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使用光绘画和深度学习预测心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）负责低收入和中等收入国家的过早死亡。早期的CVD检测和干预在这些人群中至关重要，但是许多现有的CVD风险评分需要进行体格检查或实验室测量，这在此类卫生系统中可能具有挑战性。在这里，我们调查了使用光摄影学（PPG）的潜力，这是一种在大多数智能手机上可用的传感技术，可以潜在地以低成本启用大规模筛查，以进行CVD风险预测。我们开发了一个基于PPG的CVD风险评分（DLS），以预测十岁内发生重大不良心血管事件（MACE：非致命性心肌梗死，中风和心血管死亡）的可能性，仅鉴于年龄，性别，性别，吸烟状态和PPG作为预测者，只有年龄，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。我们将DLS与基于办公室的Refit Who-Who分数进行了比较，该分数采用了WHO和Globorisk分数（年龄，性别，吸烟状况，身高，体重和收缩压）的共享预测指标，但在UK Biobank（UKB）同胞上进行了改装。在UKB队列中，DLS的C统计效果（71.1％，95％CI 69.9-72.4）与基于办公室的Refit-Who得分（70.9％，95％CI 69.7-72.2;非内野利率2.5％，p <0.01）。DLS的校准令人满意，平均绝对校准误差为1.8％。在基于办公室的分数中添加DLS功能将C统计量提高了1.0％（95％CI 0.6-1.4）。dls预测，十年的MACE风险与基于办公室的Refit-Who得分相当。它提供了概念验证，并提出了基于PPG的方法在资源有限地区基于社区的初级预防的潜力。
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
利用科学、技术和创新来增强……
该项目是在非洲青年人口迅速增长的背景下启动的，为生产力和包容性经济增长提供了巨大的潜力。然而，这一人口群体中很大一部分面临着因新冠疫情而加剧的失业挑战，需要通过有效的政策干预和机构加强来寻求可持续的解决方案。该计划重点关注埃塞俄比亚、加纳、肯尼亚、尼日利亚、卢旺达、塞内加尔、乌干达和津巴布韦，审查科学、技术和创新 (STI) 政策，以了解当前形势，找出成功和失败之处，并为青年就业和创造财富的关键领域的决策提供基于证据的见解。该项目与非洲大陆战略（如《2063 年议程》）以及万事达卡基金会的“青年非洲工作战略”和非洲进出口银行的青年参与非洲大陆自由贸易区 (AfCFTA) 实施活动以及将青年纳入政策参与和跨区域对话等举措相一致，旨在为政策制定提供信息并加强利益相关方之间的联系，以解决青年失业、技能发展和创业问题。通过严谨的研究和利益相关方参与，该项目正在促进基于证据的政策讨论，并为制定有效的战略以创造就业机会和增强非洲青年权能做出贡献。
使用人工智能进行投资组合优化
如何引用这篇文章 - 美国心理学会 (APA) Santos, GC, Barboza, F., Veiga, ACP, & Gomes, K 。 （2024 年 7 月/9 月）。利用人工智能进行投资组合优化
使用脑信号进行密码验证
摘要 —本文提出了一种无痛（基于EEG）大脑控制密码验证的方案，该方案专为完全丧失行为能力的患者设计。宇宙中最复杂的结构是人类大脑。为了分析其特征，已经以合法有序的方式完成了许多分析和解释。有些人身体部分麻木，无法移动、说话，有些人甚至无法移动头部。通常，密码验证是锁定、银行登录等一些应用所必需的，瘫痪患者也可以通过脑电波手机和眨眼来使用密码验证。脑电波手机采用BCI（脑机接口）原理，可监测来自大脑的EEG波。它获取大脑提示并将它们转换为命令，然后将其传递给执行正确操作的设备。在边缘电压的帮助下，还可以使用眨眼。使用 Neuroskymindwave mobile 获取来自人类大脑的伽马波，并识别眼球闪烁强度。根据 EAR 和输入密码所经过的外壳数量。输入正确的密码后，即可批准。关键词——密码验证、脑控接口、伽马波、NeuroskyMindwave mobile、眼球纵横比
使用电阻记忆和超声波换能器进行神经形态物体定位
现实世界的传感处理应用需要紧凑、低延迟和低功耗的计算系统。混合忆阻器-互补金属氧化物半导体神经形态架构凭借其内存事件驱动计算能力，为此类任务提供了理想的硬件基础。为了展示此类系统的全部潜力，我们提出并通过实验演示了一种用于现实世界对象定位应用的端到端传感处理解决方案。从仓鸮的神经解剖学中汲取灵感，我们开发了一种生物启发的事件驱动对象定位系统，将最先进的压电微机械超声换能器传感器与基于神经形态电阻式存储器的计算图结合在一起。我们展示了由基于电阻式存储器的巧合检测器、延迟线电路和全定制超声传感器组成的制造系统的测量结果。我们使用这些实验结果来校准我们的系统级模拟。然后使用这些模拟来估计对象定位模型的角度分辨率和能量效率。结果揭示了我们的方法的潜力，经评估，其能量效率比执行相同任务的微控制器高出几个数量级。
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Vector Institute)、Vijay Janapa Reddi（哈佛大学）、G Anthony Reina（在英特尔任职期间做出贡献）、
庇护心灵 - 西罗亚布道团的住房策略
执行摘要 2 背景 3 评估需求 8 优先人群： 8 优先人群：老年人（50 岁以上） 8 优先人群：需要紧急住房的人 9 优先人群：需要清醒康复住房的人 9 优先人群：失去照料的青少年 9 优先人群：土著妇女、女孩和 2-Spirit (IWG2S) 10 住房愿景：社区咨询与研究 10 建设社区 12 创造 YIMBY 环境 12 合作伙伴关系 12 开发和利用可持续方法 13 生活体验咨询委员会 (LEAC) 13 住房咨询委员会 (HAC) 13 物业管理 13 结束摘要 15 词汇表 16 住房优先最佳实践 17 住房类型 17
