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管理研究中的方法论问题
表13.9。 标准的优先权重和替代方案的得分227图 13.5。 目标，标准和替代方案的层次结构228表13.10。 基本规模228表13.11。 标准的优先级权重230表13.12。 替代方案的加权平均得分231图 13.6。 恒定和可变的生产功能返回比例235图 13.7。 生产的可能性集和有效的边界236表13.13。 五个单位的输入 - 输出数据238表13.14。 最佳解决方案239图 13.8。 单输入 - 单输出单元的CCR效率240表13.15。 五个单个输入单个输出单元的数据240表13.16。 单位输出消耗的输入240图 13.9。 CCR效率的两输入 - 单式输出单元241表13.17。 五个单输入– TWO输出单元的数据241表13.18。 用单位输入产生的输出241图 13.10。 单输入 - 输出单元的CCR效率242图 13.11。 单输入 - 单输出单元的BCC效率246表13.9。标准的优先权重和替代方案的得分227图13.5。目标，标准和替代方案的层次结构228表13.10。基本规模228表13.11。标准的优先级权重230表13.12。替代方案的加权平均得分231图13.6。恒定和可变的生产功能返回比例235图13.7。生产的可能性集和有效的边界236表13.13。五个单位的输入 - 输出数据238表13.14。最佳解决方案239图13.8。单输入 - 单输出单元的CCR效率240表13.15。五个单个输入单个输出单元的数据240表13.16。单位输出消耗的输入240图13.9。CCR效率的两输入 - 单式输出单元241表13.17。五个单输入– TWO输出单元的数据241表13.18。用单位输入产生的输出241图13.10。单输入 - 输出单元的CCR效率242图13.11。单输入 - 单输出单元的BCC效率246
CERT_方法论_备忘录...
简介 本备忘录总结了气候领导委员会的排放、收入和技术（“CERT”）模型的方法。CERT 及其运作旨在分析 Baker-Shultz 碳红利计划所阐明的联邦全经济碳价的影响。1 CERT 可进一步用于评估改变现有和新兴技术对能源市场的相对价格的其他干预措施。CERT 依赖于预测能源使用和技术组合、温室气体（“GHG”）排放和联邦收入的建模技术。它是 Thunder Said Energy（“TSE”）提供的分析工具的演变。2 TSE 是一家专门为政策研究人员和市场参与者提供数据、见解和建模的咨询公司。委员会更新并扩展了这些工具，以提高它们与共识市场展望的可比性，例如美国能源信息署 (“EIA”) 发布的年度能源展望 (“AEO”) 3。4 CERT 还探讨了住宅和商业供暖需求的电气化、其对负荷的影响以及可再生能源容量、能源存储和批发电力市场上的热调度之间的相互作用。本方法备忘录概述了来自 TSE 和其他市场展望的假设、数据和建模技术。之后，它讨论了气候领导委员会 (“CLC”) 为对 CERT 中的电力市场和技术部署进行更具体的分析而做出的定制改进。CERT 概述 CERT 的基础是一系列相互关联的技术部署模型，这些模型描述了当代美国能源市场以及能源供应和能源需求将如何随着经济和人口变化以及现有技术和新兴技术（例如小型模块化反应堆或“SMR”，5 等）的部署而演变。CERT 假设整个美国经济（例如住宅用电、工业部门、航空部门等）对“能源服务”的需求以及以化石燃料或电力形式供应能源的选项。CERT 研究这些供需互动如何响应碳定价。许多核心假设、数据和技术均改编自 TSE 对美国能源市场及其对碳定价的潜在反应的分析。6 CERT 的能源需求增长基于高水平宏观经济表现，以美国国内生产总值（“GDP”）增长、美国人口增长和国际能源署（“IEA”）定义的一次能源强度来衡量。7 CERT 通过直接化石燃料燃烧（例如，使用天然气的家庭供暖、使用内燃机或“ICE”的汽车等）的混合能源供应来满足能源需求。或通过输送电力。电力可以通过多种技术产生，例如燃烧煤炭、天然气或馏分燃料油（“DFO”）的热电厂群。零碳工厂包括水力发电站、传统核电站或 SMR、风能和太阳能。大规模电池存储的潜力也是 CERT 结构的一部分。根据能源供应概况，CERT 预测二氧化碳（“CO 2”）、甲烷和其他温室气体排放。CERT 包括“负排放”概念，如自然汇（例如，
第13章。西班牙语期刊中翻译的定量分析（1900-1945）：一种方法论建议
信息仅限于期刊名称和数字，但缺乏有关所包含的文章（例如文章）的信息，该文章发表在给定问题中。因此，当尝试采用大规模的方法和观点时，就不可能完全掌握过去的期刊媒体发表的内容。并不意味着数字化的文本语料库是不合适的或不适合文化研究的。计算语言学和数字工具已根据数字化书籍的文化趋势进行了研究（Michel等人2011; Gulordava和Baroni 2011； Juola 2013）和历史报纸（Lansdall-Welfare等人。2017; Cristianini，Lansdall福利和Dato 2018）。TESE研究，基于将统计方法应用于整个语料库（Tahmasebi et al。2015），定量描述了随着时间的流逝，语言，文化和历史现象的发展。但是，正如Koplenig（2015）所表明的那样，元数据本身是重要的信息来源，需要上下文化和限定结果。te量化的书籍翻译已经是翻译研究中已建立的批准，尽管它忽略了书籍内容，但它最著名的是引起了译本的翻译学，正如Heilbron（1999）所提出的。将大规模的定量分析带入了周期出版物中翻译的研究。特别是在西班牙和拉丁美洲的著作期刊中，已经出版了多少译本，尚无概念，哪些作者的作者已经翻译而来。1数字方法像本文中提出的那样，旨在使我们处于这个位置，不仅要回答这些问题，而且还要深入研究对不同空间和时间的文化期刊的循环和接收的循环和接收。我们认为，这种方法可以有助于提前书本历史，文学史和西班牙裔世界的文学翻译历史。更一般地，对西班牙语现代文学期刊的分析将从二十世纪的前半段分析，将为了解西班牙裔领域的文学现代性提供新的优势点，并将为与书籍翻译进行比较，使我们能够绘制两个平台，或者在这两个平台之间进行文字循环。
对系统定量，定性和混合研究评论的系统评价在医疗保健研究中的评论：如何评估包括评论的方法论质量？
摘要 - 很长一段时间以来，电力需求与天气之间建立了关系，并且是运营和计划的负载预测的基石之一，以及行为和社会方面（例如日历或显着事件）。本文探讨了新闻中包含的社会信息的方式以及为什么可以更好地使用能源需求来理解总人口行为。这项工作是通过实验来分析从国家新闻对日前电气需求预测中提取的预测特征的影响的实验完成的。将结果与仅在日历和气象信息上训练的基准模型进行比较。实验结果表明，表现最好的模型将官方标准误差降低到4％，11％和10％的RMSE，MAE和SMAPE。表现最佳的方法是：识别与COVID-19相关的关键字的单词频率；主题分布确定了有关大流行和内部政治的新闻；全球词嵌入了有关国际冲突的消息。这项研究为传统的电力需求分析带来了新的观点，并确认了通过文本中包含的非结构化信息改善其预测的可行性，并在社会学和经济学中带来了潜在的后果。
效果和预测应用的算法方法论
尽管辅助生育医学技术的发展，但专家认为阳性妊娠事件（GR +）的成功率被认为是低的。本文将介绍的科学独创性集中在于基于多个和二进制逻辑回归的其他预测算法；这是为了强调怀孕事件的存在或不存在。很明显，出于预测目的，这种回归方式是广泛的。的确，我们可以以无尽的方式引用使用领域：医学，保险，银行，运输，计量经济学等。将用于领导这项研究的数据是荧光基因的转录组光强度。此使用的数据是从QPCR型物理系统（聚合酶链反应）获得的。科学锁在于分析性能标准，即逻辑回归和优化可能性，以最大程度地提高测试可能揭示了GR +事件的可能性。当然，这将通过并行分析赔率（OR）来完成。总而言之，我们的目的是开发一种能够使用前面提到的数量来生成可靠模型的算法。在阈值0.5时，将给出性能特征：ROC曲线，ROC曲线下的面积（AUC），灵敏度（SE），特异性（SP），混淆表和可能性。最后，我们在歧视，分类和最终验证方面的算法相关性得出结论。
方法论放射学评分（指标）：Eusomii认可的放射线研究质量评分工具
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使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。
肾细胞癌中的 NK细胞及其对CAR-NK治疗的影响 q方法论作为一种综合方法 亚马逊农村地区使用的传统家庭饮用水处理方法的表现 引用Nawaz T，Awan T，Zahoor H，Gul R，Bibi S，Uddin A，Abbas G，Ghafoor SU，Belay SA，Rehman A，Rehman A，Li X-G和Tabassum S（2025）突变分析 过敏性结膜炎中的梅博氏腺改变 细菌和真菌的植物寄生线虫生物防治 多参数流式细胞仪 饮食蛋白，氨基酸和2型糖尿病 肿瘤内微生物群的新作用：新型癌症疗法的关键 病例报告：妊娠中期螺旋酮偶然治疗的孕妇 评估半岛沿海生态系统中主要非土著无脊椎动物的生态影响 先天性心脏病儿童营养不良的危险因素：荟萃分析 L2词汇音调采集中的多模式提示 在不同的非生物表面上的海洋微生物生物膜 在NIH-CPSI评估的不同症状严重程度中，慢性前列腺炎/慢性骨盆疼痛综合征患者的大脑功能改变的特征 2型糖尿病健康的开发过程 - NLRP3炎性症中的心血管疾病：更新 筛查NLRP3临床发育中的候选药物 病理生理中心的代谢相互关系
肾细胞癌（RCC）是一种恶性肿瘤，占成年癌症的3％，20％ - 30％的患者在开始时被诊断为转移性RCC，而转移性RCC全身治疗的中位总生存期（OS）范围为16个月至16个月至50个月。免疫疗法是一种依赖于免疫细胞和肿瘤细胞特异性结合的新型疗法，可能是晚期肾细胞癌的潜在疗法。虽然已经在各种实体瘤中研究了嵌合抗原受体NK细胞（CAR-NK）疗法，但几个团队也报道了对其在RCC的应用的特定研究。在这篇综述中，我们介绍了NK细胞的细胞毒性机制，总结了RCC和NK细胞之间的联系，并对肾细胞癌Carcinaloma Car-NK治疗发布了新的见解。迄今为止，重点关注肾细胞癌和NK细胞的大多数研究仅声称NK细胞细胞毒性和NK细胞免疫抑制甚至免疫逃生的机制，但所涉及的分子也可能是肾细胞癌Carcinaroma carcinoma carcinoma car-NK疗法的有趣靶标。
