XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预警
朝着气候临界点的预警系统
COVID-19的大流行证明，即使我们处理传染病的丰富经验，高影响力的低样子事件仍然可能带来毁灭性和不平等的社会和经济后果。人类没有对高可能的气候事件的生活经验，甚至我们对其影响的最佳预测也可能低估了。因此，至关重要的是，我们将对小费系统的理解加深，以减少其可能性的不确定性，并最大程度地提高我们为其影响做准备的时间。人工智能（AI）的进步有望对我们检测到小费系统的动态和时间尺度的能力进行重大改进，但是如果观察结果的耦合，将数据转换为可行的知识将有挑战性。
报告编号 DODIG-2024-124“太空部队升级预警雷达维持工程行动评估”的非机密摘要，2024 年 8 月 28 日
我们审查了 UEWR 系统，以确定太空部队官员在 UEWR 生命周期内实施维持、维护和现代化行动的程度。具体来说，我们的评估包括对马萨诸塞州科德角太空部队站和阿拉斯加净空部队站的实地考察；以及与英国皇家空军 Fylingdales 代表的虚拟现场访问。我们还采访了太空部队、UEWR 项目办公室、UEWR 站点维护和空军预算代表。此外，我们确定了三个关键维持项目的非统计样本。然后，我们分析了这些关键的维持项目，以确定它们在多大程度上是 UEWR 的有效维持工程解决方案。
增强供应链弹性的预警系统
近年来，COVID-19 疫情和乌克兰战争等各种危机暴露了全球供应链的脆弱性。在努力提高弹性的过程中，企业意识到现有的供应链风险管理 (SCRM) 系统不足。企业目前的做法可以说是“救火”，因为中断通常只有在变得明显之后才被识别，因此会采取被动措施。为了能够尽早发现偏离计划状态的情况并采取预防措施，本文建议创建一个适当的预警系统 (EWS)。该系统将通过监测采购市场的变化来发挥作用，重点关注供应短缺和价格变化。为此，我们观察了易于获取的数据，例如原材料的指数或市场价格。本文首先分析了弹性供应链和 EWS 的要求。对现有系统和方法的回顾构成了最新技术的基础。随后是影响因素的识别和评估以及相应指标的分析。然后描述所提出的方法，并在论文最后验证该概念。
基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型的研究
摘要：在全球化金融市场的领域中，商业银行面临着不断上升的信用风险，从而对银行资产和金融稳定的安全性施加了更高的要求。这项研究利用了先进的神经网络技术，尤其是反向传播（BP）神经网络，以开创一种新型模型，以促进商业银行中的信用风险。最初审查常规财务风险的先发制人模型，例如ARMA，ARCH和LOGISTIS回归模型，对其现实世界的应用进行了严格分析。随后，博览会详细阐述了BP神经网络模型的构建过程，包括网络体系结构设计，激活功能选择，参数初始化和目标函数构建。通过比较分析，阐明了神经网络模型在商业银行中抢占信用风险方面的优越性。实验段选择特定的银行数据，从而验证了模型的预测准确性和实用性。研究结果表明，该模型有效增强了信用风险管理的远见和精度。
对复杂气候风险的预警与综合性Arti ...
111图2：Isala观察性研究中的性交和伙伴关系对阴道微生物组的影响（n = 3,043 112名参与者，其中439名最近发生了性交）。面板从左到右：（a）对β多样性的影响（即样品之间的多样性113），（b）对α多样性的影响（即样品中的多样性），以及（c）对特定细菌的相对丰度114的影响。每个细胞中的数量是指差分丰度方法的数量，对给定的分类单元显示115个显着效果。分类单元效应大小来自Maaslin2。（d）阴道样品和内衣样品之间ASV 116的Genedoe差异丰度，以及在阴道和内衣样品中分别在阴道和内衣样品中分别进行性交（比较第1、3、4、5和7天，第2天和第6天）。单元格中的数量表示统计方法118（Maaslin2，limma和CLR转换丰度上的线性回归）的数量，标称P值为119显着（p <0.05）。所示的效果大小来自Maaslin2。（E）在7天内阴道样品中潜在的120个驱动型分类群的中心对比比率转化（CLR）。peptoniphilus ASV1，葡萄球菌ASV1和链球菌ASV4（分别为右，左和121个中间面板）。122
护士按数字：预警系统对护士高阶思维的影响，一项定量研究
Augutis，W.，Flenady，T.，Le Lagadec，D。和Jefford，E。（2023）。 护士如何使用预警系统生命体征在农村，偏远和区域保健设施中的观察图：范围审查。 《澳大利亚农村健康杂志》，31（3），385–394。 https：//doi。org/10. 1111/AJR。12971澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。 （2017）。 国家安全与质量卫生服务标准（第二版）。 澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。 https：//www。SafetyandqUality。Gov。Au/澳大利亚卫生与福利研究所。 （2022）。 卫生劳动力。 澳大利亚政府。 2022年8月20日从https：//www。Aihw。Gov。Au/Report TS/Workf Orce/Healt H- Workf Orce＃农村Badr，M.N.，Khalil，N。S.和Mukhtar，A.M。（2021）。 国家预警评分教育计划对急诊医院护士知识的影响。 Medico-Legal更新，21（4），260–268。 https：//doi。org/10. 37506/mlu。v21i4。3140Benner，P。（2019）。 护理学方面的技能获取和临床判断：迈向专业知识和实践智慧。 Brill。 https：//doi。org/10. 1163/97890 04410 497_ 019 Benner，P.，Hughes，R。，＆Sutphen，M。（2008）。 临床推理，制定和行动：批判性和临床思考。 在R. Hughes（ed。）中 ），患者的安全和质量：一本针对护士的证据手册。 医疗保健研究和质量机构。 高级护理杂志，74（5），1150–1156。 （2024）。Augutis，W.，Flenady，T.，Le Lagadec，D。和Jefford，E。（2023）。护士如何使用预警系统生命体征在农村，偏远和区域保健设施中的观察图：范围审查。《澳大利亚农村健康杂志》，31（3），385–394。https：//doi。org/10. 1111/AJR。12971澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。（2017）。国家安全与质量卫生服务标准（第二版）。澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。https：//www。SafetyandqUality。Gov。Au/澳大利亚卫生与福利研究所。（2022）。卫生劳动力。澳大利亚政府。2022年8月20日从https：//www。Aihw。Gov。Au/Report TS/Workf Orce/Healt H- Workf Orce＃农村Badr，M.N.，Khalil，N。S.和Mukhtar，A.M。（2021）。国家预警评分教育计划对急诊医院护士知识的影响。Medico-Legal更新，21（4），260–268。https：//doi。org/10. 37506/mlu。v21i4。3140Benner，P。（2019）。护理学方面的技能获取和临床判断：迈向专业知识和实践智慧。Brill。 https：//doi。org/10. 1163/97890 04410 497_ 019 Benner，P.，Hughes，R。，＆Sutphen，M。（2008）。 临床推理，制定和行动：批判性和临床思考。 在R. Hughes（ed。）中 ），患者的安全和质量：一本针对护士的证据手册。 医疗保健研究和质量机构。 高级护理杂志，74（5），1150–1156。 （2024）。Brill。https：//doi。org/10. 1163/97890 04410 497_ 019 Benner，P.，Hughes，R。，＆Sutphen，M。（2008）。临床推理，制定和行动：批判性和临床思考。在R. Hughes（ed。），患者的安全和质量：一本针对护士的证据手册。医疗保健研究和质量机构。高级护理杂志，74（5），1150–1156。（2024）。https：//www。NCBI。NLM。NIH。Gov/books/nbk26 43/burns，K。A.，Reber，T.，Theodore，K.增强了预警系统对护理实践的影响：现象学研究。https：// doi。org/10. 1111/jan。13517calculator.net。样本量计算器。https：//www。calculator。
标题：ECARTV5的多中心开发和预期验证：梯度增强机器学习预警得分作者：Matthew M. Chu
6医学系，洛约拉大学医学中心，芝加哥，伊利诺伊州7 7号急诊医学系，威斯康星大学 - 麦迪逊分校，麦迪逊麦迪逊大学威斯康星州麦迪逊市8号湾长8号湾佛罗里mchurpek@medicine.wisc.edu披露：Drs。Churpek和Edelson是获得患者风险评估专利（US11410777）专利的发明者，并从芝加哥大学获得此知识产权的特许权使用费。Edelson博士受雇，并在Agilemd拥有股权，该股份销售和分发Ecart。资金来源：这项工作得到了美国国立卫生研究院（PI：MMC; R01HL157262）和生物医学高级研发局（BARDA）的资金的支持，这是其研究创新创新与Ventures and Ventures and Ventures and Ventures（Drive）的一部分，合同编号为75A5A5A5A5A5A5A5A5A50121C00043（PI：DPE：DPE）。贡献：MMC对手稿的内容承担全部责任。MMC和DPE概念化了这项研究。KAC对数据进行了统计分析。 MMC撰写了手稿的初稿，并修改了后续版本。 所有作者都为数据解释做出了贡献，审查并编辑了初始草稿，并批准了最终手稿。 关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能单词计数：3,310KAC对数据进行了统计分析。MMC撰写了手稿的初稿，并修改了后续版本。所有作者都为数据解释做出了贡献，审查并编辑了初始草稿，并批准了最终手稿。关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能单词计数：3,310
多域，自主测量浮标，作为水质监测的元素和河流和水库中的预警系统
摘要：本文介绍了一个新颖，创新的开放多域平台，用于预警，以防止水库和水库中的不良事件，该平台可以测量温度，pH，氧化还原，电导率，浊度，叶绿素和植物蛋白。这些参数是蓝细菌开花的关键指标。此平台允许对湖泊和河流上重要位置的远程和分布式监视。电台的设计使两个有线传感器都可以直接连接到站点，并从与车站建筑物通信的本地分散测量点进行了无线数据收集。数据聚合系统是开放的，并且该站的技术解决方案是通用的，这意味着它可以使用不同的化学和生物学参数使用不同的传感器，例如，从市场和行业标准来看，例如《水框架指令》。该平台还具有内置的机器学习和数据分析机制，可以优化实现所需数据获取水平所需的电台数量。传感器分散和站自主权确保测量的灵活性和可扩展性。关键词：水体，水化学和生态状况，蓝细菌的开花，测量平台
开发澳大利亚尘埃预警系统
在澳大利亚，传统上，对大陆尺度大规模的沙尘暴的看法仅限于“不便”或“新颖性”的各个方面。但是，随着气候变化的变化，达斯暴风雨活动的可能性增加，使社区面临着增加的风险。这项研究的目的是探索为澳大利亚开发灰尘预警系统的需求和可能性。通过对国际使用的沙子和灰尘预警系统的范围审查，我们发现在北半球存在或理论上对系统进行了一系列系统。传感器网络，其中之一是运营的，特别是因为澳大利亚已经拥有一个可以扩展到灰尘预警系统的操作空气质量网络。对跨界系统的需求对澳大利亚至关重要，因此需要一种与基于卫星的系统扩展的传感器网络的合并方法，以增加对未来建模方法的验证。这种改进的理解可以为多核经济因素的尘埃警告系统的发展提供信息，这些因素是累积暴露于小型，局部和大型大陆大小的尘埃事件。