这些人工智能模型方面发挥着作用。在药物研究中，人工智能可以通过分析大量分子数据集、预测潜在候选药物和模拟药物相互作用来加快药物发现过程。生物统计学家可以与人工智能科学家一起设计实验、评估发现的统计意义，并确保结果稳健且可重复。人工智能广泛应用于基因组学和蛋白质组学研究，用于 DNA 序列分析、蛋白质结构预测和识别与疾病相关的遗传标记等任务。生物统计学对于设计实验、进行遗传关联研究和评估遗传发现的统计意义至关重要 [1-3]。
机会性降雨数据
daad gssp- stipendienausschreibung顾问：博士教授。Wolfgang Nowak Rer博士。 nat。 Jochen Seidel，Apl。 教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。 降水在时空上是高度变化的。 其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。 天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如 由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。 一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即 旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。 Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。 （2021）和Graf等。 （2021）。 但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。 具有大量的0mm降雨测量。Wolfgang Nowak Rer博士。nat。Jochen Seidel，Apl。教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。降水在时空上是高度变化的。其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。（2021）和Graf等。（2021）。但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。具有大量的0mm降雨测量。在某些情况下，例如在城市地区的洪水洪水小流域中的洪水事件，这种时间分辨率不够，因为这些过程可能会在次小时的时间尺度上进行。因此，需要通过次数时间分辨率来改善和评估OS数据的性能。研究目标：一个研究目标是开发高级分辨率的插值方法。随着时间分辨率的增加，必须将降雨场的空间估计视为时空问题，在这些问题上，必须通过考虑以前的时间步骤来考虑降雨场的对流。这需要用于变量图估计的新方法，因为高时间分辨率降雨数据集通常是“零膨胀”，即此外，需要研究诸如“干燥漂移”之类的现象（Schleiss等，2014）或降水场各向异性的影响。将在极端事件期间与OS一起评估天气雷达数据，以回答良好的OS降雨数据如何捕获此类事件的问题。为此，需要与量规调整的天气雷达数据产品进行比较。德国气象服务DWD需要DWD。在这些雷达产品中应很好地捕获仪表位置的这种量规调整的雷达产物的降雨最大值。但是，将雷达极端与OS附近的OS的比较，距离
量子误差校正和大n
玻璃具有既不是整合也不完全混乱的有趣特征。它们在子空间内迅速热量，但由于高自由能屏障，将配置空间划分为分节器，因此在整个空间中热量较慢。过去的作品已将Rosenzweig-Porter（RP）模型视为一种最小的Quantum模型，该模型从本地化到混乱行为过渡。在这项工作中，我们以这样的方式将RP模型融为一体，使其成为一个最小模型，从玻璃状行为转变为混乱行为，我们将其称为“块Rosenzweig-Porter”（BRP）模型。我们在所有时间尺度上计算出大于逆光谱宽度的所有模型的光谱形式因子。虽然RP模型在无情的时间范围内表现出从本地化到神性行为的交叉，而新的BRP模型则从玻璃状到完全混乱的行为跨越了，这是从光谱形式坡道陡峭的变化所看到的。
驱动中尺度导体中的粒子电流统计
我们提出了一种高度可扩展的方法来计算驱动导体中的电荷转移统计数据。该框架可应用于非零温度、强耦合到终端以及存在非周期性光物质相互作用的情况，远离平衡。该方法将所谓的介观引线形式与完整计数统计相结合。它产生了一个广义量子主方程，该方程决定了电流波动的动态和电荷交换概率分布函数的高阶矩。对于一般的时间相关二次汉密尔顿量，我们提供了闭式表达式，用于计算系统、储层或系统-储层相互作用参数的非微扰状态下的噪声。通过访问电流及其噪声的完整动态，该方法使我们能够计算非平衡配置中电荷转移随时间的变化。动态表明，在驱动系统中，平均噪声应在操作上谨慎定义所涵盖的时间段。
地理信息系统和地理统计学在植物病害流行病学和管理中的应用
信息管理将成为未来几十年改善农业实践的关键。将农业信息组织到空间数据库中是有意义的，因为农业系统本质上是空间的。农业系统的生物和物理方面产生了空间异质性，因此，植物病原体和疾病的发生和分布具有不均匀性 (3)。通过使用地理信息系统 (GIS) 将流行病学信息置于与其他农场信息相同的格式中，可以改善植物病害管理实践。GIS 是一种能够汇编、存储、处理和显示地理坐标引用数据的计算机系统 (45)。GIS 现在可以安装在任何最新型号的台式计算机上（例如，具有至少 32 MB RAM 的奔腾个人计算机足以满足大多数应用的需求），并且不需要深入了解该技术的统计和数学基础。商业上大力推动精准农业是基于将 GIS 与复杂的硬件相结合，以获得地理参考的产量数据和肥料和其他农用化学品的可变速率应用。 GIS 可以适应任何规模的操作，并且可以以任何规模整合数据，从单一田地到农业地区。许多问题应该在多个规模上进行研究。GIS 数据库开发的一部分是决定使用什么规模以及使用哪种类型的数据。
可再生能源统计2023
记录表中所示的可再生能源能力数据表示发电厂的最大净生成能力和其他使用可再生能源来产生电力的装置。对于大多数国家和技术，数据反映了日历年末安装和连接的能力。抽水存储包含在总容量中，但排除在总发电范围之外。容量数据以兆瓦（MW）的形式呈现，并且生成数据以吉瓦时间（GWH）呈现。所有数据都舍入到最接近的一个mw/gwh，图在零到0.5之间，为0。在余额中，可再生电交易是根据Producton在总生产中的可再生能源所占的份额来计算的。数据是从多种来源获得的，包括：iRena问卷；官方统计；行业协会报告；以及其他报告和新闻文章。数字之后是字母“ O”是从国家统计局，政府部门，监管机构和电力公司等官方来源获得的数字。字母“ U”遵循从非官方来源（例如行业协会和新闻文章）获得的数字。字母“ e”遵循Irena从各种不同数据源估计的数字。呈现IRENA问卷的所有数字均未提出任何指标。这些表中显示的公共可再生能源融资流概述了选定的公共金融机构可再生能源的投资交易。根据项目级别的信息，每个国家和技术都汇总了这些数字。该数据以当前价格以百万美元的美国资金（美元）呈现，到了接下来的100万美元，数字在零到50万美元之间，显示为0。数据是从各种公开可用来源获得的。数据可在www.irena.org/statistics上下载。