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锂金属电池（LMB）由于其高能密度而代表了最有前途的电池技术之一。然而，LMB的商业采用受到锂金属高电化学反应性产生的寿命有限和安全性的阻碍。有效的健康估计可以使优化的LMB操作提高利用率效率并降低失败风险，并加速LMB的开发迭代。在这项工作中，我们首先提出了新颖的诊断测试和衰老循环方案，从而通过提取内部电阻，放松电压统计量和充电障碍物来跟踪LMB降解的LMB降解。我们使用装袋的高斯流程回归（Bagged-GPR）提出了LMB的集成数据驱动的健康估计框架。对测试单元格的验证证明了使用一个电压电流数据周期在整个LMB寿命中的准确跟踪性能。所提出的模型为LMB提供了降解见解，而无需其他内部传感器。©2025电化学学会（“ ECS”）。由IOP Publishing Limited代表EC出版。保留所有权利，包括文本和数据挖掘，AI培训和类似技术。[doi：10.1149/1945-7111/ad9cc8]
随机幺正鲁棒性和纠缠复杂性......
人们普遍认为，通过了解纠缠谱的统计特性可以预测一般电路中纠缠的动态。我们通过对具有相同统计量的状态应用由不同组局部门生成的类似 Metropolis 的纠缠冷却算法来测试这一假设。我们采用一个独特模型的基态，即具有横向场的一维伊辛链，但属于不同的宏观相，如顺磁相、磁序相和拓扑受挫相。令人吃惊的是，我们观察到纠缠动力学不仅强烈依赖于不同的门组，还强烈依赖于相位，这表明不同相可以拥有不同类型的纠缠（我们将其描述为纯局部、类 GHZ 和类 W 态），对冷却过程的恢复程度也不同。此外，在某些情况下，我们观察到算法会产生扰乱效应，该算法会在不遵循纠缠熵体积定律的状态下产生 Wigner-Dyson 纠缠谱统计。我们的工作强调了这样一个事实：仅凭纠缠谱的知识不足以确定其动态，从而证明了其作为表征工具的不完整性。此外，它还显示了局部性和非局部约束之间的微妙相互作用。
卫生、经济增长和医务人员移民援助
注：z 统计量在括号中。第 1 至 5 列括号内的稳健标准误差按捐助方、受援方和年份多向聚类。第 1 至 5 列显示使用包含 2006 至 2015 年所有目的地的扩大样本所做的估计。所有来源特定变量均滞后于 t -1。对于外援，我们取 4 年平均值。因此，在时间 t 收到的总转移性官方发展援助是 t -1 至 t -4 之间的 4 年平均值。移民率是使用护士人口的插值值计算的，医生人口的缺失值则使用护士人口比例乘以该国总人口的平均值来估算。样本中包括的 OECD 目的地国如下：比利时、加拿大、丹麦、德国、希腊、匈牙利、爱尔兰、以色列、意大利、拉脱维亚、荷兰、新西兰、挪威、波兰、瑞士、土耳其、英国和美国。缩写：FE，固定效应； ODA，官方发展援助；PPP，购买力平价；PPML，伪泊松最大似然。 * p < 0.05。 ** p < 0.01。 *** p < 0.001。
天体物理场的生成模型，在球体上具有散射转换
散射转换是最近用于研究高度非高斯过程的新型摘要统计数据，这对于天体物理研究而言非常有前途。特别是，它们允许从有限数量的数据中构建复杂非线性字段的生成模型，并已用作新的统计组件分离算法的基础。在即将进行的宇宙学调查的背景下，例如用于宇宙微波背景极化的Litebird或Vera C. rubin天文台和欧几里德空间望远镜，用于研究宇宙的大规模结构，将这些工具扩展到球形数据。在这项工作中，我们在球体上开发了散射转换，并着重于建造几个天体物理领域的最大透镜生成模型。我们从单个目标场构建了同质天体物理和宇宙学领域的生成模型，其样品是使用共同统计量（功率谱，像素概率密度函数和Minkowski功能）定量比较的。我们的采样字段在统计和视觉上都与目标字段吻合。因此，我们得出的结论是，这些生成模型为未来的天体物理和宇宙学研究开辟了广泛的新应用，尤其是那些很少有模拟数据的新应用。
Analisis Pengaruh供应链管理（SCM）Terhadap
在外部或内部方面，越来越严重的全球竞争对于最大程度地提高公司绩效变得非常重要。这项研究旨在通过竞争优势来测试供应链管理对公司绩效的影响，作为在Cirebon Regency中的Shopee分销商中的研究调解。所使用的抽样方法是180名受访者的饱和样本，他们是忍者摄政中的忍者伴侣。对所使用数据的分析是使用IBM统计量AMOS的结构方程建模（SEM）的定量研究方法。本研究的结果使用了2个假设类似的最大值和最大Likehood Bootstrap的结果（1）供应链管理对竞争优势的显着积极影响。这是因为小于0.05的显着性值为0.004，结果解释为1,028。（2）供应链管理对公司绩效的显着积极影响。这是因为小于0.05的显着性值为0.047，结果解释为0.922。（3）积极影响对公司绩效没有显着竞争优势。这是因为超过0.05的显着性值为0.985，结果解释为0.048。（4）通过竞争优势作为调解，对供应链管理微不足道的供应链管理产生了积极影响。这是因为大于0.05的显着性值为0.985，结果解释为0.049。
使用2015年CHARLS数据建立并验证中国中老年人高脂血症风险预测模型
结果：6 629名中老年人高脂血症患病率为26.32%（1 745/6 629）。LASSO回归和多因素Logistic回归分析均显示，体质指数（BMI）、空腹血糖、血尿酸、C反应蛋白、白细胞计数是该人群高脂血症的独立危险因素（比值比（OR）大于1，p值小于0.05）。据此构建列线图预测模型，用于估计中老年人高脂血症的风险。列线图的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.717（95%可信区间（CI）：0.703～0.731），判别能力良好。决策曲线分析 (DCA) 表明当中老年人群患高脂血症的概率在 0.11 至 0.61 之间时，应用列线图可获得最高净收益，表明列线图模型具有良好的临床适用性。Spiegelhalter 的 z 统计量检验证实，列线图模型的预测概率与观察到的高脂血症频率具有很好的一致性（p = 0.560）。列线图模型的 Brier 评分为 17.1%，低于 25% 的阈值，表明校准性良好。为了内部验证列线图模型，我们进行了 500 次引导重采样。来自
国家自然资本会计策略十年...
国家自然资本会计策略，这是一项为南非的自然资本会计的十年策略 /南非统计信息的南非，私人袋子X44，比勒陀利亚0001©统计量©统计南非，2021个用户可以应用或处理此数据，提供此数据，提供的统计数据提供了南非（STATS SA），被公认为数据的原始源；指定应用程序和/或分析是用户对数据独立处理的结果；而且，未经Stats SA的事先许可，都不能以任何形式出售或出售任何基本数据或任何后处理版本或其应用程序。Stats SA图书馆分类出版物（CIP）数据国家自然资本会计策略，这是一项为南非 /南非统计数据推进自然资本会计的十年战略。比勒陀利亚：南非统计，2021年国家自然资本会计策略报告编号。04-01-00。统计南非。比勒陀利亚：南非统计数据，2021年6月，英语连续的头衔仅报告编号。04-01-00 96 pp isbn：978-0-621-49493-8一组完整的Stats SA出版物可在Stats SA库和以下库中获得：
临床预测模型的开发和内部验证早期自发流产风险
目的：本研究旨在开发和内部验证预测模型，以估计怀孕早期肾脏流产的风险。方法：这项前瞻性队列研究包括9,895名孕妇，这些孕妇于2021年1月至2022年在中国的孕产妇医疗机构接受产前护理。收集了有关人口统计学，病史，生活方式因素和心理健康的数据。进行了多变量的逻辑回归分析，以开发以自发流产为结果的预测模型。使用引导技术内部验证该模型，并评估了其歧视和校准。结果：自发流产率为5.95％（589/9,895）1。最终预测模型包括九种变化：孕妇年龄，胚胎停滞史，甲状腺功能障碍，多囊卵巢综合征，辅助再生，污染，最近的家庭装修，抑郁评分，抑郁评分和应力得分1。该模型显示出良好的歧视，C统计量为0.88（95％CI 0.87 - 0.90）1，并且根据Hosmer-Lemeshow检验（P = 0.27），其校准足够了。结论：预测模型在基于人口统计学，临床和社会心理因素的早期估计怀孕早期自发流产风险方面表现出良好的表现。在临床应用之前，请提及进一步的外部验证。
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
对波兰空中交通管制员和海上导航员群体的感知压力、倦怠综合症和自我效能的探索：相似之处和不同之处
摘要：背景：这项横断面研究旨在评估波兰海上航行员和空中交通管制员群体的感知压力和职业倦怠水平。该研究是对被认为同样承受情感负担的职业群体进行研究的一部分。我们测试了将职业倦怠、感知压力和资历联系起来的模型的可用性。方法：将一组问卷（包括链接倦怠问卷、感知压力量表-10 和广义自我效能量表）分发给 54 名海上航行员和 88 名空中交通管制员（回报率：18-56%）。使用了 Spearman 的 rho、χ2 检验、Mann-Whitney U 检验、Cohen 的 d 和 Hedge 的 g 系数、线性回归和 F 统计量。结果：假设从事具有特殊专业要求的职业（如空中交通管制员和海上导航员）的人，在面临强烈、慢性情绪超负荷风险时，会认为自己的生活状况比其他员工压力小，这一假设得到了证实。管制员和导航员组的职业倦怠程度高于同样情绪负担沉重的波兰货运飞行员组，但波兰精神病学家并非如此。研究组在压力来源方面存在差异：空中交通管制员组害怕无助，海上导航员组无法克服逆境。海上导航员报告的职业倦怠程度更高