XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System统计学家
第 2 单元 政治现代化
二战后，世界经济逐渐衰落，美国开始成为世界领导者，特别是在实施马歇尔计划，重建饱受战争蹂躏的西欧之后。1950年代，美国开始主宰世界事务。与此同时，以苏联为首的共产主义运动蓬勃发展，苏联的势力扩展到东欧国家以及亚洲的中国和韩国。美国希望遏制共产主义的蔓延。战后，欧洲殖民帝国在亚洲和非洲的解体，催生了许多新的民族国家。新出现的独立民族国家面临着两种可供选择的发展模式，即社会主义和资本主义模式，以促进经济发展和巩固独立。在这样的历史条件下，美国政治精英自然而然地鼓励其社会科学家研究“新兴”、“不发达”或“发展中”国家，以促进这些国家的经济发展和政治稳定，避免落入苏联共产主义阵营（Chirot 1981，第 2.61-262 页）。在美国政府和私人基金会的支持和赞助下，政治学家、经济学家、社会学家、心理学家、人类学家和人口统计学家开始研究非西方社会，尤其是那些刚刚摆脱殖民主义影响的社会。
介绍 wiiw COMECON 数据集
Monika Schwarzhappel 是维也纳国际经济研究所 (wiiw) 统计系主任。Artem Kochnev 和 Isilda Mara 是 wiiw 项目期间的经济学家。Magdalena Frei 曾是 wiiw 的研究助理。Alexandra Bykova 是 wiiw 统计系副主任兼经济学家。Hana Ruskova 和 Renate Prasch 曾是 wiiw 的统计学家。Xhesika Banushi 曾在该项目中担任自由职业者。Manuel Neubauer 曾是 wiiw 的数字化专家。David Zenz 是 wiiw 的数据科学家和 R Shiny 应用程序开发人员，负责编写查询工具和网站 (comecon.wiiw.ac.at)。本统计报告是 OeNB 项目“转型前的东欧：数据数字化和 CESEE 计划经济分析”的一部分。本文的研究由奥地利国民银行周年基金资助（项目编号 18666）。感谢奥地利国民银行为本研究提供的支持。本文中的信息和观点均为作者本人观点，并不一定反映维也纳国际经济研究所 (wiiw) 或奥地利国民银行 (OeNB) 的官方意见。
Sesug纸148-2023全身定量检查到...
在分析过程中的某个时候，研究人员和统计学家倾向于考虑混杂因素，如果变量是他们的研究中的混杂因素。虽然有几种方法可以识别这一点，但我不记得遇到一个工具，该工具可以通过SAS中的一条简单的代码执行系统性和定量检查。本文试图为研究人员提供一种简单的选择，即通过简单地将一些参数作为呼叫的一部分，而宏代码完成其余部分。鉴于有非定量方法可以剖析数据集和研究的本质，以确定数据集中的某个变量是否是混杂的，因此这种自动化的定量方法很可能通过通过系统性定量混合器检查（SQCC）宏来删除某些手动步骤和任务来增加价值。代码在没有混杂因子的情况下获得了预测变量的系数的估计，并在存在混杂因子的情况下检查值是否偏离10％以上，以表明该变量确实是混杂的变量。研究人员可以获取此信息并相应地执行相应的活动。对宏的调用很简单，因此易于使用，可以根据需要多次调用。
会议
很多人也从公司的角度看待这个问题。每年每个雇主都会收到很多职位申请。在所谓的正常年份，这些申请者中只有很少一部分被录用。以我熟悉的一家公司为例，波士顿联合煤气公司在战前平均有大约 20,000 份职位申请。在这 20,000 份申请中，他们通常会录用大约 400 人。这就得到了统计学家所说的 2% 的选择率。这对 19,600 名未被录用的人意味着什么？为空缺职位找到最优秀的人才对公司意味着什么？具体来说，我们可以指出，如果 19,600 名被拒绝的申请者被拒之门外，他们觉得自己受到了不公平的对待，受到了歧视，只有老板的朋友被录用，这可能会给任何企业带来非常严重的公关问题。同样，如果 400 名员工能够顺利、高效地适应新工作，那么雇主将获得巨大的经济利益，这是显而易见的。这意味着员工队伍能够顺利运作，员工不会有怨言和问题，并且在其他各方面对公司都有好处。
Covid-19 疫情对流感疫苗接种的影响：
1. 英国伦敦帝国理工学院国家心肺研究所 2. 英国伦敦帝国理工学院医疗保健 NHS 信托基金 PB：临床研究员 AA：医学统计学家 JJC：临床研究员 RS：研究助理 JKQ：呼吸流行病学教授，呼吸医学名誉顾问医师 NSP：心脏病学教授，心脏病名誉顾问医师 通讯作者：n.peters@imperial.ac.uk 关键词：流感、流感、疫苗接种、新冠肺炎 通讯作者有权代表所有作者授予并且确实代表所有作者永久授予出版商及其被许可人全球许可，以所有形式、格式和媒体（无论是现在已知的还是将来创建的），i）出版、复制、分发、展示和存储贡献，ii）将贡献翻译成其他语言，创建改编版、重印版，纳入合集并创建摘要，贡献的摘录和/或摘要；iii) 基于贡献创作任何其他衍生作品；iv) 利用贡献中的所有附属权利；v) 将贡献中的电子链接纳入第三方材料所在的位置；以及；vi) 许可任何第三方进行上述任何一项或全部操作。
2024-plasma-cell-disorders minutes and-...
联合主席：Muzaffar Qazilbash，医学博士；德克萨斯州休斯敦市MD安德森癌症中心；电话：713-745-3458;电子邮件：mqazilba@mdanderson.org联合主席：医学博士Heather Landau；纽约纽约纪念斯隆·凯特林癌症中心；电话：212-639-8808;电子邮件：landauh@mskcc.org联合主席：Taiga Nishihori，医学博士；佛罗里达州坦帕市莫菲特癌症中心；电话：813-745-8156;电子邮件：taiga.nishihori@moffitt.org科学总监：Marcelo Pasquini，医学博士，MS； CIBMTR®（国际血液和骨髓移植研究中心），威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州；电话：414-805-0680;电子邮件：mpasquini@mcw.edu科学总监：Othman Akhtar，医学博士，MBBS； CIBMTR®（国际血液和骨髓移植研究中心），威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州；电子邮件：oakhtar@mcw.edu统计总监：Ruta Brazauskas博士； CIBMTR®（国际血液和骨髓移植研究中心），威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州；电话：414-456-8687;电子邮件：ruta@mcw.edu统计学家：Temitope Oloyede，MPH，CPH； CIBMTR®（国际血液和骨髓移植研究中心），威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州；电子邮件：toloyede@mcw.edu
...
m iners research t eeam项目经理-Carmel Bofinger，经理研究员 - 布鲁斯·汉姆（Bruce Ham），研究科学家，安全与培训中心，Simtars。统计学家 - 自然资源和矿山部Murray Wiggins安全与健康部。research o bextives这个项目研究了一个问题，即通过确定与心脏病相关的澳大利亚矿工的死亡率是否增加了煤矿行业中冠心病的风险； χ与煤矿行业中与心脏病相关的工作和生活方式风险因素相关的风险水平。b ackground在美国的煤矿矿工中发现了心脏病发作死亡的风险增加。尚未确定心血管疾病的总体风险总体增加。先前尚未研究过冠心病的患病率和对澳大利亚煤矿矿工死亡率的影响。project M的病理学与新南威尔士州和昆士兰州煤矿行业的心脏病相关的死亡率与一般人口数据进行了比较。该项目还检查了JCB和昆士兰州自然资源和矿山部收集的医疗记录的数据。所检查的数据包括：
以患者为中心的药物研发：确定患者最看重什么的方法
• 用于收集和分析临床结果评估 (COA) 数据以供监管决策的方法、标准和技术（指南 4），包括选择基于 COA 的终点和确定该终点的临床意义变化 有关患者体验数据的更多信息，请参阅指南 1 和其他 FDA 指南 5。在进行涉及访问患者体验数据或直接与患者接触的研究时，务必仔细考虑联邦、州和地方的法律以及机构政策，以保护人类受试者并报告不良事件。有关人类受试者保护的更多信息，请参阅指南 1 的第 IV.A.2 节。在考虑收集与疾病负担和治疗相关的患者体验数据时，FDA 鼓励利益相关者尽早与 FDA 互动并从相关 FDA 审查部门获得反馈。 6 FDA 建议利益相关者在设计和实施研究以评估疾病和治疗负担以及治疗益处和风险的观点时，与患者和其他适当的主题专家（例如定性研究人员、临床和疾病专家、调查方法学家、统计学家、心理测量学家、患者偏好研究人员）进行接触。
对物种识别的深度学习与捕食者 - 捕集的推断之间的权衡
深度学习用于在几个科学领域的重要应用中使用的计算机视觉问题。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。 但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。 首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。 第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。 在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。 我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。 尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。 此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。 我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。
湿度对作物生长和生产影响的分析...
PTG 内部的一些人在这项工作上留下了清晰的印记。克里斯·范温登和杰拉德·威尔斯在讨论中的投入以及他们对各种手稿的评论尤其有价值。我还要感谢 PTG 温室气候部门的直接同事。我特别感谢 Ad de Koning 和 Elly Nederhoff 的建设性批评。我要感谢 CABO 的 Pieter van de Sanden 对气孔传导测量的实施和数据处理做出的贡献。在进行许多观察的过程中，实习生和各种研究助理提供了很多合作，其中我想特别提到冈尼·伯格曼（Gonnie Bergman）。威廉·范·温登（Willem van Winden）做出了重大贡献，尽管论文的某些部分不断流动并且经常面临时间压力，他还是煞费苦心地根据英文文本和参考文献列表对整个论文进行了修改。博士。 AFRC Silsoe 研究所的 Bernard Bailey 进一步完善了英语语言。很明显，除了这些被点名的同事之外，还有许多其他人为这项研究的实施做出了贡献。在此，对 PTG 的统计学家、IT 专家、技术服务人员和花园工作人员表示感谢。本研究中使用的水果蔬菜被精美地描绘出来