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物理风险分数和财务影响数据
S＆P全球可持续性1气候变化危害建模使用CMIP6气候模型，这是最新一代的全球气候模型，告知气候变化间室内面板（IPCC）7。最近将来自35个CMIP6模型的温度和降水数据从模型的不同天然空间分辨率下降到均匀的0.25°纬度宽度网格，其中包括NEX-GDDP 8降尺度的CMIP6数据集，构成了可持续性1 Hagard Model的基础。NEX-GDDP数据集进行了历史基线以及四个方案，SSP126，SSP245，SSP370和SSP585；但是，并非所有35个基础CMIP6型号都可以用于所有情况。首先重新处理数据格式，即时间切片的空间图，以在每个网格单元格生成2100年的每日时间序列。模型均值时间序列，该数据构成了可持续性1模型中九种危害中五个的主要驱动因素。
审查参数和非参数测试的文章
参数测试参数测试基于与总体或数据源相关的假设，而非参数测试并不是假设。参数统计量由均值，标准偏差，方差等参数组成。因此，它使用观察到的数据来估计分布的参数。数据通常假定来自具有未知参数的正态分布。参数测试是那些假设样本数据来自遵循概率分布（正态分布）的人群，并具有固定的参数。参数测试对以下人群参数进行了假设。正态性 - 样本数据来自大约遵循正态分布的人群。差异的同质性 - 样本数据来自具有相同差异的人群。独立性 - 样本数据由独立观察结果组成，并随机采样。离群值 - 示例数据不包含任何极端异常值。参数测试类型z测试当您需要将样本的平均值与假设的值进行比较（通常是指种群平均值）时，则使用一个样本z检验。该测试具有很大的要求，例如样本量应超过30，并且应该知道种群的标准偏差。
电力系统规划中具有分段线性过渡的代表日数和小时数
摘要 — 电力需求和可再生能源变化很大，规划模型的解决方案依赖于捕捉这种变化。本文提出了一种混合多区域方法，该方法考虑了极值，使用有限数量的代表日和每天内的时间点，有效地捕捉实际数据的日内和日间时间序列。提出了一种基于优化的代表提取方法来改进日内时间序列的捕捉。与层次聚类方法相比，它在保存数据时间序列和极值方面具有更高的精度。所提出的方法基于分段线性需求和供应表示，与传统的分段常数公式相比，它减少了近似误差。此外，通过映射过程创建的具有相同代表的顺序链接的日块用于日间时间序列的捕捉。为了评估所提出方法的效率，开发了一个全面的扩展联合规划模型，包括输电线路、储能系统和风电场。
生命周期成本分析的能源价格指数和折扣因子 - 2024：NIST 手册 135 的年度补充
BLCC 5.3 提供全面的经济分析功能，用于评估预期降低建筑物和建筑系统长期运营成本的拟议资本投资。它计算项目替代方案的 LCC，比较项目替代方案以确定哪个具有最低的 LCC，执行年度现金流分析，并计算项目替代方案在指定研究期内的净储蓄 (NS)、储蓄与投资比率 (SIR) 和调整后的内部收益率 (AIRR)。BLCC 程序可用于对联邦、州和地方政府机构承担的资本投资项目进行经济分析。在联邦能源效率、节水和可再生能源项目的应用中，BLCC5 与 NIST 手册 135 以及 10 CFR 436A 和 OMB 通告 A-94 中描述的联邦生命周期成本方法和程序一致。
系统性免疫炎症指数和PD-L1（SP142 ...
摘要：背景：尚无研究确定合并的生物标志物，这对于评估广泛的小细胞肺癌（ES-SCLC）患者的当前化学免疫疗法可能更合理。方法：进行了这项研究以研究ES-SCLC中具有预后或预测价值的合并生物标志物。我们确定了四个完整的血液计数炎症生物标志物（CBC-IB）中最好的独立预后生物标志物。随后，我们分析了将这种独立CBC-IB与PD-L1（SP142）表达相结合的预后或预测值。我们前瞻性地评估了诊断时肿瘤样品中的SP142分析。结果：总共，根据系统性免疫炎症指数（SII）（低/高）和SP142（正/阴性），将55例ES-SCLC患者分为四组。在低SII/ SP142阳性基团中观察到了最佳生存率，而在高SII/ SP142-阴性组中观察到最差的生存率（P = 0.002）。组合的SII-SP142生物标志物可以更好地预测ES-SCLC患者的生存和疾病进展。结论：在临床实践中，可以轻松地以低成本获得SII-SP142合并的生物标记物，而无需先进的基因组技术或专业专业知识。尽管需要进一步的研究来确认合并的SII-SP142生物标志物广泛适用，但它应该帮助临床医生在ES-SCLC中确定与Atezolizumab合并化疗的最佳患者。
d-Wave全息超导体中的顺序参数和光谱函数
我们考虑D -Wave全息超导体模型，并在度量标准上进行了完全反应，以解决文献中缺失的部分。我们通过将费米子光谱函数与动量依赖性顺序参数进行比较来识别GAP函数。通过在张量凝结物存在下对费米子光谱函数进行数值研究，我们发现了费米弧和间隙行为，与角度相似，它们与角度分辨的光发射光谱数据相似。此外，我们已经检查了耦合常数，化学电位和温度对光谱功能的影响。我们发现D -Wave Fermionic光谱函数可以通过P X和P Y冷凝物与两个Fermion风味结合在一起。同样，将D X 2 -Y 2和D XY轨道对称性与两个Fermion风味结合在一起，导致G波光谱函数。
出生后一个月的母体饮食指数和后代微生物群：来自地中海出生队列 MAMI 的见解
摘要：背景：母亲怀孕期间的饮食可能通过母亲的微生物群影响婴儿的健康状况。我们评估了地中海地区母亲饮食指数 (MDI-med) 与婴儿 1 个月大时肠道微生物群的关联。方法：MAMI 研究是地中海地区的一个纵向出生队列。在这项工作中，进行了一项横断面研究，包括 120 对母婴对，他们有 1 个月大时的母亲饮食和婴儿微生物群数据。美国开发的 MDI (MDI-US) 已针对 MAMI 队列 (MDI-med) 进行了调整。基于极值进行分层（平均值“较低”的 MDI-med 组有 22 个，平均值“较高”的组有 23 个）。比较了各组之间的相对微生物丰度和 alpha（微生物丰富度和多样性指数）和 beta 多样性（Bray-Curtis 距离矩阵）。结果：母亲每日蔬菜摄入量较高、红肉摄入量较低是 MDI-med 评分较高组的特征。与 MDI-med 评分较低组相比，“上层”组的微生物多样性（Shannon 和 InvSimpson 指数（p = 0.01））明显较低，但丰富度（Chao1 指数）和 β 多样性（使用 Bray-Curtis 距离）没有变化。双歧杆菌属（放线菌门）的相对丰度较高与母亲每日蔬菜和酸奶摄入量有关。结论：1 月龄婴儿微生物多样性降低与 MDI-med 评分较高有关。母亲蔬菜和酸奶摄入量较高与婴儿肠道中双歧杆菌属的相对丰度较高有关。需要进一步研究来了解孕期饮食、婴儿微生物群和健康结果之间的联系。
计算机视觉应用：实时视频的车辆计数和分类系统
Akshay Narendra Thakare，Palash Kailas Kamble，Kaushik Prabhakar Patil，Triveni Rahangdale Tulsiramji Gaikwad Patil Patil patil patil patil教授，印度纳格布尔摘要：交通分析是城市计划者已经在处理数年的问题。更智能的方法来分析流量并加快过程。交通分析可以在给定时间记录该区域中车辆和车辆类的数量。人们已经开发了数十年的机制，但是大多数涉及使用传感器来计算移动车辆的方向并确定车辆以跟踪车辆数量。尽管该系统随着时间的流逝而成熟并且非常有效，但它们不友好。问题是此类系统需要定期维护和校准。因此，该项目旨在根据视觉计算和对车辆进行分类。该系统涉及使用高斯混合模型（GMM）背景减法捕获视频以检测和计数车辆的帧，然后通过比较具有预测值的轮廓区域来对车辆进行分类。本文的重要贡献是两种分类方法的比较。使用轮廓比较（CC）和特征袋（BOF）方法进行分类。关键字：车辆计数，交通分析，轮廓比较。
全身免疫炎症指数和泛免疫炎症值的预后作用是乳腺癌的结局：系统评价和荟萃分析
摘要。- 目的：本综述研究了文献，以证明全身免疫炎症指数（SII）和泛免疫发炎值（PIV）预测乳腺癌患者的总体生存（OS）和无病生存（DFS）的预言能力。材料和方法：与Google Scholar一起搜索了PubMed，Em-Base，Scopus和Web的科学文献。所有类型的研究报告了SII或PIV与OS或DFS乳腺癌之间的关联的所有类型。结果：包括13项有关SII和4个有关PIV的研究。荟萃分析表明，高SII是OS的重要预测指标（HR：1.97 95％CI：1.54，2.52 I 2 = 76％）和DFS（HR：2.07 95％CI：1.50，2.86 I 2 = 79％）在乳腺癌患者中。这些结果没有在启用性分析上发生变化，并且在多个亚组分析中或多或少稳定。汇总分析表明，高PIV也是OS差的重要预测指标（HR：2.63 95％CI：1.46，4.74 I 2 = 71％）和DFS（HR：1.64 95％CI：1.23，2.17 I 2 = 0％I 2 = 0％）在乳腺癌患者中。结论：高SII和PIV可以预测乳腺癌患者的OS和DF不良。高异质性和数据的观察性质是审查的重要局限性。需要在PIV上进行专门研究，以提高证据的强度。
研究季风期间的物理化学参数和浮游生物多样性的变化和塔罗储层的季风后季节，chhattisgarh
Pharma Innovation Journal 2023; SP-12（12）：1290-1295 ISSN（E）：2277-7695 ISSN（P）：2349-8242 NAAS评级：5.23 TPI 2023; SP-12（12）：1290-1295©2023 TPI www.thepharmajournal.com接收到：03-11-2023接受：08-12-2023 Omkar Saahu渔业钓鱼Dholi钓鱼学院Dholi，Muzaffarpur，Muzaffarpur，Bhirapur，Bhirapur，Bhirapur，Bihhar Basan Basan Basan Basan晚。 div>Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Vidyabhooshan晚。 div>Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Uma Date。 div>Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Lukesh Kumar Banjare晚。 div> Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度，通讯作者：Basant Singh晚。 div> Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Lukesh Kumar Banjare晚。 div>Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度，通讯作者：Basant Singh晚。 div> Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度，通讯作者：Basant Singh晚。 div>Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度