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数字化转型策略：编写执行
5 俄罗斯联邦数字发展、通信和大众传媒部令“关于批准俄罗斯联邦“数字化转型”国家发展目标目标指标的计算方法”，日期为 2020 年 11 月 18 日第 10 号。 600.6 俄罗斯联邦数字发展、通信和大众传媒部于 11 月发布的命令“关于批准俄罗斯联邦“数字化转型”国家发展目标目标指标预测值的计算方法” 2020年18月18日第601期。7 俄罗斯联邦政府 10 月 10 日“关于确保联邦执行机构和国家预算外资金管理机构活动中信息和通信技术使用措施有效性的措施”的法令， 2020年第1646期。8 有关数字化和数字化转型领域立法监管的更多信息，请参阅附录 A.9 第15期早稻田开发署国际数字政府排名报告。网址：https://idg-waseda.jp/pdf/WASEDA_Digital_Government_Ranking_2019_2020.pdf
肿瘤突变负担对不同种族检查点抑制剂药物适用性和疗效的影响
摘要 FDA 批准免疫检查点抑制剂用于治疗肿瘤突变负担 (TMB) 至少为 10 mut/Mb 的癌症，旨在通过广泛扩大治疗资格来减少医疗保健差距。在一组 39,400 名具有基因组和种族数据的患者中，根据目前批准的临界值，黑人和亚裔患者在多种类型的恶性肿瘤中患 TMB 高癌症的可能性较小。降低 TMB 阈值优先增加了少数族裔患者使用免疫检查点抑制剂的资格，同时保留了接受免疫检查点抑制剂治疗的患者群体的治疗益处的预测值。这项研究强调了不同种族群体中 TMB 高癌症的不同分布，并为制定更合理的免疫检查点抑制剂资格标准提供了指导。
预测分析系统“地平线”中工业的主要经济指标
按经济活动类型“采矿”，“制造”，“提供电力，天然气和蒸汽”的汇总生产指数用作工业生产的预计每月指数；空调“”，供水；排水，收集和处置的组织，消除污染活动”，在联邦州统计服务网站上提出。在（Turuntseva和Kiblitskaya，2010年）中详细描述了用于分析预测比较质量的使用方法。在（Astafieva和Turuntseva，2021年）中，其中包括对2009 - 2021年IPI预测的综述，据指出，IPI指标的预测总体上和行业基于时间序列模型，与所有最简单的预测方法相比，基于时间序列模型表明了较低的误差。工作（Turuntseva等，2014）介绍了2022年5月至10月的俄罗斯联邦经济指标的预测值计算，该指标是根据Arima Time序列的正式模型进行的，考虑到了现有趋势，在某些情况下，其重大变化。将构建的预测与基于市场调查获得的结果进行了比较。
食品等级材料-MCAM
•迁移计算支持迁移=将固体接触材料的物质渗出到食物中。所有库存形状的产品安全性：独立的外部实验室Intertek测试了所有MCG高级材料的食品等级的迁移值。这些测试是根据调节（EU）10/2011进行的。他们的结果在我们的遵守声明中说明了。在这些预测值的帮助下，您对单个应用程序中迁移值的计算变得非常容易。我们食品等级的迁移测试包括按OML和SML指南进行测试：OML =总体迁移限制：衡量材料SML =特定迁移限制的惰性：证明对个别物质的毒理学评估MCG先进材料部门的毒理学评估，但是，只能提供计算并提供材料建议。对材料的最终选择。在特定的应用程序中使用了材料的最终选择。
国际空间站现状
o 2019 年 9 月发现大气泄漏增加。在目前的状态下，泄漏不会对机组人员或航天器造成直接危险。正在采取多项措施确定俄罗斯服务舱 (SM) PrK 部分的泄漏源。 o 在 PrK 压力壳上粘贴 Kapton 胶带并贴上标签以便追踪。两处裂缝已永久修复，没有任何问题。正在收集应变计数据以用于关注的事件。到目前为止，迄今为止测量的所有应变都很低且与预测值一致。 o 短期内，将适当隔离 SM 的该部分，以最大限度地减少消耗品损失。 o 当前泄漏量约为 0.9 磅/天 o 在不需要进入时，PrK 舱口关闭 o 俄罗斯航天局团队/机组人员继续寻找泄漏并向地面团队提供样本/数据进行检查。
眼科
最新出版物基于不同的生物标志物的组合，例如视力，21-23 Imagological Biomarkicer（视网膜图，24-28多色技术，29-31 SD-CT，32-75 Octa 76-88和宽阔技术）89-98与新知识相结合o氏和预测值119增加了多模式评估的整合，以对DR的更有效的诊断和治疗方法。根据最新的知识，RD分类仅基于RD（Etdrs-drss（Drss-betic视网膜病变严重程度分类）24,121和国际临床分类）122，越来越多，不允许对象的目标和周长灌注，麦克拉，麦克拉，麦克拉，不断变化以及玻璃体玻璃体界面状态的影响。对于相同的DRSS评分，在DR和黄斑水肿的发展中隐含的主要途径的患病率不同：缺血，水肿或视网膜神经变性，在复杂的多因素疾病的概念中，具有诸如RD之类的全身影响。123
通过识别关键质量决定因素
图2。脑类器官的形态评估将车架直径鉴定为类器官质量的分类器。a。示意图说明了评估和确定与专家评估一致的形态学参数的策略。b。条形图描述了形态特征与专家质量评估的相关性分析结果。红色正方形突出显示了五个参数超过p值<10 -5的严格阈值。c。Venn图描绘了由专家（绿色和粉红色，“好，“坏”）评估的类器官的重叠，或以公正的方式聚类，分为两组，使用五个高度相关的参数（使用五个高度相关的参数）（轻绿色和深色 - 斑点，'cluster 1'和'cluster 1'和'cluster 2'）。正（PPV）和K均值聚类的负预测值（NPV）在图中描述。d。条形图说明YouDen指数显示五个
基于机器学习的定量交易策略
摘要：股票是最常见的金融投资产品，并吸引了世界上许多投资者。但是，股票价格波动通常是无法控制的，对于个人投资者来说是不可预测的。本研究旨在采用不同的机器学习模型，以从个人投资者的角度捕获股票价格趋势。我们考虑了六种用于预测的传统机器学习模型：决策树，支持向量机，Bootstrap聚合，随机森林，自适应增强和分类增强。此外，我们提出了一个使用回归模型来获取不同移动平均值的预测值的框架，并将其转换为分类问题以产生最终的预测结果。使用这种方法，我们根据支持向量机模型的移动平均值的20天变化实现了0.9031的最佳平均精度。此外，我们进行了模拟交易实验，以评估该预测框架的性能并获得最高的平均年度收益率29.57％。
非小型
抽象背景肿瘤突变负担（TMB）是最近提出的实体瘤免疫疗法的预测生物标志物，包括非小细胞肺癌（NSCLC）。可用的TMB确定测定方法在水平覆盖率，基因含量和算法上有所不同，从而导致结果差异，从而影响患者的选择。迫切需要对NSCLC患者队列中TMB评估的协调研究。方法我们评估了使用两个销售的下一代测序面板获得的TMB评估：Trusight Oncology 500（TSO500）和96 NSCLC样品中的参考分析（Foundation One，FO）与参考分析（FOSTION ONE，FO）相比。此外，我们研究了三种方法与肿瘤中PD-L1表达的一致性水平，检查了不同免疫浸润与TMB的水平，并进行了实验室间可重复性研究。最后，确定了调整后的截止值。结果两个面板都与FO相一致，一致性相关系数（CCC）为0.933（95％CI 0.908至0.959），用于OTML的0.933（95％CI 0.908至0.959）和0.881（95％CI 0.840至0.922）。相应的CCC为0.951（TSO500-FO）和0.919（OTML-FO），在具有PD-L1的细胞<1％（PD-L1 <1％; N = 55）和0.861（TSO500-FO）和0.722（OTML-FO）的肿瘤中，pD-L1（pd-L1 <1％; n = 55）和0.722（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo），带有PD-L1％（n = 41％）（n = 41％）。实验室间的可重复性分析显示，TSO500的可重复性更高。在免疫浸润与TMB方面没有发现显着差异。结论两个面板在TMB评估中均表现出强大的分析性能，并且更强调整后的截止值对应于10个MUTS/MB的FO需要降低到7.847 MUTS/MB（TSO500）和8.380 MUTS/MB（OTML），以确保灵敏度> 88％。随着这些临界值的阳性预测值为78.57％（95％CI 67.82至89.32），负预测值为87.50％（95％CI 77.25至97.75）的TSO500，而OTML则为OTML，而OTML为73.33％（95％CI 62.142.14至84.52）和84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）（84.52）至84.52）分别为74.81至97.41）。