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庆祝加拿大价值观弘扬 35 周年-...
在公共政策暑假期间，我设计了一个项目，旨在加强舍布鲁克大学国际卫生发展跨学科中心的初级、性、生殖和精神卫生保健。这段经历让我接触到了人道主义工作的世界，以及国际和非政府组织在倡导全球人权和公平方面发挥的关键作用。这也增强了我应对复杂卫生政策讨论的能力，同时仍然能够根据当地情况调整策略。
主题比较和p值
# Compare the first motif with everything and return P-values head ( compare_motifs (motifs, 1 )) #> Warning in compare_motifs(motifs, 1): Some comparisons failed due to low motif #> IC #> DataFrame with 6 rows and 8 columns #> subject subject.i target target.i score logPval #> #> 1 ORA59 1 ERF11 [duplicated #6.. 1371 0.991211 -13.5452 #> 2 ORA59 1 CRF4 [duplicated #566] 1195 0.990756 -13.5247 #> 3 ORA59 1 LOB 1297 0.987357 -13.3725 #> 4 ORA59 1 ERF15 618 0.977213 -12.9254＃> 5 ORA59 1 ERF2 [重复＃294] 649 0.973871 -12.7804＃> 6 ORA59 1 ERF2 [重复＃483] 1033 0.973871 -12.78804＃> 1.31042E-06 0.00359318＃> 2 1.33754E-06 0.00366754＃> 3 1.55744E-06 0.00427049＃> 4 2.43548e-06 06 06 06 0.00606667809＃ 0.00772019
Aotearoa的急性铜和锌水质指南值
急性GVS取决于水的pH，硬度和DOC，因此作为一组方程提供（不同物种保护水平的不同方程式）。对于铜和锌，在较高浓度的DOC和硬度浓度下，GV较高。对于铜，GV在较高的pH下较高。相比之下，对于锌，GV在较高的pH下较低，尽管与
卡方和p值与机器学习功能选择
相反，应使用卡方检验和p值来确保真正的关联，而不是依靠套索和RF方法。5-7因此，它们的结果可能有所不同。机器学习中的特征选择可能无法提供真正的关联，原因有几个原因。一个主要问题是过度插入，其中模型，尤其是复杂的模型，捕获噪声而不是训练数据中的真正基础模式。此外，机器学习算法通常会鉴于特征与目标变量之间的相关性，但是这些相关性可能并不意味着因果关系。这种区别至关重要，因为相关并不意味着一个变量会导致另一个变量。另一个挑战是特征选择方法固有的偏差和差异。这些方法可能对使用的特定数据敏感，从而导致偏见或高变化的恢复，这些偏差并不能很好地推广到新数据。此外，不同的算法具有不同的优势和劣势。例如，拉索可能会收缩一些系数为零，可能缺少重要的重要特征，而RF由于其固有的结构而可能会过度强调某些特征。卡方检验和p值是统计方法，可在目标和特征之间提供真正关联。卡方检验和p值测量特征与目标变量之间关联的统计意义，有助于将真实关联与随机噪声区分开。这些方法基于假设检验，提供了一个框架，以测试观察到的关联是否可能是由于偶然的原因。另外，统计方法可以控制混杂变量，以确保确定的关联不是虚假的。最后，统计测试的结果通常可重现，可以在不同数据集中验证。
界定鲁棒和非...
马尔可夫决策过程使代理商与其环境之间的非确定性相互作用在可拖动的随机框架内进行建模。每次代理人观察当前状态，并采取行动，从而立即获得奖励。当时代理的目标是优化其预期的累积奖励。在数学上，马尔可夫决策问题是基于动态编程原则解决的，其框架是许多强化学习算法的基础，例如，例如Q-学习算法。有关马尔可夫决策过程的理论，请参见[5，10，25，26]，以及[1，6，7，11，11，12，15，20，29，33]有关其应用，尤其是在强化学习领域。在马尔可夫决策问题的经典设置中，给出了基础马尔可夫决策过程的过渡概率的过渡内核。从经济上讲，这意味着代理具有对基本过程的真实分布的了解，这通常在实践中不能做出理由。为了解决这个问题，学者们最近引入了马尔可夫决策问题的强大版本，以说明假定的潜在概率内核可能的误约
ICAO文档“计算实际生命周期排放值的Corsia方法”
，如果燃料生产商可以证明与ICAO文件中提供的默认生命周期值相比，如果燃料生产商可以证明“ Corsia默认生命周期的默认生命周期排放值”，那么如果燃料生产商的默认生命周期值与燃料生产商的生命未定义，则可以使用“ Corsia默认生命周期的排放价值”，或者在定义的生命周期中，如果燃料生命周期为“ CORSIA默认生命周期的排放值”，则可以使用实际的生命周期价值来证明“ CORSIA违约生命周期的价值”，或者在定义的一定的生命周期中， 可以使用实际的生命周期价值作为接受燃料可持续性认证过程的一部分。 如果飞机操作员选择使用实际的生命周期价值，则飞机操作员将从ICAO文件中选择符合条件的可持续性认证计划，标题为“ CORSIA批准的可持续性认证计划”，以确保该文档中定义的LCA方法符合分析。 SCS将确保正确应用该方法，并通过监护链传输有关温室气体排放的相关信息。 SCS将记录有关其系统中实际值计算的详细信息，并根据要求提供此信息。 最终L CEF结果的功能单元将以较低的加热值（GCO 2 E/MJ）的形式在飞机发动机中产生和燃烧的燃料和燃烧的CO 2 e。可以使用实际的生命周期价值作为接受燃料可持续性认证过程的一部分。 如果飞机操作员选择使用实际的生命周期价值，则飞机操作员将从ICAO文件中选择符合条件的可持续性认证计划，标题为“ CORSIA批准的可持续性认证计划”，以确保该文档中定义的LCA方法符合分析。 SCS将确保正确应用该方法，并通过监护链传输有关温室气体排放的相关信息。 SCS将记录有关其系统中实际值计算的详细信息，并根据要求提供此信息。 最终L CEF结果的功能单元将以较低的加热值（GCO 2 E/MJ）的形式在飞机发动机中产生和燃烧的燃料和燃烧的CO 2 e。可以使用实际的生命周期价值作为接受燃料可持续性认证过程的一部分。如果飞机操作员选择使用实际的生命周期价值，则飞机操作员将从ICAO文件中选择符合条件的可持续性认证计划，标题为“ CORSIA批准的可持续性认证计划”，以确保该文档中定义的LCA方法符合分析。SCS将确保正确应用该方法，并通过监护链传输有关温室气体排放的相关信息。SCS将记录有关其系统中实际值计算的详细信息，并根据要求提供此信息。最终L CEF结果的功能单元将以较低的加热值（GCO 2 E/MJ）的形式在飞机发动机中产生和燃烧的燃料和燃烧的CO 2 e。
DC 的人工智能 (AI) 价值观 - DC 技术计划
2024 年 2 月 8 日，市长 Muriel Bowser 为 DC 的 AI 部署创建了一个全面的、以价值观为导向的框架。• 六个总体 AI 价值观。• （这个）公共 AI 价值观协调咨询小组。• 由技术专家组成的内部 AI 工作组。• 各机构和全区规划。
蓝色经济中的道德、价值观和社会许可
高级会员、Sovereign Trawlwulwuy 女性和塔斯马尼亚原住民遗产官员 Fiona Hamilton 反思了社会许可 (SLO) 以及与原住民进行有意义的接触的价值（Bossi，2023 年）：亲属关系赋予您 SLO。亲属关系由您与其他人以及国家之间关系的深度来定义。对于非原住民来说，这种关系只能通过原住民结构来建立，我指的是文化结构。仪式、承认、公平参与、互惠、以最佳利益行事、可持续性，都嵌入在这种亲属关系中。
基于人群的参考值，用于没有糖尿病的25至95岁德国人的肾功能和肾功能下降
1遗传流行病学系，德国雷根斯堡大学； 2德国慕尼黑LMU慕尼黑统计局统计咨询部门Stablab； 3 HelmholtzZentrumMünchen流行病学研究所 - 德国Neuherberg的德国环境卫生研究中心（GMBH）； 4雷根斯堡大学肾脏科学系，德国雷根斯堡大学医院雷根斯堡； 5德国Traunstein的Traunstein Hospital，Traunstein Hospital，Traunstein，德国Traunstein，Traunstein Hospital的肾脏科学，糖尿病学和风湿病学系； 6 KFH肾脏中心Traunstein，德国Traunstein； 7德国糖尿病研究中心（DZD），合作伙伴München-Neuherberg，德国Neuherberg； 8 Ludwig-Maximilians-Universität（LMU）慕尼黑，德国慕尼黑的Ludwig-Maximilians-Universität（LMU）医学学院医学信息处理研究所； 9 DeutschesHerzzentrumMünchen，TechnischeUniversitätmünchen，慕尼黑，德国； 10 DZHK（德国心血管研究中心），合作伙伴网站慕尼黑心脏联盟，德国慕尼黑； 11德国乌尔姆乌尔姆大学流行病学与医学生物特征学研究所； 12大学医学中心大学医学中心汉堡 - 埃潘多夫，德国汉堡； 13德国汉堡汉堡的德国心血管研究中心（DZHK）； 14德国雷根斯堡大学医院雷恩斯堡临床化学与实验室医学研究所
立法生物多样性价值的映射，以告知Dem Hre Gawler East East提议的发布区域：露水方法的摘要，输出和解释
o物种输入：过去50年中的空间准确物种存在数据o潜在的解释输入：包括气候和环境层以及卫星图像。通过将数据与相关景观单元相交，生成具有数据不足的物种的较粗糙的栖息地关联输出，以生成空间分布模型。在亚种上而不是物种水平上列为威胁的物种，然后一个过程基于基于Gawler East East范围拟议的释放区域中不同亚种的流行率确定了最可能的亚种归因。排除在Gawler内没有记录存在的物种，范围是东方提议的释放区域，以及具有空间分布或栖息地模型的物种，没有与Gawler相交的Gawler East East提议的释放区域。