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审核用于检测和减少宪章的最佳实践...
License Requirements ................................................................................................................. 15 California Board of Accountancy – Corporate and Partnership License Requirements ............ 16 Continuing Education Requirements ............................................................................................. 16 State Controller's Office – Certified Public Accountants Directory Service ................................ 18 Authorization Requirements to Conduct Local Education Agency Audits ................................... 19 Certified Public Accountant Evaluation and Compliance with the K-12 Audit Guide ................. 19 California Board of Accountancy Oversight and Regulation of Certified Public Accountants .... 20 Certified Public Accountant Removal from Certified Public Accountants Directory Service ...... 21 California Board of Accountancy Peer Review Requirement ....................................................... 22 Recommendations .......................................................................................................................... 23 Certified Public Accountant Firm Selection, Rotation, and Late Report Notification ...................... 27
通过脑电图和眉毛运动检测清醒梦
摘要 目的 当快速眼动（REM）睡眠期间出现元认知时，人们会经历清醒梦（LD）。对这种现象的研究面临着不同的障碍。例如，其标准验证协议至少需要三种类型的传感器。我们假设，作为清醒的标志，预先商定的额肌运动（PAFM）可以在 REM 睡眠期间的脑电图（EEG）上看到。在这种情况下，只需要一个 EEG 传感器即可验证 LD。方法在实验室观察下，指示五名志愿者诱导 LD，在此期间他们需要使用标准验证协议和预先商定的眼球运动（PAEM），然后立即抬起眉毛三次作为 PAFM。结果所有参与者都能够使用一种或两种方法从总共八个 LD 发送信号。预先商定的额肌运动和 PAEM 在大多数 EEG 上同样独特，但 PAFM 质量在很大程度上取决于方法的准确性。预先约定的额肌运动表现出两种类型的脑电图模式，当 LD 不稳定时会导致立即觉醒。讨论虽然结果表明 PAFM 可用于验证 LD，但这种方法不如 PAEM 一致且明显。此外，在使用 PAFM 之前需要准确的指导。当无法进行多导睡眠图时，可以应用 PAFM，因为它只需要一个脑电图传感器即可同时检测 REM 睡眠和意识。
从文献计量模式检测技术成熟度
摘要 对于行业和政府的决策者来说，根据易于获取的开源指标（例如出版物）识别新兴技术的能力非常重要。这项工作的科学贡献是提出了一种基于出版物数量来检测新兴技术成熟度的机器学习方法。出版物数量的时间序列具有区分新兴技术和成长技术的普遍特征。我们根据这些特征训练了一个人工神经网络分类器（一种监督式机器学习算法），以预测任意技术的成熟度（新兴技术与成长技术）。通过由 22 种技术组成的训练集，我们对 6 种测试技术获得了 58.3% 到 100% 的分类准确率，平均准确率为 84.6%。为了提高分类器性能，我们用合成的时间序列技术生命周期曲线扩充了训练语料库，这些曲线是通过计算原始训练集中曲线的加权平均值形成的。在合成数据集上训练分类器可提高准确率，范围从 83.3% 到 100%，测试技术的平均准确率为 90.4%。我们的分类器的性能超过了文献中竞争的机器学习方法，后者报告的平均分类准确率最高仅为 85.7%。此外，与当前方法相比，我们的方法不需要专业知识来生成训练标签，并且可以自动化和扩展。
实时检测和克服信任错误校准...
表 2.6. 高（第 1 组）和低（第 2 组）可靠性自动化的实际可靠性设置............................................................................................................................................. 45
龋齿检测软件系统评估 - SciELO
有效和成功的治疗决策的关键是准确的诊断。诊断邻面病变最常用的方法是临床医生对牙科射线照片的视觉解释，称为咬翼片。然而，研究表明，由于射线曝光技术和操作员对射线照片的解释等多种因素，诊断准确性存在很大差异。随着数字射线照相术的发展，技术问题已经得到改善，但操作员的视觉解释仍然缺乏可靠性。Gordon Christensen 的 CR 临床医生报告讨论了对早期病变的评估，并报告说，与实际挖掘相同病变相比，所测试的所有射线照相系统均未显示病变进展到牙本质的全部程度 (3)。当然，需要一种更客观的评估和诊断病变的方法。
优化用于检测绵羊的聚合酶链反应
SPV的抽象准确和快速诊断对于控制利比亚疾病的快速传播至关重要。本研究旨在优化和开发利比亚阿尔扎维耶市绵羊农场绵羊病毒鉴定的PCR分析。总共收集了120个口头拭子样品，如下：临床怀疑的绵羊痘（n = 67），临床怀疑具有传染性的外生体（n = 18）和健康的绵羊（n = 35）。对收集的样品进行DNA提取，然后进行针对p32基因的聚合酶链反应，该反应用特定的引物。所有67个临床怀疑的绵羊痘样品的SPV呈阳性，并产生预期的扩增子大小为390 bp。所有临床上怀疑的传染性胚膜（CE）样品和健康样品均为阴性。当前基于p32基因的PCR分析的结果表现出良好的敏感性和特异性，可用于分子诊断绵羊痘病毒疾病。关键字。绵羊痘病毒，p32 Gene，PCR，Alzawiyah City，Libya。引言绵羊病是绵羊中最严重，最感染的病毒疾病[1]。在临床上，Sheepox病毒（SPV）可以通过发烧，厌食症，抑郁症，肺部病变发展，无羊毛区域的痘病变的出现以及表面淋巴结肿胀来识别。[2]。SPV是严重的绵羊皮肤病。SPV属于Poxviridae家族的Capripoxvirus（CAPV）属。该属的成员，还包括引起皮肤肿块和山羊痘的病毒，感染绵羊，山羊和牛，并引起经济上重要的疾病（LSDV）[3,4]。绵羊痘病毒是动物的最重要的蛇毒，在OIE的A组疾病中列出[5]。由于对绵羊的羊毛和皮革损害，牛奶产量降低，堕胎率降低，体重增加和高死亡率降低，可能会造成严重的生产损失[6-8]。即使在许多国家中消除了这种疾病，但仍有从北非，中东，西亚，印度和中国在内的世界各地据报道[8,9]。在利比亚，该疾病通常具有enzootic外观。它威胁着农业部门的发展，造成了与羔羊死亡率有关的经济损失，成人的繁殖和生产下降[10]。SPV的诊断通常基于高度特征的临床体征，病毒的分离，中和 - 中和血清学测定[11,12]和聚合酶链反应（PCR）分析[13,11]。用于识别SPV的常规病毒学和血清学测定是耗时，费力的，大多数的特异性低[14]。但是，包括PCR分析在内的分子方法是潜在的工具，可以用作传统实验室技术检测SPV的替代或互补测试。被证明是可靠，敏感，快速和特定的方法，这些方法通常用于世界上许多病毒的检测和表征，包括卡皮托病毒[15,16,12]。[17]。这项研究的目的是创建一种快速，敏感的方法，用于在短时间内检测现场样本中的SPV，从而实用和高效。此外，对于识别SPV的识别，需要进行快速，特异性和敏感测试，因为在现场样品中及时检测SPV对于成功的SPV控制至关重要，并且降低了可能由流行病引起的潜在严重经济损害。方法样本该研究是在利比亚黎波里的利比亚生物技术研究中心（BTRC）的基因工程系进行的。当前的研究总共收集了120件口腔拭子，从可疑的绵羊痘病例中获得了67件，从可疑的绵羊传染性ecthyma（CE）中获得了18例，以及各种羊群中的健康绵羊（阴性对照）的35例。在2013年5月至2014年4月之间，标本是从利比亚阿尔扎维亚市的绵羊群中收集的。使用由英国的公司Isohelix提供的颊拭子管进行了口服拭子样品。随后将这些样品运输到基因工程
AI在检测财务异常和欺诈中的作用
抽象人工智能（AI）正在通过显着增强检测财务异常和欺诈的能力来改变审计领域。与传统方法相比，AI在审核过程中的集成在审核过程中提供了前所未有的功能，可以以更高的速度和精度分析大量数据集。本评论探讨了AI对审计准确性的影响，重点是其在识别违规行为和欺诈活动中的作用。AI驱动的审计工具利用机器学习算法和高级数据分析来仔细研究财务记录，并具有很高的细节。这些工具可以快速处理大量的财务数据，识别可能表明异常或欺诈行为的模式和偏差。与常规审计技术（通常依赖于采样和手动检查）不同，AI可以评估整个数据集，确保全面覆盖范围并减少未发现问题的可能性。AI在审核中的主要好处之一是它增强异常检测的能力。机器学习模型经过培训，以识别正常的财务行为和标志偏差，可能需要进一步调查。这种能力对于确定人类审计师可能会错过的微妙或复杂模式而特别有价值。例如，AI可以检测异常的交易模式，
用气态探测器检测增强的深色光子
深色光子，可以在陆地低背景实验（即中微子实验）中看到它们。使用暗物质[3-5]或其他天体物理学来源的其他衰减/歼灭产物进行了类似的分析[6]。这种情况使我们能够探索夫妇到深色光子的低质量暗物质（DM）的信号。直到近年来，这种低质量DM的直接检测实验相对不受限制。缺乏的低质量DM呈现是沉积的后坐力与DM质量成正比，通常低于检测器阈值小于少数GEV的质量。虽然近年来低阈值检测器技术已取得了进步，但新的策略和材料在限制低质量DM方面具有很大的希望[7-38]。本文的布局如下：在秒中。ii，我们将根据歼灭和相应的深色光子通量来讨论χ在银河系中的分布。sec。 iii我们描述了深色光子与物质的相互作用，特别是，实验的光学特性如何增强或抑制深色光子的吸收。 sec。 iv我们显示了现有实验和预计实验的结果。 第五节涵盖了此模型的现有限制，而秒。 vi讨论了腐烂的暗物质引起的类似信号。sec。iii我们描述了深色光子与物质的相互作用，特别是，实验的光学特性如何增强或抑制深色光子的吸收。sec。 iv我们显示了现有实验和预计实验的结果。 第五节涵盖了此模型的现有限制，而秒。 vi讨论了腐烂的暗物质引起的类似信号。sec。iv我们显示了现有实验和预计实验的结果。第五节涵盖了此模型的现有限制，而秒。vi讨论了腐烂的暗物质引起的类似信号。
从文献计量模式检测技术成熟度
摘要 对于行业和政府的决策者来说，根据易于获取的开源指标（例如出版物）识别新兴技术的能力非常重要。这项工作的科学贡献是提出了一种基于出版物数量检测新兴技术成熟度的机器学习方法。出版物数量的时间序列具有区分新兴技术和成长技术的普遍特征。我们根据这些特征训练了一个人工神经网络分类器（一种监督式机器学习算法），以预测任意技术的成熟度（新兴技术与成长技术）。通过由 22 种技术组成的训练集，我们对 6 种测试技术获得了 58.3% 到 100% 的分类准确率，平均准确率为 84.6%。为了提高分类器性能，我们用合成的时间序列技术生命周期曲线扩充了训练语料库，这些曲线是通过计算原始训练集中曲线的加权平均值形成的。在合成数据集上训练分类器可提高准确率，范围从 83.3% 到 100%，测试技术的平均准确率为 90.4%。我们的分类器的性能超过了文献中竞争的机器学习方法，后者报告的平均分类准确率最高仅为 85.7%。此外，与当前方法相比，我们的方法不需要专业知识来生成训练标签，并且可以自动化和扩展。
通过时间顺序检测不良药物事件
背景：药物可能引起各种不良反应。在临床试验和市场后监视中，花费了大量的金钱和精力来研究不良药物事件（ADE）。来自多个电子病历（EMR）的现实世界数据可以使了解实际患者发生的ADE变得容易。目的：在本研究中，我们从EMR中记录的医师订单中生成了一个患者药物病史数据库，该数据库允许清楚地识别药物时期。方法：我们开发了一种基于不良事件和药物期间的时间顺序关系检测ADE的方法。为了验证我们的方法，我们检测到接受阿司匹林，氯吡格雷和ticlopidine的患者中丙氨酸氨基转移酶升高的ADE。通过图表审查评估检测的准确性，并与Roussel UCLAF因果关系评估方法（RUCAM）进行了比较，该方法是检测药物诱导的肝损伤的标准方法。结果：接受阿司匹林，氯吡格雷和杀菌的患者的ADE升高的计算率为3.33％（868/26,059名患者），3.70％（188/5076患者）和5.69％（分别与先前报告率相符的患者）分别为5.69％（226/3974患者）。我们审查了检测到ADE的患者的病历。我们的方法准确地预测了用阿司匹林治疗的90％（27/30名患者），用氯吡格雷治疗的100％（9/9患者）和100％（4/4患者）用Ticlopidine治疗的ADE。我们的方法未检测到RUCAM检测到的3个AD。结论：这些发现表明，目前的方法可有效根据EMR数据检测ADE。