B765 Wenjing Zhang, Yuting Tan, and Fang-Xiang Wu, Single Cell Clustering with Sparse Similarity Matrix Learning B772 Wutao Yin, Longhai Li, and Fang-Xiang Wu, A graph attention neural network for diagnosing ASD with fMRI data B776 Qihong Jiao, Zongzhao Qiu, Yuxiao Wang, Cheng Chen, Zhenghe Yang, and Xuefeng Cui, Edge-Gated Graph Neural
本报告包括对研究,干预措施和建议的描述,这些研究有助于提高对西班牙裔社区的COVID-19疫苗的认识和获取,这些疫苗占美国瀑布和阿伯丁小镇的小型农村城镇中占31%的人口。许多西班牙裔人都受雇于农业部门。这种工作通常不高,并且充满了职业危险。此外,Covid-19对爱达荷州的西班牙裔人口造成了不成比例的损失。在2020年12月,该州的西班牙裔人口的住院率比在人口统计数据之间甚至分布时预期的。1响应于2021年春季,当Covid-19疫苗开始更广泛地分发时,爱达荷州Communivax召集了24名爱达荷州立大学的学生和教职员工,社区成员和爱达荷州东南部的爱达荷州公共卫生。我们的团队合作制定了一个社区驱动的研究策略,该策略涉及与11个公共卫生和初级保健提供者,社区领导者和教育者直接交谈来介绍该项目。然后,我们与西班牙裔社区成员和其他主要利益相关者进行了41次访谈(32英语,西班牙语9次)和3个焦点小组(全部为英文)。对数据分析的结果表明,爱达荷州东南部的西班牙裔社区几乎没有疫苗犹豫和/或拒绝。他们还建议缺乏正规教育不是想要或接受疫苗的障碍。大多数研究人群都希望这种疫苗,因为他们想继续工作并为其家庭和社区的安全做出贡献。在宾厄姆和美国瀑布和阿伯丁所在的宾厄姆和权力县的总体疫苗接种率都极低。宾厄姆的率为33.5%,电力的总人口疫苗接种率为37.8%,而整个美国的疫苗接种率为51.5%。2,3根据这些发现,我们支持更多地解决非西班牙裔和西班牙裔社区中Covid-19-19的犹豫和接受性的努力。 以下建议补充了较大的美国社区联盟规定的建议4:2,3根据这些发现,我们支持更多地解决非西班牙裔和西班牙裔社区中Covid-19-19的犹豫和接受性的努力。以下建议补充了较大的美国社区联盟规定的建议4:
摘要。燃气螺旋和气活塞发电机组(GS)广泛用于分布式生成(DG)设施。国际GS制造商以缩小可接受范围(AR)的方式配置继电器保护(RP)并导致正确运行的RPS实现不必要的断开连接。已经表明,当携带DG设施的微电网岛岛并发生功率不平衡时,会观察到最严重的干扰。当电动机分组开始时;当GS的95%的产出时;当3相短路发生在一个岛的网格段中时。储能单元(ESU)是解决许多动力工程问题的最新且非常成功的解决方案。此处的作者已经开发了一种方法,该方法可以独立控制ESU的主动和反应性,以避免不必要的GS断开连接,否则这将是由于频率短期偏差而引起的;这将有助于可靠地向岛屿微电网的使用者传递电力。仿真结果表明,ESU的使用有助于有效扩展生成器集的可接受范围。有关于向ES提取技术要求的建议。提出的ESU功率控制方法的一个重要优点是,它不需要在线调整ES接收控制动作(CA)以进行频率偏差。
定义分支机构:指的是与大学有合同或其他关系的个人,而不是员工,教职员工或学生。授权:在此上下文中,意味着授予已确定的个人使用计算机或数据资源的许可。接受使用AU计算机和数据资源的授权确立了个人负责任地使用这些资源的义务。用户:用户是获得授权或使用授权或使用AU信息技术资源来执行其工作职责和/或支持企业业务,临床和/或学术努力的任何员工,承包商或个人。此定义包括可能将信息技术资源作为其学术追求的一部分或作为兼职,临时员工的学生。敏感数据是不受法律保护的机构数据,不应公开公开,仅应在有限的情况下披露。由于数据未经授权的披露,更改或破坏可能会对机构造成可感知的损害,因此必须授予用户的特定授权。计算机数据:计算机和数据资源包括有线和无线的计算机和计算设备;计算,应用程序和数据库访问(包括密码);软件,硬件,计算机和电子邮件服务;和关联的计算帐户。计算机和计算设备包括但不限于台式机或笔记本电脑,智能手机和手机,USB闪存驱动器或类似设备,以及所有其他可以发送,传输,查看,接收或存储的高风险数据的移动设备。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles,公共卫生硕士、博士;Johan Ordish,文学硕士;Richard Branson,理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试,解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究,制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场,并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起,这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此,医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要,制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要,其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心,通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具,并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力,并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据,以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来,人们对合成数据的兴趣日益浓厚,原因有很多,包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力,以及解决真实数据局限性的能力,如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是,尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年,但直到最近,合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲,合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面,高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系,并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源,并且根据需要合成数据的应用,使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
b“从业者,或医师的助手。必须提供任何疫苗接种的禁忌症文件,并上传到城堡中。可以在本文档的第5页上找到WVSOM免疫表格和/或您还可以在城堡帐户中找到它。表单不能以电子方式完成,因此您必须将其打印出来,完成它,然后上传文档。如果您没有收到先前接种疫苗的记录,则需要先绘制MMR,Varicella和乙型肝炎IgG滴度。如果您的滴度表明对特定疾病的免疫力,则无需为该疾病接种疫苗。您的原始童年免疫记录(是的,这是WVSOM免疫形式的补充)。这不需要医生,护士从业者或医师的助手的当前签名。”
*这些特征基于调查数据,应谨慎解释。此类数据不能说明影响人们意图的复杂因素,并且可以鼓励对群体的不当分析,因为它不太接受Covid-19-19。必须通过了解COVID-19-19疫苗接种的更广泛的社会,经济和文化决定因素,例如接种疫苗接种,运输和文化适用于服务的更广泛的社会,经济和文化决定因素,以进一步了解任何旨在促进吸收的方法。
建立D Max,ACC大于辐照器操作员要求的价值,应尽可能增加辐照器内的处理功能和效率。这可能会通过提高程序规范的过程能力来促进更快的产品转盘,并有时由于提高效率而导致辐照服务的定价较低。此外,在过程缺陷的情况下,ACC具有更大的D最大规范,可以提高辐射器重新加工或增强产品剂量的能力。如果过量服用过量,则仍然可以释放该产品。在某些情况下,测试多个剂量水平以更彻底地了解产品和电离辐射后的包装功能可能是有益的。