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最具价值生物药物：肿瘤坏死因子-...
关于支持欧盟生物仿制药可互换性的科学原理。2022 年 9 月 19 日。上次更新时间：2023 年 4 月 26 日。访问于 https://www.ema.europa.eu/en/documents/public-statement/statement-scientific-rationale-supporting-interchangeability-biosimilar-medicines-eu_en.pdf，时间为 2024 年 12 月 31 日。4. HSE-初级保健报销服务 (PCRS)。报告和开放数据区。药房
评估英国住房库存的未来供暖和冷却需求
图1。夜间卧室温度的平均百分比超过26 o C，由伦敦lsoas汇总，在RCP 2.6和b）2030年代的2030年代时间范围内，在RCP 2.6下，2085年代的时间范围。 c）双变量图，显示了2030年代的室内过热风险在RCP 2.6下的空间分布，以及格拉斯哥市苏格兰数据区的当前收入剥夺。
能源价格和生产率上升：短期疼痛，长期...
飙升的能源价格引起了人们对企业绩效和绿色过渡的风险造成的风险的担忧。本文估计了能源价格变化对公司生产率及其动态的影响，并使用历史数据区分了短期和中期期限。分析表明，在能源价格冲击之后，企业降低其容量利用率，生产率下降。估计表明，一年后，能源价格上涨5％可将生产率降低约0.4％。但是，公司可能在中期表现出积极的生产率提高。具体来说，与能源价格上涨10％相对应的冲击与冲击后四年的生产率增长约为0.9 p.p。这些收益在较少的能源密集型部门中更有可能，但往往不会产生更大的冲击。有一些证据表明投资可能是生产率提高的渠道，而后者对于在冲击之前已经投资于资本投资的公司更大。
将可解释的人工智能技术应用于链接的开放政府数据
摘要。机器学习和人工智能模型有可能简化公共服务和政策制定。然而，模型揭示的模式往往比模型的性能更重要。可解释人工智能 (XAI) 最近被引入作为一组技术，可以解释模型做出的单个决策。尽管 XAI 在各个领域都已被证明很重要，但在公共管理中使用相关技术的需求直到最近才出现。本文的目的是探讨使用以链接开放统计数据形式提供的高质量开放政府数据创建 XAI 模型的价值和可行性。为此，介绍了一种利用链接开放统计数据创建可解释模型的过程。此外，还描述了一个案例研究，其中利用来自苏格兰开放统计门户的链接数据来预测和解释数据区平均房价高于苏格兰平均价格的概率。XGBoost 算法用于创建预测模型，并使用 SHAP 框架来解释它。
使用生成对抗网络的生成合成飞机着陆轨迹
摘要 - 空中交通管理（ATM）系统的需求增加和复杂性需要在自动化方面取得重大进步，以确保安全和效率。人工知识（AI）和机器学习（ML）正在成为管理这种日益复杂性的有希望的解决方案，提供了增强的决策和预测能力。但是，ML模型在ATM中的有效性在很大程度上依赖于广泛的高质量数据的可用性。在许多情况下，此类数据是稀缺或不完整的，这为训练强大的模型带来了主要障碍。合成数据生成（SDG）是解决此问题的可行解决方案，从而可以创建解锁ML值求主的现实数据集。终端操纵区域（TMA）是空域的关键部分，其特征是交通密度高和轨迹类型，需要颗粒状数据才能准确地对这些情况进行建模。这项工作的主要研究目标是调查时机在产生合成的4维飞机着陆轨迹方面的适用性，能够捕获该空域中的交通模式，从而有助于分析空域约束并延迟传播。根据数据多样性，保真度和实用性评估了所得的合成轨迹。研究期间确定的主要挑战是数据类别的不平衡，这影响了模型准确捕获数据模式的能力，尤其是在较不频繁的情况下。这项工作证明了时刻在产生多种现实的轨迹方面的能力，这些轨迹难以与实际历史数据区分开。基于单独的分组生成合成数据显示了解决这些不平衡的希望，尽管这种方法对组的名称敏感。关键字 - 空气流量管理，深层生成模型，生成对抗网络，多元时间序列序列，合成数据质量评估