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2025 财年仿制药用户费率
表 5.--CDER 2023 财年实际工作量和 2025 财年预测工作量 工作量驱动因素类别 2023 财年实际值 2025 财年预测值 ANDA 原件 1 685 651 ANDA 补充件 2 10,237 12,045 ANDA 前会议 114 106 受控信函 3 3,580 3,156 适用性请愿 14 32 ANDA 年度报告 4 12,162 13,230 活跃的 REMS 项目 4、5 49 49 1 不包括对拒绝接收 (RTR) 和 Orig-2+ 的回复。及时报告数据中捕获的 ANDA 原件和重新提交/修改。2 包括正在进行的变更 (CBE) 和事先批准补充 (PAS) 制造和标签补充。 PAS 不包括对 RTR、风险评估和缓解策略 (REMS) 和生物等效性补充的响应。ANDA 补充和重新提交/修订在时间报告数据中捕获。3 包括所有请求受控通信。4 数据代表与上市后安全活动的资源需求相关的工作量（根据 PDUFA（FD&C 法案第 736 节）（21 USC 379h）和 BsUFA（FD&C 法案第 744H 节）（21 USC 379j-52））下用于制定费用的方法制定），如适用。5 表示活跃 REMS 计划与中心和用户费用的比例，除阿片类药物共享系统外，除合格产品总数外。
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
用户对人工智能信任的系统文献综述
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已得到越来越多的认可，并被证明是促进采用的关键因素。有人提出，支持人工智能的系统必须超越以技术为中心的方法，转向以人为本的方法，这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本评论旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法，以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解，以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实，定义信任的方法不止一种。选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任应该是重点，而不是比较定义。研究发现，用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响，即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位，强调了从开发到监控人工智能系统的过程中用户参与的重要性。研究还发现，用户和系统的不同环境和各种特征也会影响用户信任，强调了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是，社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面，调查是最常用的方法，其次是访谈和焦点小组。总之，在使用或讨论支持 AI 的系统的每个情况下，都需要直接解决用户信任问题。此外，校准用户与 AI 的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡。
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
用户手册E-VISA
访问上面的页面后，请选择“登录”按钮，然后选择创建的帐户；选择保证人，印尼公民或公司的类型；例如，选择公司担保人并选择业务实体（PT＆CV）；下一步是通过输入用户名和密码来要求在线签证帐户，然后单击“检查”按钮；如果用户名和密码匹配，则保证数据将出现，请完全正确地填写表单，然后上传所需的文档；请提交。
机器人上肢矫形器的意图检测策略：考虑可用性、日常生活应用和用户评价的范围审查
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加，但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战，也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口，意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而，这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述，以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS，特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究，描述了 29 种不同的 IDS，并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%)，其次是手动触发器，例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%)，以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点，并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性，纳入的研究表明，主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外，它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员，它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
mm6108-ekh05 - 用户指南
1 简介 4 2 特性 5 3 开发环境 8 3.1 系统环境 8 3.2 开发选项 8 3.2.1 CMSIS 包 8 3.2.3 MM IoT SDK 8 3.2.4 PlatformIO + MM IoT SDK 9 4 入门 10 4.1 默认跳线配置 11 4.2 AP 设备设置 12 4.2.1 更改信道、带宽、DTIM 周期 16 4.3 软件示例 17 4.4 查看 MM6108-EKH05 演示 HTTP 服务器 18 5 软件开发 21 5.1 安装 CMSIS 包 21 5.2 构建和运行示例应用程序 24 5.2.1 UART 输出 30 5.3 更改示例应用程序 31 5.4 更改示例配置 33 5.5 在 SPI 和 SDIO 之间切换 34 5.6 更改网络堆栈38 6 硬件布局和配置 40 6.1 电源选择 40 6.2 使用外部调试器/编程器 41 6.3 更改 VFEM 电压 42 6.4 在 SDIO 和 SPI 之间切换 43 6.5 在 SMA 和 U.FL 连接器之间切换 44 6.6 断开传感器 45 7 功耗测量 46 7.1 功耗测量点 46 7.1.1 总体结构 46 7.1.2 HaLow 和 VFEM 47 7.1.3 整个系统功耗 48 7.2 功耗测量程序 49
插电式电动汽车用户充电的影响 - ...
智能电网是融合了节能和可再生能源技术的电网，其实施可能需要对现有电网进行大规模重组和重新设计 [1]。然而，考虑到智能电网的推出将带来众多环境和经济效益，这些转变是重要且必要的。智能电网最大的优势之一是它为能源供应商和消费者带来了灵活性 [2]。例如，需求响应资源可以监控能源需求并支持发电机和负载之间的相互作用，以优化对能源需求的满足，而不会使电网过载 [3]。通常，这些操作会融合可再生能源，例如光伏 (PV) 板和电池储能系统 (BESS)。电动汽车 (EV) 的出现是智能电网中的另一个因素，这带来了一个有趣的挑战 [4]。
在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力，由Sarada Ota博士，Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成，他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档，并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员，他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家，他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议，以取得富有成果的结果，尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士； Baldev Dhiman教授，V.C。kurukshetra ayush大学；教授kar，ims，bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授；帕万教授Godatwar，尼亚，斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS（Prakriti评估软件）方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士，Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入，Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。