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国家人工智能战略 - NCAIR - NITDA
近年来，人工智能（AI）在全球范围内崛起，成为第四次工业革命的驱动力，这一变革性的技术现象对政府、公民和行业具有深远影响。虽然人工智能将催化新的可能性并为经济发展带来新的机会，但它也给政府带来了前所未有的挑战，特别是在道德应用、算法透明度、数据隐私和潜在的劳动力市场取代等问题上。因此，作为公共福利的守护者和集体商品和服务的提供者，政府必须承担独特的责任，确保人工智能为更广泛的人口带来包容性利益，而不是加剧现有的不平等。鉴于人工智能的广泛应用和对每个人的直接影响，引领培育造福所有公民的人工智能驱动型经济的过程必须是协商和参与性的，以确保所有社会部门都参与战略审议。
加入 My Turn 并使用 CAIR 快速入口
• CAIR Quick Entry 允许临床医生向 IIS 报告疫苗接种数据。虽然使用 CAIR Quick Entry 需要 My Turn 帐户，但您无需在 My Turn 中管理疫苗接种预约。
在Kresna Budiman Fluid中，Galvo扫描速度使用激光消融方法的氧化石墨烯纳米片的产生的影响，教授。我
在Kresna Budiman Fluid中，Galvo扫描速度使用激光消融方法的氧化石墨烯纳米片的产生的影响，教授。 ir。Heru Santoso Budi Rochardjo，M.Eng。，博士，HDI。
加州免疫登记处 (CAIR) 2023 年 11 月 1 日
• 在一个位置跟踪所有年龄段患者的免疫接种和结核病检测信息 • 根据 ACIP 建议显示应接种哪些疫苗 • 减少错失的机会 • 提高免疫接种覆盖率 • 打印 CA 免疫记录/黄卡 • 跟踪疫苗库存 • 生成报告、提醒/召回明信片、信件和清单
CAIR 数据分析注意事项 - CDPH
加州免疫登记处数据分析注意事项，供当地卫生管辖区、研究人员和政策制定者参考背景加州免疫登记处 (CAIR) 是加利福尼亚州的免疫信息系统 (IIS)。2017 年，10 个地区或县级 IIS 中的 7 个（代表加州 49 个县）合并为现在的 CAIR2，由加州公共卫生部 (CDPH) 免疫部门运营和维护。2018 年，帝国县免疫登记处也加入了 CAIR2。2022 年，圣地亚哥免疫登记处完全融入 CAIR2，健康未来免疫登记处开始与 CAIR2 交换数据。CAIR2 现在接收加州所有 58 个县居民的免疫数据。CAIR 是描述整个州级 IIS 的通用术语。医疗服务提供者、地方卫生管辖区 (LHJ)、学校和寻求疫苗接种记录的个人居民都会使用 CAIR。CAIR 数据支持个人提供者及其患者的临床决策。CDPH 和 LHJ 还使用 CAIR 数据来评估居民的疫苗接种覆盖率，监测疫苗接种趋势（例如，在地理层面或按疫苗抗原），并确定疫苗接种覆盖率的差距，从而可以为公共卫生和政策努力提供信息，以改善加州人的免疫接种机会。提供者报告和数据完整性根据议会法案 (AB) 1797，所有加州疫苗提供者都必须在 2023 年 1 月 1 日起向 CAIR2 报告免疫数据。在 AB 1797 之前，只有药剂师
已发布版本的引文 (APA)：Olczak, J.、Pavlopoulos, J.、Prijs, J.、Ijpma、FFA、Doornberg, JN、Lundstrom, C.、Hedlund, J. 和 Gordon, M. (2021)。向临床医生和医疗保健利益相关者展示人工智能、深度学习和机器学习研究：带有指南和临床人工智能研究 (CAIR) 清单提案的入门参考。Acta Orthopaedica，92(5)，513-525。https://doi.org/10.1080/17453674.2021.1918389
机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和人工智能 (AI) 在骨科和其他医学领域越来越普遍。人工智能于 1955 年被定义为“制造智能机器的科学和工程”，其中智能是“学习并执行适当技术以解决问题和实现目标的能力，适合不确定、不断变化的世界中的情况”（Manning 2020）。机器学习意味着从数据中学习而不是遵循明确规则的模型和算法。深度学习 (DL) 是一种使用大型多层人工神经网络的 ML 形式。神经网络是受生物网络影响的信息处理计算算法。它们由多层进行通信的“神经元”组成。通过训练神经元如何通信，可以产生解决特定问题的交互。DL 是目前最成功和最通用的 ML 方法（Michie 等人 1994，Manning 2020）。计算硬件（如专用图形处理器 [GPU] 和云计算）方面的最新技术突破
引用本文：Jakub Olczak、John Pavlopoulos、Jasper Prijs、Frank F A Ijpma、Job N Doornberg、Claes Lundström、Joel Hedlund 和 Max Gordon (2021)：向临床医生和医疗保健利益相关者介绍人工智能、深度学习和机器学习研究：带有指南和临床人工智能研究 (CAIR) 清单提案的入门参考，Acta Orthopaedica，DOI：10.1080/17453674.2021.1918389
机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和人工智能 (AI) 在骨科和其他医学领域变得越来越普遍。人工智能于 1955 年被定义为“制造智能机器的科学与工程”，其中智能是“学习并执行适当技术以解决问题和实现目标的能力，适合不确定、不断变化的世界中的情况”（Manning 2020）。机器学习意味着从数据中学习而不是遵循明确规则的模型和算法。深度学习 (DL) 是一种使用大型多层人工神经网络的 ML 形式。神经网络是受生物网络影响的信息处理计算算法。它们由多层进行通信的“神经元”组成。通过训练神经元如何通信，可以产生解决特定问题的相互作用。DL 是目前最成功和最通用的 ML 方法（Michie 等人1994 年，Manning 2020 年）。计算硬件方面的最新技术突破（如专用图形处理器 [GPU] 和云
1.3.0.12 ECCAIRS 航空数据定义标准 - ICAO
与本体感受有关的因素。本体感受错觉很少单独发生。它们与前庭系统密切相关，与视觉系统的关系较小。输入大脑的本体感受信息可能导致对真实垂直的错觉。在机动过程中，本体感受信息被输入到中枢神经系统。没有视觉参考，飞行员只会感觉到被牢牢地压在座位上。由于这种感觉通常与爬升有关，飞行员可能会将其解释为爬升。