XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于机器学习的预测未计划的重新入学，这是由于主要不利
MACHINE LEARNING ALGORITHM • Training set: HCUP data from 2017 to 2018 • Test set: HCUP data in 2019 • Algorithm: Tree-based gradient boost framework (LightGBM) • Feature selection: L1 penalty • Hyperparameter tuning: Learning rate, number of leaves, minimum sum of instance weight (Hessian), frequency of subsample, subsample ratio of columns, L1 penalty, and the scale of positive and negative weight.•首先对超参数进行筛选，并使用贝叶斯搜索进行优化。•不平衡分类：成本敏感的学习•交叉验证：5倍分层的交叉验证•阈值：Youden的J统计量•分类性能指标：平衡精度； F2分数；接收器操作曲线（AUROC）下方； Precision-Recall曲线（AUPRC）下的区域
良好技术评估中的严重性权重。报告...
Figure 1: Life expectancy by age (years) for a) females and b) males ................................................. 18 Figure 2: Comparison of EQ-5D utility score estimates from the DSU and Ara studies, for a) females and b) males ......................................................................................................................................... 20 Figure 3: Discounted QALEs按2016年和2022年的年龄计算方法和不同的数据源。................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 21图4：平均值（95％置信区间）按年份评估中的QALY权重..按年份按评估的短缺................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 28图8-比较qalys qalys的最大数量与AS = 12 Qalys and PS = 0.85，年龄（年龄），年龄（年龄）30次。 comparator QALYs compatible with AS =18 QALYs and PS = 0.95, by age (years) .............................................................................................................................. 31 Figure 10: Absolute Shortfall by Age (years) in the primary+ subsample with LOESS smoother ........ 32
腐败和股票市场发展
本文着眼于腐败对股票市场发展的影响，强调发展经济和发达经济体之间的不同以及腐败在防止公司列入上市方面的作用。建立了一个理论模型来解释腐败对股票市场发展的影响可能会差异之后，我们在1995 - 2017年期间使用全球87个经济体样本来检验其假设。对于完整的样本，我们没有证据表明腐败对股票市场的发展有显着影响，但是当我们将样本分为两类时，这种情况会改变：高收入和低收入国家。对于较贫穷（发展中）国家的子样本，腐败库存的市场发展关系仍然是微不足道的或弱的。但是，对于高收入国家（发达国）的子样本，我们发现较低水平的统治和股票市值之间存在显着的关系，这是国内生产总值的一部分。我们的结果进一步表明，较高的收入和投资水平减少了上述关系的影响，这表明收益降低的形式，但这符合我们的理论模型的结果。我们的结果对替代性估计规范是可靠的，并确认了宏观经济基础知识（即收入，投资，国内信贷和宏观经济稳定性）对股票市场发展的重要性。尤其是，这些基本原理对于发展中的经济体似乎更为重要，然后再造成影响（如果有的话）。
关于人工智能取代人类劳动的报道可能被大大夸大了
注：回归系数用于衡量接触技术对就业份额变化的影响。每个观测值都是一个 ISCO 3 位数职业乘以行业单元格。观测值按单元格的平均劳动力供应加权。包括行业和国家虚拟变量。样本包括 2011 年至 2019 年 16 个欧洲国家的数据。整个样本的系数用水平线表示。条形图显示了分别在国内教育分布的下三分之一、中三分之一和上三分之一中平均教育程度的单元格子样本的估计系数。至少在 10% 水平上具有统计显著性的系数以深蓝色绘制。
脑海：重新审视并重新构架机器学习工作流程
图1（a）各种单个模型在空间分辨率（R：4 mm/8 mm），平滑核（S：4 mm/8 mm）和组织段（GM，WM，NGM：非线性注册的模拟GM）方面有所不同。通过平均估计结果的结果表示为年龄偏差校正的MAE，以及在UKB 1子样本上进行的分析的预测年龄和时间表年龄之间的Pearson相关系数。显示了ML算法（RVR/GPR）的比较，以及降低降低的影响和脑组织的选择或它们的串联。BOLD中的结果表示相同的组合模型。（b）通过平均，加权平均或GPR堆叠来结束八个单个模型。为子样本和完整的UKB样本提供了结果。
冲突的经济和社会影响
了解国家内部或国家之间的冲突如何影响国家经济和社会发展道路非常重要，这要求政策制定者设计有效的机制来应对冲突的倒退影响。我们探讨了冲突与不同类型的发展结果之间的关系：经济增长、预期寿命和教育程度。我们使用1996年至2019年109个国家的面板数据，将动态固定效应估计量应用于自回归分布滞后模型。通过减轻变量的内生效应，我们能够识别冲突对发展的不同短期和长期影响。根据各国收入水平进行的子样本分析产生了有趣的结果：一个国家的收入水平越高，冲突对其发展的负面影响就越小。
使用脑电图了解我们的大脑如何在特定选择实验中详细阐述信息：在车辆选择中，简单任务与困难任务
在本研究中，我们旨在提供初步证据，证明复杂的消费者选择取决于认知过程和执行功能，而当前的陈述选择 (SC) 方法可能无法完全捕捉到这些功能。为了弥补这一空白，我们将标准 SC 实验与脑电图 (EEG) 记录相结合，同时操纵该任务的认知需求。我们的研究应用于在汽油车和电动车之间购买的选择环境。受访者被要求在线填写陈述选择实验，然后邀请这些受访者中的一小部分人参加 EEG 研究，在此期间他们重复相同的 SC 实验，同时我们不断记录来自他们头皮的 EEG 信号。然后，我们模拟了人们在简单和困难决策中的选择行为，并将他们的选择行为分析与这两种条件下的 EEG 反应进行了比较。我们的研究结果证实，艰难的决定会导致更高的认知需求和头皮额叶电极上更大的脑电图反应，而这些需求可能导致与补偿性假设不一致的选择。
在肯尼亚的卢肯尼亚大学种植1000万棵树
卢肯尼亚大学（Lukenya University）最近开始实施一项一千万棵树生长计划，这是一部分更大的国家跨国乡村跨机构的树木种植计划。在本文中，我们描述了与树选择和种植本身有关的方法。请注意，大多数树木不是由机构直接植入农民在土地上种植的，并指示如何选择位置以及如何在技术上进行种植和维护，以确保对树木及其周围环境的成功取得更大的成功。，就种植的生物学和与小农社区的社会互动而言，这一知识源于多年的经验。我们跟踪许多不同树种的子样本的生存和生长。操作大约两年后，我们对初步数据进行了统计分析。我们观察到对本地树的生存和相对生长量具有统计学意义的优势，以及在绘制之前的上述综合教学，除其他观察结果外，我们还与所进行的假设检验相关。最后，我们对树木的碳固换和经济价值进行了估计。总而言之，该论文介绍了一项树木生长计划的全面透明展示，这是一种普遍的努力，旨在最大化社会福利和气候变化
青春期苛刻的育儿与皮质脂质的功能之间的前瞻性纵向关联
童年逆境被认为会通过支持情绪处理的地区内的神经功能改变青年社会情感发展。这些作用被认为是发育特异性的，在幼儿雕刻皮质下结构（例如，杏仁核）和青春期期间的逆境影响了后来的结构（例如，前额叶皮层； PFC）。但是，很少有工作直接在人类中测试了这些理论。使用来自脆弱的家庭和儿童健康研究（n = 4,144）的前瞻性收集的纵向数据，并从青春期招募的家庭子样本（n = 162）的子样本中进行神经影像学数据，研究了当前的研究，研究了童年时期的童年育儿的轨迹（即3至9）与儿童的最初育儿相关联，并且与儿童的育儿相关联，并且跨越了跨性别的育儿。社会情感处理过程中的连通性。幼儿期的严厉育儿（由线性生长曲线模型的截距术语索引）与较小的杏仁核有关，但没有PFC，对愤怒的面部表情的反应性。相比之下，整个童年的苛刻育儿（按坡度索引）的变化与PFC较少但没有杏仁核有关，激活了愤怒的面孔。在愤怒的面部处理过程中，苛刻的育儿增加（但不提高）与更强的正杏仁核-PFC连接性有关。
在现实自动驾驶环境中利用预期环境光提示来评估人机界面缓解晕动症的效果
摘要：晕动症 (MS) 是一种与恶心、头晕和其他形式的身体不适等症状相关的综合症。自动驾驶汽车 (AV) 很容易诱发 MS，因为用户不适应这种新型的交通方式，获得的有关自身车辆轨迹的信息较少，并且可能从事与驾驶无关的任务。由于 MS 敏感性特别高的人在使用 AV 时可能会受到限制，因此对 MS 缓解策略的需求很高。事实证明，乘客的预期对症状有调节作用，从而减轻 MS。为了找到有效的缓解策略，对人机界面 (HMI) 的原型进行了评估，该界面向乘客呈现 AV 下一次转向的预期环境光提示。在一项对测试跑道上的 AV 中的参与者 (N = 16) 进行的真实驾驶研究中，根据试验期间 MS 的增加情况评估了 MS 缓解效果。通过呈现预期的环境光提示，在高度敏感的子样本中发现了 MS 缓解效果。事实证明，HMI 原型对于高度敏感的用户是有效的。未来的迭代可以缓解现场环境中的 MS 并提高 AV 的接受度。