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MIL-STD-881D 附录 K - CADE
前言 1.本标准已获批准供国防部 (DoD) 的所有部门和机构使用。它用于指导，应作为合同要求包括在内。2.本标准涉及所有受国防部指令 5000.02 约束的计划的强制性程序。3.本军用标准适用于 (a) 作为未来国防计划 (FYDP) 不可或缺的计划要素建立的所有国防物资（或重大修改），或 (b) 由国防部部门或国防部副部长（采购）另行指定。本标准对所有采购类别 (ACAT) 计划均具有强制性。此次修订导致 MIL-STD-881D 中纳入了许多变化，但最重要的变化包括：a.附录 A - 飞机系统和附录 H - 无人机系统已合并为新的附录 A - 飞机系统，因为无人机被视为飞机系统。b.附录 C - 导弹系统和附录 D - 军械系统已合并为新的附录 C - 导弹/军械系统，由于它们在结构和用途上具有共同性，因此侧重于战术导弹和弹药。c. 附录 D 现在是战略导弹系统，侧重于洲际弹道导弹 (ICBM) 和导弹防御局使用的战略导弹。以前战略导弹是附录 C - 导弹系统的一部分。d.附录 F – 空间系统已纳入新的和修订的定义，以提高应用的清晰度和理解力。e. 将附录 G 的标题从“地面车辆系统”更改为“地面车辆系统”，以反映陆地和两栖系统的通用术语。f. 更改了附录 G – 地面车辆系统中的 WBS，以反映购买系统车辆系列（即变体）的方法。g. 将“自动化信息系统”（现为附录 J）的标题更改为“信息系统/国防业务系统”，以反映 DoDI 5000.75：“业务系统要求和采购”。 h. 增加了信息系统/国防业务系统的维持结构（附录 J），以识别采购合同中采购和维持活动的重叠。对于 IS/DBS，此结构
MIL-STD-881D 附录 K - CADE
1.1 标准目的和结构。本标准提供了有效准备、理解和呈现工作分解结构 (WBS) 的指导。它为国防部 (DoD) 项目经理定义其项目的 WBS 以及国防承包商应用和扩展合同的 WBS 提供了框架。第 1 节定义并描述了 WBS。第 2 节提供了有关如何应用 WBS 以及如何在授予前的时间范围内开发项目 WBS 的说明。第 3 节提供了开发和实施合同 WBS 的指导，第 4 节探讨了 WBS 在授予后的时间范围内的作用。本标准还在附录 A 至 J 中提供了特定国防物资商品系统的 WBS 定义。附录 K 介绍了所有系统通用的 WBS 元素，以及使用独特元素的元素（例如，空间系统、信息系统/国防业务系统、发射系统和战略导弹系统）。附录 L 介绍了国防部维持成本报告结构 (CRS) 及其相关定义，以供参考。提供维持信息的目的是解释从使用 WBS 报告到使用 CRS 报告维持成本的转变，无论采购阶段或使用的资金类型如何。
CADE投资者演示4Q24
（1）截至2024年6月30日，存款数据排名的FDIC摘要；仅零售分支。（2）截至年度12/31/24。（3）S＆P Capital IQ截至2025年1月31日的美国市场人口统计数据。（4）每个保险银行的存款至少为每个存款人至少250,000美元。（5）不包括州，市政和公共帐户。（6）截至4Q24的平均存款余额。
国防部标准实践 - CADE
图 I. 自适应采购框架…………………………………………………………………………………………………...2 图 II. “主要能力”采购系统开发生命周期……………………………………………………………………………….8 图 III. WBS 演变……………………………………………………………………………………………………………….9 图 IV. 主要子系统和功能需求的识别………………………………………………………………………… 11 图 V. 项目 WBS 描述…………………………………………………………………………………………………...12 图 VI. 工作分解结构矩阵（合同 WBS）…………………………………………………………………………………...13 图 VII. 项目 WBS 与合同 WBS 的关系……………………………………………………………………………...17 图 VIII. 合同 WBS 与分包 WBS 的关系……………………………………………………………………………...18 图 IX.从组织到产品的转换…………………………………………………………………………………………19 图 X. IMP/IMS 与 WBS 的关系. …………………………………………………………………………………....……………… 21 图 XI. 1…n（指定）应用于合同 WBS 的示例…………………………………………………………………….. 23 图 XII. 按阶段要求进行的网络安全测试和评估…………………………………………………………………………198 附录页面
a-1706-6174.pdf - Thieme Connect
结直肠癌 (CRC) 是全球第三大癌症死亡原因 [1]。通过结肠镜检查发现和切除癌前病变可有效降低 CRC 的死亡率 [2]。然而，最近的一项荟萃分析显示，22% 的结肠直肠腺瘤在筛查结肠镜检查中被漏诊，而这些漏诊的病变是大多数间期 CRC 的病因 [3]。导致腺瘤漏诊的主要独立问题有两个：1) 未能识别息肉（认知限制）；2) 存在盲点（技术缺陷）[4]。计算机辅助技术——计算机辅助检测 (CADe) 和计算机辅助质量改进 (CAQ) 系统的发展使得腺瘤检出率 (ADR) 得到提高；CADe 旨在增强认知性能，而 CAQ 旨在避免技术缺陷 [5 – 9]。尽管这些技术在改善ADR方面显示出令人鼓舞的结果，但现有证据也揭示了这两种技术的缺陷[7,10]。即使病变在视野内，由于人类认知的限制，它们也可能被遗漏[11]。例如，视野内的息肉可能由于不显眼、仅短暂可见或出现在屏幕边缘而被忽视[12]。基于深度学习的CADe系统可以通过在内窥镜监视器上实时显示识别癌前息肉的视觉警报来改善ADR[5-7,13]。然而，尽管CADe有效，但先前的一项随机研究报告称，CADe辅助结肠镜检查中腺瘤的漏诊率高达18%[7]。同样，非可视化是漏诊的主要原因，因为病变可能在结肠镜检查期间隐藏在褶皱或碎片后面。此类不可见病变可通过细致的黏膜检查技术更好地暴露，而细致的黏膜检查技术需要稳定且缓慢的撤出速度。快速撤出是导致结肠镜检查盲点的重要技术故障[14]。计算相似度为
算法勾结：神话或现实 - 工作论文
5 https://www.justice.gov/atr/case/us-v-david-topkins 6 https://www.gov.uk/cma-case/cma-cases/online-sales/online-sales-of-decretionary-consumer-consumer-products 7 https://www.ofgem.gov.uk/publications/ofgem-finds-finds-s-gas-and-and-lectricity-ecomony-ecomony-energy-energy-andergy-and-dyball- cosseach-competition law 8 2018年7月24日委员会的决定，2018年7月24日，at.40469 9 Meyer v.Kalanick，174 F. supps，174 F.3d 817，823-25（S.D.N.Y。2016）10 CCI（印度委员会）的裁决2018年11月6日，通过印度最高法院在2000年12月15日通过中介平台（OLA和UBER）拒绝了通过中介平台（OLA和UBER）提出的指控。11号行政程序编号08700.008318/2016-29，CADE（巴西竞争局）12 https://curia.europa.eu/juris/juris/liste.jsf?language= en＆num = c-542/14 13参见Gibson等人。诉米高梅渡假胜地，美国地方法院，内华达州，2023年7月11日。14哥伦比亚特区诉Real Page等。2023年11月1日15见布朗和埃克特（2022）。16 https://www.justice.gov/atr/final-judgry-us-v--irline-tariff-publishis-publishing-company-et-al-17 cade由凯德（Cade）于2004年9月作出的决定。
医生对结肠镜检查中人工智能 (AI) 的看法：一项针对美国胃肠病学家的调查
背景和研究目的 早期研究表明，人工智能 (AI) 有可能提高胃肠病学家在内窥镜检查期间的表现。我们的目标是确定胃肠病学家如何看待 AI 在胃肠内窥镜检查中的潜在作用。 方法 在这项横断面研究中，向美国胃肠病学家发送了一份在线调查。调查问题包括医生的培训水平、经验和实践特征以及医生对 AI 的看法。描述性统计数据用于总结对 AI 的看法。单变量和多变量分析用于评估医生的背景信息是否与他们的情绪相关。 结果 调查问卷通过电子邮件发送给全国 330 名胃肠病学家。2018 年 12 月至 2019 年 1 月期间，124 名医生（38%）完成了调查。86% 的医生表示对 AI 辅助结肠镜检查感兴趣；84.7% 的人同意计算机辅助息肉检测 (CADe) 将改善他们的内窥镜检查表现。在受访者中，57.2 % 的人愿意使用计算机辅助诊断 (CADx) 来支持增生性息肉的“确诊即走”策略。多变量分析表明，研究员职位后经验不足 15 年是决定医生是否相信 CADe 会切除更多息肉的最重要因素（风险比 = 5.09；P = .01）。关于实施 AI 最常见的担忧是成本（75.2 %）、操作员依赖性（62.8 %）和手术时间增加（60.3 %）。结论胃肠病学家对将 AI 应用于结肠镜检查有着浓厚的兴趣，尤其是对于使用 CADe 检测息肉。主要担忧是其成本、可能增加手术时间以及可能产生操作员依赖性。AI 的未来发展应优先考虑缓解这些担忧。
人工智能在结肠镜检查中的现状和未来影响
摘要 事实证明，胃肠内窥镜是开发人工智能 (AI) 系统的理想环境，该系统可以帮助内窥镜医师完成日常活动中的许多任务。结肠镜检查期间的病变检测 (计算机辅助检测，CADe) 和病变表征 (计算机辅助表征，CADx) 是人工智能在胃肠病学中的临床应用，迄今为止已发表的证据最多。事实上，它们是唯一由不同公司开发了多个系统、目前市场上有售且可用于临床实践的应用。CADe 和 CADx 除了充满希望和炒作外，还存在潜在的缺点、局限性和危险，必须了解、研究和研究这些机器的最佳用途，旨在领先一步，避免可能滥用这些机器，这些机器永远是临床医生的助手，而不是替代品。结肠镜检查的人工智能革命即将到来，但潜在的用途是无限的，目前只有一小部分得到了研究。未来的应用可以设计成确保结肠镜检查质量参数的各个方面，并真正实现实践标准化，无论在何种环境下进行该程序。在本综述中，我们介绍了结肠镜检查中人工智能应用的现有临床证据，并概述了未来的发展方向。
利用人工智能辅助内窥镜技术检测难以发现的胃癌
我们饶有兴趣地阅读了 van der Sommen 等人的文章 1，并提出了在临床实践中采用人工智能 (AI) 辅助内窥镜检查的一些重要和相关观点。计算机辅助诊断系统已成功应用于胃肠道的所有部分，甚至是巴雷特食管发育不良的诊断，这是专家内窥镜医师的祸根。2 最近，与专家内窥镜医师的表现相比，实时计算机辅助检测 (CADe) 系统的结肠镜检查实现了更高的息肉检测率。3 然而，在将 CADe 应用于传统食管胃十二指肠镜检查 (OGD) 时，不可避免地会讨论如何提高难以发现的胃癌 (GC) 的检测率。与食道和结肠等其他胃肠道解剖特征相比，胃具有更宽、弯曲的管腔，这意味着在没有盲点的情况下，胃部观察更加费力。在常规 OGD 中，内镜医师必须在更远的视野中将胃肿瘤与周围的胃炎粘膜区分开来，而不是通过近距离图像检测结直肠肿瘤和 Barrett 相关发育不良。此外，早期胃癌通常表现出细微的隆起或凹陷，其不规则的外观很容易隐藏在幽门螺杆菌感染引起的粗糙背景胃炎中。因此，即使是专家有时也很难发现早期胃癌，尤其是较小的胃癌。早期胃癌检测的这种困难可能导致
印第安纳州农村经济状况
CBER – 商业和经济研究中心 CLASP – 农村政策研究所 地方和州政策中心 Srikant Devaraj，博士 – CBER 研究经济学家和研究助理教授 Dagney Faulk，博士 – CBER 研究主任 Michael Hicks，博士 – CBER 主任 David Terrell，MBA – 印第安纳社区研究所执行主任 Emily Wornell，博士 – CLASP 研究助理教授 Cade Deckard – CBER 本科生研究助理 Hannah Pitzer – CBER 本科生研究助理 Sean Weiss – CBER 本科生研究助理