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人体测量学、人体生物力学的人体工程学模型...
人类因素委员会于 1980 年 10 月由国家研究委员会行为与社会科学和教育委员会成立。该委员会由海军研究办公室、空军科学研究办公室、陆军行为与社会科学研究研究所、国家航空航天管理局和国家科学基金会赞助。该委员会的主要目标是为理论和方法问题提供新的视角，确定扩大和加强人为因素科学基础所需的基础研究，并吸引该领域内外的科学家进行互动交流并开展所需的研究。委员会的目标是提供坚实的研究基础，作为有效人为因素实践的基础。人为因素问题出现在人类与技术社会产品互动的每个领域。为了有效地履行职责，委员会吸纳了来自各个科学和工程学科的专家。委员会成员包括心理学、工程学、生物力学、生理学、医学、认知科学、机器智能、计算机科学、社会学、教育学和人为因素工程等领域的专家。其他学科的代表也参加工作组、研讨会和专题讨论会。每个委员会的成员都应包括以下领域的专家：为提高人为因素的科学基础提供所需的基本数据、理论和方法。
使用基于块的 Haar 小波变换和 COVIDOA 压缩用于 IoMT 系统的生物信号
摘要：背景：生物信号是智能医疗系统诊断和治疗常见疾病所需的基本数据。然而，医疗系统需要处理和分析的信号量非常大。处理如此大量的数据会带来很多困难，例如需要很高的存储和传输能力。此外，在应用压缩时，保留输入信号中最有用的临床信息至关重要。方法：本文提出了一种用于 IoMT 应用的生物信号高效压缩算法。该算法使用基于块的 HWT 提取输入信号的特征，然后使用新颖的 COVIDOA 选择最重要的特征进行重建。结果：我们使用两个不同的公共数据集进行评估：MIT-BIH 心律失常和 EEG 运动/意象，分别用于 ECG 和 EEG 信号。所提算法的 CR、PRD、NCC 和 QS 平均值分别为 ECG 信号的 18.06、0.2470、0.9467 和 85.366，EEG 信号的 12.6668、0.4014、0.9187 和 32.4809。此外，所提算法在处理时间方面比其他现有技术更高效。结论：实验表明，与现有技术相比，所提方法成功实现了高 CR，同时保持了出色的信号重建水平，并且处理时间更短。
CY2022 AHF RDT最终审计报告08-08-2024
第1节：根据《联邦法规》第42条第42（e）条第42条规定的行政总结，加利福尼亚州卫生保健服务部（DHC）必须定期，但不少于每三年的行为或契约每三年进行一次，或遵守每项审计的审计，或者是对每个人的独立审计，或者在整个审计中的审计，或者在财务上，或财务上的整体，或财务数据，或者是财务的整体，或（MCO）。DHC与Mercer Health＆Bestric LLC的一部分Mercer Guarding人类服务咨询公司（Mercer）签订了签约，以满足这一要求，该要求是由AIDS Healthcare Foundation（AHF）（AHF）的日历年（CY）2022年的Medi-Cal Rate开发模板（RDT）提交的财务数据。Mercer设计并批准了DHC的程序，以测试RDT中自我报告的财务数据的准确性，真实性和完整性。选择用于测试的特定财务时间表被Mercer用作与CY 2024评级期有关的基本数据开发过程的关键部分。经过测试的RDT是最终版本，包括由于RDT的问答和答案与MCO的回答讨论指南过程所引起的任何修订。包括来自RDT的测试的关键时间表包括：
使用定量空间平衡模型来告知...
本报告探讨了一个经典的定量空间平衡模型，以评估城市政策干预的影响。定量空间平衡模型是城市经济学文献的最新发展，该文献提供了一个理论框架，以捕获塑造经济活动分布的力量，并允许恢复某些基本变量，这些变量塑造了空间上经济活动的分布，例如生产力，土地发展的密度，土地的密度和设施。这些模型的优点包括它们捕获经济体现象特征并执行具有基本数据要求的反事实分析的能力。但是，他们的技术复杂性和计算要求阻碍了较少的学术受众的广泛采用。IGC的城市空间模型工具包旨在通过解释开创性定量空间平衡模型的组成部分来弥合这一差距，并创建一个用户友好的R软件包来促进其实际实现。本报告将开普敦市作为案例研究来说明定量空间平衡模型的力量，并探讨了四种城市政策干预措施的影响：新的BRT线路的构建，铁路网络的完全失败，增强住宅设施的增强以及一种干预措施以提高公司的生产率。
通道脑电图
头皮脑电图 (EEG) 是研究实时神经现象最流行的非侵入式方式之一。虽然传统的 EEG 研究侧重于识别群体层面的统计效应，但机器学习的兴起促使计算神经科学向时空预测分析转变。我们引入了一种新颖的开源查看器，即 EEG 预测可视化器 (EPViz)，以帮助研究人员开发、验证和报告他们的预测模型输出。EPViz 是一个用 Python 开发的轻量级独立软件包。除了查看和操作 EEG 数据之外，EPViz 还允许研究人员加载 PyTorch 深度学习模型，将其应用于 EEG 特征，并将输出的通道或受试者级别的时间预测叠加在原始时间序列之上。这些结果可以保存为高分辨率图像，用于手稿和演示文稿。 EPViz 还为临床科学家提供了有价值的工具，包括频谱可视化、基本数据统计计算和注释编辑。最后，我们内置了一个 EDF 匿名化模块，以促进临床数据的共享。总而言之，EPViz 填补了 EEG 可视化方面亟需的空白。我们用户友好的界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。
在一个省份对植物食品污染植物食品，并分析其可追溯性
摘要：蜡状芽孢杆菌是重要的人畜共患病原病原体。它是在蔬菜，乳制品，大米和其他食物中发现的，从而极大地危害了人类健康。对中国蜡状芽孢杆菌污染的调查主要集中在原始牛奶，乳制品，肉类等上，并且已经对植物性食品进行了有限的研究。测序技术的快速发展以及与生物信息学相关的技术的应用意味着，基于全基因组测序的分析已成为酿酒芽孢杆菌分子 - 性能学研究的重要工具。在这项研究中，我们调查了从八个省的六个地区的六种商业植物食品中熟食的污染。通过全基因组测序分析了分离的蜡状芽孢杆菌的分子流行病学。我们旨在为中国食品中食品酿酒芽孢杆菌的监视和流行病学分析提供基本数据。这项研究中建立的蜡状芽孢杆菌的快速可追溯性系统可以为蜡状芽孢杆菌快速分子流行病学分析以及预防和监视蜡状芽孢杆菌提供基础。此外，它也可以扩展到监测和快速追踪食源性病原体。
调查H2和CO2系统中的二次吸收
摘要：向地质储存地点注入气体，将现有的岩孔空间中的水取代，触发了横向继发物。这种现象涉及从水饱和度较高的地区迁移以补充流离失所的水。这种吸收发生的横向距离对于理解氢和二氧化碳地质储存期间的注射/戒断流量和捕获加气饱和至关重要。本研究研究了考虑压力和温度效应，研究了方解石（代表碳酸盐）和玄武岩的氢和二氧化碳系统中的二级吸收动力学。利用经过改进的卢卡斯 - 瓦什本方程，结果表明，所有气体和岩石系统的横向距离和二次吸收率随压力而下降。此外，碳酸盐和玄武岩的氢系统水的横向距离和二次吸收率，以及碳酸盐的二氧化碳系统，随温度的增加。然而，在玄武岩下的二氧化碳系统的横向距离和二次吸收率随温度而降低。这项研究提供了至关重要的基本数据，对地下氢存储和二氧化碳地质储存具有重要意义。这些发现有助于理解碳酸盐和玄武岩岩石中的侧向吸收，从而提供了有价值的见解，以增强孔隙空间内的气体保留率，从而影响残留的捕获。
扩散模型是否可以推广到推理的抽象规则？
人类擅长识别对象之间的关系并概括抽象关系，例如在各种上下文中“常数”（例如，恒定形状或大小）。机器学习的一个关键目标是为机器提供类似的能力来实现理性推理。最近，扩散模型显示出了产生逼真的图像并捕获综合数据分布（Rombach，Blattmann，Lorenz，Lorenz，Esser，＆Ommer，2022年）的无效能力。这些模型还可以模仿抽象关系的人类概括吗？是综合性的，因为它们应该限制的基本数据分布通常是未知的。这些模型的传统评估（例如fid）通常专注于图像多样性和现实主义（Heusel，Ramsauer，Unterthiner，Nessler和Hochreiter，2017年）。但是，一个重要的应用是使生成的图像符合特定的关系规则。这项研究提出了扩散模型是否可以学习和推广定义数据分布的抽象关系。我们利用Raven的渐进式矩阵（RPM）任务，这是测量抽象推理技能的良好基准（Raven，1936）。我们在RPM图像上训练扩散模型具有各种关系规则，并评估其生成遵循训练和新规则的新图像的能力。我们的发现表明，扩散模型可以推广抽象的视觉关系，从而进一步研究其在视觉及其他方面的推理。
生物医学和健康信息学
高级分析与医疗保健的结合为根据个体患者调整医疗措施开辟了新视野，彻底改变了个性化医疗领域。通常，机器学习算法能够分析大量不同的患者数据。这些数据可能包括遗传信息、临床记录、生活方式因素和其他基本数据。利用算法，医疗保健专业人员可以从数据中提取宝贵的见解和模式，根据个人特征和需求提供定制解决方案。机器学习在精准诊断和治疗建议中也发挥着重要作用。它能够分析患者特征、遗传因素和治疗反应，并预测药物反应、不良事件和最佳剂量水平。这使医疗保健提供者能够通过改善更多的治疗效果来推荐副作用最小的药物。此外，机器学习在公共卫生中的应用将为传染病监测和爆发提供更准确的预测。此外，机器学习算法还可以通过分析社交媒体信息、气候数据和地理信息等多种数据源来检测疾病爆发的早期预警信号。这将使公共卫生官员能够及时采取干预措施，从而减轻传染病对人口健康的影响。从疾病预测到疫情监测，机器学习能够重塑公共卫生格局，实现基于证据的决策，并最终改善个人和社区的健康状况。本期特刊旨在吸引该领域专业人士的原创研究论文，以提供可以塑造个性化医疗未来并改善公共卫生结果的见解。潜在主题包括但不限于：
指挥和控制 (C2) 中心 - 职位描述 - 民事
在 C2 中心主任的指导和副主任的监督下，任职者将在项目支持办公室内履行以下职责： - 监控项目启动过程，确保包含基本数据，项目计划切合实际且可实现。在发布之前审查项目计划和成本估算； - 为项目经理 (PM) 提供有效项目规划和控制方面的支持； - 为 PM 提供项目计划日常管理方面的支持； - 验证是否遵循定义的 PM 流程和程序； - 按照 PM 的要求维护项目计划，包括： 批准时间核算信息 重新安排工作 更新挣值管理的进度信息 - 收集有关项目进度的信息并进行与项目执行有关的统计分析，包括趋势分析和未来绩效预测； - 支持 C2 中心内的例外流程； - 支持创建项目文档，例如项目启动文档、重点报告、例外报告等； - 确定项目管理的可能改进机会，并支持 C2 中心内项目管理流程的改进； - 支持 C2 中心的质量和风险管理流程； - 定义、整理和分析指标和 KPI，向 C2 中心管理层报告趋势、问题和例外情况； - 管理 C2 中心的非生产性活动（休假、培训等）； - 向 C2 中心管理层提供有关资源使用和利用率的反馈； - 向资源经理提供有效管理员工所需的相关信息； - 确保 C2 中心员工根据机构指示及时完成时间管理活动；