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World File Search System损失估计
国家灾害风险融资战略
从经济角度来看，仅洪水每年造成的损失就估计为 22 亿美元。例如，2004 年的洪水造成了约 20 亿美元的损失，影响了 3600 多万人，淹没了该国约 38% 的土地。同样，2017 年孟加拉国北部的洪水造成了估计 15 亿美元的经济损失，严重影响了基础设施、农业和住房部门。飓风也会造成毁灭性的经济影响。2007 年的飓风锡德造成了约 17 亿美元的经济损失，对住房、农业和基础设施造成了广泛破坏（UNDRR，2020 年）。2009 年的飓风艾拉造成了约 2.7 亿美元的损失，影响了沿海地区 390 万人的生计。此外，河岸侵蚀是一种经常发生的灾害，每年影响超过 200,000 人，每年经济损失估计达 5 亿美元，导致土地、住房和农业生产力的损失（世界银行，2018 年）。
探索物理知识的神经网络以获取作物产量...
响应气候变化，评估极端天气条件下的作物生产力对于提高粮食安全至关重要。与物理过程保持一致的作物模拟模型，可提供解释性，但表现较差。相反，用于作物建模的机器学习（ML）模型具有强大的可扩展性，但可作为黑匣子，并且缺乏遵守作物生长的物理原理。为了弥合这一差距，我们提出了一种新颖的方法，该方法通过估计用水量和对像素水平的水稀缺性的敏感性来结合两种方法的优势。这种方法通过使用增强的损失函数依次解决对水稀缺性的作物产量反应的方程来实现基于物理原理的产量损失估计。利用Sentinel-2卫星图像，气候数据，模拟的用水数据和像素级产量数据，我们的模型表明了高准确性，达到了高达0.77的R 2，匹配或超过了诸如RNNS和变形金刚（RNNS and Transfors）的先例模型。此外，它还提供了可解释的和物理一致的产出，支持行业，决策者和农民适应极端天气条件。
尼日利亚的网络安全和 IT 治理挑战
摘要 本文讨论了尼日利亚面临的关键网络安全挑战以及保护其数字经济的战略投资的迫切需求。尼日利亚快速的数字化扩张面临着非洲网络安全资金缺口，估计为 220 亿美元，尼日利亚企业和机构由于安全措施不足而特别容易受到攻击。监管执法有限、信息技术治理不力以及缺乏熟练的网络安全专业人员，使问题更加严重。本研究采用混合方法，分析了学术文献、案例研究和有关尼日利亚网络安全状况的报告。结果显示，超过 90% 的非洲企业缺乏基本的网络安全协议，容易受到网络钓鱼、勒索软件和黑客攻击等攻击。在尼日利亚，网络事件每年造成的损失估计为 5 亿美元，影响了经济和公众信任。研究结果表明，对治理、熟练人才和新兴技术的投资对于减轻这些风险至关重要。最后，本文主张建立国家网络安全基金、加强监管框架、技术驱动的安全举措、能力建设计划和加强区域合作。通过采取这些措施，尼日利亚可以建立一个有弹性的数字经济，在非洲树立安全标准。未来的努力应侧重于合作区域战略和培养本地网络安全人才，以维持安全、充满活力的数字环境。
ISDB战略重新调整 ISDB成功故事 ISDB成员国高科技奖学金计划（MSP）
COVID-19的大流行极大地改变了全球发展格局，并且在许多情况下，逐渐消除了实现可持续发展目标（SDGS）方面所取得的进展。对ISDB的MCS的影响在国家内部和国家内部都不平坦。MC的GDP增长在2020年急剧下降。在2020年（与2019年相比），MCS实际GDP增长的下降为1.7％，在为MCS的GDP的名义损失中，MCS的名义损失估计为1845亿（占其GDP的3％）。尽管采取了措施来减轻大流行的社会经济影响，但MCS向可持续发展目标的进步还是停滞不前，甚至在几个领域被逆转。失业率，尤其是在大型青年团体中，许多MC中都大大增加了。减弱了宏观经济基本面 - 财政赤字，公共债务，通货膨胀，贸易中断和价格波动 - 使许多MC易受进一步的冲击。尽管MC开始恢复，而GDP增长在2021年为5.8％，但这种回收率预计在中期较慢的路径上。从COVID-19-19大流行的影响中恢复，低收入MC（尤其是多元化和脆弱的经济体）也将需要更长的时间。东欧的持续危机对ISDB MCS平均增长预测的影响有限，因为燃料爆发者和非燃料出口商之间的溢出量不对称。但是，ISDB MCS的平均通货膨胀率预计将上升到约18％
研究文章优化了IEEE的功率损失预测...
抽象准确的功率损失估计对于有效的电力系统操作和计划至关重要。传统方法依赖于假设，导致不准确。这项研究采用了多层馈送神经网络（MFNN）来开发一个模型，该模型估计电力线中的真实和反应性损失。负载流技术用于获得训练多种模型的变量。调整神经元数并比较其他模型的性能指标后，选择了所需的模型。使用MATPOPTOR对118个BUS IEEE测试网络进行建模。Levenberg-Marquardt反向传播算法对生成数据训练了该模型。结果表明，25-神经元模型表现最好，在1000个时期达到了最小平方误差（0.00047543）。相关系数显示20个神经元和25个神经元模型的值为0.9999。分析确定了25个基于训练的模型是预测功率损耗的最准确的模型。据观察，25-神经元模型以1000个时期的最高相关系数（0.99999）达到了最佳性能（0.99999）和最小平方误差（0.00047543）。这项研究证明了ANN在估计传输线中功率损失方面的有效性。推荐的25个基于基于Neuron的训练有素的模型提供了研究模型的最佳预测，从而提高了电力系统效率和计划。关键字：神经网络，神经元，负载流，Levenberg-Marquardt，Newton Raphson
使用机器学习方法对小鼠创伤性脑损伤模型中的脑电图进行分类*
摘要 — 创伤性脑损伤 (TBI) 发病率极高，影响到美国约 1% 的人口，其一生的经济损失估计超过 750 亿美元。在美国，每年约有 50,000 人死于 TBI，许多人因此永久残疾。然而，目前尚不清楚哪些人会在 TBI 后出现持续性残疾，以及这些不同人群背后的大脑机制是什么。这些人群的病理生理原因很可能是多因素的。脑电图 (EEG) 已被用作 TBI 诊断和预后的有希望的定量测量。机器学习和深度学习等先进数据科学方法的兴起有望进一步分析 EEG 数据，寻找包括 TBI 在内的神经系统疾病的 EEG 生物标志物。在这项工作中，我们在小鼠 TBI 模型的独特 24 小时记录数据集上研究了各种机器学习方法，以寻找对 TBI 和对照受试者进行分类的最佳方案。纪元长度分别为 1 分钟和 2 分钟。当使用适当的特征和参数对少数受试者（5 名假性脑损伤患者和 4 名 TBI 患者）进行检测时，结果令人满意，准确率约为 80-90%。因此，我们相信，有了更多的数据和研究，我们将能够准确检测 TBI，不仅通过长期记录，而且在实际场景中，使用从日常生活中的简单可穿戴设备获取的 EEG 数据。
俄乌战争、粮食价格飙升和土耳其经济：可计算一般均衡的见解
俄罗斯和乌克兰之间持续的战争导致了巨大的人员伤亡，并引发了对其对全球经济潜在影响的担忧。土耳其作为邻国和该地区的主要参与者，与乌克兰和俄罗斯保持着密切联系，严重依赖从两国进口的农产品，这使其容易受到战争引起的市场冲击。在本文中，我们使用可计算一般均衡 (CGE) 模型来研究战争引发的食品价格飙升对土耳其经济的经济影响，该模型是一种广泛用于模拟冲击和政策变化对一个国家经济影响的工具。我们考虑了两个具有不同弹性参数的效用函数来探讨价格冲击的微观和宏观影响，包括家庭需求、工业生产、价格和贸易动态、收入、投资和福利影响。研究结果表明，战争对农作物（小麦、玉米、大麦、大米和谷物）、水果和蔬菜以及石油产品的农业进口产生了重大影响，导致进口和国内价格上涨，从而引发该国的食品通胀。此外，研究结果还显示，虽然农业部门的贸易平衡有所改善，但服务业、制造业和林业部门的贸易逆差却有所增加。此外，战争导致流入该国的外国直接投资减少。最后，战争引发的价格冲击导致收入损失估计为实际 GDP 的 0.2% 或 0.8%，具体取决于效用函数，以及重大的福利损失。基于这些发现，讨论了若干政策建议。研究结果强调了考虑食品价格与微观和宏观经济指标之间相互作用的重要性。
读写能力报告
如果我们不采取行动，长期影响将是可怕的。我们可以预见这些学生将很难完成高中毕业。十分之九的高中辍学生在三年级时阅读能力很差。2 到三年级时阅读能力还不熟练的学生辍学的可能性是其他学生的四倍。3 这将极大地改变他们的职业轨迹。高中辍学生已经无法获得 90% 的工作机会，并且一生给经济造成的损失估计为 272,000 美元。4 我们还可以预见纳税人和社会将付出巨大的代价。许多以前学习困难的学生最终成为我们国家机构化人口的一部分。在成人和青少年教养所、护理机构和其他医疗机构中，高中辍学率是高中毕业生的六倍。 5 1999 年，当时阅读分数比现在高，国家阅读小组的中期报告发现，成人文盲给纳税人造成的损失为每年 2240 亿美元，美国公司每年因文盲而损失近 400 亿美元。6 以今天的美元计算，这两个数字分别为每年 4090 亿美元和 730 亿美元。文盲也给全球竞争力和国家安全带来了隐患。如果学生不识字，他们就无法掌握先进的概念和主题——尤其是在科学、技术、工程和数学 (STEM) 领域。如果我们不改进读写教学，不让学生熟练阅读，我们这个国家就没有希望在 STEM 劳动力至关重要的全球市场上竞争。我们该如何
美国空军飞机事故调查委员会报告
执行摘要 美国空军飞机事故调查 A-29，T/N 13-2015 穆迪空军基地，佐治亚州 2017 年 3 月 6 日 2017 年 3 月 6 日，当地时间 (L) 约 14 时 32 分，一架事故飞机 (MA)，一架 A-29B，T/N 13-2015，隶属于佐治亚州穆迪空军基地第 14 飞行训练联第 81 战斗机中队，在一次近距离空袭 (CAA) 学生飞行中坠毁，坠落在霍默维尔机场西北约 1.5 海里 (NM) 的地面。事故教练飞行员 (MIP) 和事故学生飞行员 (MSP) 安全弹射，MIP 在弹射过程中受伤。MA 在撞击中被毁，约一英亩的私人财产受到轻微损坏。政府财产损失估计为 17,772,729 美元。事故发生在阿富汗 A-29B 训练课程的 CAA 教学大纲出击（飞行）期间。MA 是双机编队中的第二架，MSP 坐在前排座位，MIP 坐在后排座位。MA 在出击初期出现电源管理系统 (PMS) 故障，在与 Top-3 领导层协商后，任务继续进行。大约一小时后，推进系统突然出现故障，螺旋桨速度 (Np) 显著降低，螺旋桨叶片朝向顺桨位置，发动机扭矩增加超过极限。MIP 立即启动压缩机失速检查表；但是，他在建立飞机控制并评估后退出了该检查表
美国空军飞机事故...
2018 年 2 月 20 日 08:38，一架 F-16CM，尾号 (T/N) 92-3883，在从日本三泽空军基地 (AB) 起飞的例行训练飞行中发生发动机起火，必须立即降落回三泽空军基地。事故飞机 (MA) 驻扎在日本三泽空军基地，隶属于第 35 战斗机联队第 13 战斗机中队。MA 发动机受损，外部油箱丢失，政府损失估计为 987,545.57 美元。事故航班 (MF) 由两架 F-16CM 飞机组成。事故航班的飞行前检查、起飞和滑行都平安无事，直到起飞阶段。事故飞行员 (MP) 离开 28 号跑道 (RWY)，比事故长机飞行员 (MLP) 晚 15 秒。加力起飞后不久，三泽空中交通管制员通知 MP 和事故领航员 (MLP)，MP 飞机后部出现大火。MLP 还就火灾问题联系了 MP。在 MP 上升过程中，他注意到空速和爬升率意外下降。MP 右转返回 28 跑道，当无法保持空速或高度时，MP 按照 F-16CM 关键行动程序抛弃了外挂物（外部油箱）。抛弃后，MA 恢复了一些空速，并实现了更好的爬升率，进入着陆位置。MP 降落在 28 跑道上，并完成了紧急发动机关闭和紧急地面出口