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抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
在金沙萨省及时出生剂量疫苗的障碍和促进者，刚果民主共和国：一项定性研究
全球国家疫苗政策已成功改善了婴儿疫苗的覆盖范围，但生育剂量（BD）疫苗覆盖率仍然很低。刚果民主共和国（DRC）等国家的目的是在其国家免疫计划中包括丙型肝炎生育剂量（HEPB-BD）疫苗。HEPB-BD的短窗户的管理窗口 - 在交付后24小时内以防止母亲到孩子的传播 - 增加了简化和及时的BD疫苗的复杂性。本研究旨在通过个人的帐户来识别和理解在刚果民主共和国金沙萨省的障碍和促进者，并通过对BD疫苗采用的不同观点的账户进行限制，以准备未来的推出。
采取更及时的劳动生产率增长
由于一系列的冲击，包括COVID-19的大流行，能源危机和地缘政治紧张局势升高，近年来，近年来抽象的生产力发展变得越来越不确定。尽管如此，试图将最新生产率增长趋势的尝试受到限制，通常集中在特定职业或行业内的微观生产率上。迄今为止，尚未努力为广泛国家的劳动生产率增长的宏观经济衡量 - 本文寻求解决的差距。本文介绍了40个经合组织和加入国家的小组的劳动生产率增长。本文的主要新颖性是在面板框架内将机器学习技术与混合频率模型的集成在一起，从而可以最佳地利用更高的频率数据。该方法将混合频率设置与各种模型相结合，包括动态因子模型，惩罚回归（Lasso，Ridge，Elasticnet）和基于树的模型（梯度增强的树木，随机森林）以及出版物滞后的解释。性能提高与40个国家 /地区的自回归基准平均值约35％。机器学习模型，特别是梯度增强的树木，在大多数国家 /地区都优于替代品。与40个国家 /地区的30个国家强加的权重相比，发现具有估计重量的MIDAS规格带来了其他信息。关键字：现觉，机器学习，面板，劳动生产力。JEL代码：C4，C53，C23，E24。
乌拉圭基于基因组学及时检测 I 型和 V 型登革热病毒
新发/再发病毒实验室。葡萄牙公共卫生实验室部病毒学系 b 意大利罗马生物医学大学可持续发展和“同一个健康”科学与技术系 c 巴西米纳斯吉拉斯州奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会雷内·拉丘研究所 d 巴西美洲气候放大疾病和流行病（CLIMADE） e 巴西利亚泛美卫生组织/世界卫生组织（PAHO/WHO）紧急情况和灾难监测、防备和应对协调机构（PHE） f 巴西萨尔瓦多巴伊亚州大学精确和地球科学系 g 巴西米纳斯吉拉斯州中央公共卫生实验室，埃泽奎尔·迪亚斯基金会 h 基因组学系。部来自乌拉圭公共卫生实验室和呼吸道病毒实验室、病毒学部门。乌拉圭公共卫生实验室部 j 美国华盛顿特区洛克菲勒基金会流行病预防倡议 k 美国华盛顿特区泛美卫生组织/世界卫生组织（PAHO/WHO）卫生紧急情况部（PHE）传染病危害管理 l 葡萄牙里斯本大学理学院生物系统与综合科学研究所 m 葡萄牙天主教大学天主教医学院天主教生物医学研究中心 n 葡萄牙欧洲气候放大疾病和流行病（CLIMADE） o 病毒学联盟。部来自乌拉圭公共卫生实验室
随着可再生能源行业努力实现净零排放目标，确保及时接入电网已成为开发商及其产品面临的主要风险。
CAP 中的许多步骤都采用了 ESO 推荐的技术来实现其目标，例如引入队列里程碑，详情见主动队列管理部分。CAP 将与输电加速行动计划 (TAAP) 和其他举措（如加速战略输电基础设施 (ASTI)、战略空间能源计划 (SSEP) 和 2030 年以后计划）协同工作，以协调网络优化。它由新成立的 Ofgem (CDB) 连接交付委员会监督，该委员会由来自各种技术领域的行业专业人士组成。CPAG 和 ENA 战略连接小组 (SCG) 向 CDB 报告，是测试未来变更的其他建议的第一站。2024 年 6 月，将向 CDB 提交对 CAP 中所有拟议行动及其迄今进展情况的端到端审查。
朝着更准确，及时和颗粒状的产品水平碳强度指标：挑战和潜在的解决方案
归因4.0国际（CC BY 4.0）此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作，您可以接受该许可条款的约束（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品，确定对原始文本的更改，并添加以下文本：如果原始作品和翻译之间有任何差异，则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本：这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料，则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可，您不得使用经合组织徽标，视觉标识或封面图像，也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院（PCA）仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎（法国）。仲裁员的数量应为一个。
在受不确定性影响的环境中运营：供应链金融、利用先进技术及时共享信息以及供应链管理4.0中的财务绩效
摘要 数字化供应链，特别是在不确定环境中运作的供应链，已经为研究提供了新兴领域。在供应链金融 (SCF) 的背景下，及时信息共享 (TIS) 对财务绩效 (FP) 的影响迄今为止一直被忽视，尤其是在受不确定性影响的环境中。该研究通过开发一个与信息处理和应急理论相互关联的综合框架，为相关文献做出了贡献，并有助于理解在受恐怖袭击和流行病等不可预测事件造成的不确定性影响的环境中，SCF、使用先进技术的 TIS 和 FP 之间的关系。为了证实这些关系并验证相关框架，我们对从 261 家公司收集的数据应用了结构方程模型。我们的研究结果表明，SCF 显著影响 FP，而 TIS 在增强与现代技术相互关联的 FP 方面起着中介作用。该研究还提供了 SCF 和 TIS 在加强供应链管理 4.0 运营方面的影响，这些运营受到了前所未有的情况的影响，阻碍了 FP 及其在供应链环境中的可行性。
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
成功且及时地采用人工智能......
一种基于机器的系统，它针对明确或隐含的目标，从收到的输入中推断如何生成输出，例如预测、内容、建议或可能影响物理或虚拟环境的决策。不同的人工智能系统在部署后的自主性和适应性水平各不相同。
细胞周期蛋白A-CDK1抑制CDK1激活剂CDC25A的表达
细胞周期蛋白A和Cdc25a都是依赖细胞周期蛋白激酶（CDKS）的激活剂：Cyclin A充当Cdks和Cdc25a的激活子单位，A cdks抑制性磷酸化位点的磷酸酶。在这项研究中，我们发现了两个CDK激活剂之间的反比关系。作为细胞周期蛋白A是必不可少的基因，我们使用CRISPR-CAS9和DEGRON标记的细胞周期蛋白A的组合产生了有条件的沉默细胞系A. Cyclin A的破坏促进了CDC25A的急性积累。细胞周期蛋白A后Cdc25a的增加发生了整个细胞周期，并且独立于细胞周期延迟由细胞周期蛋白A缺乏效率引起的细胞周期延迟。此外，我们确定与Cyclin A的反相关关系是CDC25A的特异性，而不是其他调节CDK中相同位点的CDC25家庭成员或激酶。出乎意料的是，Cdc25a的上调主要是由于转录活性的增加而不是蛋白质稳定性的变化引起的。逆转Cyclin a耗尽细胞中Cdc25a的累积严重延迟G 2 - M。综上所述，这些数据提供了涉及CDC25A的补偿机制的证据，该机制可确保在不同级别的细胞周期蛋白A中及时进入A.