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应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
英国正规服务人员就业 2021/22 - GOV.UK
初级职业 (16%) 包括通常需要最低程度的普通教育并可能包含短期工作相关培训的职业。此类别中的职业包括酒吧招待、劳工、清洁工和工厂/仓库工人。在本公报中详细说明了不同人口群体之间的职业差异。职业已根据国家统计局 (ONS) 的《2020 年标准化职业分类》(SOC) 进行分组。本公报中介绍了主要的 SOC 组。有关所有 SOC 组中职业的更多信息，请访问 ONS 网站 7 。与前几年相比，从 COVID-19 大流行的影响中恢复可能影响了 2021/22 年退役军人的职业结果，与前几年相比，就业市场总体上较为有利。
英国正规武装部队自杀率 - GOV.UK
2022 年 3 月 31 日发布 本年度统计通知提供了 2002-2021 年 20 年间英国正规武装部队现役人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通知，并包括 2021 年的新数据。该通知提供了最近 20 年的数字和自杀率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始收集数据以来的自杀率。数据针对整个英国正规武装部队和每个军种分别提供；皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀兵）和皇家空军。此新闻稿除了对这三个军种进行比较外，还与英国一般人群进行了比较。由于自 2002 年以来女性军人的自杀人数较少（n=21），因此在本通知开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通知中其余的分析仅限于年龄在 16 至 59 岁之间的男性。
英国正规武装部队年度医疗退伍情况
患有影响其履行职责能力的疾病或健康问题的军人通常会被转介到医疗委员会进行体检并审查其医疗等级。在个人健康状况明显低于服务就业和留用标准的情况下，委员会将建议因病退伍；如医疗政策和/或该职业组的单一服务留用标准所述。然而，在许多情况下，患者将首先被降级以进行治疗、康复和康复。对于未完全康复的人员，委员会可能会建议患者永久降级并限制职责，或者他们可能会建议因病退伍。然后，该建议被转发给人员管理部门或就业委员会，以供批准或决定和采取行动。
英国正规武装部队的死亡人数 - GOV.UK
国家统计状况 国家统计状况意味着我们的统计数据符合最高的可信度、质量和公共价值标准，我们有责任保持遵守这些标准。统计数据上一次根据《行为准则》进行全面评估是在 2012 年。经过统计监管办公室的合规性检查后，这些统计数据继续被指定为国家统计数据，这一决定已于 2021 年 1 月得到确认。自统计监管办公室最新审查以来，我们一直遵守《统计行为准则》，并做出了以下改进： • 通过在报告中展示其他事故和自杀数量时添加关于使用临时标记的进一步解释，帮助用户理解。• 通过改进对比率、置信区间和标准化死亡率的解释，帮助用户理解。
英国正规武装部队的自杀事件 - GOV.UK
本年度统计通知提供了 2003-2022 年 20 年期间英国现役正规武装部队人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通知，并包含 2022 年的新数据。该通知提供了最近 20 年的数字和比率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始数据收集以来的比率。数据针对整个英国正规武装部队和每个军种分别提供；皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀人）和皇家空军。除了三个军种之间的比较外，本新闻稿还与英国一般人口进行了比较。由于自 2003 年以来女性军人自杀人数较少（n=21），因此本通知开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通知的其余分析仅限于 16-59 岁的男性。2022 年要点和趋势
英国正规武装部队自杀事件
本年度统计通告提供了 2004 年至 2023 年 20 年间英国现役正规武装部队人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通告，并包括 2023 年的新数据。该通告提供了最近 20 年的数字和自杀率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始数据收集以来的自杀率。数据涵盖整个英国正规武装部队，并分别针对每个军种提供：皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀兵团）和皇家空军。本新闻稿除了对这三个军种进行比较外，还与英国一般人群进行了比较。由于自 2004 年以来女性军人自杀人数较少（n=23），因此在本通告开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通告中其余的分析仅限于 16-59 岁的男性。 2023 年重点和趋势
正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
案卷编号 4206-23 参考：签名日期发件人：海军记录更正委员会主席致：海军部长主题：审查海军记录参考：(a) 10 USC §1552 (b) OSD/DOD 姓名更正规定/指导附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，申诉人，前海军士兵，向本委员会提交了附件 (1)，请求更改她的海军记录，具体而言，更正记录以反映姓名更正。附件 (1) 和 (2) 适用。 2. 委员会由 组成，于 2023 年 7 月 2 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，应该放弃诉讼时效并审查申请的实质。委员会审查了与申诉人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 申诉人于 2012 年 7 月 12 日加入海军并开始现役。在服役期间，申诉人一直以“Best, Matthew Daniel”的名字服役。b. 2018 年 7 月 11 日，申诉人光荣退役。退伍时，请愿人收到并签署了一份现役解除或退伍证明书（DD 表格 214），名字显示为 c。2022 年 11 月 17 日，县高等法院下令将请愿人的姓名从 AKA 更改为，新名字的性别显示为女性。进行此更改是为了使她的名字与她的性别认同相符。
案卷编号 4206-23 参考：签名日期发件人：海军记录更正委员会主席致：海军部长主题：审查海军记录参考：(a) 10 USC §1552 (b) OSD/DOD 姓名更正规定/指导附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，申诉人，前海军士兵，向本委员会提交了附件 (1)，请求更改她的海军记录，具体而言，更正记录以反映姓名更正。附件 (1) 和 (2) 适用。 2. 委员会由 组成，于 2023 年 7 月 2 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，应该放弃诉讼时效并审查申请的实质。委员会审查了与申诉人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 申诉人于 2012 年 7 月 12 日加入海军并开始现役。在服役期间，申诉人一直以“Best, Matthew Daniel”的名字服役。b. 2018 年 7 月 11 日，申诉人光荣退役。退伍时，请愿人收到并签署了一份现役解除或退伍证明书（DD 表格 214），名字显示为 c。2022 年 11 月 17 日，县高等法院下令将请愿人的姓名从 AKA 更改为，新名字的性别显示为女性。进行此更改是为了使她的名字与她的性别认同相符。
Casgen：CRISPR CAS蛋白设计的正规生成模型，具有分类和基于保证金的优化
群集定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关蛋白（CAS）系统通过提供高精度和多功能性来彻底改变了基因组编辑。然而，大多数基因组编辑应用都依赖数量有限的良好特征的CAS9和CAS12变体，从而限制了更广泛的基因组工程应用的潜力。在这项研究中，我们广泛探索了CAS9和Cas12蛋白，并开发了Casgen，这是一种基于边缘的基于边缘的潜在空间正则化的新型深层生成模型，以增强新生成的Cas9和Cas12蛋白的质量。具体来说，卡斯根采用一种结合分类来过滤非CAS序列的策略，对潜在空间的贝叶斯优化来指导功能相关的设计，并使用基于Alphafold的分析进行彻底的结构验证，以确保稳健的蛋白质产生。我们从知名的生物数据库（例如InterPro和PDB）中收集了一个具有3,021 cas9、597 Cas12和597个非CAS蛋白序列的综合数据集。为了验证生成的蛋白质，我们使用BLAST工具进行了序列对齐，以确保新颖性并过滤到与现有CAS蛋白的高度相似序列。使用AlphaFold2和AlphaFold3的结构预测证实，生成的蛋白质与已知CAS9和CAS12变体具有很高的结构相似性，TM分数在0.70至0.85之间，并且root-Mean-square偏差（RMSD）值低于2.00。序列身份分析进一步表明，生成的CAS9直系同源物在已知变体中表现出28％至55％的身份，而CAS12A变体的身份高达48％。我们的结果表明，提出的CAS生成模型具有通过设计保留功能完整性的各种CAS蛋白来扩展基因组编辑工具包的重要潜力。开发的深层生成方法为合成生物学和治疗应用提供了有希望的途径，从而为开发了更精确，更通用的CAS基因组编辑工具的开发。