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尼日利亚Owerri的全球太阳辐射的估计...
摘要在这项研究中，测得的气象数据，经验模型用于估计尼日利亚奥韦利的全球太阳辐射。使用Angstrom和Page的线性回归模型，尼日利亚OWERRI的相对阳光持续时间，相对湿度和最高温度与全局太阳辐射数据相关。产生了其他多个线性回归模型，以检查全球接收到的太阳能与其他气候因素（例如最高温度和相对湿度）之间的关系。阿布贾的尼日利亚气候机构（NIMET）为2011年至2021年之间的11年期间提供了气候特征。四个统计误差指标 - 均值偏差误差（MBE），均方根误差（RMSE），平均百分比误差（MPE）和T-Stat-用于验证数据的统计有效性。尽管某些模型比其他模型更加强烈，但结果表明，使用已建立的模型，预测的全球太阳辐射与测得的平均全球太阳辐射之间存在牢固的关系。基于T统计结果，城市的最佳经验方程为
DATALINKS：使用 DB2 管理外部数据...
在过去十年中，关系数据库管理系统 (RDBMS) 因其能够以完整性、安全性和可靠性管理传统业务数据以及灵活的数据访问功能而变得不可或缺。但直到最近，RDBMS 还不是非结构化或半结构化数据的有效管理器：文档、图像、电子邮件、演示文稿、工程图、电子表格、视频剪辑和其他业务格式。大多数这些类型的数据仍保留在 DBMS 之外的文件系统中（并且有充分的理由将它们保留在那里，如下一节所述）。但是，这些文件通常以某种方式与存储在 RDBMS 中的传统数据相关。或者文件包含结构化数据，如果将其与对文件的引用一起存储在 RDBMS 中，则可以用于搜索和分析目的。在这些情况下，提供一个整体的“内容管理”系统将很有价值，该系统集成了文件及其相关数据的管理、同步更新、备份和恢复以及 RDBMS 和文件系统中的其他功能。
使用机器学习和在线职位发布来评估美国数据经济∗
随着数字经济中数据收集和使用的最新扩散，对数据库存和流量的理解和统计处理是国家经济账户的编译器和用户中感兴趣的。在本文中，我们通过总结与职业中隐含的数据相关活动的生产成本来衡量自己的数据股票和美国业务部门流量的价值。我们的方法通过代理使用机器学习模型和在线工作广告的文本来衡量国家经济账户中其他知识产权产品的传统成本方法学（Blackburn 2021）。在我们的实验性估计中，我们发现，对美国业务部门的年度数据资产的年度投资从2002年的84美元增加到2021年的1860亿美元，平均年增长率为4.2％。2002 - 2021年期间的累计当前价投资为2.6万亿美元。除了年度美元投资外，我们还提出了历史成本净股票，实际增长率以及对工业部门增值的影响。
数据战略 2024-27
教育部于 2017 年发布的最新数据战略旨在建设数据能力和能力、加强数据管理、加强数据相关协作并最大限度地利用数据并实现数据价值。自 2017 年数据战略发布以来，数据领域取得了重大发展。《通用数据保护条例》（GDPR）于 2018 年生效，随后是 2018 年《数据保护法》、2019 年《数据共享和治理法》以及 2023 年《欧洲数据法》。2019-23 年还实施了爱尔兰首个公共服务数据战略。与此同时，疫情对部门内的数据基础设施和流程提出了意想不到的要求，这为确定优势和需要改进的领域提供了机会。此外，2020 年继续教育、高等教育、研究、创新和科学部成立，给该部门带来了结构性变化，对数据治理、管理、结构和流程产生了直接和间接的影响。
使用机器学习评估美国数据经济
随着数字经济中数据收集和使用的激增，国民经济账户编制者和用户对数据存量和流量的理解和统计处理引起了关注。在本文中，我们通过总结职业中隐含的数据相关活动的生产成本来衡量美国商业部门自有数据存量和流量的价值。我们的方法通过使用机器学习模型和在线招聘广告文本代理职业级别的时间使用因素，增强了传统的成本总和方法，用于衡量国民经济账户中其他自有知识产权产品（Blackburn 2021）。在我们的实验估计中，我们发现美国商业部门对自有数据资产的年度现值投资从 2002 年的 840 亿美元增长到 2021 年的 1860 亿美元，年均增长率为 4.2%。2002-2021 年期间的累计现值投资为 2.6 万亿美元。除了年度现价投资外，我们还提供历史成本净存量、实际增长率以及对工业部门增加值的影响。
CDE 数据战略 2024
在 CDE 的数据战略框架内，组织设计是一个基本要素，是将其结构与总体数据战略目标保持一致的支柱。这种协调对于确保明确定义角色和职责、促进无缝数据治理至关重要。三个核心目标在此过程中发挥着关键作用。首先，定义关键角色和职责通过明确概述机构内谁负责什么以及提高效率、透明度和问责制，奠定了坚实的基础。其次，定义和开发沟通渠道和资源强调了有效沟通渠道的重要性，增强了透明度和知识交流。最后，开发培训和入职资源和材料可确保员工具备必要的技能和知识，支持数据相关活动的一致性。这些目标共同支持数据战略的有效实施和实现其更广泛的目标。组织协调与明确定义的角色和职责将促进全部门的数据管理和一致的数据实践。这对于我们为加州所有 K12 公立学校学生和教育工作者提供准确、可靠和可操作的数据的努力至关重要。
减少量子神经网络中的有限采样噪声
量子神经网络 (QNN) 使用具有数据相关输入的参数化量子电路，并通过评估期望值来生成输出。计算这些期望值需要重复进行电路评估，因此即使在无误差的量子计算机上也会引入基本的有限采样噪声。我们通过引入方差正则化来减少这种噪声，这是一种在量子模型训练期间减少期望值方差的技术。如果 QNN 构建正确，则此技术不需要额外的电路评估。我们的实证结果表明，方差的降低加快了训练速度，降低了输出噪声，并减少了梯度电路的必要评估次数。该正则化方法以多个函数的回归和水的势能表面为基准。我们表明，在我们的示例中，它平均将方差降低了一个数量级，并导致 QNN 的噪声水平显着降低。我们最后在真实的量子设备上演示了 QNN 训练，并评估了错误缓解的影响。这里，优化是可行的，仅仅是由于方差的减少导致梯度评估中所需的拍摄次数减少。
神经病学中的人工智能：机遇、挑战和政策影响
摘要 神经系统疾病是导致残疾和死亡的主要原因，需要创新、可扩展和可持续的解决方案。随着世界卫生组织 2022 年跨部门全球行动计划的通过，脑健康已成为全球优先事项。同时，人工智能 (AI) 的快速发展正在彻底改变神经学研究和实践。这篇涵盖 66 篇原创文章的范围审查探讨了人工智能在神经病学和脑健康中的价值，系统化了新兴临床机会的前景和整个护理轨迹的未来趋势：预防、风险分层、早期发现、诊断、管理和康复。人工智能推进个性化精准神经病学和全球脑健康指令的潜力取决于通过协调一致的有针对性的建议解决四大支柱（模型、数据、可行性/公平性和监管/创新）的核心挑战。最重要的行动包括迅速、合乎道德、以公平为重点将新技术融入临床工作流程，缓解数据相关问题，抵消数字不平等差距，并建立平衡安全和创新的强有力的治理框架。
靶向单胺氧化酶A调节的肿瘤 -
靶向肿瘤相关的巨噬细胞（TAMS）是修改免疫抑制性肿瘤微环境并改善癌症免疫疗法的有前途的策略。单胺氧化酶A（MAO-A）是一种以其在大脑中的功能而闻名的酶。小分子MAO抑制剂（MAOI）用于治疗神经系统疾病。在这里，我们观察到小鼠和人类TAM中的MAO-A诱导。MAO-A脱发小鼠表现出降低的TAM免疫抑制功能，与增强的抗肿瘤免疫相对应。MAOI治疗可诱导TAM重编程并抑制临床前小鼠同步和人异种移植肿瘤模型中的肿瘤生长。结合MAOI和抗PD-1治疗会导致协同抑制肿瘤。临床数据相关研究将高肿瘤内MAOA表达与较差的患者生存相关。我们进一步证明，MAO-A通过上调氧化应激促进了TAM免疫抑制极化。一起，这些数据将MAO-A确定为TAM的关键调节剂，并支持重新利用TAM重编程以改善癌症免疫疗法的MAOI。
量子卷积神经网络的教程（...
摘要 - 纠结神经网络（CNN）是计算机视觉中的流行模型，具有充分利用数据相关信息的优势。但是，如果数据或模型的给定维度太大，CNN的学习效率很大。量子卷积神经网络（QCNN）为使用量子计算环境或提高现有学习模型的性能的方向提供了解决问题的新解决方案。第一项研究将提出一个模型，以通过将CNN的结构应用于量子计算环境，从而有效地解决量子物理和化学中的分类问题。研究还提出了可以使用多尺度纠缠重归于ANSATZ（MERA）的O（log（log（n））深度计算的模型。第二项研究介绍了一种通过在现有计算机视觉中使用的CNN学习模型中添加量子计算来提高模型性能的方法。该模型也可以在小量子计算机中使用，可以通过在CNN模型中添加量子卷积层或用卷积层替换混合学习模型。本文还验证了QCNN模型是否能够通过使用Tensorflow量子平台使用MNIST数据集进行训练与CNN相比，是否能够有效学习。