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2023-24 年过渡报告
大多数指标的底层数据要么直接进入综合指数，要么使用有意义的相关指标进行缩放。许多指标本身可能是综合指数（例如，欧洲复兴开发银行中小企业指数或欧洲复兴开发银行知识经济指数），它们以指数形式进入 ATQ 综合指数。在标准化之前，不对底层指标进行进一步的转换。对于某些指标，当年没有数据，因此使用简单的插补方法。2 一种插补方法是使用过去几年的最新可用观测值，因此假设与最新可用观测值相比没有变化。当某个指标没有过去或现在的观测值时，根据欧洲复兴开发银行专家的判断，使用区域平均值（使用欧洲复兴开发银行对其投资所在经济体的区域分类）或观察到的区域最小值来插补缺失的观测值。
对偶 Schur 补的 83 个应用......
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在大型纯种牲畜种群中使用杂交剥皮进行全基因组序列推断的准确性
摘要背景：合适的测序策略与填补方法的结合对于从牲畜种群中收集用于研究和育种的大型全基因组序列数据集至关重要。在本文中，我们描述并验证了测序策略与填补方法混合剥离在真实动物育种环境中的结合。方法：我们使用了四个不同规模的猪种群的数据（18,349 到 107,815 头猪），这些猪种群的基因分型广泛，全基因组标记密度在 15,000 到 75,000 个之间。每个种群中大约有 2% 的个体进行了测序（大多数为 1 × 或 2 ×，每个种群有 37–92 个个体，总计 284 个，为 15–30 × ）。我们使用混合剥离技术填补了全基因组序列数据。我们使用留一法设计，通过删除覆盖率高的 284 个个体的序列数据来评估填补准确性。我们模拟了模仿真实人群中使用的测序策略的数据，以使用回归树量化影响个体和变异插补准确性的因素。结果：四个人群中大多数个体的插补准确性都很高（个体剂量相关性中位数：0.97）。由于缺乏自身和祖先的标记阵列数据，每个人群最早几代个体的插补准确性低于其他人群。决定个体插补准确性的主要因素是基因分型状态、直系祖先的标记阵列数据的可用性以及与其他人群的关联程度，但亲属的测序覆盖率没有影响。决定变异插补准确性的主要因素是次要等位基因频率和每个变异位点具有测序覆盖的个体数量。通过实证观察验证了结果。结论：我们证明，将适当的测序策略与混合剥离相结合是一种强大的策略，可以在大型谱系群体中生成高精度的全基因组序列数据，其中只有一小部分个体（2%）进行了测序，而且大部分覆盖率较低。这是成功实施全基因组序列数据进行基因组预测和精细定位因果变异的关键步骤。
一步库准备方法支持Skim-Seq ...
2.0自定义高强度公式，一种单步库制备方法，用于脱离人类样品基因型插补的方法。ExpressPlex 2.0自定义高强度公式用于在四个不同的总质量输入处处理两个单独的人基因组DNA，从而产生一个归一化的8个PLEX库池。在NextSeq 2000 P3上运行2 x 150 bp，将Expressplex库测序为≥2000万个配对末端读数。对每个样品的配对末端读取均与GRCH38人参考基因组对齐，确定了SNP调用的精度和准确性22。使用默认设置执行的插补的开源瞥见管道。我们的结果表明，AxpressPlex 2.0定制高强度公式的常规低通WGS应用程序的实用性，在其中我们表征了参考样品集合中的多重均匀性和基因型插定精度。
独角兽，野兔或乌龟的补充材料？ ...
注意。ir =插补率（％）;库尔特。=峰度；偏斜。=偏斜;有意识的。=意识；视频游戏。=视频游戏背景； Psycho。=心理 * = P <.05，** = P <.01
Prithvi Foundation的云间隙刺激...
在多光谱卫星图像中填充多云的像素对于准确的数据分析和下游应用程序至关重要，尤其是对于需要时间分配数据的任务。为了解决此问题，我们将基础元素变压器（VIT）模型的性能与基线条件生成对抗网络（CGAN）模型进行了比较，以在多型卫星图像的时间序列中缺少价值插补。我们使用现实世界云面具随机掩盖了卫星图像的时间序列，并训练每个模型以重建缺失的像素。VIT模型是根据预处理的模型微调的，而CGAN则是从头开始训练的。使用定量评估指标，例如结构相似性指数和平均绝对误差以及定性的视觉分析，我们评估插补准确性和上下文保存。
自upervision-Improves-diffusion-for-tabular- ...
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。 为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。
船舶复合材料补片的强度和疲劳试验...
1.1 本研究的目的是探索和实验验证复合材料补片在防止裂纹扩展和延长铝钢船舶结构寿命方面的应用。复合材料补片通过降低裂纹尖端区域的应力，起到裂纹抑制器的作用。负载通过粘合层从基板转移到复合材料补片上。此外，复合材料补片的附加约束可以防止这些裂纹合并成更大的裂纹。存在预测复合材料补片配置有效性的分析能力，但此类分析需要特定的理想化和假设，必须通过实验验证才能将这项技术用于实践。我们提出的项目旨在将这项技术开发为铝钢船舶板层断裂修复的有用且可靠的工具，并促进其在工业上的接受和实施。
糖尿病预测的缺失值填补 | DR-NTU
摘要 —机器学习 (ML) 模型已被广泛用于提高各种疾病诊断任务的准确性和效率。然而，应用 ML 模型执行与糖尿病相关的预测任务仍然具有挑战性，主要是因为患者的健康记录稀疏且存在大量缺失值。缺失值通常会破坏糖尿病预测流程，对现有方法构成挑战。当关键属性值（例如 HbA1c、FPG 和 OGTT2hr 的血液测试结果）缺失时，此类问题会显著恶化。在本文中，我们介绍了一个大规模糖尿病相关数据集，即慢性疾病管理系统 (CDMS) 数据集，该数据集收集了八年来超过 65,000 名患者的 700,000 多次就诊的临床记录。CDMS 是匿名收集的，在几个用于糖尿病预测的关键属性上具有很高的缺失值百分比。如果不仔细处理，缺失值将导致应用的 ML 模型的性能显著下降。在本文中，我们还通过使用 CDMS 进行大量实验来研究多种数据插补方法的有效性。实验结果表明，k-最近邻插补 (KNNI) 在这项糖尿病预测任务中的表现优于其他方法。具体而言，应用 KNNI 后，使用各种 ML 预测模型的糖尿病预测准确率和精确度均超过 0.8。索引术语 — 糖尿病相关数据集、糖尿病预测、缺失值、数据插补技术