XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System有质
IUPAC/CITAC指南：评估错误决策的风险，以评估具有质量平衡约束的物质或材料（IUPAC技术报告）
摘要：一种评估虚假决策的贝叶斯多元方法，是针对物质或材料的化学成分一致性而造成的，这是由于测量不确定性所致，该案例适用于该组合物受到质量平衡约束的情况。约束意味着，合格评估中组成部分内容的实际（“真”）值等于1（或100％）或其他正值小于1（小于100％）。因此，组件内容的实际值本质上相关。组件内容的相应测量值也相关。任何相关性都会影响对物质或材料化学组成的一致性评估中错误决策风险的评估。通过考虑所有观察到的相关性，讨论了一种用于适当评估相关风险的技术，包括评估受试者或材料组成的一致性概率或材料组成的概率。在R-gramming语言中应用了一种蒙特卡洛方法，以进行必要的计算。提供了风险评估的示例，以评估铂 - rhodium合金，纯三重氧化钾，香肠和合成空气的化学成分。
婴儿喂养策略25-30 181224具有质量责任
我们的愿景是在整个CTMUHB上建立一种支持性文化，一名训练有素的劳动力在整个喂养过程中为家庭提供持续的支持，使父母能够对婴儿喂养的知识选择，以优化婴儿和婴儿的营养，并帮助他们建立亲密，充满爱心的父母亲戚关系。此策略提供了指导，并打算充当CWM Taf Morgannwg大学卫生委员会中所有员工团体行动的驱动力，其工作在儿童一生的头几年对家庭产生了影响。在整个方法中，我们将整合CWM Taf Morgannwg大学卫生委员会和新生儿愿景2023 - 2026的五个关键原则，并将与健康的儿童威尔士计划保持一致，以“使所有妇女，父母和家庭的个性化护理，真正的选择，真正的选择，专注于所有的经验，并为儿童提供良好的良好的生活，并为您提供良好的一生，并为孩子提供了良好的良好的生活，并有效地为您提供了良好的护理，并有效地为您提供了良好的护理，并有效地提供了良好的护理，并有效地提供了良好的护理。
MDHHS富有质量的质量策略-2023-2026-- ...
执行摘要密歇根州卫生与公共服务部（MDHHS）致力于改善密歇根州居民的健康和福祉。密歇根州医疗补助已选择代表他们所服务的个人建立人口健康改善的道路。密歇根州在实施医疗补助托管护理计划方面拥有悠久的历史。第一批托管护理计划是在密歇根州获得1915年（b）节豁免后于1996年提出的，以采用大多数医疗补助受益人的全风险托管护理。根据第一部分（b）豁免，医疗补助服务是通过合同的医疗补助健康计划（MHP）提供的，并于1997年7月实施了综合医疗保健计划（CHCP）。该计划是基于由问责制驱动的价值购买方法。从那时起，已经实施了许多医疗补助托管的护理计划和豁免，以向医疗补助受益人提供高质量的护理和服务。此外，现在许多以前自愿或排除的人口被强制招收托管护理。密歇根州的2023-2026综合质量战略（CQS）摘要总结了密歇根州医疗补助托管护理计划所做的工作和改善服务和服务质量的工作，该计划遵循州和联邦法律和法规，遵循质量测量，监测和改进的质量测量，监测和改进的原则。CQS还努力与2022年Medicare和Medicaid Services（CMS）国家质量战略和MDHHS战略优先事项2023-2027保持一致。CQS提供了一个框架，以实现设计和实施协调和全面的系统的总体目标，以主动推动所有密歇根州医疗补助管理计划的质量。在过去的三年中，MDHHS和托管护理计划启动了程序，以使计划运营和与护理质量和服务质量有关，数据驱动成果的测量的策略和策略保持一致，并解决了健康，健康公平和差异的社会决定因素。更新的2023-2026 CQS建立了一个新的三年愿景，以进一步整合托管护理计划的优先级，以实施质量监控和改进策略，以确保医疗补助受益人的护理经验是积极的，适当的，适当的。为了完成CQS愿景，医疗补助计划合作确定并商定了五个CQS目标，这些目标追求综合框架以改善人口健康，并致力于解决健康公平并减少不同结果。2023-2026 CQS目标：目标1：确保高质量和高水平的护理机会。目标2：加强以家庭和家庭为中心的方法。目标＃3：促进有效的护理协调和托管护理中的护理沟通
具有质量效应的儿童脑肿瘤图像合成
在过去的几年中，基于深度学习的技术在医学图像处理领域取得了很大进展，例如分割和配准。这些方法的主要特点是对医学图像进行模型训练的需求量很大。然而，由于成本高昂和道德问题，获取这些数据通常很困难。因此，缺乏数据可能导致性能不佳和过度拟合。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一种数据增强算法，用于在健康儿童脑 MRI 图像上修复肿瘤以模拟病理图像。由于肿瘤的生长可能导致周围组织变形和水肿（这被称为“质量效应”），因此使用概率 UNet 来模拟这种变形场。然后，不是直接将肿瘤添加到图像中，而是使用基于 GAN 的方法将蒙版转移到图像上，使其在视觉和解剖学上都更合理。同时，通过将变形场应用于原始标签，还可以获得不同脑组织的注释。最后，将合成图像与真实数据集一起进行训练以进行肿瘤分割任务，结果表明准确度有统计上的提高。