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进行性核上性麻痹脑容量变化的数据驱动模型
进行性核上性麻痹最常见的临床表型是理查森综合征，其特征是对左旋多巴无反应的对称性帕金森病，伴有垂直核上性凝视麻痹、早期跌倒和认知障碍。目前尚无对进行性核上性麻痹疾病病理生理学完整序列的详细了解。确定进行性核上性麻痹的脑萎缩序列可以为疾病进展机制提供重要见解，并指导患者分层和临床试验监测。我们将基于事件的概率模型应用于大型国际队列的横断面结构 MRI 扫描，以确定临床诊断的进行性核上性麻痹理查森综合征的脑萎缩序列。共有 341 名理查森综合征患者（其中 255 人接受了 12 个月的随访影像学检查）和 260 名对照者被纳入研究。我们结合使用了 12 个月的随访 MRI 扫描和经过验证的临床评分（进行性核上性麻痹评分量表）来证明基于事件的模型分期系统的纵向一致性和实用性。基于事件的模型估计最早的萎缩发生在脑干和皮质下区域，然后向尾部进展到小脑上脚和小脑深部核，并向前端进展到皮质。皮质萎缩的顺序从前到后，从岛叶开始，然后是额叶，最后扩散到颞叶、顶叶，最后是枕叶。这种体内顺序与进行性核上性麻痹的死后神经病理学分期相符，并且在交叉验证下是稳健的。利用 12 个月随访扫描的纵向信息，我们证明受试者在此时间间隔内持续进入后期阶段，支持了该模型的有效性。此外，临床严重程度（进行性核上性麻痹评分量表）和疾病持续时间与预测的受试者基于事件的模型阶段显著相关（P ，0.01）。我们的研究结果为进行性核上性麻痹的萎缩进展顺序提供了新的见解，并提供了潜在的实用性，可根据疾病阶段对进入临床试验的此病患者进行分层，以及跟踪疾病进展。
一种新型的数据驱动物理迭代建模方法及其在量子仪器中的应用
摘要 - 这项工作是解决量子仪器的数据驱动建模问题并启用模型可以解释的。首先，提出了一种数据驱动的物理迭代（DPI）建模方法来解决具有基于现象学速率方程描述的量子系统的动态行为的复杂物理系统的建模问题。第二，提出的DPI建模方法结合了快速采样技术，该技术被泰勒平均值定理证明是可行的，以解决非自治系统的建模问题。第三，最小二乘标准和大量法则证明了所提出的方法的融合。最后，将DPI建模方法部署在光学泵送磁力计（OPM）和自旋交换宽松量表（SERFCM）中，在完成量子仪器建模的同时，估算了系统的物理参数。数值模拟和实际实验支持理论结果。
记忆诊所环境中萎缩异质性和进展的可推广数据驱动模型
记忆诊所患者是代表各种病理衰老的各种病因的异质种群。尚不清楚如先前在阿尔茨海默氏病患者中所描述的那样，在这组老年人中，脑萎缩的时空进展模式是否普遍且具有临床意义。为了揭示不同的萎缩亚型，我们将亚型和阶段推理（持续）算法应用于来自Delcode队列的813名参与者（平均值±标准偏差，年龄= 70.67±6.07岁，女性，52％女性）的基线结构MRI数据（平均值±标准偏差）。参与者的认知能力下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或阿尔茨海默氏症类型的痴呆症（n = 68）的认知认知下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或痴呆症（n = 68）。萎缩亚型。PACC-5在长达240周内进行了PACC-5轨迹。测试基线萎缩亚型和阶段是否在明显的认知障碍前预测了临床trajec por，我们分析了PACC-5轨迹和轻度认知障碍者的认知障碍参与者和主观认知能力下降的人。边缘 - 优势和海马育萎缩亚型。边缘 - 主导萎缩造成了内侧颞叶的影响，其次是进一步的颞区，最后是其余的皮质区域。海马比萎缩最初发生在基线时，该亚型与年龄更大，阿尔茨海默氏病生物标志物水平，APOE ϵ4 Carrihersip和宽松的认知障碍有关。
应用程序\＆amp \;数据驱动分析在足球运动员估值中的含义
摘要。本文旨在探讨数据驱动分析在评估足球运动员中的不同应用和含义。目的是从有关数据驱动分析在足球运动员估值中使用的发表论文中提取关键主题，从而在数据驱动分析的背景下对当前实践，应用和未来对玩家估值的影响提供见解。采用系统文献综述来研究数据驱动分析对足球运动员估值在转会市场中的影响。本研究确定了足球分析中的关键主题，包括市场价值估计，数据分析和机器学习，AI在体育业务中的作用，足球管理中的战略分析以及足球分析中的挑战和未来方向。这些发现有助于提高足球分析知识，为有兴趣优化足球行业的球员评估过程和决策的研究人员，从业者和利益相关者提供见解。
QSEEK：一个用于自动地震检测，本地化和表征的数据驱动框架
摘要我们引入了一种数据驱动的方法和软件，用于检测和定位大型地震数据集中的地震。通过结合通过神经网络相拾取器传递的地震阶段到达注释，并通过自适应OCTREE搜索进行波形堆叠，我们也可以自动检测并定位Seis-MIC事件，即使在噪声主导地震数据中也是如此。搜索量的分辨率是地震源位置的迭代精制；该策略促进了有效，快速和准确的搜索。我们提出了一个基于既定框架，fea-turing事件检测层和复杂的3D速度模型以及事件特征提取功能，SutasmomentAndlocomeMentAndlocalMagnitudeCalcalulculationFrompeakeakermotions，提供了一个用户友好且高性能开源软件框架。Weimedsatation特定的校正和特定于源的电台项中的搜索中，以提高位置准确性。我们通过从不同地区和地质环境中的大型地震数据集中提取广泛的地震目录来验证并验证我们的方法：（1）冰岛雷克雅内斯半岛； （2）德国Eifel火山区； （3）犹他州锻造。我们从构造活动，火山群和诱导的微吸毒活性中捕获地震事件，幅度在-1到5。如此精确而完整的地震目录有助于解释和理解原本隐藏的地下过程。
在数据驱动世界中领导的谈判和决策：开发定量直觉TM
在一个被数据淹没的世界中，高管必须浏览噪声。对于高管们来说，不仅要从杂物中窃取有意义的信息，而且要在数据冲洗中影响其业务。在这4天面对面的高管教育计划中，参与者学习如何在不完整的信息面前做出更明智的决定。作为该计划的一部分，参与者将参与独特的身临其境数据驱动的体验，该体验在压力和有限的信息下测试个人和团队水平的决策技能。课程和应用的组合创造了一个高能量，动态的学习环境，确保参与者离开基本的见解和工具，他们可以立即应用于团队和组织。
对电池状态估计电动总线估计的数据驱动方法的研究进度
摘要：电池状态对于安全可靠的新能量车辆非常重要。电池状态的估计已成为电动巴士和运输安全管理开发的研究热点。本文总结了电池状态估计任务，比较和分析三种类型的数据源的基本工作流程，并分析了电池状态估算的三种类型的数据源的优势和缺点，总结了用于估算电池电池状态的三种主要模型的特性和研究进度，例如机器学习模型，深度学习模型，以及杂交模型，以及杂种模型以及开发趋势方法。可以得出结论，有许多数据源用于电池状态估计，并且在自然驾驶条件下的机载传感器数据具有客观性和真实性的特征，使其成为准确电池状态估算的主要数据源；人工神经网络促进了深度学习方法的快速发展，并且深度学习模型越来越多地应用于电池状态估计中，证明了准确性和鲁棒性的优势；混合模型通过全面利用不同类型的模型的特性来更准确，可靠地估算电池状态，这是电池状态估计方法的重要开发趋势。更高的精度，实时性能和鲁棒性是电池状态估算方法的开发目标。
记忆诊所环境中萎缩异质性和进展的可推广数据驱动模型
记忆诊所患者是代表各种病理衰老的各种病因的异质种群。尚不清楚如先前在阿尔茨海默氏病患者中所描述的那样，在这组老年人中，脑萎缩的时空进展模式是否普遍且具有临床意义。为了揭示不同的萎缩亚型，我们将亚型和阶段推断（sovera）算法应用于来自Delcode队列中813名参与者的基线结构MRI数据（平均值±标准偏差，年龄，年龄= 70.67±6.07年，52％女性）。参与者的认知能力下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或阿尔茨海默氏症类型的痴呆症（n = 68）的认知认知下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或痴呆症（n = 68）。萎缩亚型。PACC-5在长达240周内进行了PACC-5轨迹。测试基线萎缩亚型和阶段是否在明显的认知障碍之前预测了临床创伤，我们分析了PACC-5轨迹和轻度认知障碍的认知障碍率的认知障碍率和主观认知能力下降的人。边缘 - 优势和海马育萎缩亚型。边缘 - 主导萎缩无处不在影响内侧颞叶，其次是进一步的颞区，最后是其余的皮质区域。海马比萎缩最初发生在基线时，该亚型与年龄更大，阿尔茨海默氏病生物标志物水平，APOE ϵ4 Carrihersip和宽松的认知障碍有关。
24-12-2022 可再生能源消费在促进可持续发展和循环经济中的作用。数据驱动
Lucio Laureti 1*、Alberto Costantiello 2*、Angelo Leogrande 3*° *LUM University Giuseppe Degennaro，卡萨马西马，巴里，普利亚，意大利，欧盟°LUM Enterprise srl，卡萨马西马，巴里，普利亚，意大利，欧盟 可再生能源消费在促进可持续性和循环经济中的作用。数据驱动分析摘要 在本文中，我们研究了“可再生能源消费”在循环经济背景下的作用。我们使用世界银行 2011 年至 2020 年期间 193 个国家的数据。我们执行了几种计量经济学技术，即具有固定效应的面板数据、具有随机效应的面板数据、汇总 OLS、WLS。我们的结果表明，“可再生能源消耗”与“制冷度日数”和“调整后的储蓄：净森林消耗”等呈正相关，与“温室气体净排放/土地利用与林业清除”和“平均干旱指数”等呈负相关。此外，我们应用经过 Silhouette 系数优化的 k-Means 算法进行聚类分析，发现存在两个聚类。最后，我们比较了八种不同的机器学习算法来预测可再生能源消耗的值。我们的结果表明，多项式回归是预测意义上的最佳算法，平均可再生能源消耗预计增长 2.61%。JEL 代码：Q5、Q50、Q51、Q52、Q53。关键词：环境经济学、一般、环境影响评估、污染控制的采用和成本、回收利用。 1. 介绍-研究问题 在下文中，我们将分析可再生能源消费在循环经济背景下的作用，并关注环境可持续性。促使我们进行这一分析的原因一方面在于气候变化存在的经验证据，另一方面在于日益推动各国投资绿色经济的国际经济政策。最后，有必要考虑经济科学的作用，它一直警告污染产生的负面外部性。当然，工业主导的经济增长与污染之间的联系是所有国家资本主义发展的历史事实。即使在资本主义起源的欧洲，污染也摧毁了河流、森林、污染了城市并摧毁了整个人口。因此，意识到将绿色元素引入资本主义的必要性不仅是 Z 世代的趋势，而且是西方文明和全球文明的真正长期需求。当然，可再生能源在发展中国家和工业化国家都获得了大量资金和补贴。然而，人们对完全依赖可再生能源提高能源效率的可能性存在许多疑问。事实上，许多 GDP 增长迅速的国家仍然
具有自动控制器调节功能的激光增材制造数据驱动自适应控制
摘要：直接能量沉积 (DED) 需要闭环控制来稳定工艺并提高制造质量。大多数现有的 DED 控制器都需要通过实验进行系统辨识以获得工厂模型或与层相关的自适应控制规则，而此类过程繁琐且耗时。本文提出了一种新颖的数据驱动自适应控制策略，通过熔池尺寸反馈来调整激光电压。开发了一种多任务控制器架构，包含一个自动调节单元，该单元可根据 DED 工艺数据自动优化控制器参数。实验验证表明，受控样品的几何精度和熔池一致性有所改善。所提出的控制器的主要优点是它可以适应具有不同零件形状、材料、刀具路径和工艺参数的 DED 工艺而无需进行调整。即使工艺条件发生变化也不需要进行系统辨识，这减少了最终用户的控制器实施时间和成本。