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World File Search System加权和
MSCI气候变化ESG选择索引方法
合并/收购合并和收购，收购方事件的权重将占交易考虑中涉及的股份的比例金额，而现金收益将在整个指数上进行投资。如果非索引成分获得现有索引成分，则将从索引中删除现有组成部分，并且不添加非组成部分将不会添加到索引中。安全特性的变化，如果特征发生变化（国家，行业，大小段等），安全性将继续成为索引组成部分。将在随后的索引审查中进行持续纳入指数的重新评估。有关与此指数相关的公司事件的具体处理的更多细节和说明可以在“ MSCI公司事件方法论”书籍中找到，详细介绍了限制的加权和非市场资本化加权指数中事件的处理。
供应链中伦理的中性粒细胞分析
在这项研究的背景下，已经对影响位于基多市的绘画公司的供应链的伦理因素进行了中性化分析。应用的方法涉及两种方法的组合：中性粒细胞变体中的AHP（分析层次结构过程）方法和SWOT（优势，劣势，机会，威胁）分析。这种方法上的组合已被证明是高度实用和精确的，可以解决道德决策制定过程中固有的不确定性。进行的分析产生了对组织至关重要的重要结果。这导致了对内部和外部的伦理因素的全面识别，这些因素直接影响了绘画公司的供应链。此识别过程是基于道德策略做出决策的重要组成部分。道德要素的加权和排名使组织能够将其努力集中在最关键的方面，从而从道德的角度来加强其供应链。此优先级是基于中性粒子逻辑基础，为决策过程增加了一层严格和精确度。
2024年6月30日的净稳定资金比率披露
根据RBI 2018年5月17日的RBI净资金比率（NSFR）的指南，净稳定筹资比率的披露将于2024年6月30日定量披露Ujjivan小型金融银行，以维持NSFR，以持续维护NSFR。RBI指南中规定的最低NSFR要求为100％。NSFR定义为相对于所需稳定资金的数量，可用稳定资金的数量。“可用的稳定资金”（ASF）定义为在NSFR所考虑的时间范围内预期可靠的资本和负债的一部分，该期限延长至一年。特定机构所需的稳定资金（RSF）（RSF）是该机构持有的各种资产的流动性特征和剩余期限的函数，以及其失衡表（obs）暴露的范围。下表列出了Ujjivan小型金融银行NSFR组件的未加权和加权价值，截至2024年6月30日。截至2024年6月30日，NSFR为137.35％。
在水泥粉中的一些高Fe-Cr-C合金中磨损
固体金属材料中的磨损行为非常重要，因为它与生产成本有关。在这项工作中，磨损和磨损速率的行为显示在通过中频率感应炉中熔化而产生的高Fe-Cr-C合金产生的磨球，以及通过自动ϐ无孔成型机 - 脱落的造型机器的造型。总测试时间为（12小时）。磨料磨损速率，即耐磨性乘以mg/kg.hr的测试时间。通过用（50千克）（50 kg）旋转球，在圆形截面的柴油工作混合物内旋转球，倾斜45并旋转30 rpm，对三种合金中每种磨球：BC26，BC18和BC13进行测试。在文本中发现了加权和硬度测试结果，使用光谱分析ARL 34000 OE测试化学成分。获得的所有结果显示在表格中，文本中显示了图。因此，可以说，增加Cr％，增加硬度并降低磨损速率，并且其含有的Cr％和C％越高，磨损速率越低，并且耐磨损较高。
在3 Tesla和7 Tesla
大脑磁共振成像（MRI）提供了详细的软组织对比，这对于疾病诊断和神经科学研究至关重要。较高的MRI分辨率通常以信噪比（SNR）和组织对比为代价，特别是对于更常见的3 Tesla（3T）MRI扫描仪。在超高磁场强度下，7 Tesla（7T）MRI允许具有更高的组织对比度和SNR的更高分辨率。但是，7T MRI扫描仪的高昂成本阻止了其在临床和研究中心中的广泛采用。要获得没有7T MRI扫描仪的高质量图像，可以合成3T MR图像的7T MR图像的算法正在积极发展。在这里，我们提供了一个配对的T1加权和T2加权MR图像的数据集，在10个健康受试者中，在3T和7T中提供了7T，以促进3T到7T MR图像合成模型的开发和评估。使用MRIQC中实现的图像质量指标评估数据集的质量。
脊髓定量MRI的通用采集方案
定量脊髓（SC）磁共振成像（MRI）充满挑战，其中缺乏标准化成像方案。在这里，我们提出了一项前瞻性统一的定量MRI协议，我们将其称为脊柱通用协议，用于三个主要的3T MRI供应商：GE，Philips和Siemens。该协议提供了评估SC宏结构和微观结构完整性的有价值的指标：用于SC横截面区域（CSA）计算的T1加权和T2加权成像，用于灰质CSA的多回波梯度回声，以及用于评估白色物质微量结构的磁化化转移和扩散加权成像。脊柱通用方案用于在260名健康受试者的42个中心中获取数据，如伴侣论文[Ref-Data]中所述。脊柱通用协议是开放式访问，其最新版本可以在以下网址找到：https：//spinalcordmri.org/protocols。该协议将成为实施新的SC成像计划的研究人员和临床医生的宝贵起点。
基于分布式强化学习的不平衡解决机制中的能源套利策略
可再生能源渗透率的增长使供应变得更加不确定，并导致系统不平衡加剧。这种趋势与单一不平衡定价相结合，为平衡责任方 (BRP) 在不平衡解决机制中进行能源套利提供了机会。为此，我们提出了一种基于分布式强化学习的电池控制框架。我们提出的控制框架采取了风险敏感的视角，允许 BRP 调整其风险偏好：我们的目标是优化套利利润和风险度量（本研究中的风险价值）的加权和，同时限制电池的每日循环次数。我们使用 2022 年比利时的不平衡价格评估我们提出的控制框架的性能，并比较两种最先进的 RL 方法，即深度 Q 学习和软演员-评论家 (SAC)。结果表明，分布式软演员-评论家方法优于其他方法。此外，我们注意到，只有当代理对价格更确定时，我们的完全规避风险的代理才会适当地学会通过对电池进行（放电）充电来对冲与未知不平衡价格相关的风险。
开发绿色经济指数（GEI）与远程
许多国家将绿色经济概念作为一种发展理念，通过确保自然因素得到维护来支持经济增长。绿色经济指数 (GEI) 的形成是为了评估绿色经济发展的成就。本研究使用已进行过文献研究的指标建立了东爪哇省的 GEI 指数。指数测量使用加权和技术，每个维度和指标的权重均等。机器学习技术方法和遥感数据的可用性用于补充区域层面无法获得的数据。研究结果表明，东爪哇 GEI 指数在过去五年中有所增加。泗水市是所有三个维度上的经济发展中心。这表明空间效应影响了东爪哇省的环境友好型可持续发展。对区域分组的分析表明，有些群体确实需要关注，因为几乎所有指标的得分都很低。不仅需要地区政府，还需要东爪哇省政府的政策来参与发展这一绿色经济实践。
Anthony Dick，博士：2024-02-21 1 ...
Biosketch Anthony Dick是佛罗里达国际大学心理学教授。安东尼在俄亥俄州的辛辛那提长大，并于1996年毕业于麦克尼古拉斯高中大主教。他获得了学士学位心理学和学士学位在2000年俄亥俄州立大学的俄亥俄州立大学音乐（爵士乐研究）中。 他获得了博士学位。 2006年，宾夕法尼亚州费城的坦普尔大学发育心理学博士学位。 在那里他与威利斯·奥弗顿（Willis Overton）博士一起研究了执行功能的发展。 之后，他在芝加哥大学的神经病学系完成了博士后奖学金，在那里他与DRS一起学习了手势和语言神经生物学。 史蒂文·斯莫特（Steven Small）和苏珊·戈丁（Susan Goldin-Meadow）。 他于2010年移居迈阿密，升至佛罗里达国际大学的教职员工，他于2016年任职并于2020年晋升为教授。 Anthony是一种发展性认知神经科学家，他使用扩散加权和功能成像研究语言和执行功能的神经生物学。 他特别感兴趣这些认知过程如何通过在通常发育和非典型发育的儿童（例如患有ADHD，ADHD，儿科中风）中发展结构和功能性神经网络相互支持。 在2018年，他编辑了研究生发展科学文本（Dick＆Müller编辑，《发展发展科学》；哲学，理论和方法）。 他是由NIDCD，NICHD，NIMH，NIDA，NIDDK和NSF资助的。 在工作之外，安东尼享受了许多爱好。 他在当地乐队中演奏双低音和电低音。在2000年俄亥俄州立大学的俄亥俄州立大学音乐（爵士乐研究）中。他获得了博士学位。 2006年，宾夕法尼亚州费城的坦普尔大学发育心理学博士学位。在那里他与威利斯·奥弗顿（Willis Overton）博士一起研究了执行功能的发展。之后，他在芝加哥大学的神经病学系完成了博士后奖学金，在那里他与DRS一起学习了手势和语言神经生物学。史蒂文·斯莫特（Steven Small）和苏珊·戈丁（Susan Goldin-Meadow）。他于2010年移居迈阿密，升至佛罗里达国际大学的教职员工，他于2016年任职并于2020年晋升为教授。 Anthony是一种发展性认知神经科学家，他使用扩散加权和功能成像研究语言和执行功能的神经生物学。 他特别感兴趣这些认知过程如何通过在通常发育和非典型发育的儿童（例如患有ADHD，ADHD，儿科中风）中发展结构和功能性神经网络相互支持。 在2018年，他编辑了研究生发展科学文本（Dick＆Müller编辑，《发展发展科学》；哲学，理论和方法）。 他是由NIDCD，NICHD，NIMH，NIDA，NIDDK和NSF资助的。 在工作之外，安东尼享受了许多爱好。 他在当地乐队中演奏双低音和电低音。他于2010年移居迈阿密，升至佛罗里达国际大学的教职员工，他于2016年任职并于2020年晋升为教授。Anthony是一种发展性认知神经科学家，他使用扩散加权和功能成像研究语言和执行功能的神经生物学。他特别感兴趣这些认知过程如何通过在通常发育和非典型发育的儿童（例如患有ADHD，ADHD，儿科中风）中发展结构和功能性神经网络相互支持。在2018年，他编辑了研究生发展科学文本（Dick＆Müller编辑，《发展发展科学》；哲学，理论和方法）。他是由NIDCD，NICHD，NIMH，NIDA，NIDDK和NSF资助的。在工作之外，安东尼享受了许多爱好。他在当地乐队中演奏双低音和电低音。他喜欢木工（主要是建造家具和吉他），他浮潜和潜水。他已婚并育有儿子。
大脑通讯 AIN 通讯
帕金森病的早期和准确鉴别诊断仍然是临床医生面临的重大挑战。近年来，许多研究利用磁共振成像数据结合机器学习和统计分类器成功区分了不同形式的帕金森病。然而，为了尽量减少偏差和伪影驱动的分类，仍存在一些问题和方法问题。在本研究中，我们比较了不同的特征选择方法和不同的磁共振成像模式，并匹配良好的患者组，并严格控制与患者运动相关的数据质量问题。我们的样本来自 69 名健康对照者，以及特发性帕金森病 (n = 35)、进行性核上性麻痹理查森综合征 (n = 52) 和皮层基底节综合征 (n = 36) 患者。参与者接受了标准化 T1 加权和弥散加权磁共振成像。严格的数据质量控制和组匹配将对照组和患者组的数量分别减少到43、32、33 和 26。我们比较了两种不同的特征选择和降维方法：全脑主成分分析和基于解剖感兴趣区域的方法。在这两种情况下，支持向量机都用于构建健康对照组和患者的成对分类的统计模型。使用留二交叉验证方法以及使用不同受试者集的独立验证来估计每个模型的准确度。我们的交叉验证结果表明，与基于感兴趣区域的方法相比，使用主成分分析进行特征提取可提供更高的分类准确度。然而，当使用独立样本进行验证时，两种特征提取方法之间的差异显著缩小，这表明主成分分析方法可能更容易受到交叉验证过度拟合的影响。 T1 加权和扩散磁共振成像数据均可用于成功区分受试者组，在交叉验证分析的所有成对比较中，两种方式均不优于另一种方式。但是，当使用独立验证队列时，从扩散磁共振成像数据获得的特征可显著提高分类准确率。总体而言，我们的结果支持使用统计分类方法对帕金森病进行鉴别诊断。但是，分类准确率可能会受到组大小、年龄、性别和运动伪影的影响。通过适当的控制和样本外交叉验证，包括基于磁共振成像的分类器在内的诊断生物标志物评估可能是临床评估的重要辅助手段。