XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDANN
欧盟人工智能法案背景下的人工智能认证和保证
针对高风险系统的规定，即h.那些用于安全关键应用或可能对一个或多个人的基本权利产生重大影响的技术构成了法规的核心，除了风险管理、数据治理、技术文档、透明度、记录保存义务、人工监督和准确性要求外，还可能需要外部测试机构的认证。根据目前的状况，只有当人工智能系统属于某种产品的一部分，且该产品因行业特定要求而必须由第三方进行合法测试时，才有必要进行此类第三方合格评定。其中包括适用于医疗设备。 《欧盟人工智能法案》附件中明确描述了所有被视为高风险的用例，其中包括关键基础设施、教育或执法目的的人工智能。
因操作事故导致的健康损害联络点
具有士兵身份的部署受伤士兵享有以下权利：• 医疗保护期，必要时还可获得专业资格。当完成医疗治疗、获得专业资格或可能无法再实现保护期的目标时，保护期即终止。 • 在保护期内，因工作受伤的人员只有自行提出申请，才可因丧失工作能力而退伍或退休。 • 在保护期内，他们有权享受带薪和免费的军事医疗等服务。 • 在保护期内服役期满的非职业军人将进入所谓的特殊类型的兵役关系。 • 在某些情况下，已退役的士兵如果在服役期间受伤并随后得到确认，可以经申请恢复特殊类型的军事服务。
运动测试基础体能测试
BFT 首先考验的就是参赛者的短跑技巧。为了进行测试，您首先要趴在垫子上。发令哨响起时，运动员必须站起，绕过十米外的标志塔，然后回到垫子上。然后再次趴下，双手在背后拍拍，重新开始练习。第六次站起来后，你只需冲刺到标志塔，时间就会停止。要通过 BFT 的这一部分，参与者应在 60 秒内完成整个课程。如果想在短跑测试中取得非常好的成绩，你必须在 41.99 秒内冲刺 11 x 10 米，而不是最高时间 60 秒（100 分，因此表现足够）。
他拉唑帕尼联合恩杂鲁胺治疗一线转移性去势抵抗性前列腺癌 (TALAPRO-2)：一项随机、安慰剂对照的 3 期试验
临床前研究表明 AR 信号通路与同源修复之间存在密切的联系。因此，AR 的抑制（例如 NHA 抑制）似乎会导致 DNA 双链修复中断，就像受影响的修复基因本身的致病性变化一样。基于这一假设，设计了三项 3 期研究：奥拉帕尼和醋酸阿比特龙/泼尼松 (AAP) 的 PROPEL 研究、他拉佐帕尼和恩杂鲁胺的 TALAPRO-2 研究以及尼拉帕尼和 AAP 的 MAGNITUDE 研究。与 PARP 抑制剂单一疗法的研究不同，无论是否存在 HRR 缺陷，都可以纳入上述研究。然而，在 MAGNITUDE 研究中，测试和分配研究队列是在随机分组之前进行的。然后，中期分析因联合治疗活性不足而导致单独考虑的 HRR 阴性患者的募集过早停止。
回复数量编程的时间和定量扩展1
摘要：在这项工作中，我们考虑答案编程及其无数定量和时间扩展。在这里，我们可以使用代数方法首先获得数值方面的概括和标准化，以便然后在时间级上集成它们。在第二步中，我们对所产生的形式主义进行了大量分析。我们特别关注如何通过第五可容纳数值操作的代数属性限制理论算法复合物。在第三步中，我们基于此基础知识转向我们语言的重要片段。值得注意的是，尽管我们实施了普遍的适用性，但通过使用创新的结构参数，我们与最新技术相比，我们取得了重大改进。
供应链经理/100％
•您在供应链管理或业务管理领域以及可比管理功能中的绩效ID中接受了基本的商业或技术培训（FH或类似）的更高培训（FH或类似）•您是主动性，结构化和独立的•您对过程序列和逻辑关系具有明显的含义•您具有较高的沟通能力。当然，法语•您对与ERP系统打交道有合理的知识•您想从联系人那里参与您的个人资料。然后将完整的申请文件发送给Fischli，COO，beat.fischli@oris.ch。酌处权当然是一个问题。ORIS SA，Ribigasse 1，4434HölsteinORIS SA，Ribigasse 1，4434Hölstein
AEA 表格 690-70B，2022 年 7 月（LCD 版本 01.00）
固定期限劳动关系规定：/临时性劳动规定：一、固定期限劳动合同在终止日期届满时终止。/二、固定期限劳动合同在满足以下两个条件之一时终止：1）劳动合同约定的终止日期届满或2）达到目的。必须以书面形式告知员工目的的实现情况。雇佣关系将在收到目的已达成的书面通知后最早两周内终止。通过普通通知提前终止固定期限雇佣关系的相互权利仍然保留。一、临时性聘用合同到期后，合同终止。/二、有下列情形之一的，临时性聘用合同终止： 1）到达临时性聘用合同约定的终止日期；或者 2）目的已经实现。员工将收到目的已达成的书面通知。雇佣关系将在收到书面通知后至少两周内终止。保留在约定日期之前以普通通知的方式终止临时雇佣的双边权利。
针对非差分GPS/IMU集成导航的优化滤波器设计
首先，根据泰勒展开式对最近发展起来的非线性滤波方法——Cuature卡尔曼滤波器（CKF）的性能评估进行了分析。理论分析表明，非线性滤波方法CKF只有在非线性系统中实现时才显示出其优势。类似地，非线性方向余弦矩阵（DCM）表达式被纳入紧密耦合的导航系统中，以表示真实导航坐标系和估计导航坐标系之间的对准误差。仿真和实验结果表明，在不可观测的大指向误差下，以及在 GPS 故障且指向误差快速累积导致 psi 角的表达式失效的情况下，CKF 的性能优于扩展卡尔曼滤波器（EKF），从而表达一定程度的非线性。
联邦卷积神经网络用于创伤性脑损伤的预测分析：分散健康监测的进步
摘要 - 创伤性脑损伤（TBI）是一个重大的全球健康问题，通常会导致长期残疾和认知障碍。对TBI的准确及时诊断对于有效的治疗和管理至关重要。在本文中，我们提出了一个新型联邦卷积神经网络（FEDCNN）框架，用于在分散的健康监测中对TBI进行预测分析。该框架在Python中实现，利用了三个不同的数据集：CQ500，RSNA和中心-TBI，每个数据集都包含与TBI相关的带注释的脑CT图像。该方法包括数据预处理，使用灰度级别共发生矩阵（GLCM）的特征提取，采用蚱hopper优化算法（GOA）的特征选择以及使用FEDCNN进行分类。与现有方法（例如Dann，RF和DT和LSTM）相比，我们的方法的精度为99.2％，超过1.6％。FEDCNN框架提供了分散的隐私性 - 在各个网络之间保存培训，同时与中央服务器共享模型参数，从而确保健康监控中的数据隐私和分散化。评估指标在内，包括准确性，精度，召回和F1得分表明了我们方法在准确分类与TBI相关的正常和异常脑CT图像方面的有效性。ROC分析进一步验证了FedCNN框架的判别能力，强调了其作为TBI诊断的先进工具的潜力。我们的研究通过为TBI管理提供了可靠，有效的方法，为分散的健康监测领域做出了贡献，从而在患者护理和医疗保健管理方面提供了重大进步。未来的研究可以探索扩展FedCNN框架以结合其他模式和数据集，并集成先进的深度学习体系结构和优化算法，以进一步提高医疗保健应用程序中的性能和可扩展性。
