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数学
摘要：任何国家经济的稳定性主要取决于描述当前经济状况的宏观经济指标的总体。本文根据2020年的数据对欧洲的宏观经济状况进行了多维度分析。本文的目的是明确欧洲各国经济的相对位置、它们的接近程度或差异程度，以确定每个国家在整个欧洲经济体系中的位置。研究目标：（1）确定研究所需的宏观经济指标；（2）确定这些指标对欧洲国家经济状况的影响方向；（3）对研究的国家进行集群划分，确定每个集群的主要特征；（4）确定决定欧洲国家福利水平的主要宏观经济指标；（5）利用综合潜在因素降低多维经济空间的维数；（6）建立一个模糊数学模型来预测当潜在因素达到指定值时该国的福利水平。分析的方法基础是处理多维信息的方法，例如多维尺度分析、聚类分析、因子分析、多元回归分析、方差分析、判别分析和模糊建模方法。使用 SPSS 和 FuzzyTech 计算机程序执行多元数据处理。本文获得的结果可用于进行宏观经济改革，以改善各国的经济状况。
超越GDP的经济和社会繁荣衡量标准
1 联合国 2021 年，《我们的共同议程——秘书长报告》。2 Brandt 等人，2022 年。3 其中包括由诺贝尔奖获得者 Joseph Stiglitz 和 Amartya Sen 以及 Jean-Paul Fitoussi 领导的“萨科齐”经济绩效和社会进步衡量委员会的工作（参见 Stiglitz, Sen & Fitoussi, 2009 年）。它还包括 OECD 为衡量多维福祉和生活质量所做的相关努力（Stiglitz, Fitoussi & Durand 2018a,b），包括 OECD 福祉和进步衡量框架和 OECD 美好生活指数。国际社会进步小组（例如 Fleurbaey 等人，2018 年）的工作以及参与多维贫困同行网络（MPPN，2022 年）的国家所做的努力为 G7 提供了更多宝贵资源。后者与联合国发展计划署 (UNDP) 等联合国机构制定的人类发展指标（人类发展指数，HDI）和多维贫困指标（全球多维贫困指数，MPI）密切相关（见下图）。同样，欧盟国家官方的多维贫困或社会排斥风险（AROPE）指标（也针对可持续发展目标进行了报告）也可以作为借鉴（EUROSTAT，2021 年）。4 例如，到目前为止，超过一半的 OECD 国家已经制定了福祉框架（Brandt 等人，2022 年）。加拿大提出了一个以广泛措施为重点的生活质量框架（加拿大财政部，2021 年），德国正计划向“社会生态”经济转型（Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz，2022 年）。这些都是朝着正确方向迈出的步伐。然而，福祉框架的建立和存在并不能保证其将得到永久采用，更重要的是，它不能对政策制定并最终对人们的生活质量产生切实影响。此外，这些努力尚未在各国协调一致，在国际层面上很难进行比较。5 Lima de Miranda 和 Snower，2020 年和 2021 年 6 世卫组织，2021 年；Dirksen，2022 年；MPPN，2022b。7 Ura 等人，2012 年；MPPN，2022b；联合国经济和社会事务部，2022 年；联合国开发计划署和 OPHI，2021 年。另见下图。8 Dirksen，2021 年。9 有关更多详细信息，请参阅本 T7 公民主导繁荣指数工作组中的相关政策摘要。10 联合国，2021 年。11 联邦政府，2021 年。
制定国家数字化转型战略
• 促进发展和竞争力 • 包容性——数字、社会、金融 • 可及性——提供多维工具 • 安全和保障——保护基本权利 • 适合目的——“适应”而非“采用” • 技术不可知论
9:30 10:15 10:45 div>9:30 10:15 10:45 div>
10:45会议X CC1开发NJ还原的多维沿海湿地迁移和维护数据层McKenna Session XI HH1沿海沼泽修复：生态系统方法
s41598-020-60092-5.pdf
多维相关磁共振成像 (MRI) 是一种新兴的成像方式，它能够根据系统中水的化学和物理相互作用来解开高度异质和不透明的系统。使用这种方法，传统的三维 MR 标量图像被空间分辨的多维光谱所取代。随之而来的微观结构和化学信息的丰富是一个福音，但也带来了一个真正的挑战：如何将其提炼并细化为图像，同时保留其重要成分？在本文中，我们介绍了一个通用框架，该框架可保留空间分辨多维数据的光谱信息。在单个体素级别上对重要光谱成分赋予相同的权重，从而得到一个汇总的图像光谱。然后使用该光谱来定义感兴趣的光谱区域，这些区域用于重建亚体素成分的图像。使用数值模拟，我们首先表明，与传统方法相反，所提出的框架保留了光谱分辨率，进而保留了重建图像的灵敏度和特异性。保留的光谱分辨率首次允许观察人类大脑的一系列不同的 T 1 − T 2 − D 分量图像。亚体素分量的稳健生成图像克服了 MRI 有限的空间分辨率，从而推动多维相关 MRI 充分发挥其潜力。
基于多维连接组学和放射组学的先进机器学习框架，用于区分放射性坏死与脑转移瘤的真正进展
1 约翰霍普金斯大学医学院放射肿瘤学和分子放射科学系，美国马里兰州巴尔的摩 21231；ycao17@bwh.harvard.edu（YC） 2 哈佛医学院丹娜法伯/布莱根和妇女医院癌症中心放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 02115 3 约翰霍普金斯大学医学院 Russell H. Morgan 放射学和放射科学系，美国马里兰州巴尔的摩 21231；michael.a.jacobs@uth.tmc.edu（MAJ） 4 马里兰大学医学智能成像（UM2ii）中心、马里兰大学医学院诊断放射学和核医学系，美国马里兰州巴尔的摩 20201 5 北卡罗来纳大学放射肿瘤学系，北卡罗来纳州教堂山 27514，美国； xuguang_chen@med.unc.edu 6 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所神经放射科 55905 7 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学医学院神经外科系 21231 8 美国德克萨斯州休斯顿市麦戈文医学院诊断与介入影像系 77030 * 通讯地址：kleinla@jhmi.edu
预算的关键特征2024-25.pdf
预算2024-25反映了查mu＆克什米尔人民的感觉和愿望以及UT政府对和平，进步与繁荣的承诺。直接的目标是加快查mu＆克什米尔联盟领土的经济发展步伐，并使之多维。
儿童和年轻人的福祉策略
我们将儿童和青少年福祉定义为多维，以儿童为中心且特定于上下文。儿童和青少年健康受到复杂的关系和环境体系的影响，从个人，朋友和学校等因素到宏观政府，政治体系，经济体系和社会规范等宏观因素。11由澳大利亚儿童和青少年研究联盟（Aracy）开发的Nest框架是澳大利亚多维儿童和青少年健康的最突出的定义。在2012年与儿童和年轻人协商时，该框架突出了儿童和年轻人为了壮成长而需要的六个关键维度。12这些维度是：被重视，被爱和安全；具有物质基础知识；健康；学习;参与；并具有积极的身份和文化感。13最近将“环境和可持续未来”的附加领域纳入了框架中，作为未来健康倒计时2030的一部分。14