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增强型 NDC - 印度尼西亚共和国
印度尼西亚是一个新兴但稳定的民主国家，也是世界第四大人口大国。尽管数十年来经济持续增长，但 2014 年印度尼西亚约有 11% 的人口生活在贫困线以下。为了帮助人民摆脱贫困，印度尼西亚政府 (GOI) 正在推动经济发展，预计年均增长率至少为 5%，以便在 2025 年前将贫困率降至 4% 以下。印度尼西亚还预计，2015 年至 2045 年期间人口增长率为 0.74%，这既是机遇也是挑战，正如《印度尼西亚宪法》所规定的那样，“每个人都有权享有良好健康的环境”。随着气候变化成为现实，印度尼西亚继续寻求当前和未来发展与减贫优先事项之间的平衡。
BL8810-6L N 沟道增强型 MOSFET
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使用心理健康护理中高度去识别的数据预测患者等待时间：增强型机器学习方法
背景：等待时间会影响患者的满意度、治疗效果以及患者接受的护理效率。心理健康领域的等待时间预测是一项复杂的任务，它受到预测门诊患者所需治疗次数的难度、高失约率以及使用团体治疗的可能性的影响。如果输入数据的效用较低，等待时间分析的任务就会变得更具挑战性，这种情况发生在通过删除直接和准标识符对数据进行高度去识别化时。目标：本研究的第一个目标是开发机器学习模型，利用实时数据预测精神病门诊患者从转诊到第一次预约的等待时间。第二个目标是利用系统知识在输入数据高度去识别化的情况下提高这些预测模型的性能。第三个目标是确定导致长时间等待的因素，第四个目标是建立这些模型，使它们实用且易于实施（因此对护理提供者有吸引力）。方法：我们分析了加拿大安大略海岸精神卫生科学中心 8 家门诊诊所的回顾性高度去识别化管理数据，使用 6 种机器学习方法来预测新门诊患者的首次预约等待时间。我们使用系统知识来缓解数据低效用的问题。数据包括 4187 名患者，他们通过 30,342 次预约接受了治疗。结果：不同类型的精神卫生诊所的平均等待时间差异很大。超过一半的诊所的平均等待时间超过 3 个月。诊所预约的次数和失约率差异很大。尽管存在这些差异，但随机森林方法为 8 家诊所中的 4 家提供了最小均方根误差值，为其他 4 家诊所提供了第二小均方根误差。利用系统知识提高了高度去识别化数据的效用，并提高了模型的预测能力。结论：随机森林方法通过系统知识得到增强，为新门诊患者提供了可靠的等待时间预测，尽管高度去识别的输入数据的效用很低，而且不同诊所和患者类型的等待时间差异很大。优先系统被确定为导致等待时间过长的一个因素，并建议使用快速通道系统作为潜在解决方案。
TBL035N04HB N 沟道增强型 MOSFET
注：1. tp=10us，占空比 = 1%。2. 数据通过建议封装上的表面贴装测试获得。3. 数据通过脉冲测试获得，脉冲宽度 ≤ 300μs，占空比 ≤ 2%。4. E AS 数据显示最大额定值。测试条件为 V DD = 30V，V GS = 10V，L = 1mH，I AS = 35A。5. 理论上数据与 ID 和 I DM 相同，实际应用中应受总功率耗散限制。6. 器件安装在 FR-4 基板 PC 板上，2oz 铜，对底层 1 英寸见方铜板进行热偏置
增强型空中交通管制系统——人工智能作为预测空中交通冲突的数字辅助系统
摘要：当今的空中交通管理 (ATM) 系统围绕空中交通管制员和飞行员发展。这种以人为本的设计在过去使空中交通非常安全。然而，随着航班数量的增加和使用欧洲空域的飞机种类的增加，它正在达到极限。它带来了严重的问题，例如拥堵、飞行安全性下降、成本增加、延误增加和排放量增加。将 ATM 转变为“下一代”需要复杂的人机集成系统，以提供更好的空域抽象并创建态势感知，正如文献中针对此问题所述。本文做出了以下贡献：(a) 概述了问题的复杂性。(b) 它引入了一种数字辅助系统，通过系统地分析飞机监视数据来检测空中交通中的冲突，从而为空中交通管制员提供更好的态势感知。为此，使用长短期记忆 (LSTM) 网络（一种流行的循环神经网络 (RNN) 版本）来确定其时间动态行为是否能够可靠地监控空中交通并对错误模式进行分类。 (c) 大规模、真实的空中交通模型（包含数千个包含空中交通冲突的航班）用于创建参数化的空域抽象，以训练 LSTM 网络的几种变体。所应用的网络基于 20-10-1 架构，同时使用泄漏 ReLU 和 S 形函数
增强型高能粒子物理探测器的量子系统
基于对少量原子的操纵或超低温下产生的量子效应的各种高灵敏度技术的开发，导致了大量量子器件的迅速普及，其中许多现在开始实现商业应用。同时，这些器件依靠从一个量子态到另一个量子态的离散状态变化，具有极高的灵敏度，使它们成为探测假定的超轻粒子或场与量子器件本身之间非常弱的相互作用的理想探测器。这导致它们在低能粒子物理领域得到广泛应用，以及近年来对与轴子、ALP 和许多其他暗物质候选者相关的低能相空间的快速探索（许多评论，包括 [1-4]，都涵盖了这些应用）。这种敏感性似乎使这些设备不适合高能物理应用，因为高能物理应用的检测机制主要依赖于通过粒子与物质相互作用的准连续效应来检测和重建单个粒子的属性，将相互作用粒子对探测器主体原子进行多次电离的连续过程所沉积的电荷积分。要形成一个可以与热和统计波动区分开来的可用信号，需要进行大量这样的电离过程。此外，现有的探测器系列已经非常适合高分辨率跟踪、量热或粒子识别。在本文中，我们讨论了一些量子设备或系统，在这些量子设备或系统中，量子效应发挥了重要作用，以期将它们应用于粒子跟踪、粒子识别或量热领域。我们特别关注那些可能产生目前难以获得的信息的应用，或者现有技术的某些边界条件或
BL014N04T-TL N 沟道增强型 MOSFET
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人工智能增强型 Clario SmartWorklist™
Clario AI Navigator 是一个完全集成和自动化的分类工作流程，能够与几乎任何第三方算法集成。与传统的临床 AI 平台不同，这个复杂的 AI 工作流程协调器在实践层面提供基于规则的配置，让您完全控制将哪些病例发送用于临床 AI 处理。管理员可以根据一天中的时间、TAT 阈值、患者年龄、轮班结束验证等因素构建优先级配置。由于大多数临床 AI 平台都会收取每次研究费用，因此 AI Navigator 可以减少在可能不符合算法规范的不太重要的研究上运行 AI 的不必要成本。
迈向基于论证的公平，并将其应用于人工智能增强型教育评估
教育测量领域将有效性和公平性作为评估质量的核心概念。先前的研究提出将公平性论证嵌入基于论证的有效性过程中，特别是当公平性被视为跨群体评估属性的可比性时。但是，我们认为，需要一种更灵活的公平性论证方法，这种方法发生在有效性论证之外并与其互补，以解决一组评估利益相关者可能持有的许多公平性观点。因此，我们将本文重点放在两个贡献上：（a）引入基于论证的公平性方法来补充传统和人工智能 (AI) 增强评估的基于论证的有效性；（b）将其应用于用于预先筛选求职者的自动视频面试中感知可雇用性的说明性 AI 评估中。我们最后提出了进一步推进基于论证的公平性方法的建议。
一种增强型运动皮层脑电图预测系统
摘要。随着许多新技术的出现，人们开始探索开发新的设备，这些设备可以根据脑电信号预测人类思维中发生的事情，例如本文使用的方法包含对多个运动皮层想象任务获取的脑电信号进行新分类的方法，该方法基于使用 Extra Tree 算法来很好地选择用于获取脑电信号的最佳通道，然后使用支持向量机 (SVM) 算法进行数据分类，此外，本研究使用灰狼优化器 (GWO) 算法快速改进所有 SVM 参数，并将系统的精度收敛到最高可能值。结果，本研究显示基于运动皮层想象的脑电信号预测准确率可提高 99% 以上。此外，本文还与文献中的其他方法进行了比较。