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无家可归研究中以人为中心的算法回顾
Dimension Code Count % Example Computational Inferential Statistics Statistical tests (ST) 6 10.3% [131] Method Generalized Linear Models (GLM) 35 60.3% [80] Machine Learning Supervised Learning (SUP) 19 32.8% [21] Unsupervised Learning (USUP) 2 3.4% [48] Natural Language Processing (NLP) 1 1.7% [28] Deep Learning Neural Network (NN) 5 8.6% [79]优化混合整数编程（MIP）7 12.1％[103]网络分析（NA）8 13.8％[144]系统仿真（SS）7 12.1％[39]启发式算法（HA）2 3.4％[60]预测者人口统计学个人人口统计学37 63.8％63.8％[45]差异[45]量化家庭构图最新的房屋构成11 199.0.11 199.11 [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118） Housing 22 37.9% [132] Housing History 22 37.9% [17] Service usage history 25 43.1% [43] Housing/service needs 11 19.0% [59] Services Service provider information 20 34.5% [58] Health Health 36 62.1% [14] Person Needs/Risks Prior victimization/trauma 20 34.5% [6] Involvement with criminal justice 16 27.6% [33] Risk assessment 11 19.0% [83]行为特征2 3.4％[143]关系强度7 12.1％[120]社交网络分析8 13.8％[142]结果结果资源分配（RES）15 25.9％[66]变量变量的风险经历无家可归的危害的风险（危害）8 13.8％[127] [127] [127] [127]影响识别（ID）7 12.1 12.12.1 124 [124] [124] [124] [124] [124] [124] [124] [102]无家可归的风险（风险）23 39.7％[64]表2。通过研究问题组织的代码手册（我们的57篇论文中的n = 58算法显示的百分比）
映射途径：在美国R1机构中AI/ML/DS的先决条件结构的比较分析
摘要 - 本研究的完整论文着重于人工智能，机器学习和数据科学教育的挑战，这些挑战通常涉及广泛的先决条件，以限制学生的访问。在这些领域的早期进入课程对于实现早期本科研究的参与至关重要，从而提高学术保留率至关重要。我们分析了人工智能，机器学习和数据科学课程的课程结构和先决条件，这些课程被称为“人工智能”课程，这些课程在美国的50个Research-1机构的计算部门提供并进行了系统评价。我们的分析专门针对Research-1机构，以其“非常高的研究活动”认可，以调查在本科教育旅程中为学生准备人工智能研究的过程和相关时间表。具体来说，我们对学生最早接触这些课程和机构的常见和不同的方法来结构先决条件感兴趣。因此，我们分析了50所研究1大学的课程课程，重点是人工智能课程的结构和先决条件。我们在收集其他信息的同时根据课程描述进行了分类，例如产品的频率和课程水平（第一年，二年级等）。系统地分解先决条件，我们采用了开放编码来开发统一的代码手册来识别直接的先决条件。我们使用先决条件来构建先决条件链，以确定这些课程的最早暴露水平。最后，我们对课程和机构进行了聚类分析，以了解课程设计中的常见和不同方法。结果表明，公共研究-1机构提供的课程比私人机构提供了更大的曝光率和更少的先决条件，这两者都提供了易于访问的入门课程。数据科学需要更少的初始接触，而机器学习需要更多的先决条件。人工智能课程的标准要求包括算法基础和CS1，机器学习课程需要更多的数学准备。总体而言，这项研究认识到研究1机构的课程框架中的相当多样性，提供了有关标准化人工智能教育的复杂性和潜在途径的详细观点。这项研究鼓励机构修改其课程，以扩大人工智能的教育访问，以增加本科参与人工智能研究。
2.7块密码
在上述许多密码系统中，在宣传中更改一个字母在密文中完全改变了一个字母。在转移，仿射和替代密码中，密文中的一封给定信总是来自纯文本中的一个字母。这极大地有助于使用频率分析找到密钥。在Vigenere系统中，使用与键长度相对应的字母块的使用使频率分析更加困难，但仍然可能，因为每个块中的各种字母之间没有相互作用。块密码通过同时加密几个字母或数字的块来避免这些问题。在授权块中更改一个char acter，应在相应的密文块中更改所有字符。第2.6节中的Playfair密码是一个块密码的简单示例，因为它需要两个字母的块并将其加密到两个字母的块中。更改宣传对的一个字母将始终更改至少一个字母（通常是两个字母）的密文对。但是，两个字母的块太小而无法安全，例如，频率分析通常是成功的。本书稍后将在本书后面将处理的许多现代密码系统都是块密码。例如，DBS在64位的块上运行。AES使用128位的块。RSA使用块长几百位，具体取决于所使用的模量。所有这些块长度都足够长，可以保护诸如频率分析之类的攻击。这称为电子代码簿（ECB）模式。使用块密码的标准方法是独立地将纯文本块转换为ciphertcxt的块。但是，有多种方法可以在随后的明文块的加密中使用从密文的块进行反馈。这导致了密码块链（CBC）模式和密码反馈（CFB）操作模式。第4.5节中讨论的这些矿石。在本节中，我们讨论了山地密码，这是莱斯特·希尔（Lester Hill）在1929年发泄的街区密码。在实践中似乎从来没有太多使用。其重要性是，也许是第一次在密码学中使用代数方法（线性代数，模块化算术）。我们将在后面的章节中看到，现在代数方法在该主题中占据了中心位置。
编码定性数据的关键：4-H青年保留研究的示例
收集反映计划参与者经验的真实本质的数据对于形成性和总结性评估结果至关重要。定性数据允许调查参与者提供有关其计划经验的丰富而详细的答案。在计划开发，组织发展和外部通信中使用数据对扩展机构的越来越重要（Schmieder等，2018）。扩展专业人员必须确保捕获对客户的真正感知。定性数据提供了收集将提供丰富和多种理解的数据的机会。扩展专业人员的不同主题背景会导致评估和研究能力的不同水平。对有效定性研究过程的基本掌握对某些人来说是挑战。但是，定性研究对于完全评估扩展计划至关重要。Diaz等人最近进行的一项研究。（2019）发现，“确定计划的影响以及如何衡量它们”是“新扩展代理”面临的首要挑战（第2页）。其他挑战包括“为给定情况开发准确的评估工具，评估新开发的计划，对收集的数据的管理和分析以及评估扩展计划的长期影响”（第2页）。本文将解决通常称为“编码”的定性数据组织的要素，并提供开发代码簿的步骤。此过程的示例将由多阶段4-H青年保留研究（YRS）提供。YRS探讨了成员和成人官员的第一年参与，以更好地了解他们的计划经验。通过Qualtrics进行的在线调查询问了与家庭期望，经验和重新注册意图有关的问题（Lewis等，2018）。在过去的五年中，来自九个州的青年及其父母完成了调查。数据收集的第一年被认为是试点年。本文将重点介绍用于编码定性数据的过程。研究团队使用编码过程以开放式问题的形式分析定性数据。在研究的第一年中，团队通过开放编码和共识进行了合作分析定性响应。根据来自青年和成人的回应而得出的主题开发了一本代码手册。作为质量结果的编码，这些发现开始揭示有关
XSL•FO
背景：2018 年 11 月，一位中国研究人员报告称，他的团队已应用成簇的规则间隔回文重复序列或相关蛋白 9 从胚胎中删除基因 CC 趋化因子受体 5 型，并声称这两个新生儿将终生免疫 HIV 感染，社交媒体平台上将此事件称为 #GeneEditedBabies。尽管这一事件引发了全球范围内关于胚胎基因序列临床试验的伦理和法律问题的争论，但关注的焦点主要集中在学者和专业人士身上。然而，公众，尤其是按地理区域和文化分层的公众对这些问题的反应尚不清楚。目标：本研究旨在研究有关 #GeneEditedBabies 事件的网络帖子，并描述和比较不同用户群的社交媒体平台上公众的立场。方法：我们使用一组相关关键词在 4 个全球或地区主流社交媒体平台上搜索网络帖子：新浪微博（中国）、Twitter、Reddit 和 YouTube。我们应用结构主题模型来分析主要讨论的主题及其时间趋势。根据我们发现的主题，我们设计了一个注释码本，对每个平台随机抽取的 2000 个帖子进行标记，标记内容包括对该事件是支持、反对还是中立的立场，以及如果描述了立场，这些帖子的主要考虑因素是什么。注释数据用于比较 4 个网络平台上的立场和使用的语言。结果：我们收集了大约 130,000 名用户发布的关于 #GeneEditedBabies 事件的 220,000 多个帖子。我们的结果表明，用户讨论了广泛的主题，其中一些主题具有明显的时间趋势。我们的结果进一步表明，尽管几乎所有专家都反对这一事件，但许多网络帖子支持这一事件。其中，Twitter 上的反对帖数量最多（701/816，85.9%），其次是新浪微博（968/1140，84.91%）、Reddit（550/898，61.2%）和 YouTube（567/1078，52.6%）。反对的主要原因是出于伦理方面的考虑，而支持的主要原因是期望这种技术可以预防未来疾病的发生。这四个平台的帖子在表达对#GeneEditedBabies 事件的立场时，语言使用和模式有所不同。结论：本研究提供的证据表明，网络平台上的帖子可以提供关于公众对基因编辑技术的立场的见解。然而，这些立场在不同的网络平台上有所不同，而且往往与学者和政策制定者提出的立场不同。
更新到OMB批准的适用的集成计划覆盖决策信（2025）
介绍1989年12月19日，《综合预算和解法》 1989年（P.L.101-239）制定。P.L.的第6102条 101-239修订的《社会保障法》（该法）的标题XVIII（该法案）通过添加新的第1848节，即医师服务的付款。 该法案的本部分旨在替换以资源为基础的相对价值量表（RBRV）费用时间表的实际，习惯和现行费用的合理费用机制，该机制于1992年开始。 随着Medicare医师费时间表（PFS）的执行，重要的是要确保所有Medicare行政承包商（MAC）遵循统一的付款政策和程序，以便在所有（A/B Mac）司法管辖区中类似地支付相同的服务。 准确的编码和服务报告是确保适当付款的关键方面。 目的是医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）开发了国家正确的编码计划（NCCI）计划，以促进国家正确的编码方法，并控制不适当支付B部分索赔的不当编码。 编码政策基于美国医学协会当前程序术语（CPT）专业代码书，国家和地方医疗保险政策和编辑，国家社会制定的编码指南，标准医学和手术实践以及/或当前的编码实践中定义的编码惯例。 NCCI程序包括3种类型的编辑：NCCI程序到处理（PTP）编辑，医学上不可能的编辑（MUE）和附加代码（AOC）编辑。P.L.的第6102条101-239修订的《社会保障法》（该法）的标题XVIII（该法案）通过添加新的第1848节，即医师服务的付款。该法案的本部分旨在替换以资源为基础的相对价值量表（RBRV）费用时间表的实际，习惯和现行费用的合理费用机制，该机制于1992年开始。随着Medicare医师费时间表（PFS）的执行，重要的是要确保所有Medicare行政承包商（MAC）遵循统一的付款政策和程序，以便在所有（A/B Mac）司法管辖区中类似地支付相同的服务。准确的编码和服务报告是确保适当付款的关键方面。目的是医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）开发了国家正确的编码计划（NCCI）计划，以促进国家正确的编码方法，并控制不适当支付B部分索赔的不当编码。编码政策基于美国医学协会当前程序术语（CPT）专业代码书，国家和地方医疗保险政策和编辑，国家社会制定的编码指南，标准医学和手术实践以及/或当前的编码实践中定义的编码惯例。NCCI程序包括3种类型的编辑：NCCI程序到处理（PTP）编辑，医学上不可能的编辑（MUE）和附加代码（AOC）编辑。NCCI PTP编辑可以防止不适当地付款，不应一起报告。每个编辑都有第一列和第二列医疗保健通用过程编码系统（HCPCS）/当前程序术语（CPT）代码。如果提供商/供应商在同一服务之日报告了同一受益人的编辑对的2个代码，则第一个代码符合付款资格，但是除非允许并报告临床适当的NCCI PTP相关修饰符，否则第二列第二代码被拒绝。MUS可在一天中支付同一服务的不适当数量/数量。HCPC/CPT代码的MUE是在同一服务日期，同一提供商/供应商在同一提供者/供应商的同一提供者/供应商中，在同一服务日期的同一提供者/供应商中，报告了HCPCS/CPT代码的最大服务单位数（UOS）。有关NCCI PTP编辑和MUE的其他一般信息。AOC是HCPCS/CPT代码，它描述了一项服务，但在极少数情况下，该服务与同一从业人员一起与另一项主要服务一起执行。如果AOC是从业者报告的唯一程序，则很少有资格付款。