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零售和更广泛的经济的不确定性已成为日常生活的一部分，并且自然地指导了如何在2023年期间最好地推动销售的讨论。无论这些对话的起点，参与者或观点如何
在10月的零售周和Zebra Technologies发布了其综合报告，名为《零售2023》，其中许多英国领先的零售首席执行官透露了他们未来一年的策略。这些对话在很大程度上倾向于及时访问高质量数据的重要性，实现智能决策以及通过可靠的数据策略驱动有意义的变化的重要性。McKinsey还于2022年早些时候发表了一篇论文。再次，主要主题是数据的重要性，并且企业必须采取的步骤才能成为数据驱动。对话在Clekt上引起我们的共鸣。由于通货膨胀率达到40年高以及生活成本危机对消费者的影响越来越大，因此有限的增长机会和降低的盈利能力极大地影响了该行业进入2023年。需要平衡供应链内增加成本的需求，而提供顶级客户主张是许多零售商策略的标题。确保实时访问正确的数据并具有合并的操作和客户数据的奇异视图是至关重要的。零售周在调查中讨论了零售销售预测的主题时，有67％的零售首席执行官报告说，预计2023年的销售数据将达到2022年。
EMA的最新指南，包括对人类挑战试验的更广泛报道
这些应用程序已经为疫苗临床开发计划提出了几个问题，这些计划在先前的指南中未解决。EMA还遇到了有关疫苗临床开发计划的科学建议的请求，这些要求指出需要就某些问题提供更新或其他指导。例如，考虑到进行疫苗疗效试验的考虑，鉴定保护的免疫相关性，旨在用于异源质量增强方案和疫苗的疫苗和疫苗在生命的头几个月中用于保护其婴儿。
更广阔视角下的生物技术 |报告
欧盟生物技术立法（转基因立法）的现代化 欧盟委员会目前正在制定一项政策倡议，以使有关新型遗传育种技术（NGT）的立法现代化。这特别涉及针对同源基因（将基因从一个物种的一个植物转移到另一个植物）和定向诱变（在不添加新基因的情况下修改基因组上选定的位置，例如“打开或关闭”基因）可能制定的新立法。目前，此类技术仍属于现有转基因法规的管辖范围。 IUCN-NL、自然与环境（N&M）和北荷兰自然与环境联合会（MNH）赞同欧盟委员会的目标，认为调查立法是否可以现代化是一个好主意。在此过程中，N&M 和 MNH 向欧盟委员会提供了他们认为至关重要的以下原则。 IUCN-NL作为IUCN国际的一部分，对生物技术主题没有官方立场。
更广泛地利用故障检测技术来提高住宅暖通空调设备效率的障碍
本作品是作为美国政府机构赞助工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构、其任何雇员、其任何承包商、分包商或其雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或任何第三方的使用或此类使用的结果做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构、其承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构、其承包商或分包商的观点和意见。
开放数据是更广泛的欧洲数据和人工智能生态系统的一部分
…刚开始使用人工智能的初创公司和老牌公司需要访问数据来训练他们的人工智能系统。难以获取必要的数据可能会造成进入壁垒，从而可能减少竞争和创新。- 福布斯
covid-19疫苗要求 - 更广泛的自由
这篇开放式文章由乔治敦法律图书馆带给您。在作者的许可下发布。遵循以下工作：https：//scholarship.law.georgetown.edu/facpub
通过能量系统整合实现更广泛的脱碳
1个多载体能源系统被定义为“在多个能源向量和/或扇区进行操作和计划的强大协调的系统，以向最终用户/客户提供对环境的影响最小的最终用户/客户的系统（O'Malley等人，2020年）。
将疫苗接种作为卫生和更广泛的社会护理部门部署的条件：政府的回应
1 Pritchard E、Matthews PC、Stoesser N、Eyre DW、Gethings O、Vihta KD 等人。《疫苗接种对社区中 SARS-CoV-2 病例的影响：一项基于英国 COVID-19 感染调查的人群研究》。medRxiv 2021：2021.04.22.21255913 2 Hall VJ、Foulkes S、Saei A、Andrews N、Oguti B、Charlett A 等人。《英格兰医护人员的 COVID-19 疫苗接种覆盖率和 BNT162b2 mRNA 疫苗的抗感染有效性（SIREN）：一项前瞻性、多中心、队列研究》。Lancet 2021 3 Shrotri M、Krutikov M、Palmer T、Giddings R、Azmi B、Subbarao S 等人。 “第一剂 ChAdOx1 nCoV-19 和 BNT162b2 疫苗对英格兰长期护理机构居民（VIVALDI）SARS-CoV-2 感染的有效性：一项前瞻性队列研究。”柳叶刀传染病 2021 4 Menni C、Klaser K、May A、Polidori L、Capdevila J、Louca P 等人。“英国 COVID 症状研究应用程序用户接种疫苗后的疫苗副作用和 SARS-CoV-2 感染：一项前瞻性观察研究。”柳叶刀传染病 2021
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。
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。