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针对 AEFI 收集的数据元素
1. 支持区域、省级和（如有必要）国家级的信号检测和触发调查。 2. 识别不常见、罕见和严重或不寻常的不良事件以供审查，包括以前未识别的事件。 3. 审查事件并向经历过 AEFI 的疫苗接种者提供建议，以进一步调查（如适用）并进行未来的疫苗接种。 4. 确保在 BC 观察到的 AEFI 符合基于临床试验数据和其他司法管辖区上市后使用的预期情况，并能够告知疫苗接种者在 BC 使用的产品的疫苗安全性。 5. 参与国家和国际疫苗安全监测，以告知在加拿大销售的疫苗的安全性。 6. 保持公众对疫苗安全性的信心。要报告的数据元素（即最低数据集）
理解回归，并在长期内以高频收集的观察结果 *
在本文中，我们通过长时间的时间间隔收集的观测值分析回归。对于形式的渐近分析，我们假设样品是从连续的时间随机过程中获得的，并让采样间隔δ缩小至零，样品跨度t增加到无穷大。在此设置中，我们表明，只要δ→0相对于t→∞，标准的WALD统计量向无穷大和回归偏差就会变得虚假。这种现象确实是本文中考虑的回归类型在实践中经常观察到的现象。相比之下，我们的渐近理论预测，如果我们使用适当的长期差异估计的WALD测试的强大版本，则伪造性消失。使用长期对短期利率的长期回归我们的经验说明，这得到了强烈和明确的支持。
太平洋西北国家实验室，有关VSP增强的建议，以连续收集的调查数据完成31310021F0022的任务1A和31310023F0040
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与临床医生收集和自我收集的阴道拭子相比，Daye诊断棉塞的诊断准确性用于检测HPV：一项比较研究
谁设定了雄心勃勃的目标，以消除宫颈癌到本世纪末（9）。但是，这个目标面临重大挑战。在英国是一个提供有组织的宫颈筛查的高收入国家，最近的数据显示，在2021 - 2022年，只有68.7％的合格个人被充分筛查，远低于80％的目标（10）。此外，大多数癌症表现出来的低收入和中等收入国家，通常没有筛查计划。为了实现消除宫颈癌的目标，迫切需要进行创新的筛查方法。这些必须解决参与障碍和医疗保健系统中的资源限制。虽然阴道自我采样（VSS）已被证明是增加宫颈癌筛查参与的有效策略，尤其是在不强调的人群中（9），有些患者也报告了较低的
从牛奶中的原始挤奶中隔离细菌...
全球摘要，每天数十亿人食用牛奶和乳制品。在15个牛奶收集中心（牛奶超市）收集了牛奶样品。根据分层随机采样设计。样品的总板数（TPC）。确定了选定的病原体（如单核细胞增生李斯特菌，大肠杆菌和沙门氏菌）的患病率。TPC，精神分裂和热嗜热的平均计数分别为12×106、7.5×103和9.1×103。在价格激励计划中，MCC将小于106 CFU ML -1的TPC用作基本标准。从测试的150个牛奶样品中，大约90％被大肠菌菌污染，大肠杆菌阳性65％，平均计数为103至104 CFU ML -1。从超过60％的样品中分离出金黄色葡萄球菌，平均计数为12×103。同时，在20（33.5％）样品中也检测到大肠杆菌。然而，仅在1.4％的样品中检测到沙门氏菌，中央区域的分离频率最高。确定了13种沙门氏菌血清型，包括S. Muenchen，S。Anatum和S. Agona。从4.4％的李斯特菌阳性样品中分离出47种李斯特菌菌株，包括单核细胞增生李斯特菌（1.9％），Innocua（2.1％）和L. welshimeri（0.6％）。存在致病细菌，例如大肠杆菌，沙门氏菌和李斯特菌属。在生牛奶中是公共卫生的关注点，因为喝生牛奶仍然被认为对农村人口的健康有益。引用本文。Altwanesy S，Abokridighah A.Alq J Med App Sci。从在黎波里市牛奶超级市场收集的生牛奶中隔离细菌。2024; 7（3）：546-549。 https://doi.org/10.54361/ajmas.247317简介牛奶是人类的营养食品，但它也是许多微生物（尤其是细菌病原体）生长的好媒介。乳酸球菌，乳杆菌，链球菌，葡萄球菌和微球菌属。是新鲜牛奶的常见细菌菌群之一[1]。如果在进一步加工之前保持牛奶保持凉爽，则菌群也可能占主导地位。牛奶中大肠菌菌和病原体的检测表明，所使用的乳房，牛奶器皿或供水可能会受到细菌的污染[2]。从健康牛中提取新鲜牛奶时，其微生物负载通常很低（小于1000 mL -1）。但是，在室温下储存一段时间后，负载可以上升到100倍或更高。但是，在农场的挤奶和运输到加工厂之间，在冷藏温度下存放在干净的容器中的牛奶可能会延迟初始微生物负荷的增加，并防止牛奶中微生物的繁殖。用新鲜清洁牛奶污染乳腺炎牛奶可能是散装牛奶的高微生物负荷的原因之一[3,4]。
树实例细分和特征估计林业环境利用移动机器人收集的LIDAR数据
摘要 - 森林在我们的生态系统中起着至关重要的作用，充当碳汇，气候稳定剂，生物多样性中心和木材来源。根据其规模的本质，监视和维护森林是一项艰巨的任务。林业中的机器人技术可能有可能实现高效和可持续的森林实践。在本文中，我们解决了通过利用移动平台收集的LIDAR数据自动生产森林清单的问题。要构建库存，我们首先从点云中提取树实例。然后，我们处理每个实例以提取林业清单信息。我们的方法提供了“胸高直径”的每个树几何特征，以及一个地块中的单个树位置。我们验证了我们的结果，以实地试验期间森林人收集的手动测量结果。我们的实验显示出强大的细分和树状估计表现，这强调了自动化林业服务的潜力。结果与该域中使用的流行基线方法相比，结果表现出了出色的性能。
使用之前收集的数据训练人工智能时的法律问题
许多公司都拥有大量客户数据，并意识到这些数据对于训练 AI 模型非常有价值。但有些公司没有考虑清楚的是，他们是否可以正确地将这些数据用于此目的。有时，这些数据是在多年前收集的，通常是在公司考虑将其用于训练 AI 之前很久。但是，以超出或超出数据收集时有效的隐私政策所允许的方式使用客户数据可能会带来问题。[1] 当公司思考这些问题并考虑如何克服这个问题时，一些公司已经或将更新其服务条款或隐私政策来解决这个问题。在公司做出此类更改之前，确保任何此类更改具有法律效力至关重要。适当的通知和同意是明智的。考虑更改其服务条款或隐私政策的公司应该了解联邦贸易委员会的最新指导。2 月 13 日，联邦贸易委员会发布了题为“AI（和其他）公司：悄悄更改您的服务条款可能是不公平或欺骗性的”的指导。[2] 在该指导中，联邦贸易委员会警告称：
隔离和表征从垃圾填埋场收集的塑料降解细菌Akanksha Jain A，Suchitra Ku ku panigrahy B，nidhi dongre
c rungta药物研究学院R1BHILAI *通讯作者：Parag Jain（副教授）rungta药学学院药学系R1 1。引言由于其耐用性，稳定性，防水性，多才多艺的自然成本最低的成本使塑料成为其他可用材料的替代品（Priya等人2021）。随着时间的流逝，它成为我们生活的重要组成部分，并满足了高需求。长链聚合物分子的存在使其分解过程较慢（Bakht等2020）。塑料的降解会产生微型塑料（粒径<5 mm）负责过度毒理学效应（Chen等，2020a; 2020b）。垃圾填埋场，焚化和回收法也不适合由于成本高以及释放温室气体（Hou等人2022; Gao＆Sun 2021）。生物降解，即使用微生物的降解是一种环境友好的友好型塑料，通过各种生物学过程，塑料与较短链的Co 2＆h 2 O Orsubstances降解：生物端工，生物临界，生物侵蚀和同化，而无需释放任何副产品（2021; Kim et al.2017）。聚合物链在生物降解中被生物群体分解为低聚物和单体（Atanasovaet al.2021）。Micro-Ornermism是破坏塑料的惰性性质，使其具有抵抗力，使其具有脱脂性（Mohanan et al an al an al an al and al。此外，可生物降解的塑料可能有助于制造有用的代谢产物（单体和低聚物）（Mir等人，2017年； Tokiwa等人。2018; Bombelli等。2017）。微生物在聚合链中将碳交换为微分子或二氧化碳和二氧化碳和水，从而有助于土壤生育能力，塑料积累的降低和废物管理成本。2009）。目前将更多优先级用于分离塑料受污染的土壤的有效塑料降解微生物（Muhonja等人。目前的研究旨在将塑料降解细菌与倾倒部位分离并表征细菌。
使用可穿戴传感器收集的心率和手动加速数据评估大学生的精神压力
压力是各种心理健康障碍，包括大学生的抑郁和焦虑。早期压力诊断和干预可能会降低患精神疾病的风险。我们使用了一种基于机器学习的方法来使用自然主义研究中收集的数据鉴定压力，该研究利用自我报告的压力作为基础真理以及生理数据，例如心率和手动加速。这项研究涉及来自一个大型校园的54名大学生，他们使用可穿戴腕部的传感器和移动健康（MHealth）应用程序连续40天使用。该应用程序收集了生理数据，包括以一个Hertz频率的心率和手动加速。该应用程序还通过敲击手表面来使用户能够自我报告压力，从而产生了自我报告的压力的时间标记记录。我们使用心率和加速度计数据创建，评估和分析的机器学习算法，用于识别大学生之间的压力事件。XGBoost方法是最可靠的模型，AUC为0.64，精度为84.5％。手动加速度的标准偏差，心率的标准偏差和最小心率是压力检测的最重要特征。该证据可能支持使用智能手表传感器识别生理反应中的模式的功效，并可能为实时检测压力的未来工具的设计提供信息。关键字：心理健康，机器学习，压力，学生，检测
文章 基于自动采集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。