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2025 年房地美单户绿色 MBS 框架
本框架旨在提高 Freddie Mac 单户绿色抵押贷款支持证券 (MBS) 的透明度。具体而言，本框架描述了符合该计划资格的抵押品，说明了该计划如何进一步推进 Freddie Mac 的可持续发展战略并符合 2021 年 6 月（2022 年 6 月附录 1）国际资本市场协会 (ICMA) 绿色债券原则。本框架旨在支持我们的可持续发展战略重点，旨在让投资者与我们一起促进美国住房市场的公平性和可负担性。Freddie Mac Freddie Mac 是一家由国会于 1970 年特许成立的政府支持企业，其使命是为美国住房市场提供流动性、稳定性和可负担性。我们主要通过购买贷方发放的单户和多户住宅抵押贷款来实现这一目标。在大多数情况下，我们将这些贷款打包成有担保的抵押贷款相关证券，在全球资本市场上出售，并将利率和流动性风险转移给第三方投资者。此外，我们通过信用风险转移计划将部分抵押贷款信用风险敞口转移给第三方投资者，这些计划包括证券和保险产品。我们还投资抵押贷款和抵押贷款相关证券。我们不发放抵押贷款或直接向抵押贷款借款人提供贷款。我们通过使美国家庭能够以更优惠的条件获得抵押贷款资金并为单户和多户抵押贷款市场提供持续的流动性来支持美国房地产市场和整体经济。我们帮助许多陷入困境的借款人保住了他们的房屋或避免丧失抵押品赎回权，并帮助许多陷入困境的租户避免被驱逐。自 2008 年以来，房地美一直处于托管状态，由联邦住房金融局 (FHFA) 担任我们的托管人。
细胞和分子生物医学科学（CMB）主要要求
：2200生物科学大厦。（BSB）：http：//www.lsa.umich.edu/biology：lsa-biology-advising@umich.edu：734-763-7984，他们应该在5年的B.S./m.s./m.s.s.e中主修。细胞和分子生物医学科学方面的程序？细胞和分子生物学的课程为学生提供了生物学和物理科学培训的综合课程。这是在生物学和医学领域的研究生研究的途径，强调了生命科学的定量和分析方法。CMBS计划专为参加文学，科学与艺术学院的学生而设计。该计划由分子，细胞和发育生物学（MCDB）系（LS＆A学院）和生物医学工程学院（BME）（工程学院）共同管理。一名入学学生将获得学士学位在完成两个计划要求后，工程学院的生物医学工程（BME）。
公告IOMBS 2024
Artotel Suites Bianti，日益卡塔| 2024年10月18日至19日赞美，感谢上帝，让我们向真主SWT的同在祈祷，因为他的恩典和礼物，IOMB可以举办第一个以“桥接生物学和骨科：干细胞边界”为主题的国会。i作为IOMBS主席，邀请同事和同事参加该IOMB的第一届国会大会感到非常荣幸。i作为IOMBS主席，邀请同事和同事参加该IOMB的第一届国会大会感到非常荣幸。
基于模型的系统工程 (MBSE) 方法开发人工智能物料清单 (AIBOM)，用于 AI 系统合规性验证
• 一种系统工程方法，侧重于创建和利用领域模型作为工程师之间信息交换的主要手段，而不是基于文档的信息交换。 • 最近，重点还开始涵盖与计算机模拟实验中的模型执行相关的方面，进一步克服了系统模型规范与相应模拟软件之间的差距。 • 作为这种演变的反映，“基于建模和模拟的系统工程 (M&SBSE)”这一术语也与“MBSE”一起开始使用，强调了该方法的范围和能力的扩大。
使用 MBS 的结果进行疟疾 SBC 活动的战略选择
本指南专为卫生部国家疟疾计划的 SBC 技术官员和参与规划疟疾计划的 SBC 执行伙伴而设计，但捐助者和其他计划也可能会发现本指南很有用。本指南可在国家一级疟疾 SBC 战略制定期间使用，也可在国家和省级选择 SBC 活动时使用。与大多数 SBC 规划流程一样，值得注意的是，这些国家和省级规划活动最好由一组计划伙伴、决策者、受众和技术专家来执行。在本指南中，预期用户被称为利益相关者或利益相关者群体，以反映计划规划和决策的这一关键方面。
启用MDAO的MDAO方法用于复杂系统的概念开发
在航空航天工程的动态领域中，各种设计和分析方法的整合对于应对不断增长的产品复杂性至关重要。基于模型的系统工程（MBSE）和多学科设计分析和优化（MDAO）旨在增强和加速生产过程。MBSE旨在全面描述感兴趣的系统及其能力系统，强调包括建筑，功能和行为方面在内的各种观点，而MDAO则有助于使用数学工具评估，探索和优化预先选择的设计解决方案。采用早期工程分析进行系统设计探索的要求增加了对MBSE和MDAO联合应用的需求。这两种方法的这种集成都促进了更有效，更明智的决策过程，从而提高了系统开发从构想到实施的总体有效性。本文通过提出用于CPulse Medical Drone的概念设计的用例来满足这种需求。它使用一种新颖的MBSE驱动方法来设计和实施MDAO流程，其中考虑了机翼设计优化问题。MDAO过程定义通过启用过程模型连接到MBSE产品模型，从而允许从MBSE模型自动提取MDAO问题规范。这种方法增强了MDAO系统的敏捷性和可重复性，以实现快速的适应和重新构造，以通过不同的设计迭代来满足不断变化的要求和约束。产品需求和模型参数在产品和启用过程模型之间共享，以确保整个产品开发的数字连续性，从系统工程分析和需求定义到评估和优化。为了证明这一点，引入了需求的变化，以表明设计决策的可追溯性以进行要求的更新。本文介绍的用例可扩展到其他工程项目，以统一MBSE和MDAO。
ugust 13-15，2024 -n ovi，m iChigan同步MBSE模型和机器人的软件开发
摘要MBSE和敏捷软件开发都是国防部使用的重要方法，可促进成本降低的开发，并以高优先级的努力（例如机器人和自主系统）快速发展。尽管有共同的目标，但是使用两种方法所需的专业知识通常在具有不同技能的不同组合（例如系统工程师和软件开发人员）之间分开。为了弥合MBSE和敏捷软件开发之间的差距，我们开发了工具链，可帮助将软件开发与SYSML模型同步。这些工具链利用了我们创建的基于XML的开发人员维护模型导入文件（MIF）架构。MIF基于机器人操作系统概念，可用于根据程序需求在将来创建其他工具链。
推荐引用 推荐引用 Duell, J., Fan, X., Burnett, B., Aarts, G., & Zhou, S. (2021) ‘可解释的人工智能方法对电子健康记录分析的解释比较’，2021 年 IEEE EMBS 国际生物医学和健康信息学会议 (BHI)，。网址为：https://doi.org/10.1109/bhi50953.2021.9508618 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您，可供开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 旨在为用户提供可理解的解释。SHAP、LIME 和 Scoped Rules 等 XAI 算法计算机器学习预测的特征重要性。尽管 XAI 引起了广泛研究关注，但将 XAI 技术应用于医疗保健以指导临床决策具有挑战性。在本文中，我们对 XAI 方法给出的解释进行了比较，作为分析复杂电子健康记录 (EHR) 的第三级扩展。利用大规模 EHR 数据集，我们根据 XAI 模型估计的预测重要性比较 EHR 的特征。我们的实验结果表明，所研究的 XAI 方法会根据具体情况生成不同的顶级特征；它们在共享特征重要性方面的差异值得领域专家进一步探索，以评估人类对 XAI 的信任。索引词 —可解释的人工智能、黑盒、玻璃盒、机器学习、电子健康记录