XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System评估阶段
安全方法数据库 - 荷兰航空航天中心
本文件概述了安全评估期间可以使用的技术、方法、数据库或模型。这是一份动态文件。欢迎添加。请随意分享材料。如果正在使用该材料，请将其引用为： MHC Everdij 和 HAP Blom，安全方法数据库。版本 1.1，2016 年 8 月。由荷兰航空航天中心 NLR 维护。可在 http://www.nlr.nl/documents/flyers/SATdb.pdf 上获取 本文件包含三部分： 第 1 部分：安全方法概述 本部分从第 5 页开始，包含一个表格，列出了收集的所有安全方法，并为每种方法提供了以下信息（如果有）： 方法名称，即首字母缩略词和名称。 格式，指定方法的一般格式，例如它是分步方法、数学模型还是各种技术的组合等。请参阅下表 1 了解定义的格式列表。 目的，指定方法的主要目的，例如，是否用于数据收集、硬件可靠性分析、人为可靠性分析等。请参阅下表 2 中定义的目的列表。 年份，即方法开发的年份。如果不确定，则添加“大约”或“或更早”等字眼。 方法的目标/描述。这个描述非常简短；有关更完整的描述，请参阅参考文献。 备注，例如相关方法的链接。 安全评估阶段，列出了 [SAP 15] 中提出的通用安全评估过程的各个阶段，在此期间可以使用该方法。这些阶段是：1) 确定评估范围；2) 学习标称操作；3) 识别危险；4) 将危险合并到风险框架中；5) 评估风险；6) 识别潜在的缓解措施以降低风险；7) 安全监控和验证；8) 从安全反馈中学习。 领域 ，即该方法所应用的领域，如核能、化学、ATM（空中交通管理）、铁路、医疗保健。请参阅下表 3 中定义的领域列表。带有下划线的领域的方法被发现是该领域独有的。对于括号（..）之间的领域，有迹象表明该方法适用于该领域，但尚未发现该方法已在该领域实际使用的证据。另请参阅表 4 了解解释。 应用 ，即该方法适用于硬件、软件、人员、程序或组织。 使用的参考文献。请注意，参考文献列表并不详尽。代码在第 3 部分中进行了解释。 第 2 部分：统计信息 本部分从第 223 页开始，收集了安全方法表中元素出现次数的一些统计信息，例如“航空”作为领域出现的次数，“识别危险”作为安全评估阶段出现的次数。 第 3 部分：参考文献 本部分从第 232 页开始，给出了所用参考文献的完整列表。
安全方法数据库 - 荷兰航空航天中心
本文件概述了安全评估期间可以使用的技术、方法、数据库或模型。这是一份动态文件。欢迎添加。请随意分享材料。如果正在使用该材料，请将其引用为： MHC Everdij 和 HAP Blom，安全方法数据库。版本 1.1，2016 年 8 月。由荷兰航空航天中心 NLR 维护。可在 http://www.nlr.nl/documents/flyers/SATdb.pdf 上获取 本文件包含三部分： 第 1 部分：安全方法概述 本部分从第 5 页开始，包含一个表格，列出了收集的所有安全方法，并为每种方法提供了以下信息（如果有）： 方法名称，即首字母缩略词和名称。 格式，指定方法的一般格式，例如它是分步方法、数学模型还是各种技术的组合等。请参阅下表 1 了解定义的格式列表。 目的，指定方法的主要目的，例如，是否用于数据收集、硬件可靠性分析、人为可靠性分析等。请参阅下表 2 中定义的目的列表。 年份，即方法开发的年份。如果不确定，则添加“大约”或“或更早”等字眼。 方法的目标/描述。这个描述非常简短；有关更完整的描述，请参阅参考文献。 备注，例如相关方法的链接。 安全评估阶段，列出了 [SAP 15] 中提出的通用安全评估过程的各个阶段，在此期间可以使用该方法。这些阶段是：1) 确定评估范围；2) 学习标称操作；3) 识别危险；4) 将危险合并到风险框架中；5) 评估风险；6) 识别潜在的缓解措施以降低风险；7) 安全监控和验证；8) 从安全反馈中学习。 领域 ，即该方法所应用的领域，如核能、化学、ATM（空中交通管理）、铁路、医疗保健。请参阅下表 3 中定义的领域列表。带有下划线的领域的方法被发现是该领域独有的。对于括号（..）之间的领域，有迹象表明该方法适用于该领域，但尚未发现该方法已在该领域实际使用的证据。另请参阅表 4 了解解释。 应用 ，即该方法适用于硬件、软件、人员、程序或组织。 使用的参考文献。请注意，参考文献列表并不详尽。代码在第 3 部分中进行了解释。 第 2 部分：统计信息 本部分从第 223 页开始，收集了安全方法表中元素出现次数的一些统计信息，例如“航空”作为领域出现的次数，“识别危险”作为安全评估阶段出现的次数。 第 3 部分：参考文献 本部分从第 232 页开始，给出了所用参考文献的完整列表。
使用机器学习的ECG分类
当代医疗保健，心电图（ECG）中的摘要在诊断和监测心脏病中起着至关重要的作用。本文引入了一个自动化的系统，该系统精心处理的ECG记录，重点是提取基本参数。数据来自多个数据库，包括著名的MIT-BIH心律失常数据库和更多数据库。评估阶段涉及对机器学习模型的细致评估，特别是逻辑回归，随机森林，支持向量机（SVM）和K-Nearest Neighbors（KNN），目的是为了对ECG记录进行分类。这项研究的一个值得注意的方面在于其创新的方法来对数据集进行分类，从而可以发现广泛的心脏疾病，例如正常窦，心动过速，心动过缓，一级心脏块，一级心脏块，长QT综合征，ST升高和ST抑郁症。本文提出的自动化系统为有效的心脏健康评估提供了重大支持，这反过来又有助于及时干预措施和明智的决策，有可能减轻心脏病负担。这项研究为ECG记录的处理提供了一个全面而有价值的系统，该系统承诺
第 25 步兵小队游骑兵战术
1.培训由位于夏威夷斯科菲尔德兵营的第 25 步兵师 HHBN 闪电学院提供。2.说明。第 25 步兵师小型单位游骑兵战术 (SURT) 计划是一项渐进式体能和战术准备计划，旨在让第 25 步兵师士兵在游骑兵学校的游骑兵评估阶段和达比阶段以及课程的其余阶段取得成功。每个课程的最大规模为 50 名游骑兵候选人。3.资格。参加游骑兵学校的所有第 25 步兵师士兵和合作军人。其他机构（包括预备役和国民警卫队人员）必须联系第 25 步兵师 G3 和 USARHAW 学校（通讯：(808) 655-8765）了解名额情况和报名情况。4.先决条件。参加本课程的士兵必须满足本宁堡空降和游骑兵训练旅 (ARTB) 网站列出的所有先决条件，并自愿参加 SURT 计划之后的游骑兵课程。申请者在完成课程后必须有一年的现役服役时间。5.地点/时间。闪电学院教学楼（大楼。8021, 2491 California Ave, Wahiawa, HI 96857-5000），每门课程第 0 天 NLT 1300 小时。课程第一天将在 Weyand Field 进行，报告时间为 0530 小时。6.行政。
SARS-CoV-2 疫苗的研发
背景：2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行给全球带来了重大挑战。病毒的持续传播主要是由于感染控制措施不足和缺乏疫苗。因此，本综述旨在确定和描述预防 COVID-19 的可能疫苗。方法：通过电子搜索主要数据库对科学文献进行系统回顾，以确定已发表的针对严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 正在开发的疫苗的报告或研究。还审查了来自国际组织、卫生和研究机构、谷歌的网站以及已确定研究的参考文献。排除了研究感染机制、免疫病理学和基因组学的研究。结果：共确定了 141 种针对 SARS-CoV-2 的正在开发的疫苗。所用技术包括减毒和灭活病毒、病毒载体、核酸和蛋白质。到目前为止，13 种疫苗 (9.2%) 正在接受临床评估；只有 AZD1222 疫苗处于 II-III 期临床评估阶段。 Ad5-nCoV 和 mRNA-1273 疫苗显示出产生中和抗体，并且是安全的。结论：尽管在开发 SARS-CoV-2 疫苗方面投入了大量精力，但仍需要进行更多研究。疫苗开发商、国际卫生组织和卫生政策决策者必须开展联合合作，以应对不同的挑战并确保开发有效的疫苗。
生物学和生物医学杂志精神疾病
和诊断已经看到了显着的增长。这项研究调查了使用AI来促进早期医学疾病诊断并增强我们对疾病进展的理解，尤其是在精神疾病领域。主要目的是探索和使用各种AI算法来识别与精神疾病相关的生物标志物。数据和方法涉及将各种算法应用于对精神疾病进行分类的应用，并对其准确性进行了细致的比较。此外，基于这些算法开发了模型，旨在优化诊断精度。结果表明，数据集的70％精度显着，突出了深度学习方法在处理广泛的数据集中的功效。这些发现强调了临床数据集中深度学习的潜力及其在对心理健康问题的未来发现中的应用。尽管深度学习的表现值得称赞，但批评仍然对其在开发和评估阶段的责任制仍然存在。AI在检测精神病疾病方面取得了长足的进步，但本研究确定了改善基于AI的应用的领域。值得注意的是，由于其对均质数据集的分析，当前模型的可推广性有限，这促使人们考虑了未来的方法，包括迁移学习，多视图学习和整体学习，以处理多样化和广泛的精神病疾病数据集。关键字：人工智能，诊断，机器学习，管理，精神疾病，精神疾病。
使用...
血糖（BG）控制涉及通过体外胰岛素注射将个人的BG保持在健康范围内，对于1型糖尿病患者来说，这是一项重要任务。但是，传统的患者自我管理繁琐且冒险。最近的研究致力于探索个性化和自动化的BG控制方法，其中深度强化学习（DRL）显示了潜力作为新兴方法。在本文中，我们使用药物浓度的指数衰减模型将BG控制问题的形式化转换为从PAE-POMDP（PAE-POMDP（PAE-POMDP）延长作用效应，可观察到的Markov决策过程）将药物效应的延迟和延长转换为MDP，并提出了一种新型的Multi-Step Drl基于基于多的基于基于多人的algorith的方法来解决问题。还使用了优先的体验重播（PER）采样方法。与单步自动化更新相比，多步学习更有效，并降低了偏见目标的影响。与同一训练环境中的基准相比，我们所提出的方法收敛更快，并获得更高的累积奖励，并改善了时间范围（TIR），在评估阶段，患者的BG的时间百分比在目标范围内。我们的工作验证了多步DRL在BG控制中的有效性，这可能有助于探索最佳的血糖控制措施并改善糖尿病患者的存活率。
头颈癌发病机制中的分子途径和靶向治疗
头颈癌 (HNC) 表现出显著的异质性，包括不同的细胞来源、解剖位置和病因因素，再加上普遍的晚期诊断，给临床管理带来了重大挑战。基因组测序工作揭示了调节细胞增殖和存活的关键信号通路的广泛改变。针对这些失调通路的疗法设计计划正在进行中，几种候选分子正在进入临床评估阶段，包括 FDA 批准的用于 K-RAS 野生型、EGFR 突变型 HNSCC 治疗的 EGFR 靶向单克隆抗体西妥昔单抗等药物。非编码 RNA (ncRNA) 由于其在生物体液中的稳定性增强以及在 HNC 环境中的细胞内和细胞间信号传导中的重要作用，现在被认为是疾病管理的有力生物标志物，可催化进一步完善的诊断和治疗策略，更接近个性化医疗的要求。预计，对 HNC 特有的基因组和免疫学特征的深入了解将有助于更严格地评估靶向疗法的利弊，优化其临床部署，并促进治疗方法的创新进步。本综述介绍了驱动头颈部恶性肿瘤发生发展的 HNC 分子机制和突变谱的最新情况，并探讨了它们对推进诊断方法和精准治疗的意义。
请愿书命令138/AT/2024 号
C. 招标程序 1.采购人应采用单阶段、两部分（技术投标和财务投标）招标程序，招标程序最好通过电子方式（电子投标）进行。应首先打开技术投标。仅在技术投标评估阶段合格的投标人的财务投标才会被打开。采购人将进行电子逆向拍卖以选出中标人，中标人将在招标通知和投标文件中特别提及。将使用具有成功记录且具有足够安全性、保密性和保密性的电子采购平台。如果是可再生能源园区特定项目，采购方应向可再生能源园区开发商发出启动招标程序的通知，开发商必须积极参与招标程序，提供所有必要的土地和基础设施相关细节。2.采购方应根据本指南邀请投标人参与基于 BESS 的项目安装招标书。3.采购方应根据本指南准备招标文件，包括招标书、BESPA 草案和 BESSA 草案（如适用）。如果项目需要在可再生能源园区内建立，采购方还应安排投标人查阅实施支持协议草案和土地相关协议。4.采购人应在中央/州公共采购门户网站和/或其自己的网站上发布 RfS 通知，以进行广泛宣传。5.采购人应为潜在投标人提供投标前会议的机会，并应向任何
二氧化碳去除干预措施
摘要生命周期评估（LCA）方法在识别和扩大可持续二氧化碳去除（CDR）干预措施的背景下，越来越多地用于政策决策。本文通过与可持续的CDR规模的政策决策相关的三个关键镜头进行了批判性审查CDR LCA案例研究，即CDR评估之间的可比性，评估CDR干预的气候优缺点以及对CDR CDR的更广泛的CDR CO-BENEFITS的考虑和影响。我们的结果表明，在提供宝贵的生命周期理解的同时，当前的实践利用了各种方法，通常是cdr和特定时间的。因此，它们不允许在CDR之间进行全面的交叉比较，也不揭示将来扩大CDR的潜在后果。我们建议CDR LCA设计需要更清晰的研究范围和目标定义，使用更一致的功能单元，更大的系统边界的全面性以及规定基线定义。这将允许进行强大的评估，促进与其他CDR方法的比较，并更好地证明净气候益处。库存应收集有关完整CDR生命周期和基线的时间依赖性数据，并报告背景假设。影响评估阶段应证明由CDR扩展可能引起的气候优点，共同利益和权衡。最后，为了确保CDR的可持续规模，应进行相应的分析，解释涉及所有选定的指标的比较以及碳存储的持久性与基线场景。