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智能系统中的多传感器集成与融合
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合：信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别，以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合（或融合）多传感器信息所涉及的更具体的问题（可能是数学或统计问题）区分开来。本文对近年来文献中出现的解决多传感器集成与融合问题的方法进行了综述，这些方法数量越来越多，种类也越来越多，从用于集成和融合多传感器信息的一般范例、框架和方法，到用于不同应用领域的现有多传感器系统。一般多传感器融合方法
广义隐私放大
RIVACY 放大是从大量仅部分保密的共享信息中提取高度机密的 P 共享信息（可能用作加密密钥）的艺术。让 Alice 和 Bob 获得一个随机变量 W，例如随机 a 位字符串，而窃听者 Eve 学习一个相关随机变量 V，最多提供有关 W 的 t < n 位信息，即 H(WIV) 2 nt。Alice 和 Bob 通常不知道分布 PVW 的细节，但它满足此约束以及可能满足一些进一步的约束。他们可能知道也可能不知道 Pw。 Alice 和 Bob 希望公开选择一个压缩函数 g : (0,l)” + (0, l}'，使得 Eve 关于 W 的部分信息和关于 g 的完整信息可以让她获得关于 K = g(W) 的任意少量信息，但概率可以忽略不计（对于 g 的可能选择）。考虑到 Eve 的所有信息，得到的 K 实际上是均匀分布的；因此可以安全地用作加密密钥。Alice 和 Bob 可以提取的秘密的大小 T 取决于 Eve 可用的信息类型和数量。假设 W 是一个随机的 n 位字符串，需要考虑的各种可能情况是 Eve 可以获得
一般焊接要求...
本 NASA 技术标准由美国国家航空航天局 (NASA) 发布，旨在为已被认可为 NASA 计划和项目标准的流程、程序、实践和方法提供统一的工程和技术要求，包括对项目的选择、应用和设计标准的要求。本 NASA 技术标准已获准供 NASA 总部和 NASA 中心和设施使用，适用的技术要求可在合同、计划和其他机构文件中引用。它也可能适用于喷气推进实验室（联邦资助的研究和开发中心 [FFRDC]）、其他承包商、赠款和合作协议的接受者以及其他协议的各方，但仅限于适用合同、赠款或协议中规定或引用的范围内。本 NASA 技术标准制定了一般方向并描述了 NASA 对焊接结构所期望的信息类型。本 NASA 技术标准不提供飞行硬件焊接件的详细工艺和质量保证要求。相反，它旨在作为更高级别的文档，其中规定了焊接硬件的最低要求。信息请求应通过 https://standards.nasa.gov 上的“反馈”提交。对此 NASA 技术标准的更改请求应通过马歇尔太空飞行中心 (MSFC) 表格 4657（NASA 工程标准变更请求）提交。原件签名人：_______________________________
需要综合抗体和细胞免疫监测来评估长期保护，这对于有效的下一步治疗至关重要
COVID 大流行暴露了 T 细胞在初始免疫、建立和维持长期保护以及对新型病毒变体的持久反应中发挥的关键作用。越来越多的证据表明，增加细胞免疫措施将填补疫苗临床试验中的一个重要知识空白，可能有助于提高下一代疫苗对当前和新出现的变体的有效性。在 II 期试验中进行深入的细胞免疫监测，特别是针对老年人或免疫功能低下等高风险人群，应该能够更好地了解建立有效长期保护的动态和要求。此类分析可以产生细胞免疫相关性，然后可以使用适当的可扩展技术将其部署到 III 期研究中。作为临床免疫的相关性，细胞免疫的测量不如抗体那么确定，而且关于细胞免疫监测的实用性、成本、复杂性、可行性和可扩展性仍然存在一些误解。我们概述了目前可用的细胞免疫检测，回顾了它们在临床试验中的使用准备情况、它们的后勤要求以及每种检测产生的信息类型。目的是提供可靠的信息来源，以便利用该信息来源制定疫苗开发过程中全面免疫监测的合理方法。
经典和...的一次性量子纠错
量子纠错 (QEC) 是一种保护信息免受量子噪声影响的方法，是量子信息处理的核心概念之一 [1-3]。由于量子系统与环境的相互作用无法控制，不可避免地会产生噪声，因此 QEC 在量子通信、密码学和计算方面有着广泛的应用。近年来，QEC 也为基础物理学提供了新的见解，为更好地理解量子多体现象如拓扑序 [4-6]、黑洞信息悖论 [7-9] 以及量子混沌与量子引力之间可能存在的对偶性 [10-16] 提供了视角。关于 QEC 的核心问题之一是，原则上可以保护多少信息免受给定噪声的影响。由于任何量子噪声都是由量子信道形成的，量子通道容量定理可以回答这个问题。根据需要保护的信息类型（量子或经典）和可用资源（如纠缠），已经进行了大量研究 [17-24]。对于有噪声量子信道无限次使用的渐近场景，这些结果在文献 [ 25 ] 中合并为一个统一公式。然而，渐近结果仅适用于编码和解码能够以连贯方式应用于大量量子比特的情况，这导致实验演示和实际应用于基础物理的困难。相比之下，最近的研究在不考虑渐近极限的情况下进行了分析，
脑眼连接视力诊所俄克拉荷马城，俄克拉荷马州向我们的患者发出数据安全事件通知脑眼连接视力诊所（“Bra
Brain and Eye Connection Vision Clinic 俄克拉荷马城，OK 向我们的患者发出数据安全事件通知 Brain & Eye Connection Vision Clinic（“Brain & Eye”）致力于保护我们患者信息的机密性和安全性。遗憾的是，此通知是关于涉及部分信息的事件。2024 年 9 月 16 日，Brain & Eye 发现其计算机网络上存在异常活动。在立即调查异常活动后，Brain & Eye 确定它是勒索软件攻击的受害者。调查显示，攻击者从 2024 年 7 月 6 日开始获得了对 Brain & Eye 计算机网络的访问权。Brain & Eye 在意识到攻击后立即采取措施遏制攻击，并已能够恢复其系统并限制对其计算机网络的访问。由于攻击者可以访问 Brain & Eye 计算机网络上的一些不安全数据，Brain & Eye 得出结论，攻击者可能已获得对过去和当前患者的个人健康信息的未经授权的访问权。 Brain & Eye 已确定此次事件涉及的个人信息类型可能包括：全名、社会安全号码、地址、出生日期和医疗诊断。Brain & Eye 正在向信息被卷入此次安全事件的患者发送通知信。
Sanjay Mishra等。与心血管疾病有关的生化和病理参数。 Int J Biochem Physiol 2024，9（1）：000241。
医学中的人工智能（AI）研究正在迅速增长。Healthcare AI项目比全球经济其他任何领域的AI项目吸引了更多的投资。然而，在兴奋中，存在同等的怀疑，在膨胀的期望时有些敦促谨慎[1,2]。自世纪之交以来，AI也成功地进入了医学和医疗保健领域[3,4]。基于证据的医学的核心是使用历史数据来为临床决策提供信息。该任务传统上是通过统计方法解决的，该方法将数据中的模式描述为数学方程[5]。例如，神经网络使用大量互连神经元以类似于人脑的方式表示数据。这些包括可用性且价格合理的计算（处理）工具，硬件（例如图形处理单元），软件和应用程序，即使在消费级的个人计算机以及移动设备以及具有多种信息类型和形式的移动设备以及在线和云平台中，以及通过可穿戴技术和互联网（6）（6）（6）（6）[IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT），开源编码资源以及从业者和用户交换资源，专有技术和经验的在线社区的增长；以及计算机处理与光子学（应用光学和电子融合）和人机接口等其他技术的集成[5,6]。
HIT 董事会 2024 年年度报告
背景 2020 年，内布拉斯加州立法机构通过了《人口健康信息法案》LB 1183。该法案设立了卫生信息技术 (HIT) 委员会，负责为全州健康信息交换 (HIE) 和处方药监测计划 (PDMP) 的标准提供建议。HIT 委员会还负责评估并在满足所有州和联邦法规的情况下批准发布某些数据请求。随着技术和术语随时间的变化，委员会还旨在为 PDMP 提供更大的数据收集灵活性，通过允许对系统中收集的识别信息类型进行更改，而不是每次需要更改时都引入立法。 2021 年，立法机构通过了 LB 411，该法案要求某些医疗机构和健康保险计划参与全州健康信息交换。 HIT 委员会的任务是制定健康信息交换所收集的索赔和临床信息的标准，以及批准或拒绝任何因技术负担而要求免除此必需参与的申请。HIT 委员会由 17 名成员组成：15 名成员由州长任命，经立法机关批准，另 2 名无表决权的当然席位由拨款委员会和卫生与人类服务委员会的现任主席担任。委员会的大多数成员都是经过认证的医疗保健提供者，保持良好的信誉是服务的要求。HIT 委员会的目的是：
材料表征 - -ORCA - 卡迪夫大学
纳米结构薄膜具有改变表面性质的能力，当它们能够生成具有可控孔隙率的层时，这种能力甚至更强。与致密层相比，这些（多）层的隐式完整性较低，阻碍了获得亚微米厚度（薄片）的电子透明切片，这成为（扫描）透射电子显微镜（(S)TEM）研究稀缺的主要原因之一。意识到这一机会，本报告概述了应用各种（S）TEM 技术研究纳米结构和多孔光子表面的可能性。提供了几个工作示例来说明在通过斜角物理过程制备的中孔薄膜以及通过外延方法制备的氮化物纳米线阵列的情况下可以获得的信息类型。将证明这种方法能够实现几项开创性的工作，这些工作对于完成此类孔隙率控制涂层的表征至关重要。由于 (S)TEM 的突破性进展，我们得以解决诸如电子透明样品的制备及其结构、形态、界面和成分的高级表征等各种主题，这些突破性进展允许在微观和纳米层面上获得高分辨率成像、光谱或断层扫描。最后，将 (S)TEM 确立为多孔纳米结构皮肤的高级结构、化学和形态表征的参考工具，将开辟新的视野，提供更好和新的见解，从而优化此类结构的制造和设计。
人工智能使用标准 - Oklahoma.gov
标准 1. 数据质量——人工智能系统严重依赖于训练它们的数据。因此，确保数据高质量（准确、完整、可靠和最新）、无偏见（使用有代表性的数据集并避免刻板印象和假设）并且尽可能不出错至关重要。 2. 透明度——确保人工智能系统在决策过程中保持透明非常重要。这包括解释它们如何得出结论，并确保所有利益相关者都能理解和获取这些解释。与训练人工智能工具相关的数据应被视为受到保护。 3. 数据隐私——人工智能系统通常需要访问敏感数据，例如个人信息。确保这些数据的收集、存储和使用符合道德规范并符合相关法规至关重要。应谨慎使用公共人工智能系统，例如 ChatGPT 和 Gemini。私人数据（包括但不限于受 HIPAA、FERPA、FTI 和 CJIS 监管或涉及的数据）在使用公共 AI 系统时不得传输，但只有在获得 CIO 批准后才可通过私人 AI 工具传输。4. 数据共享 – AI 系统基于输入到软件中的信息构建。可以使用公共 AI 传输的可接受信息类型是面向公众的数据，例如 Transparent Oklahoma Performance 网站上的信息，包括政府服务和计划、立法和政策、公共记录、报告和交通数据。