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World File Search System数据提取
从分子预训练模型中提取训练数据
图形神经网络（GNN）已显着提高了药物发现领域，从而提高了分子鉴定的速度和效率。但是，培训这些GNN需要大量的分子数据，这促使了协作模型共享计划的出现。这些举措促进了在组织中共享分子预培训模型的情况，而无需暴露专有培训数据。尽管有好处，但这些分子预训练的模型仍可能带来隐私风险。例如，恶意对手可以执行数据提取攻击以恢复私人培训数据，从而威胁商业秘密和协作信任。这项工作首次探讨了从分子预训练模型中提取私人训练分子数据的风险。这项任务是非凡的，因为分子预训练的模型是非生成性的，并且表现出多种模型架构，这与语言和图像模型明显不同。为了解决这些问题，我们引入了一种分子生成方法，并提出了一种新颖的，独立于模型的评分函数，以选择有希望的分子。为了有效地减少潜在分子的搜索空间，我们进一步引入了一个分子提取策略网络，以进行分子提取。我们的实验表明，即使仅查询分子预先训练的模型，也存在提取培训数据的很大风险，这挑战了这样的假设，即单独模型共享提供了足够的保护，以防止数据提取攻击。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/ molextract/data-extraction-from-molecular-molecular-pre-preated-model-model。
Microsoft PowerPoint - 5-02 Smiths GenHUMS Chuck Trammel
GenHUMS 提供所有常规 HUMS 功能，并融合了旋翼轨道和平衡、故障检测、飞行状态识别、警报生成、系统可配置性和用户界面等领域的关键创新。该架构的独特之处在于，所有必需的机载数据采集和处理（包括可幸存的座舱语音和飞行数据记录）都组合在一个可更换的单线单元中。该架构显著降低了空间、重量和功率要求，并实现了当今已知的可靠性最高、风险最小、生命周期成本最低的 HUMS。固定和便携式 PC 地面站提供可配置、用户友好的数据提取和分析功能。
YAMCS Suite
通信协议•UDP Unicast或多播的原始数据包•TCP上的原始数据包•CCSD sle，空间链接链接扩展CCSD框架框架协议：•TM空间数据链接协议，CCSD 132.0-B-3•AOS空间数据732.1-B-2•TC同步和通道编码，CCSD 231.0-B-4•TM同步和渠道编码，CCSD 131.0-B-3•通信操作过程，（COP-1）CCSDS 232.1-B-2遥测重播，科学数据提取，分析和离线分析•详细的数据包和参数检查•外部科学用户或其他中心的远程和级联连接•在参数，数据包和命令级别授权。此外，授权数据存储在LDAP数据库中
手机游戏在注意力缺陷多动障碍患者管理中的应用：范围综述
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种常见的神经发育障碍，发病率高。目前的治疗方法包括药物和心理方法的混合。数字技术和移动游戏应用程序的出现代表了一种有前途的新方法，有可能增强现有的 ADHD 干预措施。在这篇评论中，我们将规划移动游戏应用程序在 ADHD 管理中的应用，并评估这些技术的有效性和任何未来研究的领域。在四个电子数据库中搜索了相关文章。两名独立审稿人对所有文章的摘要和全文进行了筛选，并将数据提取到通用数据提取表中。数据以叙述方式综合并按照 PRISMA-ScR 指南进行报告。共纳入 19 项研究。研究主要评估游戏对患有 ADHD 的男性儿童的有效性。大多数游戏侧重于 ADHD 的治疗，而少数游戏侧重于 ADHD 的诊断和监测。游戏中采用的一些常见游戏机制包括让参与者对治疗方法做出反应、记住细节以及在不同实体之间建立关联。研究通常表明，孩子们在玩游戏时的表现有所提高，但这些模式有效性的证据仍然稀少且混杂。虽然目前有如此多种多样的游戏可用于诊断、治疗和监测 ADHD，这令人兴奋，但许多游戏缺乏临床证据来证明其有效性。此外，大多数研究都存在一些局限性，包括样本量小、参与者年龄有限、缺乏对照组以及缺乏全面的结果。为了促进这些游戏在临床实践中的应用，强有力的临床试验、利益相关者之间的合作以及使用一套全面的结果测量方法至关重要。
2021 年企业可持续发展报告 | 加拿大航空
本报告所含披露内容已由公司披露委员会审查。有限保证所涵盖的数据的披露程序已记录在案（包括应由具有适当主题专业知识的责任方如何收集和分析数据），并已审查。定期监控和审查其有效性。企业可持续发展团队还负责监控公司层面的 ESG 披露、承诺和进展。定期报告将与负责监督 ESG 事务的相关董事会委员会共享。最后，加拿大航空目前正在审查如何进一步开发和完善其控制环境，包括利用自动化来推进关键 ESG 数据的数据提取、验证和内部控制。
阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的农村城市差异：范围评论
结果：62篇文章符合数据提取和合成的资格标准。大多数文章在2010年以后发表（90.3％），并集中在美国，中国和加拿大（64.5％）。大多数具有横断面（59.7％）或队列研究设计（24.2％），主要检查患病率（40.3％）或发病率（11.3％）。发现通常表明农村地区的患病率和发病率较高，尽管发现了不一致的城市分类系统。常见的风险因素包括女性，较低的教育水平，较低的收入以及糖尿病和脑血管疾病等合并症。环境（12.9％）和ADRD的生活方式（14.5％）的探索较少。所使用的统计方法主要是传统分析（例如逻辑回归），并且缺乏高级技术，例如机器学习或因果推理方法。
久坐行为与脑功能之间的关联......
该方案以系统评价和荟萃分析方案的首选报告项目为指导，并发表在国际系统评价前瞻性注册数据库 (PROSPERO: CRD42023392246) 中。将搜索的数据库包括 EMBASE、Scopus、ScienceDirect、Web of Science、SPORTDiscus、CINAHL 和 PubMed。对儿童和青少年 (5 至 19 岁) 进行的分析 SB 与 BDNF 之间关联的横断面和队列研究将纳入系统评价。将描述研究的特点、方法学方面和主要结果。然后，将评估纳入研究的偏倚风险 (由 STROBE 和 Newcastle-Ottawa 量表评估) 和证据水平 (由 GRADE 工具评估)。还将进行亚组分析。两位经验丰富的审阅者将进行研究选择、数据提取和方法学质量评估。
心脏手术后补充钾和预防心房颤动：系统评价 Mari Edeline Veras Dourado¹、Luan Rodrigue
简介：心房颤动是心脏手术后常见的并发症，多达 40% 的患者会出现该症状。这种疾病会带来严重的长期风险，包括增加中风、心力衰竭和死亡的风险。尽管已经探索了多种药物和手术干预方法来控制心房颤动，但最佳方法仍然是持续研究的课题。一种引起人们兴趣的潜在策略是使用钾补充剂来预防心脏手术后心房颤动的发展。目的：本系统评价旨在总结目前关于补钾在预防心脏术后心房颤动中的作用的证据。方法：使用 PubMed 和 Excerpta Medica dataBASE（Embase）数据库进行全面的文献检索，以确定相关的已发表研究。搜索词包括“钾补充剂”、“心房颤动”、“心房颤动”和相关关键词。纳入了评估补钾对术后心房颤动发生率影响的随机临床试验和观察性研究。结果与讨论：从 PubMed 和 Embase 中找到的研究中删除所有重复文章。之后，我们按标题筛选文章。完成此步骤后，将完整阅读每篇文章，仅选择符合 PICO 问题的文章。最终，有4项研究进入分析和数据提取。此外，当我们进行数据提取时，我们发现研究发现补钾有积极作用，并表明它可能通过维持电解质平衡、减少炎症和改善心脏传导来帮助预防心房颤动。结论：现有证据表明补钾可能有效降低心脏手术后心房颤动的发生率。然而，补钾的最佳剂量、时间和持续时间仍有待确定。因此，需要进行更多大规模和精心设计的研究。
引用：Naemi A，Schmidt T，Mansourvar M等。急诊科死亡率预测的机器学习技术：系统评价
摘要目的这一系统评价旨在评估机器学习（ML）算法在预测医疗患者院内死亡率（使用急诊科（EDS））的院内死亡率方面的性能和临床可行性。设计进行了系统的审查。在2010年至2021年之间搜索了包括Medline（PubMed），Scopus和Embase（OVID）在内的数据库，以提取英文发表的文章，描述了利用生命体征变量的基于ML的模型来预测EDS接受的患者的院内死亡率。对预测建模研究检查清单的系统评价的批判性评估和数据提取用于研究计划和数据提取。使用偏见评估工具的预测风险评估了纳入论文的偏见风险。参与者接纳了ED的患者。主要结果措施院内死亡率。结果将15篇文章包括在最终审查中。我们发现，该域已应用八个模型，包括逻辑回归，决策树，k-nearest邻居，支持向量机，梯度提升，随机森林，人工神经网络和深层神经网络。大多数研究未报告基本的主要分析步骤，例如数据预处理和处理丢失值。14种研究在统计分析部分中具有很高的偏见风险，这在实践中可能导致绩效差。尽管所有研究的主要目的是开发了死亡率的预测模型，但九篇文章并未为预测提供时间范围。结论本评论提供了最新的最新概述，并揭示了研究差距；基于这些，我们为将来的研究提供了八项建议，以使ML在实践中更可行。通过遵循这些建议，我们希望将来会看到更多可靠的ML模型，以帮助临床医生较早地识别患者恶化。
引用：Rahlin M, Duncan B, Howe CL, et al. 物理治疗强度如何影响粗大运动功能测量 (GMFM-66) 总分
摘要 简介 对脑瘫 (CP) 儿童实施的强化物理治疗 (PT) 干预已在已发表的文献中引起大量关注。然而，不同研究的治疗强度存在很大差异，而且明显缺乏关于最佳干预剂量的信息。这使得临床医生很难使用证据来指导实践。许多研究使用粗大运动功能测量 (GMFM-66) 来评估 CP 儿童的功能进展。本系统评价的目的是确定已发表研究中报告的 GMFM-66 变化评分，并根据干预强度确定结果。还将评估 PT 干预类型、儿童年龄和粗大运动功能分类系统水平是否影响 GMFM-66 评分。方法与分析本系统评价方案是根据系统评价和荟萃分析方案的首选报告项目 (PRISMA-P) 2015 清单制定的。 2018 年 3 月，我们在九个数据库（PubMed、Ovid MEDLINE、Cochrane Library、Embase、Scopus、Web of Science、CINAHL、ClinicalTrials.gov 和 REHABDATA）中搜索了使用 GMFM-66 作为 18 岁以下 CP 儿童结果测量的任何类型和强度的 PT 干预的临床对照试验和单一受试者设计研究。两位作者独立审查了标题和摘要，并就全文审查的论文选择达成共识。根据进一步详细的纳入标准，全文文章筛选使用相同的流程，最终选择适合数据提取的论文。在开始数据提取之前，所有搜索都将更新，并重新筛选新结果。伦理与传播本研究将涉及对已发表文章的系统评价，但不收集原始数据。因此，不需要伦理批准。结果将在同行评审的出版物中传播并在科学会议上发表。 PROSPERO 注册号码 CRD42020147669