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第 80 号中央监视、控制、检查和维护 - 防卫自卫队
2022 年 3 月 31 日 — 零件编号或规格。所用设备的名称。组。名称 | 检查包装。交货地点。交货日期或施工期。2022 年 3 月 31 日星期四。公告第 68 号。2021 年 10 月 29 日。第 80 号中央监控控制检查和维护。
Trevor的药理学检查和董事会审查，...
注意医学是一门不断变化的科学。随着新的研究和临床经验扩大了我们的知识，需要对治疗和药物治疗的变化。这项工作的作者和出版商已与据信可靠的消息来源进行了核对，以提供完整的信息，并且通常符合出版时接受的标准。然而，鉴于人为错误或医学科学的变化的可能性，作者，出版商或任何参与此工作的准备或出版的其他方都不是在此处所包含的信息准确或完整的信息，并且它们不承担任何责任或遗漏的所有责任，或者从本工作中所包含的信息中获得的所有责任，或者从所获得的结果中获得的结果。读者被鼓励确认此处包含的其他来源的信息。，例如，建议读者检查他们计划管理的每种药物包装中包含的产品信息表，以确保本工作中包含的信息准确，并且在建议的剂量或管理禁忌剂中尚未进行更改。与新药或不经常使用的药物有关，该建议特别重要。
使用自主无人机爆炸后不久，在危险采矿区的安全检查和气体监测
摘要本文介绍了有史以来第一个完全自主的无人机（无人驾驶飞机）任务，在地下矿井中进行了真正的爆炸后进行气体测量。示威任务发生在发生爆炸后40分钟左右，并测量了这种现实的气体水平。我们还介绍了不同矿山的多个现场机器人实验，详细介绍了开发过程。所提出的新颖的自主堆栈被称为常规检查自治（RIA）框架，将风险 - 意识到的3D路径计划D* +与基于3D激光雷达的全球重新定位在已知地图上，并且它集成在定制硬件上，并将其集成在自定义硬件上，并将其与板载堆栈与板载式气体传感设备集成在一起。在提出的框架中，可以在爆炸后不久将自主的无人机在令人难以置信的恶劣条件下（灰尘，地图的显着变形）部署，以进行检查，以检查对工人带来重大安全风险的缠绵气体。我们还提出了一个变更检测框架，可以提取和可视化在爆破程序中更改的区域，这是计划提取材料的关键参数以及更新现有的地雷地图。将证明，RIA堆栈可以在恶劣的条件下实现强大的自主权，并为自主常规检查任务提供可靠且安全的导航行为。
审计、检查和评估办公室 2025 财年监督计划
我们对 NSF 的项目和运营以及其资助的奖项和协议提供独立、客观的评估。根据法规，我们必须进行特定的审计和审查。我们还通过年度规划流程确定可自由支配的项目。该计划列出了我们在 2025 财年正在进行和计划中的活动以及我们正在监控的领域。我们可能会更改计划以解决出现的更高优先级问题或响应国会的要求。必需项目 • 对 NSF 财务报表的审计 • 对 2014 年《联邦信息安全现代化法案》合规情况的审计 • 对 2019 年《支付诚信信息法案》合规情况的审查 • 采购卡风险评估 • 对 NSB 遵守《阳光法案》的风险评估 自由裁量项目 • 对分包管理和支出的审计（正在进行） • 对 NSF 奖项获得者的审计（正在进行和计划中） • 对 NSF 南极职业安全与健康计划的评估（正在进行） • 对 NSF 对 OMB M 22-09《推动美国政府走向零信任网络安全原则》合规情况的评估（正在进行） • 审查 NSF 在管理职位上使用非联邦雇员的情况（正在进行） • 审查 NSF 获奖者是否遵守 NSF 骚扰条款和条件（正在进行） • 审查单项审计的质量（正在进行）和计划中） • 审计 USAP 车队维护、设施维护和南极基础设施现代化以进行科学建设项目（进行中） • 审计 NSF 和获奖者是否遵守研究安全要求（进行中） • 审计 NSF 审查员工和承包商的流程（计划中） • 审计南极支持合同监督（计划中） • 审计 NSF 天文科学部管理的主要设施（计划中） • 审计 NSF 对罗伯特·诺伊斯教师奖学金计划的监督（计划中） • 检查大学大气研究航空安全环境（计划中） • 评估 NSF 的云安全控制（计划中） • 审查国家人工智能研究资源计划（计划中）我们正在监测的领域 • 采购南极科学与工程支持合同 • 监督 NSF 的技术、创新和伙伴关系理事会及其新兴计划
SQL的Oracle®机器学习 - 用户指南 使用驾驶舱Web控制台 Oracle®企业管理器 - 云控制安全指南 使用Oracle机器学习用户界面上的自主数据库 风险评估指南 配置和管理Oracle Integration 3 oracle-autonicous-database-on-dedicated-exadata- ... JD Edwards Enterpriseone工具 专用基础结构上的Exadata数据库服务 安装和配置FIPS模式 自主 - 保险箱 - 检查和诊断 - ... 在Oracle Analytics Server中管理Oracle Analytics Publisher python的Oracle®机器学习 - 用户指南 使用Leapp升级系统 管理Oracle身份云服务 与Oracle Forms合作 Oracle Essbase的脚本参考 on- ... 的安装和配置指南（P6 EPPM）
Oracle完全致力于多样性和包容性。Oracle尊重和价值观拥有多种劳动力，从而增加了思想领导和创新。作为我们建立一种更具包容性文化的计划的一部分，对员工，客户和合作伙伴产生积极影响，我们正在努力从产品和文档中删除不敏感的术语。我们还必须注意与客户现有技术保持兼容性的必要性，并需要确保服务连续性随着Oracle的产品和行业标准的发展而需要。由于这些技术限制，我们消除不敏感术语的努力正在进行中，并且需要时间和外部合作。
基于 AI 的临床特征、实验室检查和胸部 CT 多模态整合可改善住院患者的 COVID-19 结果预测
娜塔莉·拉索 1.2 、萨米·阿马里 1.2 、艾米莉·舒泽努 3 、雨果·戈尔泰斯 4 、保罗·赫伦特 5 、马修·德维尔德 4 、萨默·索利曼 4 、奥利维尔·梅里尼亚克 2 , 玛丽-波琳·塔拉巴尔 4 , 让-菲利普·拉马克 1,2 , 雷米·杜波伊斯 5 , 尼古拉斯·卢瓦索 5 , 保罗·特里谢莱尔 5 , 艾蒂安·本杰巴尔 5 , 加布里埃尔·加西亚 1 , 科琳巴雷吉耶 1,2 , 曼苏里亚梅拉德 6 , Annabelle Stoclin 7 、Simon Jegou 5 、Franck Griscelli 8 、Nicolas Tetelboum 1 、Yingping Li 2,3 、Sagar Verma 3 、Matthieu Terris 3 、Tasnim Dardouri 3 、 Kavya Gupta 3 分、Ana Neacsu 3 分、Frank Chemouni 7 分、Meriem Sefta 5 分、Paul Jehanno 5 分、Imad Bousaid 9 分、Yannick Boursin 9 分、Emmanuel Planchet 9 分、Mikael Azoulay 9 ，乔斯林·达查里 5 ，法比安·布鲁波特 5 、阿德里安·冈萨雷斯 5 、奥利维尔·德阿纳 5 、让-巴蒂斯特·希拉蒂 5 、凯瑟琳·舒特 5 、让-克里斯托夫·佩斯凯 3 、雨果·塔尔博特 3 、艾洛迪·普罗尼耶 5 、吉尔斯·温里布5、托马斯·克洛泽尔（Thomas Clozel）5、法布里斯·巴莱西（Fabrice Barlesi）6、玛丽-弗朗斯·贝林（Marie-France Bellin）2.4、迈克尔·G·B·布鲁姆（Michael G. B. Blum）5*。
研究，检查和入学规则
（4）核心课程第一年的研究为学生提供了从不同的学科角度理解，分析和评估公共政策的基本知识，工具和技能，并在当代数据科学中处理和使用数据的基础。学生获得政策制定，法律和经济学的基础；获取数据科学的基础；并了解用于数据收集，转换和分析的各种方法和技术，以及它们在公共，私人或非营利性设置中的适用性（模块1-3）。专业发展模块通过为学生提供对积极参与公共政策和数据科学领域的机构的日常工作的见解，并通过发展和磨练其专业技能（模块4）来补充这一基础（模块4）。
MLN909032 - 筛选子宫颈抹片检查和骨盆考试
如果实体希望使用任何AHA材料，请致电312-893-6816与AHA联系。为内部目的，抄袭和/或描述（包括代码和/或说明）制作副本或使用UB-04手册的内容，转售和/或用于任何产品或出版物中；创建UB-04手册和/或代码和描述的任何修改或衍生作品；和/或任何商业使用UB-04手册或其任何部分（包括代码和/或说明）仅获得美国医院协会的明确许可。美国医院协会（“ aha”）尚未审查，也不对本材料中包含的任何信息的完整性或准确性，也没有涉及该材料准备的AHA或其任何分支机构，或者涉及该材料的准备，或者对材料中提供的信息分析。材料中提出的观点和/或位置不一定代表AHA的观点。CMS及其产品和服务不受AHA或其任何分支机构的认可。
使用人工智能解码 CRYSTALS-Kyber 攻击：检查和恢复策略 ⋆
摘要 人工智能和量子计算的最新进展对传统的公钥密码系统构成了重大威胁。在此背景下，依赖于格问题硬度的后量子加密技术 Kyber 已被标准化。尽管美国国家标准与技术研究所 (NIST) 进行了全面测试，但最近的调查暴露了 CRYSTALS-Kyber 中的漏洞，表明其在使用人工智能的非受控环境中容易受到攻击。本研究深入探讨了 CRYSTALS-Kyber 对侧信道攻击的敏感性。基于对 Kyber512 参考实现的研究，很明显，使用选定的密文会导致其他功能受到损害。最后一种的成功实现允许在各种攻击场景中实时恢复整个密钥。
医疗保健检查和证书中人工智能解决方案的准确性和能力：系统评价和荟萃分析
背景：大型语言模型（LLMS）占据了公共利益，因为它们的明显能力可以准确地复制叙事文本中的学习知识。但是，缺乏对医疗保健检查中LLM的准确性和能力标准的明确性。目的：与已知的人类绩效标准相比，我们对LLM准确性进行了系统的综述，该综述在医疗保健检查条件下进行了测试。方法：我们量化了LLM在回答医疗保健检查问题方面的准确性，并评估了研究报告的一致性和质量。搜索包括所有论文，直到2023年9月10日，所有LLM在英语期刊上发布了清晰的LLM准确性标准。The exclusion criteria were as follows: the assessment was not a health care exam, there was no LLM, there was no evaluation of comparable success accuracy, and the literature was not original research.The literature search included the following Medical Subject Headings (MeSH) terms used in all possible combinations: “artificial intelligence,” “ChatGPT,” “GPT,” “LLM,” “large language model,” “machine learning,” “neural network,” “生成预训练的变压器”，“生成变压器”，“生成语言模型”，“生成模型”，“体检”，“医疗保健检查”和“临床检查”。提取了敏感性，准确性和精度数据，包括相关的CI。结果：搜索确定了1673个相关引用。删除了重复的结果后，筛选了1268（75.8％）的论文，以获取标题和摘要，其中包括32（2.5％）的研究以进行全文审查。我们的荟萃分析表明，LLM能够以0.61（CI 0.58-0.64）和美国医疗许可检查（USMLE）0.51（CI 0.46-0.56）的整体医学检查准确性（CI 0.58-0.64）（CI 0.46-0.56）执行，而聊天生成的预期验证的变压器（CHATGPT）可以使用整体医学检查，而整体医学检查的准确性为0.6.6-6.6-6-6-6-6-6-6-6-6-64。结论：LLMS通过向关键决策者提供准确有效的特定于上下文特定信息，提供有望解决医疗保健需求和人员配备挑战的承诺。针对LLM的政策和部署决策，我们提出了一个名为Rubricc（监管，可用性，偏见，可靠性[证据和安全]，互操作性，成本以及代码和医生 - 患者以及公众参与和公众参与和参与[PPIE]）的新框架。这是一个宝贵的机会，可以将新的LLM功能临床调试用于卫生服务，同时尊重患者的安全考虑。试用注册：OSF注册osf.io/xqzkw; https://osf.io/xqzkw