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国防部援助乌克兰资金执行情况审计
在审计结束时国防部监察长办公室于 2024 年 6 月进行了简报，结果显示国防部人员提供了与 323 笔无支持支出交易中的 27 笔相关的补充文件和信息。这些补充信息支持 27 笔支出交易中的 12 笔正确使用资金。对于剩余的 15 笔支出交易，我们得出结论，13 笔支出交易的额外支持不足，剩余的 2 笔支出交易用于非乌克兰任务。具体而言，对于两笔与乌克兰无关的支出交易，我们确定海军和空军人员不当使用了超过 1900 万美元的乌克兰补充资金。这两个例子支持国防部内部需要额外的内部控制，以确保国防部按要求使用补充资金并降低违反《反赤字法》的风险。
使用人工智能协助树木风险评估
2014；Ciftci、Kane 等人。2014；Böttcher 等人。2016；Slater 2016、2021）。因此，新手树木风险评估员通常依赖于有限数量的经验或多或少的同事传授的技能，这些同事将他们的直觉传递给下一代。即使在受过培训的行业专业人士中，他们对影响评级可能性、失败评级可能性和失败评级后果的评估也存在很大差异（Stewart 等人。2013；Koeser 和 Smiley 2017）。一些机构已经制定了指导和认证计划，以提高树木评估培训和实践的标准（Norris 和 Moore 2020），例如 ISA 的树木风险评估资格 (TRAQ)（Dunster 等人2013）或德国的 FLL（FLL 2004）。虽然这几乎肯定会提高树木风险评估的标准（Koeser 和 Smiley 2017），但限制
幂律缩放以协助解决人工智能中的关键挑战
幂律缩放是临界现象中的一个核心概念，在深度学习中很有用，其中手写数字示例的优化测试误差随着数据库大小的增加以幂律形式收敛到零。对于一个训练周期的快速决策，每个示例只向训练好的网络呈现一次，幂律指数随着隐藏层的数量而增加。对于最大的数据集，获得的测试误差估计接近大周期数的最新算法。幂律缩放有助于解决当前人工智能应用中的关键挑战，并有助于先验数据集大小估计以实现所需的测试精度。它为衡量训练复杂性和机器学习任务和算法的定量层次建立了基准。
使用机器学习来协助听觉处理评估
听觉处理是指大脑如何解释人们听到的声音。正常的听觉处理对于理解复杂的声音很重要，例如在教室，娱乐，社交聚会或餐馆等困难聆听情况下的音乐或演讲。如果听觉系统的处理能力较弱，则可能导致听力问题[Cline，2001;美国言语听力协会（ASHA），2005年]。大约0.2-5％的正常听觉儿童很难理解复杂的声音，尤其是在难以指导的聆听情况下（Chermak等，1997； Nagao等，2016）。这些孩子怀疑患有听觉处理障碍（APD）。apd通常由父母或老师确定，需要由听力学家进行正式诊断的评估。APD评估通常在专业的临床中心进行。进行这些测试的听力学家需要广泛的培训和经验，以进行适当的评估和诊断。但是，关于APD评估电池中应包括哪些特定测试的共识（Emanuel等，2011； Iliadou等，2017）。专业机构在内，包括美国语言听力协会（ASHA）建议使用行为和生理措施（在测试电池方法中）评估涉嫌APD的儿童的听觉处理[美国语音语言听力协会（ASHA），2005年]。行为成分可以测量孩子处理声学刺激（语音和非语音）并口头反应的能力。生理成分衡量听觉系统的整体完整性（Starr and Achor，1975； Allen and Allan，2014）。如果孩子的测试分数大于两个或多个测试的规范阈值，则对APD进行诊断，或者在一次测试中进行了三个标准偏差[美国语音语言听力协会（ASHA），2005年]。通常，每年对APD的诊所进行的转诊很少（Moore等，2018），因此很难培训听力学家来获得评估APD的能力实践。由于其异质性和相关的合并症，APD的诊断也很具有挑战性（Bamiou等，2001; Chermak，2002; Sharma等，2009; Iliadou等，2017，2017，2018，2018，2019）。因此，关于APD儿童管理的研究很少（Emanuel等，2011）。Allen和Allan（2014）先前根据行为和生理测试的表现如何将APD的儿童分类为临床子组。在行为测试中表现不佳的儿童被认为是行为异常1；具有非典型生理发现的儿童被认为是生理异常的。两者的表现不佳的孩子被认为是异常的。在行为和生理措施均在正常范围内的孩子都将其分为一个单独的群体。通过识别APD的子组，听力学家可以更好地采用孩子可能需要的特定干预措施。例如，有困难处理听觉信息的孩子在行为上
COVID-19 疫苗库存管理指南 - Practice Assist
本资源旨在用作指南，支持您进行 COVID-19 疫苗库存管理。库存管理是一系列流程，旨在促进最大限度地吸收疫苗，同时最大限度地减少浪费。流程包括预约系统管理、审计、诊所时间表设计和冷链管理，所有这些流程都由团队中分配的角色和职责支持。本资源旨在用作实时（在线）文档。打印后，超链接将不再起作用，从而妨碍资源的可用性。诊所时间表设计以优化疫苗使用创建最佳疫苗接种时间表的步骤由于 COVID-19 疫苗采用多剂量瓶递送，预约诊所（而不是临时接种疫苗）是最有效的递送方式。创建诊所时需要考虑很多因素。好的诊所是接种员、接待员和患者都易于理解和管理的诊所。步骤 1：诊所资源考虑在计划要提供多少疫苗接种之前，请检查您的一些实践关键资源。规划您的诊所时，应考虑可持续性，不要只考虑短期运营，而要考虑数月甚至数年的运营。考虑事项可能包括：
对糖尿病孕妇的护理援助...
抽象简介。怀孕是女性生命周期中最重要的阶段之一，臭名昭著的是可能并发症，尤其是糖尿病妊娠（DMG）。护士是预防和健康促进孕妇的主角之一，尤其是在预防并发症方面。旨在评估DMG孕妇护理护理的证据，遵循指导性问题：“文献中有关妊娠糖尿病妇女的高风险产前护理的现有科学证据是什么？”方法。它解决了2023年详细阐述的综合文献综述。对数据的搜索是在Medline/PubMed，Lilacs，Bdenf，Ibecs和WPRIM中进行的。它使用了描述符：“妊娠糖尿病”，“护理援助”和“圣诞节前护理”。纳入标准包括：时间间隔5年；英语，西班牙语和葡萄牙语；和成年妇女。包括在搜索中找到的指南。结果。7种作品都包括在审查中。注意到英语的优势，而2021年。通过解决制作所描述的内容，可以指出，健康教育是护士的主要属性，专注于生活方式，改善健康素养以及预测重力体征和症状的自我认同。结论。但是，基于DMG的护理过程需要进一步研究。针对围产期教育的高风险产前渗透的护理护理，具有健康的饮食管理，血糖目标，引入新技术来接近患者。关键词：产科护理；妇女健康；糖尿病妊娠。
7.03.11 全人工心脏和植入式心室辅助装置
33990 经皮插入心室辅助装置，包括放射学监测和解释；左心，仅限动脉通路 33991 经皮插入心室辅助装置，包括放射学监测和解释；左心，动脉和静脉通路，带房间隔穿刺 33992 移除经皮左心室辅助装置，动脉或动脉和静脉通路
智能机器人设计和实施，以协助行人路越过
本研究解决了一个紧迫的问题：行人安全，尤其是在学校区域。每年有大量行人死亡和伤害，尤其是在儿童中，迫切需要创新的解决方案来提高十字路口的安全性。传统方法，例如部署学校人员来协助儿童，通常是不切实际且效率低下的。这项研究提出了一种新颖的方法：数字双胞胎（智能机器人）的开发，以安全地协助行人和骑自行车的人在街对面。配备了传感器和人工智能，智能机器人可检测行人和骑自行车的人物和交通流量，从而确保安全穿越。在危险的情况下，该系统会提醒驾驶员和行人/骑自行车的人，从而提高了整体道路安全。这项研究不仅满足了对更安全的学校过境的近期需求，而且还提供了潜在的申请，可在白天和晚上在没有交通信号灯的过境街道上协助老年人。通过利用LiDAR和摄像机等技术，该系统可以显着提高弱势群体等校园区域的行人安全。
研究大脑控制的气动执行器以帮助车辆紧急制动
abled驱动器和残疾驱动程序之间的区别将消失。基于脑电图（EEG）信号的驱动器 - 车辆界面（DVI）将这些信号转换为与驱动相关的命令[5]。天津南卡大学的中国工程师已经开发了一个可以读取大脑信号并相应控制汽车的系统。 在论文[6]中，被认为是开发出对脑部残疾人非常有帮助的脑驱动汽车。 汽车可用于人工智能的异步机理。 几篇论文[7-8]考虑了开发基于脑电图的脑控制的汽车，该汽车可以被身体残疾人使用。 同时考虑了不同神经相互作用模式的各种大脑状态。 大脑模式的特征是不同的脑波频率，例如 β波在12至30 Hz之间与浓度有关，而8至12 Hz之间的α波与放松和精神平静的状态有关[9]。 头部肌肉的收缩也与独特的波模式有关，隔离这些模式是一种检测驾驶员情绪状态的方法[10]。 驾驶员的情绪状态直接影响紧急制动期间的反应时间。 根据文献数据，在紧急制动过程中分析了射击驱动器的压力和反应时间[11]。 Manning [12]在制动时，平均峰值为750 N，没有统计差天津南卡大学的中国工程师已经开发了一个可以读取大脑信号并相应控制汽车的系统。在论文[6]中，被认为是开发出对脑部残疾人非常有帮助的脑驱动汽车。汽车可用于人工智能的异步机理。几篇论文[7-8]考虑了开发基于脑电图的脑控制的汽车，该汽车可以被身体残疾人使用。同时考虑了不同神经相互作用模式的各种大脑状态。大脑模式的特征是不同的脑波频率，例如β波在12至30 Hz之间与浓度有关，而8至12 Hz之间的α波与放松和精神平静的状态有关[9]。头部肌肉的收缩也与独特的波模式有关，隔离这些模式是一种检测驾驶员情绪状态的方法[10]。驾驶员的情绪状态直接影响紧急制动期间的反应时间。根据文献数据，在紧急制动过程中分析了射击驱动器的压力和反应时间[11]。Manning [12]在制动时，平均峰值为750 N，没有统计差