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AI移动设备需求规范2.0版...
3.1 硬件要求 7 3.2 软件要求 8 3.3 性能 8 3.4 AI 应用要求 8 3.4.1 生物识别性能要求 8 3.4.2 设备上图像处理要求 9 3.4.3 语音 10 3.4.4 增强现实 (AR) 11 3.4.5 系统优化 11 4 隐私和安全要求 12 4.1 隐私要求 12 4.2 安全要求 13 4.2.1 AI 应用的安全性 13 5 AI 代理（信息性） 14 5.1 一般规定 15 5.2 AI 代理的隐私和安全要求 15 6 支持 AI 移动设备的网络要求（信息性） 16 附件 A 信息性 17 A.1 SDK 和 API 17 A.1.1 Android 神经网络 API (NNAPI) 17 A.1.2 骁龙神经处理引擎 (SNPE) 17 A.1.3 HiAI 17 A.1.4 NeuroPilot 17 A.1.5 Core ML 17 A.1.6 MACE 18 附件 B 文档管理 19 B.1 文档历史 19 B.2 其他信息 19
ETSI TS 102 323 V1.3.1（2008-04）
9.4.3.4.3 解码.....................................................................................................................................64 9.4.3.5 dvbDateTimeCodec.....................................................................................................................67 9.4.3.5.1 基本原理和编码过程（参考）.........................................................................................................67 9.4.3.5.2 解码.............................................................................................................................................67 9.4.3.6 dvbDurationCodec.........................................................................................................................68 9.4.3.6.1 基本原理和编码过程（参考）.........................................................................................................68 9.4.3.6.2 解码.............................................................................................................................................69 9.4.3.7 dvbControlledTermCodec.............................................................................................................69 9.4.3.7.1 用法.............................................................................................................................................69 9.4.3.7.2 基本原理和编码过程（参考）......................................................................
提供信息的DOH准备CDC NOFO Strengthing疫苗
March 03, 2025 Re: Informative – DOH preparing for CDC NOFO Strengthening Vaccine-Preventable Disease Prevention and Response Cooperative Agreement Greetings Honorable Tribal Leaders, Partners, and Professionals: We are writing to provide information that the Department of Health (DOH) Office of Immunization is preparing an application for the CDC Notice of Funding Opportunity (NOFO) Strengthening Vaccine-Preventable Disease Prevention and Response Cooperative Agreement 。这些资金将使我们能够继续在2025年7月1日至2026年6月30日的预算期间运营我们的免疫计划和支持活动，以及2025年7月1日的绩效期间，2020年6月30日。与第43.376章RCW，1989年华盛顿州百年纪念协议以及DOH咨询与协作程序的一致性，DOH致力于从这种潜在的资金机会中专门提供非竞争性资金，并确保将疫苗的公平分配给部落。有关更多信息，请通过lisa.niels@doh.wa.gov或Candice Wilson与Lisa Niels，部落免疫联络联系，或Candice Wilson - Quatz'tenaut，部落公共卫生与关系办公室（OTPHR）执行董事，candice.wilson@doh.wa.wa.wa.gov或360-81-81-81-81-81-76626。恭敬，
Lon Castle，医学博士CMO，Precision Medicine Evicore Healthcare 400 Buckwalter Place Blvd. Bluffton，SC 29910 2024年8月15日，亲爱的Drs。 Gratias
Lon Castle，医学博士CMO，Precision Medicine Evicore Healthcare 400 Buckwalter Place Blvd.Bluffton，SC 29910 2024年8月15日，亲爱的Drs。Gratias and Castle：签名的组织，受世袭癌症影响的个人和家庭的拥护者，正在写信给我们对Evicore滥用“最有用的家庭成员”的建议表示我们的关注，以拒绝对其他符合本其他符合遗传性癌症综合氏症既定标准的人的种系基因测试的建议。在过去的几年中，当提供商的临床笔记没有具体记录为什么“最有用的家庭成员”未先测试“最有用的家庭成员”时，我们未受影响的高危患者的EVICORE覆盖范围显着增加。这是适当护理的重要障碍。evicore的“遗传性癌症综合症多基因小组”政策（Mol.TS.182.A v2.0.2024）用于种系测试引用美国乳腺外科医生学会（ASBRS）和国家综合癌症网络（NCCN）指南，涉及测试最有用的家庭成员：
基于EEG的BCI疗法中的伪影：朋友还是敌人？
摘要：基于脑电图的脑机接口 (BCI) 具有超越传统神经反馈训练的广阔治疗潜力，例如实现个性化和优化的虚拟现实 (VR) 神经康复范例，其中视觉体验的时间和参数与特定大脑状态同步。虽然 BCI 算法通常被设计为专注于信号中信息量最大的部分，但在这些大脑状态同步的应用中，至关重要的是，最终的解码器对代表各种心理状态的生理大脑活动敏感，而不是对诸如自然运动产生的伪影敏感。在本研究中，我们比较了从提取的大脑活动和 EEG 信号中包含的伪影中解码不同运动任务的相对分类准确度。在基于 VR 的逼真神经康复范例中，从 17 名慢性中风患者身上收集了 EEG 数据，同时执行六种不同的头部、手部和手臂运动。结果表明，在分类准确度方面，EEG 信号的伪像成分比大脑活动的信息量大得多。这一发现在不同的特征提取方法和分类流程中是一致的。虽然可以通过适当的清理程序恢复信息性脑信号，但我们建议不要仅将特征设计为最大化分类准确度，因为这可能会选择剩余的伪像成分。我们还建议使用可解释的机器学习方法来验证分类是否由生理脑状态驱动。总之，虽然信息性伪像在基于 BCI 的通信应用中是一个有用的朋友，但它们在估计生理 32 脑状态时可能是一个麻烦的敌人。33
“基于LC-MS的蛋白质组学”的研讨会
csir-Center用于“基于LC-MS的蛋白质组学”的细胞和痣，在联盟地区在该行业工作的人。蛋白质组学及其应用的介绍性工作信息丰富的讲座，动手Traini
引言新闻业中的人工智能......
CE12. 了解传播公司的结构和运作、组织形式、管理策略以及内容制作和分发系统。CE13. 获得知识并应用信息产品创作所需的理论、技能、技术和工具。CE14. 选择和处理信息，以便通过各种媒体和平台将其传播给私人或集体使用，或用于创作任何类型的作品。CE15. 理解和应用每种传统媒体（报纸、广播和电视）以及新数字平台（互联网）特有的语言和技术，并探索它们实现多媒体融合的可能性。CE16. 掌握不同媒体和语言的信息和通信技术。CE20. 识别和纠正信息产品的编辑、制作和实现的创作或组织过程中的错误。
使用机器学习技术进行基于线性随机过程模型的 EEG 分类 Mykhailo Fryz a、Leonid Scherbak b、Bogdana Mlynko a 和
摘要 脑电图 (EEG) 建模和分类方法在医学诊断以及使用基于脑机接口的工业 4.0 解决方案创建复杂信息系统中非常重要。本文以线性随机过程的形式介绍了 EEG 信号的数学模型。考虑了使用自回归模型的相应估计程序。新的信息特征已被证明是线性随机过程模型表示的下采样核。基于自回归系数和新提取的信息特征对二元分类机器学习技术进行了比较分析。显示了分类指标的改进。关键词 1 信息系统、脑电图、信号、数学模型、线性随机过程、自回归模型、核、特征提取、估计、二元分类。
基于循环节奏连接的随机过程
摘要：在这项研究中，证实了脑电信号向量的新数学模型，该模型是在脑量表界面操作员多次重复的条件下注册的。研究信号的节奏比已知模型具有许多优势。这个新模型为研究多维分布函数开辟了道路。高阶的初始，中心和混合力矩功能，例如每个脑电图信号分别；以及它们各自兼容的概率特征，其中最有用的特征可以选择。这可以提高大脑 - 计算机界面操作员的心理控制影响（分类）的检测（分类）。基于开发的数学模型，证实了电位信号信号向量的统计处理方法，这些方法包括对其概率特征的统计评估，并有可能对电脑信号的概率特征进行有效的联合统计估计。这为来自不同传感器的信息协调整合提供了基础。在频域中使用高阶函数及其光谱图像作为大脑 - 计算机接口系统中的信息特征。在实验中确定了它们对脑计算机界面操作员的心理控制影响的显着敏感性。将贝塞尔的不平等应用程序应用于信息特征的矢量尺寸（从500次增加到20个数字）的问题，这可以显着降低算法的计算复杂性，以降低算法的计算复杂性。也就是说，我们在实验上确定，只有20个值的傅立叶估计值的傅立叶估算值的较高级别函数的傅立叶变换非常适合构成大脑计算机界面中信息效率的向量，因为这些频谱组成的统计量占相应的量化量的较高的统计量，这是相应的统计量的均可构图。信号。