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自动化中风成像软件包 (...
问题和经验教训 2020 年 7 月 简介 此资源由 CorHealth Ontario 代表有实施此自动中风成像软件经验的区域中风网络提供。该资源的目的是分享学习成果并支持其他可能有兴趣使用类似软件的人，而不是提供基于证据的最佳实践建议。该资源由中南部、西南和东南中风网络合作开发。此资源仅代表 Ischemaview RAPID 实施经验，不同供应商生产的其他软件可能可用或考虑使用。背景：最近的两项血管内血栓切除术 (EVT) 研究 DAWN 2 和 DEFUSE3 3 评估了 EVT 对中风症状出现后 6 至 24 小时内患者的影响。这些试验根据 CT 或 MR 灌注 (CTP/MRP) 确定了适合 EVT 的患者，并使用软件识别梗塞核心和缺血半暗影体积之间的不匹配。无梗塞或梗塞面积极小且缺血半暗带面积大的患者是潜在的 EVT 候选人。两项试验都发现，与对照组相比，通过这种成像方法识别出的患者中，90 天内实现功能独立性的比例显著提高（49% 比 13% 和 44.6% 比 16.7%），且 24 小时内症状性出血没有显著增加。2,3 基于这些试验，加拿大卒中急性卒中管理最佳实践建议于 2018 年进行了更新 1，以表明经过严格挑选的具有致残性卒中症状的患者在最后一次康复后 24 小时内可从 EVT 中受益（证据级别 A）。研究中心应使用带有自动成像软件包的 CTP 或 MRP 来选择潜在患者，该软件包可提供可重复的客观可量化的梗塞核心和缺血半暗带测量结果。常见问题 (FAQ)：什么是卒中自动成像软件包？
通过从人类反馈中进行强化学习来学习飞机操纵行为的可解释模型
高速喷气式飞机的飞行员需要经过多年的高级训练才能获得出色的操控能力。如果能够将飞行员和其他领域专家的技能、知识和偏好提炼成一个能够捕捉真实操控行为的软件模型，那么这种方法将具有重大的实用价值。这种模型的可扩展性将使其可用于战略规划演习、培训以及其他软件系统的开发和测试。这将使人类驾驶专业知识这一稀缺资源获得更大的回报。这一愿景面临着实际挑战，即准确地获取所需知识以将其编入自动化系统。在许多需要直觉决策和快速运动控制的情况下，专家们一看到良好的操控性就知道，但并不总是能用形式或语言术语表达原因 [1]。∗ 显性知识获取策略也可能非常耗时，任何依赖专家演示的方法也是如此。这促使人们采用一种使用稀疏数据源的基于学习的方法。鉴于透明度对于安全至关重要的航空应用的重要性 [2、3]，任何此类方法都必须学习一个可解释（即人类可读和可理解）的专家知识模型，以促进信任和验证。本文提出了一种可能的解决方案。我们使用人工智能强化学习 (RL) 代理来生成模拟飞行轨迹数据集，然后咨询专家以获得对这些轨迹的成对偏好，表明哪一个是针对给定感兴趣任务的首选解决方案。众所周知，成对偏好引出具有稳健性和时效性，并为组合来自多个专家的数据提供了基础，而无需就共同的评分系统达成一致。然后，我们使用统计学习算法以基于规则的树结构形式构建收集到的偏好的可解释解释模型。反过来，该树被用作奖励函数来训练代理生成更高质量的轨迹，并迭代该过程直至收敛。最终结果是两个不同的输出，它们可以形成未来规划、培训和开发软件的宝贵组成部分：
需求质量可能产生的影响... - DiVA 门户
摘要需求是需求工程的关键工件，是任何软件开发的基本组成部分，不同的软件开发角色在其活动中使用它，例如设计功能的界面、开发功能以及测试人员创建测试用例。本研究旨在调查创建需求的需求工程师与在其工作活动中使用它们的其他软件角色之间以及开发人员和测试人员在其软件开发和测试活动中对需求的使用、理解和意图不一致的影响。本研究关注的影响领域是开发过程中涉及需求的不同角色的工作活动、他们的工作量以及他们的福祉和士气。两个研究目标是：i）软件开发从业者如何定义需求的质量？ii）感知到的需求质量如何影响软件开发过程中涉及的不同角色的工作？本研究为描述性访谈研究，遵循 Runeson 和 Höst [14] 编写的案例研究指南，在一家北欧银行的子公司开展，该子公司开发了自己的网络和应用程序。数据收集包括采访 20 名从业人员：需求工程师、开发人员、测试人员和新聘用的开发人员，每组采访五名受访者。本研究的结果表明，事实上，不同角色对于什么是好需求有不同的看法。从业人员描述的他们认为使需求变好的一般特征与 ISO [21] 和 IREB [26] 标准中描述的特征也有一些相似之处。从业人员表示，一般来说，当他们处理他们认为不好的需求时，他们会感到消极，工作量增加，沟通压力增加。从业者还描述了当他们处理他们认为好的需求时，他们的工作和感受通常会产生积极的影响。从研究中可以得出一个结论，需求的质量和需求工程过程对软件开发很重要，并且会对处理需求的不同角色的士气、有效性和效率产生重大影响。关键词：需求分析、编程团队、敏捷软件开发、实证、金融科技
SAP业务网络，Project44附加组件
©2021 SAP SE或SAP关联公司。保留所有权利。未经SAP SE或SAP关联公司明确许可，本出版物的任何部分都不得以任何形式或任何目的复制或传输。本文包含的信息可以在未经事先通知的情况下更改。SAP SE及其分销商销售的一些软件产品包含其他软件供应商的专有软件组件。国家产品规格可能会有所不同。这些材料由SAP SE或SAP关联公司提供信息目的，而无需任何形式的代表或保证，SAP或其关联公司不对材料的错误或遗漏不承担任何责任。SAP或SAP会员公司产品和服务的唯一保证是在此类产品和服务（如果有）伴随的明确保修陈述中列出的。本文没有任何内容应解释为构成额外的保修。尤其是，SAP SE或其附属公司没有义务追求本文档中概述的任何业务或任何相关演示文稿，或开发或发布其中提到的任何功能。本文档或任何相关的演示文稿，以及SAP SE或其附属公司的战略以及可能的未来发展，产品和/或平台的方向和功能都可能发生变化，并且可能随时出于任何原因而被SAP SE或其附属公司更改。本文档中的信息不是提供任何材料，代码或功能的承诺，承诺或法律义务。所有前瞻性陈述都受到各种风险和不确定性的影响，这些风险可能导致实际结果与预期有实质性不同。读者被告知不要不依赖这些前瞻性陈述，并且不应依靠做出购买决定。SAP和其他SAP产品和服务及其各自的徽标是德国和其他国家 /地区的SAP SE（或SAP关联公司）的商标或注册商标。提到的所有其他产品和服务名称都是其各自公司的商标。有关其他商标信息和通知，请参见www.sap.com/trademark。
使用 SAS® ODS 创建带有内置自动过滤器的自定义 Excel 电子表格
Kirk Paul Lafler，sasNerd 摘要 电子表格已成为有史以来最流行、最成功的数据工具。据估计，全球有超过 7.5 亿 Excel 用户。电子表格的简单性和易用性是 Excel 在全球范围内增长和广泛使用的两个原因。其他增值功能也有助于在越来越多的用户中扩大电子表格的实用性，包括其协作功能、可自定义、处理数据的能力、数据可视化技术的应用、移动设备使用、重复任务的自动化、与其他软件的集成、数据分析和使用自动过滤器的过滤功能。最后一个增值功能，即使用自动过滤器进行过滤，是本文的主题。将说明一个示例应用程序，该应用程序使用内置自动过滤器或过滤器创建自定义 Excel 电子表格，这些过滤器使用户能够从文本、数字或日期值列表中进行选择，以快速找到感兴趣的数据，使用 SAS® 输出交付系统 (ODS) Excel 目标和 REPORT 过程。关键词：sas、excel、excel 电子表格、ods、ods excel、proc 报告、自动过滤器、过滤器简介在 Excel 电子表格中使用自定义自动过滤器使用户能够查找、显示或隐藏文本、数字和/或日期值。用户可以使用 SAS 输出交付系统 (ODS) Excel 目标从任何 SAS 数据集构建带有内置自动过滤器的自定义 Excel 电子表格。生成的 Excel 电子表格中，一列、两列或多列或变量可用作自动过滤器。过滤第一列后，用户可以通过过滤两列或更多列来优化过滤结果。本文介绍了使用 SAS® 输出交付系统 (ODS) Excel 目标和 REPORT 过程构建带有内置自动过滤器的自定义 Excel 电子表格的分步方法。示例中使用的数据集创建了一个 SAS 数据集，其中包含位于圣地亚哥市中心地区的热门餐馆。该数据集包含 87 个观测值（或餐厅）和 17 个变量，如下所示。
量子价格书
目录简介介质和条形码标签旧产品：NAS 归档设备定价条款和条件 LTO Ultrium 数据和清洁磁带 Artico 价格手册修订版 110 变更摘要 DLT 数据和清洁磁带旧产品：存储系统服务区 LTO Ultrium 条形码标签包 aiWARE for Xcellis 基于磁盘的备份附件 F 系列 F2000 DXi V5000 重复数据删除虚拟设备电缆 QXS 6G DXi4800 基于磁盘的备份系统重新包装套件 VS 系列 DXi9000/DXi9100 基于磁盘的备份系统托管服务 R3000 磁带自动化 Quantum-as-a-Service 旧产品：横向扩展存储 Scalar i3 库教育服务 Xcellis Workflow Director Gen1 Scalar i6 库杂项服务 Xcellis Workflow Director Gen1/Gen2 (6G) Scalar i6000 库高级服务 Xcellis Workflow Director Gen2 (6G) SuperLoader 3 自动加载器 专业服务 Xcellis Workflow Extender Gen1 存储系统 传统产品：基于磁盘的备份 传统产品：对象存储 ATFS 系列 DXi4500/DXi4600/DXi4700 ActiveArchive F 系列 DXi4800（带软件） ActiveScale H 系列 DXi6500/DXi6700 Lattus-D/Lattus-M QXS 系列 DXi6800/DXi6900 传统产品：StorNext 设备 R 系列 DXi8500 StorNext 设备：AEL500 归档横向扩展存储 DXi9000/9100（带软件） StorNext 设备：AEL6000 Xcellis Workflow Director 传统产品：磁带自动化 M440/M660 Xcellis Workflow Extender Scalar i3 库 StorNext Pro 对象存储 Scalar i6磁带库 QD6000/QD7000 ActiveScale Scalar i500 磁带库 旧产品：其他软件 Scalar i6000 磁带库 StorNext 数据管理软件 SuperLoader 3 自动加载器 保修和服务信息 存储设备 其他安装服务 磁带驱动器 Scalar LTFS 报废磁带驱动器
机载激光生成 CityGML 建筑模型...
3D 城市模型已成为不同领域中许多应用中的重要工具。通常这些 3D 城市模型仅表示城市的几何属性，从而可以轻松实现城市的可视化。然而，不同的专题查询、分析任务和空间数据挖掘超出了仅提供有关其几何信息的模型的范围。CityGML 3D 城市模型为模型带来了额外的语义信息。在本论文中，解释了从机载激光扫描进行建筑物重建的过程和不同技术。还将解释 CityGML 标准以及从 3D 建筑模型到 CityGML 需要做什么。本论文的主要重点是研究如何从仅通过机载激光扫描收集的数据自动创建 CityGML 2.0 3D 城市模型。CityGML 有五个不同的细节级别，表示建筑物的精度级别。LOD1 和 LOD2 是本论文最重要的级别，因此测试了不同软件以这些精度级别导出 CityGML 格式的重建建筑模型的能力。根据 CityGML 的官方规范检查了这些导出，以查看它们是否符合要求。还解释了流程和数据还需要什么，以便在 LOD3 中生成更高质量的模型。选择了两个不同的测试区域，具有不同的建筑物和屋顶类型。一个区域包括独立式住宅，其中一些部分被植被覆盖，另一个区域主要包括公寓楼。论文表明，到目前为止，自动生成符合 CityGML 2.0 标准的城市模型仍然相当具有挑战性。模型驱动方法在建筑设施（例如烟囱）方面存在问题。这些无法使用使用模型驱动方法的软件进行建模。另一方面，数据驱动方法在从建筑模型转换为 CityGML 格式时存在问题。地形和地形交叉曲线的建模也比预期的更困难。本论文中使用的大多数软件都无法自动处理这些元素的添加。这些元素可以稍后添加到 CityGML 文件中，但只能使用其他软件工具。关键词 ALS、激光扫描、城市模型、CityGML、建筑重建、建模
政策动机不仅促进练习不仅提升...
1：促进实践的政策动机，不仅可以提升创作者，而且还保护艺术中的劳动力薪酬文化，恐怖作家协会（HWA）正在实施这一AI政策。这是遵守我们现有的章程和计划的必要条件，同时还符合保护我们社区的原则。为了避免在内部进行混乱，指控或决策瘫痪，HWA董事会正在采取措施制定明确的指导原则，以在我们组织的各个层面上使用生成性AI。本指南还旨在阻止欺诈并阐明通过HWA及其会员福利可用的补救措施的范围。2: Use of AI Within the HWA No generative AI software, whether cloud-based or locally installed on HWA servers and devices, or on personal servers and devices of HWA volunteers and staff, or generative AI tools added to pre-existing software platforms used by the HWA, will be used in the creation of blog posts, memos, newsletters, social media posts, or other publications, marketing materials, and internal documents.同时，通过社交媒体平台使用AI来进行饲料优化，编写用于拼写检查和语法建议的软件，或通过语音助手或其他软件进行数字命令，所有这些都属于“ AI-Assiscrist cassist cassist cassistations”，被认为是标准的，并且不伸出人类的生计。因此，这些软件的这些和其他标准的非生成AI组件可用于可接受，并将在HWA工作流程中允许使用。4：监督虽然HWA无法对个人设备负责和/或应承担责任，但该组织将尽其所能，强烈鼓励志愿者，承包商和员工不积极使用违反此政策的软件。必须考虑任何此类工具，以供HWA董事会或本政策第3节中定义的适当委员会批准，然后在志愿者或员工使用之前。3：软件审核，以防止未经授权使用生成AI，HWA将定期评估已使用的软件工具和技术资产中的新功能，此外还要审查对服务条款，隐私政策的任何更改，以及任何此类工具或资产的免责声明。在每个会计年度开始时，将向所有志愿者和支持人员颁发一份HWA批准的软件工具和技术资产清单，然后将由AI监督委员会进行年度审查。HWA志愿者和支持人员只能与批准的软件或其他技术资产合作。
数字贸易规则和AI法规 - 底漆
1。算法问责制，透明度和标准：随着AI模型开始做出更多的决定，影响包括工人，消费者和公众人物在内的人们的生活，算法问责制的问题变得至关重要。不同国家的新法律规定寻求为模型和/或其开发和部署提出透明度要求。某些部门标准也适用于AI模型。2。责任：AI模型，尤其是那些在医疗保健和教育等敏感部门中使用的模型，可能会受到这些部门中其他软件或人类受到的责任条件的约束。由于AI模型通常可以“幻觉”（提供不正确的信息），因此即使在较不敏感的应用程序（例如客户服务）中，它们的包含也必须以不准确的成本来进行。3。计算基础架构的治理：一个复杂的计算供应链使当今的AI模型成为可能。这包括芯片设计，制造，组装，测试和包装。政府一直在越来越关注计算市场的经济治理。4。反托拉斯/竞争政策：AI市场非常集中。云服务提供商，芯片设计师，AI模型开发人员和AI服务提供商之间的垂直集成特别关注。作为AI有望影响大量行业，AI市场集中度可能会对一般的财富和权力集中产生严重影响。5。6。7。8。9。数据治理：AI模型需要大量的培训和微调数据。个人数据保护的问题出现了新的紧迫性，尤其是当大型科技公司使用自己的产品和服务中的数据来培训AI模型时。非个人数据的价值也变得显而易见，谁捕获了这一价值的问题。地缘政治和不平等发展：地缘政治竞争主导了AI政策领域的某些部分，尤其是在控制计算基础设施的方面。全球南部的国家特别担心获得计算基础设施和不公平的全球数字税制制度。错误信息和虚假信息：AI模型使得可以大规模产生错误和虚假信息。已经在选举时期使用了深层，并影响了各种政治和其他公众人物。脆弱的人群通过虚假信息增加了靶向甚至暴力的风险。AI介导的失业率：由AI在各个部门引起的广泛自动化可能威胁到许多生计。与以前的技术迭代不同，几乎没有迹象表明AI会创造更多的作业，而不是取代。环境危害：使AI成为可能的数据中心需要大量的能量和水。政府对AI产品的成本效益分析及其生产对环境的影响感兴趣。
以下是参议院金融科技和监管技术特别委员会对金融科技和监管科技的定义：金融科技，o
参议院金融科技与监管技术特别委员会对 FinTech 和 RegTech 的定义如下：FinTech 或金融技术是指能够支持、增强和颠覆传统金融服务的技术或业务。FinTech 公司提供的产品和服务涉及领域包括：汇款和支付；储蓄和投资；借贷；个人理财管理。FinTech 解决方案通常具有创新性，能够响应不断变化的客户需求。RegTech 是指在监管监控、报告和合规方面使用新技术。RegTech 公司通常提供软件即服务 (SaaS)，帮助企业高效且经济地遵守法规。RegTech 与行业无关，其技术解决方案可应用于任何具有监管和合规要求的行业。重要的 RegTech 细分市场包括：分析和尽职调查；报告和仪表板；风险分析；动态合规；市场监控。SolveXia 是一家 RegTech 企业。 2019 年安永全球监管科技行业基准报告指出，澳大利亚是全球十大监管科技市场之一，5% 的监管科技公司总部位于澳大利亚，23% 的监管科技公司在澳大利亚境内提供服务。委员会非常有兴趣直接听取在澳大利亚金融科技和监管科技领域运营的企业家和小型企业的“亲身经历”。特别是，以下问题可能对那些向调查提交书面意见的企业有所帮助。一般问题：- 贵公司专注于哪个技术创新领域？SolveXia 自 2008 年 3 月开始营业。我们专注于流程自动化，主要关注为财务部门使用而生成的数据。我们处理的流程本质上很复杂。在我们参与之前，这些流程需要大量的人力来确保考虑到每个细微差别。没有其他软件可以适应我们遇到的各种任务。我们构建了一个平台，可以 (a) 从多个来源导入几乎任何格式的数据，(b) 通过一系列指令（总共约 100 条）来处理数据，这些指令模拟个人通常采取的操作，以及 (c) 在 Excel 电子表格、Word 文档、PDF 或通过仪表板显示最终结果。该软件具有高度适应性，主题专家（在财务部门工作的业务人员）可以轻松使用，而无需 IT 部门的协助。我们的客户主要是大型企业，他们重视所提供的帮助，以 (a) 重新设计复杂流程，(b) 提高输出的准确性，(c) 减轻对关键人员的依赖，(d) 在几秒钟或几分钟内运行流程，通常需要几天时间，(e) 降低成本，(f) 提高其确定性和一致性的声誉；(g) 展示治理证据；(h) 保证准确的文件记录和对每项变更的审计跟踪。