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![arxiv：2405.14411v2 [CS.AI] 4 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1115abfe48fe64291ecf101f45f411d67ec51b4b.webp)
arxiv：2405.14411v2 [CS.AI] 4 Sep 2024
动态数据驱动的数字双胞胎（DDTS）利用基于DDDAS的物理系统及其虚拟对应物之间的基于DDDAS的信息 - 亲生反馈循环，从而利用物理系统的实时数据来改善系统模型，重新配置仪器管道，并优化底层系统。由于DDDA的复杂性和跨学科性质，了解决策背后的推理需要大量的技术和特定领域的知识。此外，决策通常由包含传感器读数和测量值的格式表示，这些格式难以解析。这些挑战在智能系统的智能DDT的背景下加剧了，DDTS可以利用其认知能力自主做出决定[20]。在这种情况下，解释性成为关键特性，使最终用户可以理解，从而信任DDT的自主决定。
药物开发工具的资格认定流程
I. 简介 21 世纪治愈法案 (Cures Act) 2 第 3011 节在联邦食品、药品和化妆品法案 (FD&C Act) 2 中增加了新的第 507 节，即药物开发工具 (DDT) 的资格认定。本指南符合《治愈法案》的要求，即发布有关第 507 节资格认定流程的最终指南。具体而言，本指南代表了药品评估和研究中心 (CDER) 和生物制品评估和研究中心 (CBER) 4 目前对实施 FD&C Act 507 节的想法，包括描述对 DDT 资格认定感兴趣的申请人的流程以及对生物标志物和其他 DDT 的分类。本指南不涉及 DDT 资格认定的证据标准或性能标准，也不涉及通过设备和放射健康中心 (CDRH) 进行的医疗器械开发工具 (MDDT) 资格认定。这些主题将在以下文章中讨论：
Defra 数字化和数据转型战略 2023 至 2030 年
它不是数字、数据和技术服务 (DDTS) 技术战略，而是 Defra 集团战略，其承诺涵盖核心部门及其主要 ALB（独立机构：动植物健康署、环境署、自然英格兰、农村支付机构和海洋管理组织）。其他 Defra 集团公共机构和机构也可以选择采用该战略的要素或在后期加入。
传感器和传感器
Published by IFSA Publishing, S. L., 2021 http://www.sensorsportal.com EEG Real Time Analysis for Driver's Arm Movements Identification * Enrico Zero, Chiara Bersani and Roberto Sacile Department of Informatics, Bioengineering, Robotics and Systems Engineering, University of Genova, Via all'Opera Pia 13, 16145 Genova, Italy电子邮件：enrico.zero@dibris.unige.it收到：2021年1月22日 /接受：2021年4月3日 /出版：2021年4月30日摘要：文献证明了自动驾驶在道路安全，交通拥堵和能源消费方面的潜在好处。必须由高级传感器和技术支持自动驾驶汽车，以建立对外部环境的可靠意识。但是，具有不同自动化水平的汽车在驾驶任务中需要不同水平的人类干预。在这种情况下，主要问题是确定人与自动化驾驶系统之间的相互作用，这在关键情况下需要详尽地了解驾驶员行为。本文提出了一个基于神经网络的EEG信号分类器，以通过其大脑电动活动来识别驾驶员的手臂运动，当时他/她必须转向右转或左转曲线轨迹。基于时间延迟神经网络（TDNN）的分类器旨在当参与者执行动作以移动他/她的手臂在模拟环境中行驶时抓住真正的方向盘时，旨在对人的脑电图进行分类。分类器的性能与大脑信号识别驾驶员的手臂运动有关的表现表现出了有希望的结果，值得进一步探索。关键字：脑电图，识别，神经网络，自动驾驶汽车，安全性。1。在汽车环境中，研究和创新最近集中在实现自动驾驶汽车上。自动驾驶汽车（AV）是指可以通过安装在船上的设备和传感器来检测环境，并在有限或没有人工干预的情况下开车。根据SAE International Standard 0，将AVS分为六个不同级别的自动化，从0级，驾驶员是即将到来的5级的唯一决策者，即车辆由自动驾驶系统（ADS）完全管理。详细说明，在0级，驾驶员执行所有动态驾驶任务（DDT），这些任务包括车辆运动所需的战术和操作功能。1级是