摘要。在技术飞速进步的世界里,人工意识的问题迫在眉睫。机器是否可以被视为有意识,首先取决于我们对意识的理解。本文试图用胡塞尔的术语来描述意识,然后指出,心灵哲学和人工智能研究领域的库恩范式转变是由这种框架引起的。这一观点得到了胡塞尔自然立场论的支持,该论题是识别哲学上有效的探究模式的指导工具,其中基础假设得到精确评估并始终受到密切关注。在建立这种胡塞尔范式转变时,我们更有能力真正理解意识、其模式及其对机器的潜力。关键词:意识;人工智能;现象学;范式转变;机器学习不透明性。
我们已经审查了您的第510(k)节上述设备的意图上的第510(k)节,并确定该设备在1976年5月28日,在跨国商业的法律销售的谓语中,在1976年5月28日,与医疗设备的纳入日期相关的是,该设备在法律上销售的谓词在法律上销售的谓词,该设备在法律上销售的谓词是相等的,该谓语是在医疗设备上或已纳入了医疗设备的范围。不需要批准前市场批准申请(PMA)的化妆品法案(该法案)。因此,您可能会销售该设备,但要遵守该法案的一般控制条款。尽管这封信将您的产品称为设备,但请注意,一些清除的产品可能是组合产品。510(k)上市通知数据库可在https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册,设备上市,良好的制造实践,标签和禁止品牌和掺假的禁令。请注意:CDRH不评估与合同责任保证有关的信息。我们提醒您,设备标签必须是真实的,不要误导。
现任的Amicus Curiae,David Boyle(以下简称“ Amicus”),1希望2024年的选举公平且无暴力,以便他和其他美国人可能拥有民主和长寿。因此,他提交了这一简短的内容,讨论了法院可以举行请愿人,前总统唐纳德·J·特朗普(“特朗普”)的责任,对美国致命的美国国会大厦恐怖主义/叛乱主义者的袭击所需的责任,2021年1月6日(“ 1月6日”),但公平地考虑了反对他从科罗拉多州总统归于该章节的章节,该章节是由宪法编制的14片(3章)。尽管特朗普的行为可疑,但是有很多理由向双方提交摘要。首先,Amicus不是这些问题的专家(有人吗?)。第二,感兴趣的各方无法预测结果;例如,将特朗普继续投票:1。通过将陷入困境的候选人特朗普(Trump)与总统约瑟夫·贝登(Joseph R. Biden,Jr。)相对,帮助共和党人(当选特朗普当选),或者2。伤害了他们?(将特朗普保留在投票上也可能损害其他非叛乱主义者共和党候选人的机会,第三,是中立的,非派对的派对摘要,有助于强调,尽管法院的规定,它可能是公民教育的中立授予者,例如,王牌或反对特朗普的裁决,也可能不得不在其他任何事情上,或者在其他任何事情上都做出了任何判决,或者在其他任何事情上都做出了任何危害。这将帮助选民做出更多合理的决定。
抽象的目标是检查COVID-19-19疫苗接种的患病率,以及与澳大利亚孕妇和产后妇女的疫苗接种意图和犹豫有关的因素。在2021年8月31日至2022年3月1日之间进行了6个月的设计和设置全国在线调查,对疫苗接种状况的反应被归类为:“接种式”,“疫苗意图”和“疫苗犹豫不决”。数据加权以反映生殖年龄妇女的比例。使用多项式逻辑回归分析检查了潜在的混杂变量,并进行了与接种疫苗接种的孕妇和产后妇女进行的所有比较。参与者2140名妇女对调查做出了回应(838孕妇;最近的餐具后1302年)。孕妇的结果,586名(69.9%)接种疫苗,166(19.8%)表示意图,有86(10.3%)犹豫不决。在产后妇女中,分别为1060(81.4%),143(11.0%)和99(7.6%)。只有52名(6.2%)的孕妇说永远不想要Covid-19疫苗。疫苗的犹豫会随着时间的推移而增加,对于孕妇来说,与:生活在新南威尔士(NSW)以外的州(调整后的相对风险(ARR)2.77,95%CI:1.68-4.56 viccine for Vaccine意图和ARR = 3.31,3.31,95%CI:95%CI:1.52-7.20 for vicacine for vacine for vacine note <30岁,年龄<28年,年龄<28年,<28年<28年,A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A MENTEN <28 <28几周,没有怀孕危险因素,并且对寿命的满意度较低(疫苗意图的ARR = 2.20,95%CI:1.04-4.65,ARR = 2.53,95%CI:1.02-6.25疫苗的犹豫)。经济激励措施可以对于产后妇女:生活在新南威尔士州或维多利亚州以外的州,收入<80k AUD和拥有私人产科护理(ARR = 2.06,95%CI:1.23-3.46)与疫苗犹豫显着相关。结论约有十分之一的孕妇中有1个,而产后妇女中有13名超过1个报告在这项澳大利亚调查中疫苗犹豫不决,而后3个月的犹豫较高。对年轻母亲和中低社会经济群体的信息量身定制信息,以及助产士和产科医生的建议,可以帮助减少怀孕和产后妇女的犹豫。
摘要 简介 妊娠期糖尿病 (GDM) 是一种常见但高度异质性的疾病。如果能够计算出单个 GDM 女性发生不良妊娠结局的绝对风险,就可以对高危女性实施预防和治疗干预,从而使低风险女性免于不必要的治疗。GDM 女性风险分层护理预测 (PeRSonal GDM) 研究将开发、验证和评估 GDM 女性不良妊娠结局预测模型的临床效用。 方法与分析 我们进行了形成性研究来概念化和设计预测模型。基于这些发现,我们将采用回顾性队列设计进行模型开发和验证研究,参与者数据作为三家医院常规临床护理的一部分收集。该研究将包括 2017 年 7 月 1 日至 2018 年 12 月 31 日期间所有诊断为 GDM 的妊娠(估计样本量为 2430 例)。我们将使用时间分割样本开发和验证策略。将拟合多变量逻辑回归模型。将评估此模型的性能,并使用决策曲线分析评估经过验证的模型。最后,我们将探索适合临床使用的模型呈现方式,包括电子风险计算器。 伦理与传播 本研究已获莫纳什健康人类研究伦理委员会批准 (RES-19–0000713 L)。我们将通过在科学会议上的演示和在同行评审期刊上发表来传播结果。 试验注册详情 系统评价程序这项工作已在 PROSPERO(CRD42019115223)上注册,该研究已在澳大利亚和新西兰临床试验注册中心(ACTRN12620000915954)上注册; 前期结果。
摘要简介妊娠糖尿病(GDM)是一种常见但高度异质的疾病。能够计算出患有GDM的个体女性的不良怀孕结局的绝对风险,这将使预防性和治疗性干预措施可以在高危妇女中以不必要的护理而在低风险中保留妇女。针对GDM(个人GDM)研究女性的风险分层护理的预测将开发,验证和评估GDM女性不良怀孕结果预测模型的临床实用性。方法和分析我们进行了形成性研究,以概念化和设计预测模型。在这些发现的情况下,我们将使用回顾性队列设计进行模型开发和验证研究,并与参与者数据一起收集,作为三家医院常规临床护理的一部分。该研究将包括所有怀孕,从2017年7月1日到2018年12月31日出生,编码为GDM的诊断(估计样本量2430妊娠)。我们将使用时间分式样本开发和验证策略。将拟合一个多变量逻辑回归模型。将评估该模型的性能,并将使用决策曲线分析评估经过验证的模型。最后,我们将探索适合临床使用的模型表现模式,包括电子风险计算器。伦理和传播这项研究得到了莫纳什健康研究伦理委员会(RES-19-0000713 L)的批准。我们将通过在同行评审期刊中的科学会议和出版物中的演讲来传播结果。试用登记详细信息系统审查该工作在Prospero(CRD42019115223)上进行了注册,该研究已在澳大利亚和新西兰临床试验注册表(ACTRN12620000915954)上进行了注册;预兆。
1。学生能够测试基本的离散电子组件,并能够收集有关其性能的数据2。学生能够在团队中工作以实现一个简单的电子工程项目3。学生能够设计给定电路(模拟移动机器人)主题1。Ni Elvis II的简介和测试电子组件2。测试二极管,齐纳和LED 3。组成和测试波整流器系统4。组成和测试晶体管5。编写和测试JFET 6。组成和测试MOSFET 7。编写和测试SCR8。Mandiri实践a。遵循机器人b。寻求机器人(选择一个,第3至5 MHS。)直接评估