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古吉拉特邦屋顶太阳能系统适应性研究
本研究论文考察了古吉拉特邦屋顶太阳能系统的适应性，主要关注其机遇和挑战。本文的主要重点是创造一个有利的环境，鼓励投资，提高认识，并确保屋顶太阳能计划的长期可持续性。尽管拥有第六大土地面积和第九大人口，古吉拉特邦仍然是世界能源市场的关键参与者，但经常被忽视。在这里，政府致力于帮助客户找到具有成本效益的设施，目前有超过 20k 兆瓦的清洁能源投入运营。数据来自古吉拉特邦的帕坦和梅赫萨纳地区，来自 20 个村庄的 400 名参与者参与了当前的研究。为了检查数据，该研究有各种变量；资本设置成本被视为因变量，而维护、补贴、可用空间和意识被视为自变量。本研究借助卡尔·皮尔逊相关法和杜宾自相关模型来检验所选变量之间的关系。研究显示，与值 (1.0) 存在完美相关性，在结果的对齐中，杜宾模型 (1.727) 还发现所选因变量和自变量之间存在正自相关性。古吉拉特邦通过各种政府举措在推广屋顶太阳能系统方面取得了重大进展，为节约资金、实现能源独立和环境效益打开了大门。解决这些问题并鼓励全邦更广泛地使用太阳能系统需要持续努力，以提高认识、做出更好的财务选择和技术进步。
经济学社会科学课程框架
经济学课程重点和内容 K-8 年级的学生将获得坚实的经济学基础。9-12 年级为期一学期的经济学课程强调经济和个人理财决策。学生将探索消费者、生产者和资源之间的相互关系，以及国家和全球经济之间的相互关系。此外，学生还将研究个人选择之间的关系以及这些选择对职业和未来收入潜力的直接影响。 技能和应用 在整个课程中，学生将培养和应用学科素养技能：阅读、写作、口语和听力。当学生寻求引人注目和支持性问题的答案时，他们将检查各种主要和次要来源、数据和其他图形证据，并以多种方式（包括口头、视觉和书面形式）传达答案。学生必须能够选择和评估信息来源，汲取和建立想法，探索问题，检查数据，并从人类经验的各个方面分析事件，以培养成为有生产力的公民所必需的批判性思维技能。经济学是认证标准所要求的，不需要阿肯色州教育部的批准。对于扎根于探究的强大社会研究课程而言，内容知识和技能的获取至关重要。下表总结了《大学、职业和公民生活 C3 社会研究州立标准框架》第 1、3 和 4 维度中的社会研究实践。这些实践应贯穿 K-12 年级，随着学生掌握技能而不断加强。第 2 维度阐述了概念内容，与这一维度的一致性嵌入在学生学习期望 (SLE) 中。
血清ALT水平与新的
抽象目标我们旨在阐明日本一般人群中新发糖尿病的血清丙氨酸转氨酶（ALT）水平（ALT）水平（ALT）水平之间的关系。使用日本长崎县Iki City的年度健康检查数据设置基于人群的回顾性队列研究。参与者在基线时总共分析了没有糖尿病的5330名日本人（≥30岁）。Primary and secondary outcome measures Serum ALT levels were determined using an enzymatic method and were classified into gender-specific quartile groups as follows: group 1 (3–16 U/L in men and 3–13 U/L in women), group 2 (17–21 U/L in men and 14–16 U/L in women), group 3 (22–29 U/L in men and 17–22 U/L in women) and group 4 （男性为30–428 U/L，女性为23-268 U/L）。研究结果是糖尿病的发生率（禁食葡萄糖≥7.0mmol/L，非燃料葡萄糖≥11.1mmol/L，糖化血红蛋白≥6.5％或使用降糖疗法）。平均随访期5。0年后的结果，有279名患者患有糖尿病。随着血清ALT水平升高（第1组每100人年为0.7％，第2组为0.9％，第3组为0.9％，第4组为0.9％，第4组为0.9％，第4组为0.9％）（趋势p <0.001）。调整了其他风险因素，包括年龄，性别，肥胖，高血压，血脂异常，吸烟，当前的每日酒精摄入量和定期运动（趋势p <0.001）。在男性和女性之间观察到可比的关联（相互作用的p = 0.459）。结论血清ALT水平与日本普通人群中糖尿病的未来发展有关。
乳腺癌的磁共振成像特征与免疫分子亚型的表达之间的相关研究
摘要。- 目的：研究乳腺癌磁共振成像特征与免疫分子亚型之间的相关性。患者和方法：总共选择了129名乳腺癌患者作为调查对象。所有患者均被组织病理学诊断。所有这些都有免疫组织化学（IHC）ER，PR，HER-2和KI-67的乳腺杂志和检查数据。回顾性分析了乳腺癌杂志杂志杂志的共振成像特征与不同的免疫分子亚型的相关性。结果：将乳腺癌分为不同的分子亚型。有72例Luminal A类型（55.81％），20例Lu-Minal B类型（15.50％），14例HER-2+型（HER-2类型过表达）（10.85％）（10.85％），TNBC类型的23例（ER，PR和HER-2为负）（17.84％）。The magnetic resonance im- aging features of breast cancer were included, the post-enhanced morphology, margins, inter- nal enhancement features, time-signal intensity curve (TIC) and molecular subtype expression of lesions were significantly correlated with the im- mune molecular subtypes (C=0.602, 0.439, 0.350 and 0.407, p =0.000, 0.000, 0.006和0.000）。lesion形态：腔A类型主要是椭圆形，占76.39％（55/76）。Luminal B类型和HER-2+类型主要是不规则的，占75.00％（15/20）和64.29％（9/14）的重新计数。TNBC类型主要显示为游说，占60.87％（14/23）。病变的边缘：腔A类型主要是光滑的边缘，占73.61％（53/72）。Luminal B类型和TNBC类型主要是不规则的婚姻，分别为70.00％（14/20）和56.52％（13/23）。HER-2+类型的边缘主要是调味，占64.29％（9/14）。内部增强功能：LumiNAL A类型甚至是增强的，Ac-
![arxiv：2402.04598V1 [CS.HC] 2024年2月7日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0c956cd7426e379a52ec8740ec3bd812e4c80e71.webp)
arxiv：2402.04598V1 [CS.HC] 2024年2月7日
相互作用时，当我们查看包括自主代理和人类相互作用的搜索区域（例如人类机器人相互作用（HRI））时，可能会变得尤为重要。HRI的研究开始越来越多地检查数据可视化以增强机器人的安全性[8]，可视化传感器数据[2]或传达感知结果以支持机器人的解释性[3]。然而，与数据雕塑或改变形状的条形图相反，机器人被视为其自主性，互动性和适应性的结果[4]。此外，先前的研究表明，机器人的外观，运动或行为会影响用户的喜欢，接受，信任，以及用户是否认为机器人是智能的[9]。对机器人的感知和态度的这种变化在通过机器人体现和可视化的数据时提出了几个问题：如果数据通过机器人体现和传达，其代理如何影响交互，用户对传送数据的态度和态度？例如，机器人的代理商如何影响用户对数据的信任？与以前在数据可视化方面的研究相一致，后者还提出了如何将数据映射到机器人行为的问题，从而输出参数（例如光或运动）。另一方面，我们还问自己如何通过机器人行为可视化数据可能会改变与机器人的感知和互动（例如它是否增强了机器人的解释性或突出其功能？）。第二，数据机构的问题超出了HRI范围。可以说，代理商不必显式设计的代理，但可以归因于，因此可以被认为。代理是由互动性，自主性和适应性提高[4]所定义的；因此，可以将实现，匹配和支持这些标准的数据可视化视为代理本身，我们将其定义为数据机构。如果此假设确认是正确的，那么未来的研究将为设计指南提供有关数据机构将来的样子的信息。在介绍了数据物理和实施方案的域中相关工作后，我们建议定义数据机构和
加速的机器学习和数据科学...
图1描绘了使用标记数据训练以预测材料特性的典型监督ML模型。此类ML模型的主要组成部分是（a）定义问题（b）数据采集并选择适当的特征空间，（c）数据处理或探索性数据分析（EDA）和（d）使用合适的算法培训和验证该模型。尽管有许多开源材料数据库，但与数据科学的其他领域相比，数据由不同的类别组成，每个类别的数据相对有限。在大多数实验数据中，研究是在不同的实验条件下进行的，因此数据取决于温度，时间，湿度，原始化学物质等各种对照参数。选择数据后，下一个关键挑战是选择材料的适当功能集（指纹），以用目标属性映射。诸如Pymatgen [12]，Matminer [13]，原子模拟环境（ASE）[14]，DSCRIBE [15]等的开源库[13]等。对于分子和材料的不同位点，键和全局（晶格）特征非常有用。EDA包括验证任何异常值，将丢失的数据推出，将对象类型参数编码为数字类型，检查数据中的任何重复副本等。一旦数据准备就绪，为给定问题选择特定算法是另一个挑战，它应该考虑不同的因素，例如数据的大小，特征空间，问题的复杂性等。如果选择有限的数据点（例如深度学习算法）（高方差）模型（高方差）模型，则可能导致过度拟合。训练模型的解释性是了解最归因于总体预测的特征的另一个重要因素[16]。可以使用超参数调谐方法（如随机搜索交叉验证和网格搜索交叉验证）进一步调整模型的精度。
第11章：描述定量数据
章节概述：Frey，L.，Botan，C。和Kreps，G。（1999）。调查交流：研究方法简介。（第二版）波士顿：Allyn＆Bacon。第11章：描述定量数据I.简介A.我们不断地被以统计形式的信息轰炸，人们用来描述事物。有些易于理解，有些则更复杂。B.本章旨在帮助解释用于分析定量（数值）数据的各种统计数据。目标是帮助您成为此类信息的有能力的消费者。II。 有意义的数字：统计数据分析A. 一组获得的数据本身不是很有用。它需要进行分析和解释。 B. 数据分析：检查数据对研究人员意味着什么，将数据转换为可以共享的有用信息的过程。 1。 统计数据分析：检查定量数据对研究人员意味着什么的过程。 C.“统计信息”来自拉丁语“状态”，这意味着统计信息用于了解定量数据的状态或状态；统计信息是指一组数据的任何数值指标。 1。 有两个广泛的统计数据：描述性和推论统计。 D.统计是用于提出论点的最普遍和有说服力的证据形式之一。人们应该警惕以下事实：统计通常以不太诚实的方式使用（“统计评估”）。 1。 2。 a。 b。II。有意义的数字：统计数据分析A.一组获得的数据本身不是很有用。它需要进行分析和解释。B.数据分析：检查数据对研究人员意味着什么，将数据转换为可以共享的有用信息的过程。1。统计数据分析：检查定量数据对研究人员意味着什么的过程。C.“统计信息”来自拉丁语“状态”，这意味着统计信息用于了解定量数据的状态或状态；统计信息是指一组数据的任何数值指标。1。有两个广泛的统计数据：描述性和推论统计。D.统计是用于提出论点的最普遍和有说服力的证据形式之一。人们应该警惕以下事实：统计通常以不太诚实的方式使用（“统计评估”）。1。2。a。b。缺乏有关统计信息的知识会导致倾向于完全拒绝信息或以面值接受信息。E.统计一词是指两个项目：1。产品：表征一组定量数据的数值描述和推论统计。技术：生成数值描述和统计推断的程序的应用。f。存在两种类型的统计数据分析所反映的描述和推断的一般目的：1。描述性统计数据分析：用于构建有关一组定量数据特征的简单描述。摘要统计信息：总结数据的数值指标。将原始分数转换为标准分数。 c。构建数据的视觉显示。 2。 推论统计数据分析：两个目的：估计：从聚集在样本上收集的数据中估算人群的特征。 b。 显着性测试：对组之间的显着统计差异和变量之间的显着统计关系进行测试。 iii。 通过摘要统计数据描述数据A. 必须以某种方式凝结组成相对较大的数据集的数据才能理解它们。 1。 数据被凝结为一个数值指标，该指标最能汇总数据集，称为摘要统计量，这是描述整个定量数据集的有效方法。 B.将原始分数转换为标准分数。c。构建数据的视觉显示。2。推论统计数据分析：两个目的：估计：从聚集在样本上收集的数据中估算人群的特征。b。显着性测试：对组之间的显着统计差异和变量之间的显着统计关系进行测试。iii。通过摘要统计数据描述数据A.必须以某种方式凝结组成相对较大的数据集的数据才能理解它们。1。数据被凝结为一个数值指标，该指标最能汇总数据集，称为摘要统计量，这是描述整个定量数据集的有效方法。B.研究人员寻求一个摘要统计数据，该统计数据提供了数据集中的“典型”点，最好的
使用颞细胞状态网络模型预测抗癌药物组合反应
冠状动脉疾病（CAD）是发达和发展中的死亡的主要原因。这项研究的目的是通过机器学习和评估该方法来确定冠状动脉疾病的危险因素。使用公开可用的国家健康和营养检查调查（NHANES）进行了回顾性，横断面研究（NHANES），该研究完成了人口，饮食，运动和心理健康问卷并拥有实验室和体格检查数据的患者。单变量逻辑模型（以CAD为结果）用于识别与CAD相关的协变量。在最终的机器学习模型中包括在单变量分析中具有P <0.0001的协变量。机器学习模型XGBoost由于文献中的普遍性以及其在医疗保健术前的预测准确性提高而使用。模型协变量根据覆盖统计量进行排名，以识别CAD的危险因素。构造的加性解释（SHAP）解释被用来可视化这些潜在危险因素与CAD之间的关系。在这项研究中符合纳入标准的7,929名患者中，女性为4,055（51％），男性为2,874（49％）。平均年龄为49.2（SD = 18.4），有2,885名（36％）白人患者，2,144名（27％）黑人患者，1,639名（21％）西班牙裔患者和1,261例（16％）其他种族患者。总共338例（4.5％）患有冠状动脉疾病。将它们拟合到XGBoost模型中，AUROC = 0.89，灵敏度= 0.85，特异性= 0.87（图1）。按覆盖范围排名前四的最高特征，这是协变量对整体模型预测的百分比贡献的度量，是年龄（覆盖率= 21.1％），血小板计数（覆盖= 5.1％），心脏病的家族史（覆盖率= 4.8％）和胆固醇总胆固醇（覆盖率= 4.1％）。机器学习模型可以使用人口统计学，实验室，体格检查和生活方式协变量有效预测冠状动脉疾病，并确定关键的危险因素。
调查使用机器学习算法来支持基于风险的牛和养猪场的动物福利检查
在牲畜生产中，与动物相关的数据通常在专用数据库中注册，通常不相互连接，除了常见的标识符。组合数据集的分析以及可能包含第三方信息的信息可以提供更完整的图片或揭示复杂的关系。这项研究的目的是开发风险指数，以预测违规动物福利可能性增加的农场，在农场福利检查期间被定义为不合规。为此目的选择了一种数据驱动的方法，重点是现有的瑞士政府数据库和登记册的组合。单个动物级别的数据在牛群水平上进行了汇总。由于数据收集和可用性最适合牛和猪，因此重点是这两个牲畜物种。我们提出了可以用作计划和优化基于风险的农场福利检查的工具，通过提出要访问的优先权持有的列表，以计划和优化基于风险的农场福利检查。使用先前农场福利检查的结果用于校准二进制福利指数，这是预测目标。风险指数基于代理信息，例如参与具有结构化住房和户外通道，牛群类型和大小或动物运动数据的动物福利计划。由于该模型的透明度对于公众接受此类数据驱动的指数和农场控制计划至关重要，因此可以深入研究决策过程的随机森林模型。研究表明，将多个和异质数据源组合起来可以提高模型的质量。使用历史检查数据，这两种物种的总体违规率总体违规的总体流行率较低，该指数分别能够预测牛和猪农场的敏感性分别为81.2和79.5％的违规行为。此外，在将特征空间限制为最相关的过程之前，将保护隐私的方法应用于研究环境，以探索可用的数据。这项研究表明，现有数据集对数据驱动的牲畜种群进行了可能的监测，而开发的模型可以是计划和进行基于风险的动物福利检查的有用工具。
卷。 14，第1期（2025年3月）
https://doi.org/10.62345/jads.2025.14.1.20可持续性摘要，南亚经济体正在过渡到可再生能源（RE）来源和现代技术，并应用了严格的法规。但是，它们是否违反环境可持续性的生产力尚不清楚。为了回答这个问题，本研究旨在通过经验分析重新过渡，现代化和法规对2000年至2023年之间南亚国家农业和工业生产力的影响。在估计系数之前，研究进行了必要的估计诊断测试，以检查数据中的计量经济问题。因此，该研究进行了多重共线性，佩萨兰横截面依赖性（CD）测试的相关矩阵，用于CD，Levin-Lin-Chu（LLC），Im-Pesaran-Shin（IPS），Fisher-ADF和Fisher-PPP测试，用于对自动化的单位root和Durbin-watson测试。这项研究通过PEDRONI和KAO协整检验检查了变量之间的协整。基于这些预估计测试的结果，研究采用了完全修改的普通最小季（FMOL）方法来估计变量的系数。经验结果表明，重新过渡和现代化的增加都显着提高了农业和工业生产力。法规降低了农业和工业部门的生产率。在最后，研究进行了杜米特拉斯库 - 赫林检验，以检查变量之间因果关系的方向。然而，该研究发现外国直接投资与工业生产力之间存在单向关系。结果表明，农业和工业生产力与重新过渡，现代化和法规有双向因果关系。调查结果表明，南亚经济体应投资并鼓励过渡和现代化的过渡，并从农业和工业部门中删除严格的法规。关键字：重新过渡，农业和工业生产力，现代化，FMOL。引言能源在政治，文化，经济，社会和领域中起着至关重要的作用，通过满足所有社会要求，推动文明汽车。能源提供各种目的，包括电力生产，供暖和冷却应用（Faninger，2011； Park，2017）。由于能源满足家庭，企业，行业和交易商品的要求，因此其需求正在逐渐增加。此外，对能源的需求不断上升（每年7.4％）主要是因为人口较高和经济增长（例如）。