文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
数据驱动教学涵盖了一套强大的持续实践,重点是评估学生的学习情况、分析评估数据并根据评估数据以有意识的周期(每日、每周等)调整教学。研究表明,以下组件对于有效的数据系统和数据文化必不可少。值得注意的是,虽然有证据证明每个组件的有效性(参见每个组件之后的研究),但这些组件一起实施时效果最佳。例如,如果学校或学区决定为教师实施协作结构,但没有一套强大的评估,也没有协议来组织会议以指导协作时间,那么实施协作结构可能会产生有限的结果。以下组件来自各种文章和研究,阐明了数据文化应包括的内容:
本文提出了一套新的缩放定律,用于研究轻质钢筋混凝土隧道衬砌在 1g 振动台试验中的开裂后行为。开裂后行为缩放定律使用两个无量纲参数制定:脆性数 s ,它控制非钢筋混凝土构件的断裂现象;NP ,它对钢筋混凝土构件中混凝土断裂过程和钢塑性流动的稳定性起主要作用。提出的定律允许开发“充分”的实验模型,并使用原型和 1:30 模型比例的岩石钢筋隧道的数值分析进行验证。采用的实验装置的灵感来自现有的 1g 物理测试活动,该测试活动针对岩石混凝土隧道的地震响应,并且假设的定律表明在两个检查的地震记录下,模型和原型隧道的开裂行为具有令人满意的相似性。强调了在 1g 测试中使用提出的定律对钢筋混凝土隧道中不断发展的裂缝模式进行 A 级预测的潜力。在三种可能的边界条件下对所提出的定律进行了检验,结果表明,与设想的自由场边界模型相比,刚性箱和层流箱仍然可以显著改变行为。但分析表明,对于较大的土壤与衬砌刚度比,边界伪影可以大大减少。本研究为迄今为止尚不存在的未来 1g 测试提供了有用的建议,而所提出的缩放定律允许在设计新型隧道衬砌模型测试材料时具有多功能性。
发件人:海军记录更正委员会主席 收件人:海军部长 主题:海军记录 ICO 前成员审查,美国海军,XXX-XX- 参考:(a) 第 10 章 USC§1552(b) 2022 年联合旅行条例 (JTR) 附件:(1) DD 表格 149 及附件 (2) 当事人的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定,当事人(以下简称为请求人)向海军记录更正委员会(委员会)提交了附件 (1),要求更正他的海军记录,以显示请求人已获得其个人采购移动(PPM)的报销。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 4 月 25 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应根据现有的记录证据采取下述纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 在向委员会提出申请之前,请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现如下:a. 请愿人以光荣服役身份退伍,并在完成所需的现役后获得了 2012 年 12 月 6 日至 2022 年 12 月 11 日期间的现役解除或退伍证书(DD 表格 214)。b. 2022 年 12 月 21 日,请愿人在驻扎期间收到正式的离职令(BUPERS 命令:3552),离职生效日期为 2022 年 12 月。请愿人选择的旅行地点是,离职生效日期为 2022 年 12 月 27 日。c. 2023 年 4 月 20 日,NAVSUP 诺福克舰队后勤中心通知 BCNR,联合旅行条例第 051302 A 段规定,在签发永久驻地变更命令之前,不得以政府费用运输家庭用品 (HHG)。当命令签发机构(海军军事人员
该计划的首要目标是创建一个“通用”模型,该模型将对各种独居老人都适用,无论其收入水平、居住地和其他个人情况如何。它还必须成本低廉、可扩展,并能够利用用户的生活经验。最后,它必须建立在确凿的证据之上,证明整体方法将产生预期的效益。为此,来自多个来源的想法和研究都融入了开发过程。
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型,以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录,流星指标和植被指标的数据集,本文开发了一个逻辑回归模型,该模型优于几个替代方案,有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速,植被密度,量化为增强的植被指数(EVI)和雪型,潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用,例如风速和EVI的综合作用,表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明,该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80%的匹配率。05,展示了提出模型的有效性和鲁棒性,同时强调了其潜力,以告知预防策略,以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据,并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型,以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录,流星指标和植被指标的数据集,本文开发了一个逻辑回归模型,该模型优于几个替代方案,有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速,植被密度,量化为增强的植被指数(EVI)和雪型,潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用,例如风速和EVI的综合作用,表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明,该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80%的匹配率。05,展示了提出模型的有效性和鲁棒性,同时强调了其潜力,以告知预防策略,以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据,并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
网络安全并非静态功能,而是一项动态且不断发展的挑战。例如,量子计算的兴起,攻击者能够以惊人的速度绕过加密工具,可能危及从银行和零售交易到商业数据、文档、电子邮件等方方面面;“超级智能”人工智能系统的潜力,使其能够不断改进和扩展知识,并在感知到危险时保护自己;虚假信息的传播速度,尤其是通过深度伪造的音频和视频内容传播的速度,这些只是众多新兴问题中的一部分,这些问题让首席信息安全官们夜不能寐。这些以及其他威胁凸显了创新和战略远见的迫切需求。
网络安全不是静态功能,而是动态且不断发展的挑战。例如,量子计算的兴起,攻击者可以以惊人的速度绕过加密工具,从而有可能损害从银行和零售交易到业务数据,文档,电子邮件等的所有事物; “超智能” AI系统的潜力,该系统会永久改善和扩大知识,同时在感知危险时保护自己;而且,错误信息传播的速度,尤其是通过Deepfake音频和视频内容,只是Cisos失去睡眠的几个新问题。这些威胁和其他威胁强调了迫切需要创新和战略性的远见。