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利用投入输出分析的可持续性
对于产品，企业和行业，可靠地测量碳含量是确定与气候变化相关的过渡风险的关键。G20数据间隙计划的第3阶段要求收集排放数据和多区域输入输出（IO）表，以启用汇总碳内容的计算。我们需要哪些部门区分？我们需要有关技术的信息吗？如何在碳核算中使用统计数据？基于美国（美国）的IO表和公司级别的数据，我构建了一个微型仿真环境，可以充当回答这些问题的实验室。数据库由美国和加拿大的近5000个单位（少数例外）组成。分析的重点是间接排放和碳含量。对于典型的IO表的聚合水平，某些行业的碳含量内部异质性非常高。仍然，平均值对于公司级碳核算会计非常有用。统计数据可以在缺少提供者的直接信息的情况下为输入提供一致的启动值。具体来说，当公司级别的直接排放信息可用时，它们可用于近似供应商的间接排放。这将是欧盟（EU）的标准案例，一旦达成了即将到来的报告要求。
通过定量分析的定量分析和GO（TUG）
摘要 - 轻度认知障碍（MCI）是异常的认知能力下降，而不是预期的正常下降。MCI患者中对阿尔茨海默氏病（AD）的进展率估计在6年内为80％。但是，在老年人中识别正常认知的MCI仍然是早期AD检测的临床挑战。我们研究了一种基于患者的步态和平衡来检测MCI的新方法。我们的方法基于Kinect V.2摄像机的首次应用来记录并提供运动措施和机器学习，以区分有MCI和健康对照组（HC）的两组，对定时和GO测试（TUG）进行了全面分析（TUG）。，我们通过Kinect V.2摄像头从身体的25个关节收集了运动数据，作为30 HC和25名MCI受试者进行了TUG。收集的数据提供了步态和平衡度量的全面列表，其中包括61个功能，包括拖船持续时间，过渡阶段的持续时间和速度以及微观和宏步态特征。我们的分析证明了MCI和HC受试者之间的25个特征有显着差异，其中20个是独特的特征，如我们的相关分析所示。使用三个不同的支持矢量机（SVM），随机森林和人工神经网络的分类结果表明，我们方法检测具有最高性能的MCI受试者的能力是使用SVM的精度为94％，精度为100％，精度为93.33％的F-SCORE和0.94 AUC。这种工具非常适合在临床环境和疗养院中广泛应用，以检测认知障碍的早期迹象并促进健康的衰老。这些观察结果表明，我们的方法可能是一种低成本，易于使用的MCI筛选工具，可客观地检测出高风险开发AD的受试者。
大数据分析的机器学习和深度学习
1。在当代数字时期的引言中，数据的指数扩散凸显了大数据分析的最重要意义[1-3]。数据丰度的激增，从包括社交媒体，物联网（IoT）设备和交易档案的无数来源发出，提出了强大的挑战和吉祥的前景[4-5]。在这些挑战中，最重要的是有效管理和审查这一大量数据的必要性。相反，前景在于利用从该数据储存库中获得的潜在见解来指导决策过程和战略要求。在这个总体框架中，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为开创性的技术，提供了精致的方法，以揭示模式，倾向和相互关系，而始终难以捉摸[6-8]。ml，人工智能的一个方面（AI），需要开发算法，促进计算机从数据中收集知识并渲染
时间序列分析的复发性神经网络模型
摘要时间序列分析是各个领域的关键组成部分，例如财务，经济学，气候科学和医疗保健，在该领域中，准确的预测和模式识别至关重要。这项研究探讨了使用Google股票价格作为案例研究，探讨了复发性神经网络（RNN），尤其是长期记忆（LSTM）网络的应用，特别是短期记忆（LSTM）网络。该研究始于全面的文献综述，强调了RNN体系结构，其理论基础以及时间序列预测中的多样应用的发展和进步。从方法论上讲，本研究概述了所采用的数据预处理技术，包括将数据集缩放和将数据集划分为培训和测试集。RNN模型体系结构经过精心设计，具有多个LSTM层和辍学的正则化，以防止过度拟合并增强模型鲁棒性。使用不同的指标（MAE，MSE，RMSE）对模型进行训练和评估。经验结果证明了RNN模型在捕获时间依赖性并产生准确的股票预测方面的功效。
对最新Dawes-Redman CTG分析的评论
摘要在稳健而经济上诊断出当前的胎儿健康。主观地通过眼睛完成CTG模式的解释是不可靠的。计算机分析可确保一致性并以基于证据的方式与结果相关联。这是最古老的系统（DAWES-REDMAN），使用了将近25年。自成立以来，Dawes-Redman系统一直在不断升级，现在基于约100,000个痕迹。因此，它将这一大量记录的记忆带入了床边的解释，这是临床医生无法做到的。它考虑了迹线的各个方面，避免了对单个特征（例如短期变化）的不适当强调。本文在Dawes-Redman系统的最新发行版中重新审视。
药物配方的杂质分析的进步
杂质分析已成为药物开发，质量控制和调节性依从性的关键组成部分。在药物制造过程中，杂质（通过合成过程，赋形剂，残留溶剂或降解产物引入的杂质 - 对药物的安全性，功效和稳定性构成了重大挑战。杂质分析是一种系统的识别，表征和量化这些杂质的系统方法，对于确保制药产品符合严格的安全性和质量标准至关重要。本文探讨了杂质分析的最新趋势，重点是高级分析技术，包括色谱方法，光谱法和诸如LC-MS和GC-MS（例如LC-MS和GC-MS）。这些技术显着增强了痕量水平上杂质的检测和表征，从而有助于开发更安全，更有效的药物。对创新者的生物仿制药分析中的复杂性也进行了简要讨论，因为生物仿制药在使生物疗法更容易获得和负担得起的患者方面起着关键作用。此外，讨论了有关杂质分析的监管景观，强调了遵守国际准则以确保公共卫生和安全的重要性。
古代DNA分析的移动实验室
1联合埃科 - 人类学，民族自然历史缪斯，CNRS，典范巴黎迪德罗特大学，巴黎，法国，法国，2 Uniess-Lille，文化与传播的Ministo，CNRS UMR 8164历史，历史，Arche的学，Arche'olge and of Frances，France，France，France，3 unpe of Frase，france，france of France，france of France of France of France of Frase，H。 Perpignan大学通过Domitia，欧洲tautavel，Tautavel，法国Tautavel的欧洲历史研究中心，第4届Cole d'Inogeurs de pervan，Toulouse国家理工学院，图卢兹，图卢兹，5修改，图卢伊斯，图鲁斯·贝斯特里夫人，夫人和狂欢的实验室。出发，前历史人物的自然历史（HNHP），国家自然历史缪斯，CNRS UMR 7194，巴黎，法国，法国，8 CNRS UMR 7041，Maison de L'Arche´ology and Perthnology，Nanterre，Nanterre。法国，9 Universite的巴黎 - 萨克莱，CEA，CNR，CNRS，细胞综合生物学研究所（I2BC），GIF-SUR-YVETTE，法国，法国
环境与健康分析的关联方法
该项目于 1993 年底启动，当时进行了一项可行性研究，以确定和调整可在地方一级使用的方法，结合日常收集的健康和环境数据，以估计环境污染对健康的影响。 ' 后来在阿克拉（加纳）和圣保罗（巴西）进行了实地研究，以检查数据的可用性和质量以及将健康和环境数据联系起来的潜力。 该项目的重要里程碑之一是 1994 年 8 月在日内瓦举行的与国际专家的磋商。 在那次磋商期间提交的几篇论文发表在《世界卫生统计季刊》（48；1995）的一期特刊上，标题为“健康和环境分析和决策指标”。 此外，还审查了一份题为“将健康和环境数据联系起来以供决策的流行病学方法”的报告，并确定了该项目的未来方向。 本书是该报告第一部分的修订版，讨论了数据链接的一般问题。 第二部分更详细地介绍了分析方法。
