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不断变化的世界的风气：刷新我们的数据和分析策略 - 詹姆斯·本福德的演讲
收集以支持我们如何规范金融部门的公司的收藏，但历史悠久，但历史悠久。该银行的监督权来自1979年的《银行危机之后的银行法》。收集后来遵循1991年的第一届巴塞尔协定的国际当务之急。在2008年全球金融危机给我们带来的巴塞尔法规的第三次迭代，最初是在欧洲的职权范围下，这是我们今天拥有的200个常规监管回报的系统。1997年将监督从银行转移到金融服务局，其2013年返回银行意味着英国有一个复杂的报告系统，其中一些收款来自金融行为管理局，有些是直接的。英国偏离欧盟为我们提供了一个宝贵的机会来审查该方法并合理化收集的方法。
引用本文：Jocelyn Spence、Dimitrios Darzentas、Harriet Cameron、Yitong Huang、Matt Adams、Ju Row Farr、Nick Tandavanitj 和 Steve Benford (2022) 博物馆礼品：使用多种时间取向来提高当下参与度，人机交互，37:2，180-210，DOI：10.1080/07370024.2021.1923496
摘要 人机交互最近对博物馆和送礼领域的兴趣日益浓厚。前者通常主要面向过去，而后者通常面向未来，以预测接受者的反应。我们的文章提供了一个持续且有充分证据的新理论框架，说明时间导向在面向过去（博物馆）的环境中设计面向未来的（送礼）体验的作用。这个时间体验设计框架是从对两项此类研究的分析中发展而来的，一项是智能手机应用程序，另一项是使用被动触觉的虚拟现实体验。这两种干预措施都促使用户在计划礼物或捐赠以供未来消费时反思过去。我们对这两个项目应用了一种新颖的分析组合，使用对话式叙事、表演和人文地理的视角。我们的分析揭示了同时引导用户面向过去和未来的力量，可以增强表演参与的当下时刻。我们的目标是提供一个概念框架，帮助设计研究人员识别、命名和理解如何使用时间导向来提升用户和访客的体验。我们还推断出我们认为在这些背景之外可能富有成效的设计指导方针。
增强现实解决方案的交互概念化
近年来，增强现实 (AR) 在商业和消费者解决方案中的适用性大大提升。各种解决方案都适用于各个行业，例如技术服务 [1]、医疗保健 [2]、物流 [3]、基础设施维护 [4]、消费品 [5, 6, 7] 以及移动和固定游戏 [8, 9]。尽管 AR 在商业环境中的应用越来越多，但仍然缺乏设计和协调与 AR 系统交互的系统指导。尽管 AR 和分类法都是 IS 研究的兴趣领域，但迄今为止的研究很少。虽然在 HCI 领域存在初步工作，但目前还没有用于概念化 AR 交互的最新分类法。早在 1990 年代，Bowman [10] 就开发了一个用于概念化沉浸式虚拟环境中的交互技术的通用框架，但它并未涉及 AR，因此没有利用 AR 的特定潜力。此外，硬件选项也不像现在这样成熟。Benford 等人。 [11] 提到了几种现有的输入设备分类法，但这些分类法并没有专门针对 AR。
基于自动化的定量检查方法
10确定可能的数字或数字组合的频率用于数字分析，因此必须区分前面的数字（第一，第二，第三方数字等），对于金钱而言，要考虑来自后面的数字（一个欧洲职位，十欧元的职位等）。实证研究，经济数据中的“首次项目”和“第二个零”具有频率分布，这显着偏离随机相等分布，并且可以在统一功能（“ Benford Law”或“ Newcomb-Benford-law”）中进行描述。通过检查评估的数字分布，可以发现单个数字是否过于罕见或过于频率，这可以表明使用单个数字时的无意识的偏好或不喜欢纳税人对数据的操纵。可以在概率测试“ Chi-Quadrat调整测试”（整个拨号分布）或“二项式分布”（单个数字）的帮助下评估观察到的频率分布的一致性和预期频率分布。
引用本文：Jocelyn Spence、Dimitrios Darzentas、Harriet Cameron、Yitong Huang、Matt Adams、Ju Row Farr、Nick Tandavanitj 和 Steve Benford (2022) 博物馆赠礼：使用多种时间取向来提高当下参与度，人机交互，37:2，180-210，DOI：10.1080/07370024.2021.1923496
摘要 HCI 最近对博物馆和送礼领域的兴趣日益浓厚。前者通常主要面向过去，而后者通常面向未来，以预测接收者的反应。我们的文章提供了一个持续且有充分证据的新理论框架，说明时间导向在面向过去（博物馆）的环境中设计面向未来的（送礼）体验中的作用。此时间体验设计框架是从对两项此类研究的分析中发展而来的，一项是智能手机应用程序，另一项是使用被动触觉的 VR 体验。这两种干预措施都促使用户在计划礼物或捐赠以供未来消费时反思过去。我们使用对话式叙事、表演和人文地理的视角，对这两个项目应用了一种新颖的分析组合。我们的分析揭示了同时引导用户关注过去和未来的力量，以增强表演参与的当下性。我们的目标是提供一个概念框架，帮助设计研究人员识别、命名和理解如何使用时间导向来增强用户和访客体验。我们还推断出我们期望在这些背景之外可能富有成效的设计指导方针。
33:010:416 课程名称：审计分析 - myRBS
本课程首先介绍审计业务中经常使用的各种分析方法。接下来，学生将学习在初步分析程序中经常用于审计业务的一些审计分析方法。此阶段强调的方法包括描述性统计和推断性统计。随后，本课程研究审计风险评估阶段使用的基本分析技术，例如分层、汇总和老化分析。之后，学生将学习使用可视化的探索性数据分析，这是一种越来越流行的方法。学生将学习如何使用 EY ARC 开发的案例以应用方式使用 Tableau 等工具。接下来，本课程介绍了审计实质性测试和控制测试阶段的更高级分析，即本福特定律分析、序列和差距分析、重复记录分析、异常值检测（使用聚类分析）、逻辑回归、内部控制违规和欺诈交易检测（分类技术，如决策树和基于规则的系统）和模式识别。
201209135 – 协议澄清函，2020 年 10 月 1 日
方案行政信函 2020 年 10 月 1 日“Neratinib 单药和与氟维司群联合治疗转移性 HER2 非扩增但 HER2 突变型乳腺癌的 II 期研究” 本信函旨在澄清有关方案治疗最后一剂后随访持续时间的错误。在 2020 年 3 月 16 日的方案修正案 13.0 中，第 6.7 节“随访持续时间”当前内容为，6.7 随访持续时间将每 3 个月随访患者一次，持续 2 年或直至死亡（以先到者为准）。因不可接受的不良事件而退出研究的患者将被随访，直至不良事件消退或稳定。将通过审查医疗记录、电话或门诊随访患者。本节不正确，应为，6.7 随访持续时间将随访患者直至最后一剂研究治疗后 30 天。因不可接受的不良事件而退出研究的患者将接受随访，直至不良事件解决或稳定。患者将通过查阅医疗记录、电话或门诊的方式接受随访。如果您有任何疑问，请联系我或监管协调员（Natalie Benford，邮箱：natalienconner@wustl.edu，电话：314-747-8365） 问候，Cynthia Ma 博士，医学博士，哲学博士。华盛顿大学医学院医学教授内科 – 肿瘤内科 电话：314-362-8903 电子邮件：cynthiaxma@wustl.edu