XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System两阶段
冠状病毒大流行期间人工智能（AI）在初级保健中的接受度：患者的性别、年龄和健康意识的作用是什么？一项两阶段试点研究
人工智能逐渐改变了医疗实践。数字化数据采集、机器学习和计算基础设施方面取得了最新进展，人工智能应用正在稳步进入以前仅由人类专家掌控的新领域。研究概述了人工智能技术的突破，确定了医疗保健和医疗人工智能系统进一步发展的挑战（4、5），并最近分析了人工智能在医疗保健领域的经济、法律和社会影响（3）。研究表明人工智能在初级保健 (PC) 领域发生了转变 (4)。基于大数据解决方案的技术应用可能有助于全科医生 (GP) 进行疾病检测。人工智能在初级保健医疗建议、临床决策、诊断和数字公共卫生建议方面发挥着重要作用 (6)。由于冠状病毒大流行，医疗保健提供者正在调整医疗保健提供渠道，通过针对新的和紧急需求的资源分配来保护患者和医务人员免受感染。因此，常规服务已大幅停止或放缓，并引入了严格的隔离和分离协议 ( 7 )。在当前大流行之前，一些研究集中于使用数字公共卫生解决方案的障碍 ( 8 )。然而，在冠状病毒大流行之后，医疗保健提供者对非紧急和慢性疾病患者的治疗变得权威。因此，正在引入视频咨询，并正在讨论使用社交媒体 ( 9 ) 的潜力，以将患者引导至可信赖的 PC 资源 ( 7 )。尽管如此，一些公司（例如 Babylon Health、Health Tap、Ada、Buoy、Your.MD）已经开发出人工智能医生，直接向有常见症状的患者提供健康建议，从而释放出 PC 访问权限，以进行更复杂的护理。到 2025 年，这些服务的市场（使用当前的远程医疗市场和零售诊所市场作为比较）预计将达到每年 270 亿美元（6、10、11）。数字公共医疗转型加剧了额外的挑战。例如，根据患者的社会人口背景存在潜在冲突。数字工具可以提供集体公共卫生利益；然而，它们
饮用水质量-2021 Sri Lanka
这项调查采用了两阶段分层的抽样设计，从分布在斯里兰卡所有25个地区的642个人口普查区块中选择了3,210个住房单位的代表性样本。每个地区内的城市，农村和房地产部门都是选择领域，该地区本身是用于分层的主要领域。在第一阶段，人口普查块被选为主要采样单元（PSU）。在第二阶段，从每个选定的PSU选出五个壳体作为次级采样单元（SSU）。
大规模RFID系统的快速标签搜索协议
摘要—在大量贴有射频识别 (RFID) 标签的产品中快速搜索特定子集对于各种应用都具有实际意义，但尚未得到彻底研究。由于产品的基数可能非常大，直接从每个标签收集标签信息可能会非常低效。为了解决大规模 RFID 系统中的标签搜索效率问题，本文提出了几种算法来满足开发快速标签搜索协议的严格延迟要求。我们正式制定了大规模 RFID 系统中的标签搜索问题。我们建议利用紧凑近似器有效地聚合大量 RFID 标签信息，并使用两阶段近似协议交换此类信息。通过估计两个紧凑近似器的交点，与我们可以从现有研究中直接借鉴的所有可能解决方案相比，所提出的基于两阶段紧凑近似器的标签搜索协议显著减少了搜索时间。我们进一步介绍了一种可扩展的基数范围估计方法，为我们的标签搜索协议提供了廉价的输入。我们进行了全面的模拟来验证我们的设计。结果表明，所提出的标签搜索协议在时间效率和传输开销方面都非常高效，从而为大规模 RFID 系统提供了良好的适用性和可扩展性。
ECO 199 – 策略游戏 2004 年春季学期
假设原始博弈中存在非均衡情况，对你来说比均衡情况（或多个均衡中的预期选择）更好，将博弈转换为两阶段博弈，这样你在第一阶段的行动会改变第二阶段（现在是子博弈）的均衡，行动类型 - 1. 无条件 - 承诺 - 确定你的第二阶段行动，2. 有条件 - 威胁和承诺让你成为第二阶段的第二行动者，并将你的反应规则确定为第一行动者的动作
低碳和可再生能源经济 (LCREE) 调查 QMI
样本受访者经过加权，以代表同一层内非抽样企业的数量。由于收到的零回报很多，因此使用两阶段过程结合单侧 Winsorisation（一种限制极值的平均方法）来计算估计值，以提高结果质量。标准误差的计算假设总体总数的估计量是独立随机变量的乘积。此计算考虑了非零 LCREE 活动比例估计值的可变性以及假设所有非零响应的总体总数估计值的可变性。
NCDOT 战略计划 2023-25
NCDOT 采用两阶段方法来完善、制定和采用其两年期战略计划。初始阶段是对该机构现有的愿景、价值观、使命宣言、目标和绩效衡量标准进行全面审查。NCDOT 的高级领导团队 (SLT) 审查现行的使命、目标和价值观声明，并努力完善每一项声明的措辞，以更好地反映我们机构服务的当前需求。在此过程的框架内，SLT 还确定了与目标相符的具体优先领域和绩效衡量标准。
Aquafine TOC 降低应用报告 - EN
UV TOC 降低所需的功率取决于所需的降低量和有机化合物的类型。所需的降低量越高，所需的 UV 能量就越多。进水 TOC 浓度也会影响 UV 分级。RO 预处理后，浓度通常为 500ppb（或更低），并且此水平的 TOC 可通过 UV 有效处理。在某些情况下，采用初级和精加工步骤的两阶段方法将创建更高效的水处理系统。使用 UV 技术已成功将出水 TOC 降至 <1 ppb。
互联网和电信词汇表（版本...
订单1）（STM1）; 2级调制方案=两级调制图； 2-PC（两阶段提交）=两阶段参与协议（RFC2372）2线环= 2线线； FH 300 636 3 dB损失混合=耦合器损失为3 db 3pcc（第三方呼叫控制）=第三方呼叫订单（RFC3725）3pty（3 party）=呼叫三个; rnis 60欧姆平衡双胞胎= 60对称双欧姆； 64 QAM = MAQ，正交n中的振幅调制加倍；专业保护； 1→1映射=生物益期对应关系（X.691）; 16级符号= 16个州的信号符号（j.83）; 16x8 mc =在16x8元素（图像）（或像素，样品）区域上进行的刻薄补偿预测（h.262）1→cipher =参考密码图（j.95）; 2 x 2扭矩=在2 x 2访问时的夫妻;除两个（x.691）外，2完全二进制编码=整个二进制编码。 2x计算查找（查找）表=粉末计算表2（G.729）3DES（三数据标准加密）=三重加密标准3GPP（第三代伙伴关系项目）=（of Group of of 3 Rd Generation Partnership中）； 3R（重新调整，重塑和重新安装）= reAkplification，repining和Ressyngronization（G.709）; 6lowpan（低功率无线个人区域网络上的IPv6）=低功率国内网络上的IPv6（RFC9034）800金服务=优先级绿色数字服务（e.361） @ = arobase; ARROBE（DGLF）;商业（afnor）； “有” ;
桥接精度和解释-IJRPR
鉴于糖尿病的全球患病率，迫切需要精确的预测工具。通常，传统的诊断方法无法识别临床数据中的复杂模式，从而导致干预措施延迟。机器学习（ML）和深度学习（DL）可以分析大型数据集，具有巨大的变革潜力。本综述着重于两项研究这些技术的最新研究，重点是它们对预测精度，功能分析和实际实施的贡献。这是在论文中提出的，为糖尿病预测开发两阶段比较框架的总体目的。