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World File Search System人口预测
索伦特经济概况
2.10 仔细研究按年龄细分的人口预测，可以发现在索伦特，哈文特地方当局预计 16 岁以下儿童数量增长最快（+7% 或 +1,440 名居民）。与此同时，戈斯波特和怀特岛预计儿童数量将下降，分别相当于 -8.0% 和 -7.0%。预计索伦特 16 岁以下儿童人口仅增加 1.0%。同样，就核心工作年龄居民而言，预计索伦特到 2041 年仅增加 1.0%，相当于增加 9,800 名居民。预计工作年龄居民增长最快的地方当局包括哈文特（+6.6%），其次是南安普敦（+5.2%）和朴茨茅斯（+4.5%）。预计新森林地区工作年龄居民数量下降幅度最大（-6.8%），其次是戈斯波特（-5.1%）和怀特岛（-4.2%）。
出版日期：2024年12月18日引用：Wade S，NGO P，He Y，Caruana M，Steinberg J，Luo Q，David M，McWilliams A，Fong KM，Canfell K，Weber MF。
澳大利亚的国家肺癌筛查计划将于2025年7月开始，针对50-70岁的个人，具有30年的吸烟史（相当于30年的每天20个香烟），他们目前在过去10年内吸烟或戒烟。我们使用2019年国家药物战略家庭调查和2022年澳大利亚澳大利亚统计局人口预测的数据中的数据预测了该计划的前5年中符合筛查资格的人数。使用与未来或未测量吸烟特征进行预测建模的多个插补用于解决丢失的数据，同时将个人的吸烟历史投射到2030年。在2025年，930 500（95％的预测间隔852 200-1 019 000）估计有资格，在2025 - 2030年中，在所有澳大利亚司法管辖区中，符合标准的数字略有下降。总体而言，有资格的26％至30％将戒烟，目前有70-74％的吸烟。这些估计值可用于资源计划中，并作为指示性分母，以跟踪随着时间的推移的参与率。
2022-25 年劳动力战略与计划
公共卫生数据是我们了解人口需求的关键。我们知道法夫的人口在 2020 年有所增长，是苏格兰仅有的 12 个人口增长的议会区之一。2020 年 6 月，法夫估计有 374,130 人。因此，人口数据分析至关重要。例如，与苏格兰各地的情况类似，在审查法夫最贫困和最不贫困地区（五分位数）居民之间的差异时，一系列指标中都存在不平等现象，包括预期寿命、健康预期寿命和死亡率。数据还强调了疾病负担的影响，最贫困社区的药物、癌症和慢性阻塞性肺病发病率较高，而最不贫困社区的阿尔茨海默氏症、心脏病、背痛和脑血管病发病率较高。由于人口健康损失与人口年龄之间存在相关性，在确定未来服务压力以及这将如何推动我们的劳动力需求和劳动力发展以及早期干预和跨合作伙伴联合工作的机会时，也应考虑人口预测。
播放“D 阶段”投球策略报告
东剑桥郡是一个以农村为主的地区。除了伊利的一个小型乡村公园外，区议会不直接控制任何户外休闲设施。区内所有此类设施均由教区议会、学校或独立的地方信托或体育俱乐部拥有和管理。然而，人们认识到，为了响应当地的愿望和新出现的机会，越来越有必要对供应和需求进行连贯的概述。战略的目的就是促进这一点。ECDC 目前正在通过制定补充规划指导文件，在其 2015 年地方计划的基础上进行建设。户外体育设施战略将成为证据基础的一部分，为地方计划提供信息，并为 2020 年至 2036 年期间现有户外设施的维护和改进提供战略框架，以符合人口预测。它还将用于确保有充足的高质量供应，以尽可能满足当地社区的体育和体育活动需求。通过提供有价值的证据和指导，它将被用于帮助为各种利益相关方提供重大利益。 1.3 战略目标 该战略的目标如下：
引文：Wade S、Ngo P、He Y、Caruana M、Steinberg J、Luo Q、David M、McWilliams A、Fong KM、Canfell K、Weber MF。符合条件的人口估计
澳大利亚国家肺癌筛查计划将于 2025 年 7 月启动，针对年龄在 50-70 岁之间、吸烟史为 30 包年（相当于 30 年内每天吸烟 20 支）、目前吸烟或过去 10 年内已戒烟的个人。我们使用 2019 年国家药物战略家庭调查和 2022 年澳大利亚统计局人口预测的数据，预测了该计划前 5 年符合筛查条件的人数。结合未来或未测量的吸烟特征的预测模型，多重填补用于解决缺失数据，同时预测个人到 2030 年的吸烟史。2025 年，估计有 930 500 人（95% 预测区间为 852 200-1 019 000）符合条件，2025-2030 年间，所有澳大利亚辖区符合条件的人数略有下降。总体而言，符合条件的人中 26% 至 30% 将戒烟，70% 至 74% 目前仍吸烟。这些估计值可用于资源规划，并作为指示性分母来跟踪该计划的长期参与率。
2020/21 资本预算建议 - 补充讲义 - Keshen Goodman 图书馆 - 1 月 7/20 日预算委员会 | Halifax.ca
讨论 该分馆服务于一个非常多元化的社区。所有年龄段的人每天都会参与各种独处和协作活动。他们与朋友和邻居联系，学习技术或语言，参加各种项目，阅读，接受辅导支持，并担任志愿者。图书馆靠近哈利法克斯西高中，这意味着许多青少年在图书馆度过午餐和课外时间。周边社区包括许多公寓和公寓楼，其中居住着大量老年人和许多新移民家庭。公共图书馆空间指南建议人均总面积 (GSF) 为 0.7。目前，Keshen Goodman 仅为其社区提供人均 0.37 GSF，约为建议的最低空间的一半。就 Keshen Goodman 而言，对图书馆的需求高于许多其他社区，这在很大程度上是因为社区人口密度高，该地区新移民社区庞大。即使这次翻修获得批准，图书馆仍将远远小于社区的规模。 Keshen Goodman 集水区人口预测：低 - （5 年内增长 2%）中 - （5 年内增长 7%）高 - （5 年内增长 12%）
美国免疫肿瘤药物治疗成本的趋势
1。nci。cancer.gov; 2019。可从：https：//www.cancer.gov/about-癌症/治疗/类型/免疫疗法2.Mellman I等。自然。2011年12月22日； 480（7378）：480-9。3。Scagliotti GV等。癌症治疗评论。2015年6月1日; 41（6）：465-75。4。Adunlin G等。药房的创新。2019; 10（3）。5。US FDA。[引用2024年1月4日]。可从：https：//www.accessdata.fda.gov/scripts/cder/daf/index.cfm 6。navlin。Eversana。[引用2023年12月26日]。可从：https：//data.navlin.com/alspc/#！/login 7。红皮书.. Merative Micromedex; [引用2023年12月26日]。可从：https：//www.micromedexsolutions.com/micromedex2 8。CDC。 身体测量。 https://www.cdc.gov/nchs/fastats/body-meturements.htm。 于2023年12月18日访问9。 美国人口普查局。 2023全国人口预测表：主要系列。 https://www.census.gov/data/table/2023/demo/popproj/2023-summary-tables.html。 于2023年12月18日访问10. Larkin J等。 nejm。 2019年10月17日; 381（16）：1535-46。 11。 Hodi FS等。 nejm。 2010年8月19日； 363（8）：711-23。 12。 Ribas A等。 柳叶刀肿瘤学。 2015年8月1日; 16（8）：908-18。 13。 Larkin J等。 临床肿瘤学杂志。 2018年2月2日； 36（4）：383。 14。CDC。身体测量。https://www.cdc.gov/nchs/fastats/body-meturements.htm。 于2023年12月18日访问9。 美国人口普查局。 2023全国人口预测表：主要系列。 https://www.census.gov/data/table/2023/demo/popproj/2023-summary-tables.html。 于2023年12月18日访问10. Larkin J等。 nejm。 2019年10月17日; 381（16）：1535-46。 11。 Hodi FS等。 nejm。 2010年8月19日； 363（8）：711-23。 12。 Ribas A等。 柳叶刀肿瘤学。 2015年8月1日; 16（8）：908-18。 13。 Larkin J等。 临床肿瘤学杂志。 2018年2月2日； 36（4）：383。 14。https://www.cdc.gov/nchs/fastats/body-meturements.htm。于2023年12月18日访问9。美国人口普查局。2023全国人口预测表：主要系列。https://www.census.gov/data/table/2023/demo/popproj/2023-summary-tables.html。 于2023年12月18日访问10. Larkin J等。 nejm。 2019年10月17日; 381（16）：1535-46。 11。 Hodi FS等。 nejm。 2010年8月19日； 363（8）：711-23。 12。 Ribas A等。 柳叶刀肿瘤学。 2015年8月1日; 16（8）：908-18。 13。 Larkin J等。 临床肿瘤学杂志。 2018年2月2日； 36（4）：383。 14。https://www.census.gov/data/table/2023/demo/popproj/2023-summary-tables.html。于2023年12月18日访问10.Larkin J等。 nejm。 2019年10月17日; 381（16）：1535-46。 11。 Hodi FS等。 nejm。 2010年8月19日； 363（8）：711-23。 12。 Ribas A等。 柳叶刀肿瘤学。 2015年8月1日; 16（8）：908-18。 13。 Larkin J等。 临床肿瘤学杂志。 2018年2月2日； 36（4）：383。 14。Larkin J等。nejm。2019年10月17日; 381（16）：1535-46。11。Hodi FS等。nejm。2010年8月19日； 363（8）：711-23。12。Ribas A等。 柳叶刀肿瘤学。 2015年8月1日; 16（8）：908-18。 13。 Larkin J等。 临床肿瘤学杂志。 2018年2月2日； 36（4）：383。 14。Ribas A等。柳叶刀肿瘤学。2015年8月1日; 16（8）：908-18。13。Larkin J等。 临床肿瘤学杂志。 2018年2月2日； 36（4）：383。 14。Larkin J等。临床肿瘤学杂志。2018年2月2日； 36（4）：383。14。Hamid O和Al。 肿瘤学。 2019年4月1日; 30：582-8 15。 re。 柳叶刀。 2020 Jun 13; 395：1835-44。 16。 长GV和Al。 nejm显而易见。 2023 3月28日； 2（4）：EVIDO2200239。 17。 kudo m和al。 肝球。 2021年9月1日; 75：600-9Hamid O和Al。肿瘤学。2019年4月1日; 30：582-815。re。柳叶刀。2020 Jun 13; 395：1835-44。16。长GV和Al。nejm显而易见。2023 3月28日； 2（4）：EVIDO2200239。17。kudo m和al。肝球。2021年9月1日; 75：600-9
男性健康战略案例
13 Peter Baker，《十分之一：男性糖尿病危机》，2017 年 11 月 21 日：https://bit.ly/3n7MU59 14 英国卫生与社会保健部，《随着糖尿病患者数量的增加，预防截肢成为主要关注点》，2019 年 4 月：https://bit.ly/3JRyno4 15 英国国家统计局，《死亡原因——英国酒精相关死亡》，2021 年 12 月：https://bit.ly/3f0kHZD 16 英国国家统计局，《英格兰和威尔士登记的死亡人数》，2021 年 9 月：https://bit.ly/3HAeBeO 另请参阅男性健康论坛，《提升男性健康》，2021 年 11 月：https://bit.ly/3t6pvVJ 17 伦敦帝国理工学院，《疫情爆发前，许多英国社区的预期寿命就在下降》，2021 年 10 月： https://bit.ly/3ufY4Jo 18 国家统计局，《国家生命表——英国预期寿命：2018 年至 2020 年》，2021 年 9 月：https://bit.ly/3t7JmUm 19 ONS (2019)，《基于 2018 年的国家人口预测》：https://bit.ly/3ujVxxT 20 下议院，《肥胖简报》，2021 年 1 月：https://bit.ly/3qZrwQC
杰斐逊县土地利用规划 2010-2020
表格 表格 第 1 页 人口变化，1960 年至 2000 年 13 田纳西州杰斐逊县及选定地区 2 人口变化，1980-2000 年 14 田纳西州杰斐逊县人口普查分区 3 人口变化，1960-2000 年 15 田纳西州杰斐逊县的市镇 4 人口变化和兼并，1960-2000 年 16 田纳西州杰斐逊县的市镇 5 人口变化的组成部分，1990-2000 年 17 田纳西州杰斐逊县及选定地区 6 人口年龄，1980-2000 年 18 田纳西州杰斐逊县及选定地区 7 人口种族，2000 年 19 田纳西州杰斐逊县及选定地区 8 教育程度，2000 年 20 田纳西州杰斐逊县及选定地区选定地点 9 人口和人口预测，2000-2020 年 21 田纳西州杰斐逊县及选定地点 10 1980-2000 年 16 岁及以上的平民劳动力 23 田纳西州杰斐逊县及选定地点 11 1980-2000 年 16 岁及以上的女性平民劳动力 23 田纳西州杰斐逊县及选定地点 12 就业人员行业，1970-2000 年 25 田纳西州杰斐逊县 13 通勤模式，2000 年 26 田纳西州杰斐逊县 14 人均收入，1969-1999 年 27 田纳西州杰斐逊县及选定地点
用户年龄预测的机器学习方法
包括年龄和性别在内的用户人口属性的准确预测是个性化搜索，广告定位和其他相关领域的关键挑战。此信息使公司能够完善目标受众并增强整体用户体验和服务质量（QoS）。其中，沙特电信公司（STC）是沙特阿拉伯，中东和非洲的主要电信提供商，认识到了年龄预测系统的重要作用。因此，这项研究探讨了机器学习（ML）技术以预测用户年龄的应用，从而有助于提供适合年龄的广告和优惠。我们使用了由STC提供的数据集，其中包括具有关键用户和设备功能的300万个样本。在此分析中采用了四种ML算法：人工神经网络（ANN），随机森林（RF），梯度增强（GB）和决策树（DT）。这些模型根据其预测性能进行了比较和评估。ANN成为最佳分类器，达到60％的准确性，与电信行业中进行的类似研究相当。这些发现的含义表明，ML技术可以有效地预测用户信息，从而使服务提供商可以针对用户的特定年龄人口统计来量身定制其产品。这项研究的发现有助于对用户年龄预测及其对电信公司的实际意义有更广泛的了解。未来的研究可以通过探索其他人口预测挑战并将ML方法应用于其他部门来扩展这项工作。