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指南针数据用法应用程序
1。填写数据使用请求表并签署数据使用协议。您必须通过“ Compass Codebook 2012-2023（Excel文件”）中的“数据请求”选项卡列出所有感兴趣的变量，并为每个数据请求提交此文件。如果您无法访问Compass Codebook 2012-2023，请联系Angelica Amores（agamores@uwaterloo.ca）的Compass数据分析师。2。通过电子邮件将完成的申请提交给指南针数据分析师Angelica Amores（agamores@uwaterloo.ca）。3。您的申请将接受有关主题相关性，方法论质量以及与现有项目的潜在重叠的审查。如果此申请是针对同行评审的手稿，则该应用程序将被分发给所有Compass Grant共同申请员（在申请表上列出）以供批准。共同投资者还可以提出修改或请求作者身份（仅当通过有意义的贡献和主题专业知识时值得）。4。指南针团队的成员将根据您的要求与您联系。请最多允许两周批准。5。如果已批准，指南针数据分析师将伸出援手，以获取满足您请求并协调安全文件传输所需的任何其他信息。请注意，完整的请求过程大约需要一个月，具体取决于所需的随访量。Compass数据使用指南指南研究中的数据存储在滑铁卢大学的安全服务器上。Compass（Scott Leatherdale博士）的主要研究员保留所有指南针数据的所有权。可以授予所有Compass Project Project合作者和/或其研究团队或学生以及外部研究人员/团队或学生的访问。特别优先授予研究生和内部合作者请求。
讲座3：块密码和数据加密标准...
•使用一个64位块，我们可以将每个可能的输入块视为2 64个整数之一，对于每个此类整数，我们可以指定输出64位块。我们可以通过仅按照与输入块相对应的整数的顺序显示输出块来构造代码簿。这样的代码簿将大小为64×264≈1021。
人工智能软法与伦理研究提案
本文概述了一项结合人工智能伦理准则和法律即数据方法的研究提案。在法律学术界讨论的软法定义的基础上，本文提出了一种构建人工智能监管格局的方法，并解决了当今“人工智能软法”包含哪些内容的问题。通过采用构建模块方法（结合软法的不同定义组成部分），本文表明，当前人工智能软法的状况取决于人们在国际法上所捍卫的立场。具体而言，本文首先提供了一本完整的代码手册，用于识别不同类型的软法。其次，本文通过分析 40 多个道德准则并根据制定准则的行为者及其可能部署的法律相关影响对初步结果进行聚类，将这本代码手册作为研究提案的概念验证。出现了四种典型的软法类型：国家主义和国际组织软法、过程导向软法、专业知识导向软法和事实上的相关标准软法。这些结果说明了法律作为数据研究提案的预期贡献。
疫苗接种覆盖质量指标 (VCQI)
我们对 VCQI 的方法是记录一切，以便我们的工作透明且可重复。指标本身在“Vx 调查分析工作列表”和“结果解释指南”中定义。计算它们的软件规范在规范文档中。如何命名和编码变量以与 VCQI 兼容的代码手册在“表格和变量列表 (FVL)”文档中。最后，如何运行 VCQI 记录在“入门”指南和“用户指南”中。
CPT 助理指南：冠状病毒 (SARS-CoV-2)；2023 年 3 月 | AMA
CPT ® 助理特别版信息旨在提供准确、最新的编码信息。我们将继续尽一切合理努力确保所提供材料的准确性。但是，本出版物不能取代 CPT ® 代码本；它仅作为指南。©2023 美国医学会。保留所有权利。未经出版商事先书面许可，不得以任何形式复制本出版物的任何部分。CPT ® 是美国医学会的注册商标。
CPT 助理指南：冠状病毒 (SARS-CoV-2)
CPT ® 助理特别版信息旨在提供准确、最新的编码信息。我们将继续尽一切合理努力确保所提供材料的准确性。但是，本出版物不能取代 CPT ® 代码本；它仅作为指南。©2022 美国医学会。保留所有权利。未经出版商事先书面许可，不得以任何形式复制本出版物的任何部分。CPT ® 是美国医学会的注册商标。
CPT助理指南：冠状病毒（SARS-COV-2）； 2023年5月
Asterisk（ *）符号用于II类代码Web帖子，以指示自AMA网站上的原始列表以来已更改的代码，然后将其包含在CPT CodeBook中。使用星号符号，添加和/或已删除的代码，文本更改或其他著名的修订将被下划线（例如，下划线），罢工（例如，罢工 - 直通式）或弓箭（例如，罢工）或弓箭（例如，►◄）。修订的发布日期以及更改的有效日期（即，作为CPT代码集的一部分包含日期）也将包含在表中。此外，在表的最后一列中包含了新更改将出现在CPT代码簿中的日期。星号符号将附加到每个列出的项目上，以指示从先前发布的信息进行更改。
vqcnir：使用矢量的清晰夜图像修复 -
夜间摄影经常在低光和模糊之类的挑战中挣扎，源于黑暗的环境和长时间的暴露。当前方法要么无视Pri-ors，直接拟合端到端网络，导致不稳定的照明，要么依靠不可靠的手工制作的先验来限制网络，从而为最终结果带来了更大的错误。我们相信，数据驱动的高质量先验的力量，并努力在事先提供可靠和同意的情况下，规避了手动先验的限制。在本文中，我们提出了使用矢量量化的代码书（VQCNIR）更清晰的夜间图像修复，以实现对现实世界和合成基准测试的重新恢复结果。为了确保忠实地恢复细节和照明，我们提出了两个基本模块的合并：自适应照明增强仪（AIEM）和可变形的双向交叉注意（DBCA）模块。AIEM利用了功能与动态照明功能和高质量代码簿功能之间的一致性的通道间相关性。同时，DBCA模拟通过双向交叉注意和可变形的会议有效地整合了纹理和结构信息，从而增强了平行解码器之间的细粒细节和结构性保真度。广泛的实验验证了VQCNIR在弱光条件下增强图像质量的显着好处，展示了其在合成和实际数据集中的最新性能。该代码可在https://github.com/alexzou14/vqcnir上找到。
通过大脑启发的几何透镜重新思考最大流问题和波束形成设计
摘要 — 可以通过双管齐下的方法提高无线网络（如车载网络）的数据速率，即 1）通过并行独立路由提高网络流速率；2）通过波束成形码本自适应提高用户的链路速率。移动中继（如移动路边单元）由于其定位灵活，可用于实现这些目标。首先在网络层面，我们将正则化拉普拉斯矩阵建模为黎曼流形上的点，该矩阵是表示中继相关网络图的对称正定 (SPD) 矩阵。受大脑网络中不同任务的几何分类的启发，黎曼度量（如对数欧几里德度量 (LEM)）用于选择可实现最大 LEM 的中继位置。仿真结果表明，与其他传统度量（如代数连通性）相比，所提出的基于 LEM 的中继定位算法可实现并行路由并实现最大网络流速率。其次，在链路层，我们提出了一种无监督几何机器学习 (G-ML) 方法来学习每个中继相关环境的独特信道特性。鉴于空间相关衰落信道具有 SPD 协方差矩阵，它们可以在黎曼流形上表示。因此，基于 LEM 的黎曼度量用于环境信道的无监督学习，并据此构建匹配的波束成形码本。仿真结果表明，所提出的 G-ML 模型在短暂的训练期后提高了链路速率。
Enteropluri-Test
添加每个组中的正反应数量，可以获得5位数字代码，通过使用代码簿（无VP数据库），可以像以下示例一样识别正在检查的微生物。识别旁边的星号（*）表示存在稀有生物。如果稀有生物是最佳选择，请检查分离物的纯度并重复接种。同样，如果遇到了罕见的生物作为第一个选择，并且还列出了共同的微生物，则必须进行确定测试。这些稀有分离株发生的频率是如此之低（通常每年少一次），以至于在报告结果之前，应排除技术误差，例如混合或轻型接种物。