XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不充分
给编辑的信
AI快速准确地分析大型数据集的能力已导致医学诊断方面的显着进步。AI算法在解释医学图像（例如X光片和MRIS）方面表现出了非凡的熟练程度，有时甚至在识别诸如癌症等疾病的早期迹象方面的表现都超过了人类专家。此外，AI驱动的预测分析可以预见患者的风险并促进及时的干预措施，为更多个性化和积极主动的医疗保健铺平了道路。1尽管有这些进步，但必须解决一些关键问题，以确保AI在医疗保健中的负责任和有效整合。一个重要的问题是算法偏见的风险。AI系统从历史数据中学习，如果这些数据集不充分多样化和代表性，则由此产生的算法可以无意间永久存在健康差异。使用多样化的包容性数据集开发AI系统来减轻这种风险并确保公平的医疗保健结果至关重要。2
关键性分析过程模型：确定系统和组件的优先级
在现代社会中，复杂系统和系统的系统是社会和企业运作不可或缺的一部分，因此，了解和管理这些系统和组件可能给它们所支持的任务带来的风险变得越来越重要。然而，在资源有限的世界里，不可能对所有资产实施同等的保护。本出版物描述了一个全面的关键性分析过程模型 - 一种结构化方法，根据程序、系统和组件对组织目标的重要性以及它们的运行不充分或丢失可能对这些目标造成的影响，对程序、系统和组件进行优先排序。关键性分析可以帮助组织确定和更好地了解对其运营和运营环境最为重要的系统、子系统、组件和子组件。这种理解有助于更好地做出与组织信息资产管理相关的决策，包括信息安全和隐私风险管理、项目管理、采购、维护和升级决策。该模型的结构在逻辑上遵循组织如何设计和实施项目和系统，可以作为考虑所有风险的整体综合风险管理方法的组成部分，并可以与各种风险管理标准和指南一起使用。
临界性分析过程模型：优先考虑系统和组件
在现代社会中，复杂系统和系统的系统是社会和企业运作不可或缺的一部分，因此，了解和管理这些系统和组件可能给它们所支持的任务带来的风险变得越来越重要。然而，在资源有限的世界里，不可能对所有资产实施同等的保护。本出版物描述了一个全面的关键性分析过程模型 - 一种结构化方法，根据程序、系统和组件对组织目标的重要性以及它们的运行不充分或丢失可能对这些目标造成的影响，对程序、系统和组件进行优先排序。关键性分析可以帮助组织识别和更好地了解对其运营和运营环境最为重要的系统、子系统、组件和子组件。这种理解有助于更好地做出与组织信息资产管理相关的决策，包括信息安全和隐私风险管理、项目管理、采购、维护和升级决策。该模型的结构在逻辑上遵循组织设计和实施项目和系统的方式，可用作考虑所有风险的整体和综合风险管理方法的组成部分，并可与各种风险管理标准和指南一起使用。
NC12S0A0VH15PN A - Mouser Electronics
请勿在未接地输出引脚的情况下将输入引脚接地。此连接可能允许输出引脚和地面之间出现非 SELV 电压。当所有输入均为 ELV 时，电源模块具有超低电压 (ELV) 输出。此电源模块未内置保险丝。为实现最佳安全性和系统保护，强烈建议使用输入线保险丝。安全机构要求在未接地的引线上安装最大额定值为 50A 的保险丝。根据最大浪涌瞬态能量和最大输入电流，可以使用额定值较低的保险丝。焊接和清洁注意事项 焊接后清洁通常是电路板或系统进行电气测试之前的最终电路板组装过程。清洁和/或干燥不充分可能会降低电源模块的可靠性，并严重影响成品电路板组装测试。充分清洁和/或干燥对于非封装和/或开放式框架型电源模块尤其重要。如需有关适当的焊接和清洁程序的帮助，请联系 Delta 的技术支持团队。
锅炉模式和机制回顾...
摘要：锅炉管故障仍然是导致化石燃料锅炉被迫停机的主要原因，而且成本高昂。锅炉管在腐蚀性环境中的高温高压条件下运行。严苛的操作使锅炉管容易出现多种故障模式，涉及一种或多种机制。故障模式可能出现在锅炉管的火侧外表面或水侧。在外表面，最常见的故障模式是侵蚀、疲劳和燃料灰腐蚀。在水侧，最突出的故障模式是由短期和长期过热引起的；腐蚀，包括氧点蚀、碱性腐蚀和氢损伤；以及机械化学过程，包括应力辅助腐蚀、腐蚀疲劳和应力腐蚀开裂。锅炉管故障通常是锅炉系统中其他问题的征兆。故障原因可能是设计和制造缺陷、操作不当、维护不当和水处理不充分。为了减少或消除强制停机，确定并纠正根本原因非常重要。本文旨在通过几个故障示例回顾水侧锅炉管故障最常见的模式和机制。
供应链提案，旨在降低超市肉类冷藏室的冷藏成本，利马 - 2024 年
摘要——本研究的目的是提出一种优化的供应链，以降低 2024 年秘鲁利马一家超市肉类冷藏室的存储成本。所采用的方法是描述性的、应用性的和命题性的。采用了基于数值数据收集和分析的定量方法。这项研究包括直接观察冷藏室中的过程、对先前研究的文献分析以及应用各种分析工具，如石川图、帕累托图、ABC 分析和 FIFO 方法。进行了情景模拟以预测成本降低。结果表明，库存周转管理不善和 FIFO 方法实施不充分是仓储成本高的主要原因。2024 年前四个月的实际成本与预算成本之间累计负差额为 19,528.11 美元。预计实施库存管理软件以及员工培训和仓库重组是降低这些成本的有效解决方案，估计平均每年可节省 5,190.9 美元。结论是，实施供应链改进，尤其是库存管理和员工培训，对于大幅降低肉类冷藏成本至关重要。
植物声传播事实还是小说？
跨学科性是当今研究领域的基本资产，但其规则和习惯与纪律方法的规则和习惯不同。本文旨在评估研究人员参与跨学科项目对其科学职业的影响。为此，我们对法国最大的公共，多学科研究机构最大的公共公共公共，多学科研究机构（CNRS）进行了一项调查。该调查基于970名受访者的样本，代表来自所有学科的科学家，并在跨学科的不同程度上涉及。主要结果表明，跨学科项目的参与通常很早就开始（博士学位，博士后），并且跨学科性并没有减慢职业发展。跨学科性具有某些特异性，例如项目的持续时间较长，或者没有足够的科学期刊。在科学结果的价值方面，发现了纪律用途的差异。跨学科项目或职业的评估标准不充分考虑这些特殊性；他们认为他们不足以应对学科之间的互动挑战，应重新考虑。我们提出了四个建议，我们认为这对于更好地认识跨学科的科学参与至关重要。
人工智能可改善患者治疗效果——实用的随机对照试验是秘诀
要理解这些研究为何存在缺陷，我们需要了解核心问题：由于评估结果不充分、非随机，两组患者（常规护理组和 AI 干预组）在影响结果的特征上存在系统性（非随机性）差异。要得出 AI 应用改善患者结果的因果结论，所有其他因素的差异都需要完全由偶然因素造成或经过充分调整。在观察性研究或不充分的研究设计（例如前后研究或计划不周的阶梯楔形设计）中，这种情况很少见。一个常见的误解是，调整潜在的混杂变量将解决这个问题，并消除治疗选择偏差和残留混杂。通常，情况并非如此，因为研究人员没有记录、无法获得或甚至不知道所需的变量。在大多数情况下，不应将残留混杂列为论文中的限制，然后继续使用该模型进行患者护理，而应将残留混杂视为致命缺陷，并在将模型用于患者护理之前对其进行随机测试。
Rapid.AI 和 Viz 的 CT 灌注输出比较...
结果：129 名患者中 108 名进行了充分的质量研究。计算了两个软件包之间 Tmax >6s 体积、Tmax >10s 体积、CBF <30% 体积、不匹配体积和不匹配率的 Spearman 等级相关系数，相关系数分别为 0.82、0.65、0.77、0.78、0.59。还对 Tmax >6s 体积、Tmax >10s 体积、CBF <30% 体积、不匹配体积和不匹配率进行了 Wilcoxon 符号秩检验，P 值分别为 0.30、0.016、<0.001、0.03、<0.001。在单侧检验中，Viz.ai 中的 CBF <30% 更大（p<0.001）。虽然这导致了统计上的显着差异，但当应用于 DAWN 和 DEFUSE 3 标准时，它不会引起临床上的显着差异。较低的射血分数预示两个软件包的研究不充分（P = 0.018；95% CI：0.01, 0.113）和（P = 0.024；95% CI：0.008, 0.109）；分别适用于 RapidAI 和 Viz.ai。
NTP 专著：氟化物暴露与神经发育和认知的科学现状：系统评价；2024 年 8 月
确定并评估了关于氟化物暴露与神经发育和认知的已发表的人类、实验动物和机制研究。截至 2019 年 4 月 1 日，对每个证据流的研究进行了全面评估。在早期的草稿中，很明显动物数据质量较差，而人类数据最具参考价值，将作为置信度结论的基础。因此，动物证据流的发现被确定为不充分，并从后续草稿中删除。动物研究的机制证据保留在附录 F 中。截至 2020 年 5 月 1 日，对当前专著的流行病学数据进行了更新和全面评估，并扫描了 2019 年 4 月 1 日至 2020 年 5 月 1 日期间确定的动物和机制文献，以寻找可能影响置信度结论的重大进展。这项工作没有发现显著证据表明对氟化物如何影响儿童认知神经发育的理解有所增加，也没有加强基于 2020 年可用的人类证据的置信度评估。