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World File Search System交叉检查
辐射检查科环境监测摘要
该文件包括每个设施的每个监测点收集的数据。数据的呈现方式与过去相同。为了减少数据输入所需的空间，检测限未包含在数据中。附录中列出了各种介质、几何形状和放射性核素的预期检测限。其中包括设施地图，但省略了一些细节。有关各个设施的具体信息可在许可证文件中找到。本年度报告和以前年度报告的删节版可在以下网址找到：https://www.dshs.state.tx.us/radiation/ram/environmental-monitoring.aspx 所有环境介质（即土壤、空气、水、植被和污水）的分析均由德克萨斯州卫生服务部 (DSHS) 实验室服务科执行。实验室服务科运营着一个功能强大的放射化学项目。目前，环境科学部门参与了由美国能源部 (USDOE) 赞助的一项计划，称为能源部实验室认证计划。它是由美国能源部开发的，目的是为美国能源部承包商提供质量保证和控制。实验室服务部门在这些“交叉检查”中的最新表现结果可在本文件的附录中找到。Landauer, Inc. 对具有中子源的设施进行光释光 (OSL) 读数。每个日历季度交换和读取大约 200 个 OSL。除科曼奇峰核电站、南德克萨斯项目和 Pantex 外，所有站点读数都会减去背景。这三个位置的背景不会被减去，因为读数识别的是环境剂量。
和疫苗接种后针对皮肤疾病的牛
简介：块状皮肤病（LSD）是影响埃塞俄比亚牛的生产和生产力的病毒疾病。作为一种预防方法，由于在埃塞俄比亚不同地区的疫苗接种群中存在LSD爆发，因此长期使用了疫苗，并具有可疑的产量。方法：从2019年10月到2020年4月进行了一项纵向研究，目的是通过来自埃塞俄比亚中部不同管理系统的血清中和测试（SNT）评估牛的体液免疫反应。在这项研究中，theserum是从113头牛（60/113）和强化（53/113）管理系统之前和之后收集的。结果和讨论：从收集的血清中，有限数量的牛在疫苗接种前的血清转化（7.08％）。另一方面，疫苗接种后血清转化很明显。因此，疫苗接种后一周（在7 dpv时为8.85％）后血清转化开始增加，在疫苗接种后30天（DPV）（41.65％（25/60））处于显着增加。此外，接种疫苗接种前后的危险因素研究表明，在7 dpv时的抗体滴度水平明显较高（OR = 1.17; 95％CI = 0.22，6.2; p = 0.016）和30 dpv（OR = 3.67; 95％; 95％ci = 1.1 ci = 1.1，12.29; p = 0.035;在15 dpv（OR = 6.69; 95％CI = 2.02，22.08; p = 0.002）和30 dpv（OR = 4.24; 95％CI = 1.22，14.71; p = 0.0.71; p = 0.002）时，在15 dpv（OR = 6.69; 95％CI = 2.02，22.08; p = 0.002）时，表现出显着差异的另一个与动物相关的危险因素是品种和特定年龄组（[4½，7]年）（[4½，7]年）。分别。结论：这项研究表明，整个研究中总体较低的抗体检测，提出了当前LSD-VACCINE疗效的问题。因此，应与疫苗应变交叉检查LSDV的循环菌株，并应根据其适应。关键字：年龄，跨繁殖，体液免疫反应，纵向研究，LSD，SNT
生物识别和人工智能偏见
I.背景：物理特征作为生物识别技术 虽然人类拥有许多共同的物理特征，但他们在外表上并不是彼此的复制品。尽管人类各有不同，但共同的特征意味着可以进行比较。通过面部识别某人的能力一直是人类将彼此作为不同个体联系起来的最基本方式之一 [1]。识别某人实际上是人类视觉信息处理的一种形式 [2]。早在古代世界出现镜子之前（大约公元前 5 世纪，希腊人使用手镜梳妆 [3]），对一个人面部的描述总是由另一个人的目光决定，或者充其量是自己对自己在阳光照射的清水中倒影的描述。有些人甚至通过识别额头、鼻子、眼睛、眉毛、耳朵和脸颊上的独特特征，或通过一些明显的标记，如雀斑或胎记，获得昵称。这些都是记住个人的常用方式；不是为了歧视，而只是为了识别。在不超过 250 户的村庄，有可能了解并记住每个人 [4]，特别是考虑到亲属具有相似和家庭特征。今天，我们将这些独特的身体特征称为生物识别 [5]。自 20 世纪初以来，我们一直使用指纹等生物识别技术来表示唯一性（例如，苏格兰场于 1900 年 6 月推出了 Galton-Henry 指纹分类系统 [6]）。到 20 世纪 80 年代中期，美国执法部门已经实现了指纹自动匹配，到 20 世纪 90 年代，已有 500 个自动指纹识别系统 (AFIS) 用于定罪 [7]。AFIS 的实施标志着自动化首次用于交叉检查细节。目前，全球范围内已经使用高分辨率相机收集了数百万个细节信息，而不再使用传统的基于墨水的方法（例如，在印度，世界上最大的生物识别系统 Aadhaar 已系统地收集了超过 10 亿个指纹）。仅国际刑警组织的 AFIS 就拥有来自 17,000 多个犯罪现场标记的 220,000 个指纹记录，每天进行 3,000 次比对 [8]。同样，直到最近二十年，自动面部识别才成为可能并广泛用于各种应用，例如解锁手机、定位失踪人员、减少零售犯罪，甚至跟踪学生和工人出勤情况等 [9]。
心律2025事件规则和法规
计划批准和计划计划审查和心律协会（HRS）心律节奏计划委员会的批准包括特别强调计划内容，演示者以及所请求的日期，时间和/或活动的位置。演示文稿可能会参考官方人力资源教育节目，口头或海报演示内容的内容，但不得与官方的HRS官方相同。演讲参考官方心律2025教育节目可能只有在官方心律教育演示文稿进行后才会发生。hrs保留要求搬迁或修改事件以批准和遵守这些条款的权利。HRS将为参与公司提供建议。HR可能对在相反的会话时间段期间提供的行业设计的内容之间的任何意外或未知的相似性负责。HRS不承担确定计划主题还是公司是否具有竞争力的责任。在2025年注册为教师的演示者可能会参考但不得将相同的信息提供给官方HRS教育节目，口头或海报演示内容，直到预定的心律教育计划之后。主持人将进行交叉检查以进行计划冲突。如果发生时间表冲突，演示者将需要纠正冲突。强烈建议，官方心律演示取代了冲突的行业活动，并获得了赞助商获得替代演示者。主持人可以是注册的与会者，受邀演讲者（教职员工），也可以是心律的抽象演讲者2025。主持人未收到免费注册。HRS任命的教师可从其标准注册率下获得75％的折扣。请与您的演示者有关他们的心律的注册需求2025。您计划期间提出的内容，建议和意见仅仅是主持人和/或参与公司的内容。它们不代表人力资源的立场或认可。hrs不会审查完整的演示文稿或评估这些事件中的讨论。因此，它不对此类安全性，有效性，质量或成本提出保修，认可或建议。HRS保留编辑提供的程序和/或教职员工列出文本的权利，以供HRS设计的样式和一致性，以与HRS样式指南和HRS教师数据库保持一致。在提交程序内容时，请查看并遵守HRS样式指南。
伊利诺斯州空军国民警卫队现役警卫队预备队...
职责与责任：管理军事人员计划，并就空军人员政策向指挥官和飞行员提供建议。管理大量空军计划，包括：任务、晋升、评估、身份证、离职、退休、福利、权利、留任、分类、奖励、勋章、再培训、伤亡、人员可靠性和人员准备计划。确定计划资格，并为飞行员提供职业发展建议。管理和执行部队管理工具，例如：部队管理委员会、选择性再入伍和奖金计划。为飞行员提供再入伍机会、福利和权利方面的建议。为指挥官提供建议并提供报告和统计数据以做出人事决策。管理数据分析产品，并确保部署和驻扎人员数据的准确性。创建、解释和审计管理评估产品和交易登记册并识别不匹配。与指挥官和飞行员合作解决差异并确保人事数据的准确性。定期将人事数据系统中的数据与人事记录中的源文件进行交叉检查，以确保准确性。执行人事行动。在驻地和部署地进行进出处理并维护空军人员的责任。管理值班状态报告，包括：休假、临时值班、住院、病假和伤亡报告。监督人事活动和职能。检查人事活动是否符合政策和指令。报告差异并建议纠正措施。监控人事行动的及时性、适当性和准确性。确保就人事计划、程序和福利向个人提供适当的咨询。组织和汇编管理数据并提交报告。执行指挥官支持人员 (CSS) 人事职能。准备和处理与单位计划相关的行政支持行动，例如健身、进出处理、评估。管理休假网络计划。维护人事行动和通信的暂缓系统。维护和监控职责状态变化。为客户提供有关如何使用基于网络的人事行动应用程序的指导。准备和处理第 15 条、谴责信、调查报告、不利信息文件和分离行动。执行应急行动人员支持 (PERSCO) 功能。确保部署部队的责任和伤亡报告，向作战指挥官报告数据，并支持合理的战时决策。根据需要提供额外的人员支持。
GPT-3.5，GPT-4和BARD的比较分析
背景：大型语言模型（LLM）已通过对大型数据集进行广泛的培训来彻底改变自然语言处理。这些模型，包括生成培训的预训练的变压器（GPT）-3.5（OpenAI），GPT-4（OpenAI）和Bard（Google LLC），可以在自然语言处理以外找到应用程序，吸引了学术界和行业的兴趣。学生正在积极利用LLM来增强学习经验并为高风险考试做准备，例如印度的国家资格入学考试（NEET）。目的：此比较分析旨在评估GPT-3.5，GPT-4和BARD的性能，以回答NEET-2023问题。方法：在本文中，我们评估了3个主流LLM的性能，即GPT-3.5，GPT-4和Google Bard，回答了与NEET-2023考试有关的问题。将NEET的问题提供给了这些人工智能模型，并记录了答案并与官方答案密钥的正确答案进行了比较。共识用于评估所有3个模型的性能。结果：很明显，GPT-4通过鲜艳的颜色（300/700，42.9％）通过了入学考试，展示了出色的表现。另一方面，GPT-3.5设法满足了合格的标准，但得分较低（145/700，20.7％）。但是，bard（115/700，16.4％）未能符合合格条件，并且没有通过测试。gpt-4在所有3名受试者中均表现出比吟游诗人和GPT-3.5的优势。使用GPT-4作为比较模型之一，将导致更高的精度共识。具体来说，GPT-4在物理学中达到了73％（29/40）的准确率，化学的准确率为44％（16/36），生物学的准确率为51％（50/99）。相反，GPT-3.5的物理学的准确率为45％（18/40），化学的准确率为33％（13/26），生物学的精度为34％（34/99）。准确性共识度量表明，与BARD和GPT-3.5之间的匹配响应相比，GPT-4和BARD以及GPT-4和GPT-4和GPT-4和GPT-4和GPT-3.5之间的匹配响应分别为0.56和0.57。同时考虑所有3个模型时，它们的匹配响应达到了0.59的最高精度共识。结论：该研究的发现为GPT-3.5，GPT-4和BARD的表现提供了宝贵的见解，以回答NEET-2023问题。GPT-4成为最准确的模型，突出了其在教育应用的潜力。跨模型的交叉检查响应可能会导致混乱，因为比较模型（如二重奏或三重奏）倾向于仅在正确的一半以上的正确响应上达成共识。结果强调了LLMS对高风险考试的适用性及其对教育的积极影响。此外，
利用人工智能进行血糖水平预测或预报的可穿戴设备的有效性：系统评价
背景：仅在 2021 年，糖尿病（一种主要以血糖 (BG) 水平异常高为特征的代谢紊乱）就影响了全球 5.37 亿人，并报告了超过 600 万人死亡。使用非侵入性技术（例如可穿戴设备 (WD)）来调节和监测糖尿病患者的血糖是一个相对较新的概念，尚处于起步阶段。非侵入性 WD 与机器学习 (ML) 技术相结合，有可能从收集的数据中理解和得出有意义的信息，并提供具有临床意义的高级分析以用于预测或预报。目标：本研究的目的是提供一份完整的系统评价，并进行质量评估，以研究在 WD 中使用人工智能 (AI) 预测或预测血糖水平对糖尿病的有效性。方法：我们搜索了 7 个最受欢迎的书目数据库。两位审稿人独立进行研究选择和数据提取，然后交叉检查提取的数据。使用叙述方法来综合数据。使用改进版的诊断准确性研究质量评估-2 (QUADAS-2) 工具进行质量评估。结果：在最初的 3872 项研究中，我们根据预定义的纳入标准进行筛选，报告了 12 项研究的特征。所有研究总体上的参考标准 (n=11, 92%) 被归类为低，因为所有基本事实都很容易复制。由于输入 AI 技术的数据高度标准化，并且流程或时间框架对最终输出没有影响，因此这两个因素都被归类为低风险组 (n=11, 92%)。我们观察到，一半的研究采用了经典的 ML 方法，其中最受欢迎的是集成增强树（随机森林）。最常用的评估指标是 Clarke 网格误差 (n=7, 58%)，其次是均方根误差 (n=5, 42%)。我们观察到腕戴式设备上光电容积图和近红外传感器的广泛使用。结论：本综述提供了迄今为止最广泛的工作，总结了使用 ML 进行糖尿病相关血糖水平预测的 WD。尽管目前的研究很少，但这项研究表明，正如 QUADAS-2 评估工具所揭示的那样，研究的总体质量被认为是高的。市售设备需要进一步验证，但我们预计，在不久的将来，WD 总体上有可能完全消除对侵入式血糖监测设备的需求。试验注册：PROSPERO CRD42022303175；https://tinyurl.com/3n9jaayc
商标期刊第 66 卷第 3355 期
(1) 水准测量和布局设备及配件，即木工水平仪、水平仪盒、气泡线水平仪、交叉检查铅垂线水平仪、柱式水平仪、靶心式水平仪、袖珍式水平仪、挂画水平仪、鱼雷式水平仪；角度取景器；楼梯/方形水准仪；水平铅垂瓶，即圆形铅垂瓶、弧形铅垂瓶、桶形铅垂瓶、多头铅垂瓶；磁性螺柱探测器；测量工具，即卷尺、卷尺、测量轮、尺子、码尺、米尺、角度定位器、间距和坡度定位器，即角度测量仪，即角度测量仪、轮廓长度测量仪、用于测量距离和标记的电子和数字激光器；铅坠、激光铅垂线、用于测量和标记的旋转激光器、用于测量、标记和与水平仪一起使用或作为水平仪使用的十字线激光器、激光线投影仪，即用于投射用于对准和定位的线的激光投影仪、激光点投影仪，即用于投射用于对准和定位的线和点的激光投影仪、带有激光线和点投影仪的鱼雷和铅垂线、管道调平激光器、滑轮对准激光器、工业对准点激光器、工业对准十字线激光水平仪、用于检测激光束的电子和数字检测器、用于远程检测激光的电子和数字检测器、用于增强建筑和测量行业使用的激光装置亮度的激光靶、用于测量、制图、建筑、规划、平整和平整的等级杆、激光杆、激光支架、用于测量仪器和激光器的三脚架，即建筑行业使用的旋转激光水平仪、线激光水平仪和点激光水平仪、三脚架适配器，即用于转换三脚架螺纹尺寸的适配器、水平铅垂支架、激光支架、经纬仪、测量水准仪、数字测量水准仪、经纬仪、建筑水准仪、瞄准水准仪、激光探测器夹具、数字水准仪、箱式水准仪、角度定位器（即，用于精确确定角度并用于建筑行业中的工具）、坡度定位器（即，用于精确识别坡度或斜度并用于建筑行业中的工具）、量角器、路障胶带、标记胶带、桩旗；手动工具（即，角尺；框架角尺；钢框架角尺；木工角尺、组合角尺；角尺；斜切角尺；用于建筑行业的可调角尺、干式墙角尺、干式墙刻划角尺；钢锯；钉子套件；钉子安装导轨（即，钉子安装工具）、粉笔线（即，用于标记长直线并用于建筑、木工和建筑行业中的工具）、滑动 T 型斜角尺。
船舶疲劳寿命评估与预测...
通过分析全尺寸船舶结构监测数据评估和预测船舶结构的疲劳寿命 Lt Salvatore La Marca（意大利海军）、Giovanni Cusano（CETENA S.p.A.） 设计未来海军舰艇的实际主要目标是提高性能、强度和寿命，同时降低重量、油耗、脆弱性和特征。目前可用的设计工具（数字代码、FEM/BEM 模型等）为设计师提供了很大的帮助，使他们能够以相对有限的精力和时间探索多种替代解决方案：无论如何，考虑到船舶结构疲劳效应的船舶寿命预测目前还无法以高可承受水平实现。在船上安装和运行自动船体监测系统 - 从多个传感器获取数据并从结构强度和疲劳寿命的角度对其进行分析 - 可以建立一个与船舶在运行条件下的行为相关的信息数据库。CETENA 设计和开发的 HMS（船体监测系统）已安装在意大利海军拥有和运营的许多船舶上，从护卫舰到航空母舰：该系统监测和记录船舶刚体运动、作用于船体的压力、船体梁的弯矩、结构细节的局部应变、海况和船舶的所有运行条件的数据；此外，它通过雨流法计算船舶结构经历的疲劳循环次数、幅度和平均值。CETENA 和意大利海军联合设计并由 CETENA 开发的后处理工具可以简单地分析这些数据，其中包括在可配置的时间范围内对统计和疲劳数据进行长期推断：根据前几年经历的应力和疲劳循环，通过适当的推断算法评估未来作用于船舶结构的最大应力和预期的疲劳寿命。主要附加值在于一方面可以从 CBM 角度管理船舶结构的维护，另一方面可以根据船舶的设计运行情况评估船舶在过去和未来几年的有效行为：这样，未来船舶的设计可以得到改进，并更好地根据海军的具体需求进行定制。意大利海军采用的疲劳寿命估算和基于经验和测量数据的设计方法的下一步是扩展 HMS 功能：CETENA 正在开发的新系统不仅会通过船上的实际传感器获取信息，还会通过“虚拟”传感器获取信息，即它将根据系统内部实施的 RAO 评估应力和疲劳循环，从而增加测量点的数量而不会对船舶产生影响（不添加传感器或电缆）：计算值将与配备传感器的其他点的测量值进行交叉检查，即使在“虚拟”传感器中也能获得可承受性。就轻质复合材料的使用而言，意大利海军舰艇也进行了许多改进：这种创新结构也经常由 CETENA 定制的监控系统进行测量和监控，以评估其设计并获取有关其在运行条件下的行为的知识，最终目的是改进其未来舰艇的设计。
量子计算和人工智能——引人注目的组合
2024 年有望成为量子计算的突破之年。我们即将看到量子和人工智能 (AI) 之间共生关系的出现。这具有巨大的潜力，可以推动这两个领域的进步，突破可能的界限。由于我们终于达到了摩尔定律的极限，我们需要替代方法来提高计算性能。将量子计算与人工智能结合起来正在开启一些令人兴奋的可能性。它是双向的。我们可以越来越多地使用人工智能来检测和补偿量子计算中的异常——目前阻碍其快速发展的因素——另一方面，利用量子计算来扩展人工智能的发展。我们能够利用量子系统的巨大计算能力只是时间问题——这将推动药物发现等领域的突破，并通过在眨眼间处理复杂算法的能力彻底改变金融市场。但一些专家表示，我们可能还需要 10 年才能达到这一点。尽管有可能比传统的硅基计算快很多倍，但这项技术仍然容易出错。用于量子计算的量子比特必须足够稳定才能产生有意义、准确的结果。如果它们不稳定，那么结果就不可靠。尽管我们在获得和保持量子系统稳定状态方面取得了进展，但进展仍然不够快。当然，启动和运行量子计算机比传统计算机要复杂一些。在超导量子比特技术中，量子比特使用微波进行控制和测量。它们本质上很脆弱，容易受到周围环境噪声的影响——这意味着它们会受到热噪声、电磁干扰和材料缺陷等因素的影响。即使是简单的操作或测量也会导致错误。这意味着量子计算必须始终在高性能计算系统上进行交叉检查——这一事实严重削弱了当前量子计算机的实用性。尽管 HPC 系统是世界上最强大的传统计算机，但在某些计算中，其速度比量子计算机慢很多倍。如今，为了微调量子比特，我们手动优化微波脉冲的形状——但规模有限，因为实际上，人类根本不可能同时对数十个量子比特进行这样的优化。这时，人工智能就可以发挥作用了。它可以学习如何优化微波脉冲，以便更好地同时控制多个量子比特，从而减少量子误差。除此之外，人工智能还可以用来识别哪些量子比特应该优先用于特定的量子计算。另一方面，更强大的量子计算将推动更快、更先进的人工智能系统的开发。而且，您无需成为量子专家即可了解这种组合为何如此令人兴奋。2024 年，我们还可能看到优化任务分配的发展。在这里，我们将改进 AI 驱动的计算代理来评估计算任务，并确定它们是否更适合量子计算机、传统计算机或混合组合。这是因为在许多任务中，高性能计算机 (HPC) 的速度仍然比量子计算机更快——例如，在乘法和加法等简单的数学函数中。随着我们利用 AI 算法来优化操纵量子位的方式，它可能会带来更稳定的量子操作：这是一项关键的突破，它将使我们能够迅速增加量子系统中可靠量子位的数量，超过我们今天达到的 100 个量子位。富士通正在与日本研究机构 RIKEN 合作，共同完成一项任务，通过增强硬件和软件功能将量子技术的使用率提高到 1,000 个量子位。该方法结合了 DMET（密度矩阵嵌入理论），该理论为在存在周围分子或本体环境的情况下处理有限片段提供了一个理论框架，即使片段之间存在很大的相关性