XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHTD
AD-A255 812 纽约飞机指挥部（CS 第 1 阶段 - DTIC
2. 范围 ................................................................................................................................ 4 2.1 研究目标 ................................................................................................................ 5 2.2 研究限制 ................................................................................................................ 6 2.3 DUNLAP 情景的应用 ........................................................................................ 6 3. 基线飞机 ................................................................................................................ 9 3.1 一般描述 ............................................................................................................. 9 3.2 基线探测器类型 ............................................................................................. 11 3.3 位置监测 ............................................................................................................. 12 3.4 系统要求 ............................................................................................................. 17 3.5 飞行雷达配置 ................................................................................................ 18 3.6 空客探测系统................................................................................ 22 4. 技术方法 ...................................................................................................... 23 4.1 事故研究数据 .............................................................................................. 24 4.2 火灾信号性质 ................................................................................................ 28 4.3 传感器技术 ................................................................................................ 31 4.4 驾驶舱设计方法 ............................................................................................. 33 5. 概念 ...................................................................................................................... 38 5.1 一般描述 ...................................................................................................... 38 5.2 探测器类型 ................................................................................................ 40 5.3 位置监视器 ................................................................................................ 43 5.4 系统要求 ................................................................................................ 50 5.5 飞行HTD ECK 设计 ................................................................................................ 52 5.6 机组程序 ...................................................................................................... 57 5.7 系统安装成本 ................................................................................................ 58
2021 年支出审查 高科技药物支出审查
本文是作为 2021 年支出审查的一部分起草的。本分析中使用的数据主要来自两个来源：总体药品支出数据来自 HSE 初级保健报销服务部门定期制作的内部报告。支持 HTD 安排详细分析的数据由 PCRS 通过卫生部 IGEES 部门提供。这包括在药房级别为支付药房费用而生成的个人交易数据。这些数据涵盖了 2012 年至 2020 年，包括与交易日期、提供的药品（品牌名称和化学名称）以及匿名唯一患者标识符有关的信息。对于参与 GMS、LTI 或 DPS 计划的患者，还提供了其他患者信息，例如性别和出生日期。数据集的构建是一个广泛的过程，数据的采购和链接需要几个月的时间。该数据集的使用构成了
定量证据合成的实用指南
Abbreviation Meaning AgD Aggregate data AIC Akaike information criterion ATE Average treatment effect (among the entire population) ATT Average treatment effect among treated BIC Bayesian information criterion CA Collaborative assessment CG Coordination group DIC Deviance information criterion DSL DerSimonian-Laird EMA European Medicines Agency ESS Effective sample size EU European Union FP Fractional polynomials HR Hazard ratio HTA Health technology assessment HTD Health technology developer IPD Individual patient-level data, also known as individual patient data or individual participant data IQWiG Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen ITC Indirect treatment comparison JCA Joint clinical assessment KH Knapp-Hartung MAIC Matching-adjusted indirect comparison MD Mean difference ML-NMR Multilevel network meta-regression MPG方法和程序指导MS成员国NMA网络荟萃分析或赔率pH比例危害人口，干预，比较，比较，结果RCT随机对照试验试验RD风险差异RMST限制了平均生存时间RR风险比率RR RR RR ROB ROB的偏见SAP统计分析STC模拟治疗sTC Sumcrature Sumcra suporation Sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucration sucration suul suul suporation suul suul su累积级别累积等级
人工智能战略
策略 质量、教学和学习网络 (QTL_net) 致力于支持教职员工提高 AKU 的教学和学习水平。我们认识到人工智能（例如 ChatGPT、Bing AI 和 DALL-E）具有变革性和颠覆性，并将在学术和专业环境中变得越来越普遍。混合和数字学习 (BDL) 团队可以支持教师有效、合乎道德和透明地使用这些工具。我们鼓励教师随时了解最新发展，并使用人工智能工具来增强教学和学习过程。我们制定了以下支持策略。 专业发展 BDL 团队推出了“教育游乐场中的人工智能”(AIEP) 系列，以促进人工智能在教学和学习方面的专业发展。AIEP 会议旨在创造一个空间来探索人工智能工具及其颠覆/转变教学、学习和评估实践的潜力，并想象以人工智能为伴侣的新教学和学习范式。AIEP 系列包括专家讲座、讨论、咨询和研讨会。鼓励教师和教学人员参加操场会议，以了解使用 AI 工具的可能性、局限性和道德考虑。课程、教学法和评估教学和学习 (TL) 团队将促进课程审查并转向基于成果的教育，以解决对 AI 扰乱高等教育的担忧。我们将支持评估重新设计，并转向课程的真实评估。学生作为合作伙伴 QTL_net 在 HTD 教师学院的支持下，将为学生安排课程，以提高对学术诚信、使用和 AI 工具可靠性的认识。我们还将促进教师和学生之间的讨论，重新考虑剽窃的定义、学术不端行为政策以及课堂期望和程序，同时考虑在内容创作中使用 AI 工具。