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在全球心血管疾病预防试验中，HIV患者中汇总队列方程的表现和D：A：D风险评分：一项同类研究研究利用serprieve的数据
代谢部（S K Grinspoon MD，M V Zanni MD，M R Diggs BA，S M Chu MSN，K V Fitch MSN），通用医学司（V A Triant MD），传染病司（V A Triant）（V A Triant）和心血管成像研究中心，医院医院医院，MADARACH SOVELLACH SOLDICAL SOLDICAL（MADACH）。美国马萨诸塞州波士顿；美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学公共卫生学院艾滋病研究中心的生物统计学中心（A Kantor MS，T Umbleja MS，H J Ribaudo PhD）；美国加利福尼亚州洛杉矶的加利福尼亚大学洛杉矶分校David Geffen医学院传染病系（J S Currier MD）；杜克大学全球卫生研究所和杜克临床研究所（G S Bloomfield MD）心脏病学系，以及美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院杜克大学医学院心脏病学（P S Douglas MD）；西班牙马德里大学医院Ramon Y Cajal大学医院Ramon Y Cajal Health研究所传染病系（J L Casado MD）；西班牙毕尔尔巴省医院苏伯尔托医院传染病系（M delaPeñaMD）；美国亚利桑那州图森市亚利桑那大学医学院传染病系（L E Fantry MD）；
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
低于初始口服糖皮质激素剂量的狼疮肾炎：随机对照临床试验的汇总分析
抽象的客观传统初始治疗方案用于狼疮肾炎（LN）使用口服糖皮质激素（GC）的起始剂量，高达1.0 mg/kg/kg/day泼尼松等效，如果有或没有先前的静脉内甲基苯甲甲苯脉搏。更近期的管理指南建议静脉脉冲治疗后较低的开始口服GC剂量。由于没有大量研究直接比较接受低初始口服GC剂量的患者，因此对高质量随机对照试验（RCT）的汇总分析旨在评估功效和安全性的差异。从评估CARE标准（SOC）治疗组中评估可变GC剂量的RCT中分析了已发布的数据。接受起始泼尼松剂量高达0.5 mg/kg/天的患者（低剂量）与1.0 mg/kg/day（高剂量）进行了比较。完全需要尿液蛋白 - 促丁氨酸比<0.5 mg/mg（CRR 0.5），CRR或部分肾脏反应（PRR），严重的不良事件（SAE）和SAE由于治疗12个月而引起的感染引起的SAE。结果417例来自五项研究的SOC ARM患者在静脉脉冲后暴露于低剂量初始GC，而来自四个研究的521例患者接受了高剂量口服GC治疗。在低剂量口服GC的患者中，在12个月时为25.2％的CRR 0.5，而高剂量组为27.2％，p = 0.54。CRR或PRR，p = 0.14。SAE和感染SAE（19.4％vs 31.6％，P <0.001和9.8％，分别为16.5％，P = 0.012）。SAE的频率较低。基于合并的RCT数据的结论，与接受初始高剂量的患者相比，静脉注射GC后接受低剂量泼尼松的患者在接受低剂量泼尼松的患者之间没有显着差异。这些发现支持在LN治疗中使用低口服GC剂量。
汇总观点如何形成信念
在当今的在线世界中，人们的信念是由汇总观点所塑造的：许多陌生人的被发现，量化和总结的判断。评级指南购买，例如指南股票和民意测验指南投票。在这篇评论中，我们合并了跨学科研究，以阐明个人如何根据他人的观点对世界进行归纳推断。我们借鉴哲学来阐明什么在概念上区分了汇总观点与其他形式的证据，借鉴政治学来描述其在集体判断和决策中的功能起源，并利用心理学来阐明人们如何遵守个人如何遵守个人，学习和忽略其他人的意见。最后，我们重点介绍了未来解决文献中重要差距的方向，例如探索观点的因果历史如何塑造人们提出的推论，以及如何将反应对汇总意见的响应推动的机制如何利用，以应对对人们保持信仰的个人原因的量身定制干预措施。
病变分类和糖尿病性视网膜病变分级，通过将软效果和汇总到视觉变压器
方法：在这些技术中，深度学习模型已经证明了各种类型的机器视觉任务的有希望的结果。但是，大多数以医学图像分析为导向的深度学习方法建立在卷积操作上，这可能会忽略医学图像中远程像素之间的全球依赖性。因此，可以在医学图像分析中逐渐采用了可以揭示全球像素之间关联的视觉变压器模型。但是，注意机制的二次计算复杂性阻碍了视力变压器在临床实践中的部署。考虑到上面的分析，这项研究引入了具有软磁性和线性模块的综合自我发场机制，以同时保证效率和表现力。是特定的，通过添加一组代理令牌，在注意模块中采用了比原始查询和键代币的一部分和关键令牌。请注意，代理令牌可以完全利用软磁性和线性注意的优势。
汉克对估计的商业周期模型中对汇总不确定性的反应 *
具有名义僵化和丰富家庭异质性的快速成长的文献研究模型。1在此类汉克模型的核心是财务市场中的摩擦，特别是针对特质收入冲击的保险不完整，以及跨资产的流动性差异。因此，家庭对储蓄和投资组合选择的未来问题的不确定性做出了反应。例如，较高的不确定性会鼓励预防性储蓄，并使流动性不足的资产降低。在平衡中，不确定性的增加降低了无风险率，并提高了流动性不足资产的保费。但是，汉克模型上的大多数工作都限制了对特殊不确定性反应的关注。这是出于技术原因：有了预期的效用偏好，不确定的二阶对效用和选择的影响仅由流行的线性解决方案方法捕获。因此，大多数HANK模型由于总体不确定性而不会量化预防性储蓄或资产溢价。他们还从固定不确定性的效果中抽象出对公司决策的影响。这些技术特征在宏观经济学和财务方面的大型工作体系之间建立了脱节，强调了较时的总体不确定性。本文开发并估计了一个两者的汉克模型，其代理人对特质和总体不确定性做出了反应。我们表明，当使用多个PRIORS偏好将聚集不确定性建模为模棱两可时，这种模型非常容易。也存在企业内部选择的总体不确定性的第一阶效果。ag-gregate不确定性对效用具有第一阶的影响，并在稳态和线性动力学方程式中反映在方程中，因此我们可以使用标准方法来表征和估计我们的模型。在总体不确定性冲击后，更加谨慎地使所有跨越的决定 - 家庭选择和企业的价格和工资设定的选择以及价格和工资设定。我们的主要定量结果是，总体不确定性冲击会在整个商业周期内产生宏观经济总计和资产价格的强大合作。在我们的基线估计中，对TFP的歧义的单一震惊共同解释了关键宏观经济骨料以及Capi-tal的超额回报和实际利率的70％以上的周期性变化。相比之下，我们的估计仅涉及对劳动收入的特殊波动性的震惊的重要作用。识别来自投资的动力：只有总体不确定性冲击才会带来衰退，并具有强烈的旷日持久的投资低迷。我们还推断了总体不确定性对资产价格的重要影响：5.5％的平均超额资本回报率反映出相当大的不确定性溢价为3.2％，较小的流动性溢价为2.3％。
国家自主贡献中的碳管理：汇总、评估和前进之路
《巴黎协定》的全球盘点建立了一个最终评估进展和为下一代国家自主贡献提供参考的流程，呼吁各国将国家自主贡献与 1.5°C 保持一致。在旨在为 2025 年国家自主贡献提供参考的 COP28 第一次全球盘点中，各国被要求加快碳捕获利用和储存 (CCUS)，特别是在难以减排的行业 2 。特别是在水泥行业，很大一部分排放与能源无关，而是由于水泥制造的特殊化学反应。因此，碳管理技术是全行业脱碳的关键部分，到 2050 年将占所需减排量的 36%，相当于超过 1.3 千兆吨二氧化碳 3 。为广泛实现工业部门的减排目标，联合国环境规划署表示，到 2035 年，工业部门每年将需要 0.9 万亿至 1.2 万亿美元，其中碳捕获被确定为一个关键投资领域 4 。
关于重要机构的汇总监督银行统计数据的方法论说明，2024年第三季度
目的是向公众提供尽可能完整的信息并协调信息，每个参考期间涵盖的SIS仅包括那些在此期间与CoreP一起报告Finrep的银行。因此，随着重大机构的列表的变化和银行开始报告，用于各种参考期间的银行清单可能会有所不同。此外，可能不要求银行分支机构提交所有CoreP模块，而在未参加欧洲银行业监管的欧盟成员国中建立的信贷机构的SI指定分支机构则被排除在样本之外。银行最近被指定为SI并尚未报告Finrep - 由于显着决策与相应报告义务的开始或欧洲央行直接监督之间的时间流逝，也被排除在样本之外。
外部汇总IT部分 - 陪审团报告...
资格测试计划由终端（NSI）专业（NSI）专业（NSI）的教学计划组成，该课程是伟大的学校“数学，物理，工程和计算机科学”（MP2I）（MP2I）以及“数学，物理学，IT，MPI”（MPI）的科学准备课程的终端周期的教学课程，该课程的科学准备课程。此补充计划是由陪审团制定的。目的是使他能够评估候选人在所教授的概念上的下降，并由上述计划的“抓地力”设计。让我们回想起，对于整个计划，候选人预计将是对应于主级别的下降。在2024届会议上，书面测试是由学院组织的2月20日至22日举行的：
1108 项具有代表性的人口研究的汇总分析
贡献者国家和地区数据组的成员收集并重新分析数据，并检查汇总数据以确保有关他们研究以及他们国家其他研究的信息准确性。AWR、BZ、KES、RKS、RMCL、RAH、GAS、VPFL、NHP、AFBP、LJ、YDDB、AG 和 AM 整理了来自不同研究的数据。AWR、BZ 和 RAH 管理数据库。BZ、AWR、JEB 和 AM 在 CJP 和 ME 的帮助下调整了统计模型。BZ 和 AWR 分析了数据并准备了结果。ME、BZ 和 AWR 在汇总分析和写作小组其他成员的帮助下撰写了手稿的初稿。国家和地区数据组的成员对报告草稿发表了评论。ME 负责监督研究。国家和地区数据组的成员可以访问并验证各个参与研究的数据。AWR、BZ 和 RAH 可以访问并验证分析中使用的汇总数据。通讯作者对于提交出版的决定负有最终责任。