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o Design: independent measures, repeated measures o Sampling: random, opportunity, self-selected o Types of data: qualitative, quantitative o Ways of collecting data: observation, interviews, questionnaires, experiments, case study o Ethics: psychological harm, deception, lack of consent, right to withdraw, debriefing o Hypotheses: alternative, null, correlation o Reliability: internal, external, inter-rater o Validity:生态,构造,人口,需求特征,观察者效应,社会可取性o变量:独立,依赖(因果关系),无关,共同变量(相关性)o偏见:性别,年龄,文化,文化,实验者,观察者,•需要了解研究方法的优势和弱点。研究是研究方法,因此,如果评估问题,则谈论这两者。
有三个部分,全部通过考试进行外部评估。前两份试卷各占 35%。期末试卷占 30%。前两部分评估的内容不同。第三部分可以评估任何内容。评分资格的评分标准为:A*、A、B、C、D、E,其中 A* 为最高分。未达到 E 的最低标准的学生将不予评定。
1 副教授,印度塞勒姆索纳理工学院 IT 系 2 教授,特伦甘纳邦 Gokuraju Rangaraju 工程技术学院 ECE 系 3、4 印度塞勒姆索纳理工学院 IT 系最后一年 摘要 人工智能是世界上蓬勃发展的技术之一。它的进步为许多领域提供了应用空间。数据安全、游戏、汽车行业、人力资源、机器人、医疗保健等。在医疗保健领域,有许多不同的进步使用人工智能来帮助医生治疗患者。我们的想法是开发一种人工智能,只需将报告捕捉为图像,就能帮助患者理解他们的医疗报告。有一些研究工作通过分析报告并提出好的解决方案来帮助医生。还有一些研究工作分析报告并将其存储在数据库中。这些报告根据其相关性进行处理和分类,以便医生可以利用它们来治疗新病例。我们的工作是告诉人们他们的报告是关于什么的,而无需医生的帮助。我们使用光学字符识别 (OCR) 来检测文本,将它们纳入某种匹配算法,并以描述性文本和增强现实 (AR) 的形式显示结果。关键词:人工智能、医疗保健、医疗报告、光学字符识别、增强现实。1. 简介
收件人:Tim Noonan,HHS/民权办公室 (OCR) 发件人:Mitchell Berger,(以个人身份发表评论),mazruia@hotmail.com。 2025.5.1 关于:HIPAA 安全规则旨在加强受保护电子健康信息的网络安全,https://www.federalregister.gov/documents/2025/01/06/2024-30983/hipaa-security-rule-to-strengthen-the-cybersecurity-of-electronic-protected-health-information [Docket HHS– OCR–0945–AA22] 亲爱的 Noonan 先生: 我写信是为了简要评论上述拟议规则。我特别敦促 OCR/HHS 在最终更新的 HIPAA 安全规则中:A. 延长合规日期;B. 澄清安全规则条款对纸质记录的应用(包括主要使用电子健康记录的人); C. 删除机密性、完整性和可用性 (CIA) 的定义;D. 引用更新的 FDA 指南;E. 讨论 2024 年 2 月的物质使用障碍患者记录机密性最终规则 (42 CFR 第 2 部分),并讨论将安全规则应用于同样受第 2 部分约束的 HIPAA 覆盖实体和未覆盖实体;F. 考虑其他新兴技术或方法的影响,例如区块链技术和居家医院计划;G. 讨论成本影响和潜在解决方案;H. 讨论公共卫生紧急情况下的豁免感谢您对此意见的考虑,这仅代表我个人的观点。A. 延长合规日期:拟议的安全规则与其他要求相交叉,包括如上所述的对 42 CFR 第 2 部分和 HIPAA 生殖健康规则的更改。1此外,其他要求(例如涵盖网络事件报告的要求)也将影响许多也受安全规则变化约束的实体。2 过去相关的监管变化提供了最多两年的合规时间。 3 虽然本规则提议的合规日期为最终规则发布后六个月/180 天,但我敦促至少提供一年的合规时间。B. 澄清安全规则条款对纸质记录的应用(包括主要使用电子健康记录的人):拟议规则表明大多数医疗机构都使用电子健康记录 (EHR),并指出(见脚注 112)“截至 2021 年,几乎
对有效和智能能源管理系统的日益增长的需求促使了精致技术的进步,以实时监视用电。这项研究介绍了使用ESP32CAM微控制器的远程监视系统,并采用光学特征识别(OCR)分析,提供了全面的解决方案,用于远程监控电表。该系统利用ESP32CAM微控制器(以其功率和多功能性而闻名)来捕获电表的定期图像。随后,将OCR分析用于从捕获的图像中提取数值数据,例如仪表读数,从而增强自动化和准确性,同时最大程度地减少手动干预。所提出的系统的关键元素包括配备摄像头的ESP32CAM模块,用于捕获图像捕获,集成的无线连接用于远程通信以及OCR算法,以进行有效的数据提取。该系统设计为适应性,可容纳在住宅,商业和工业环境中常见的各种类型的电表。远程监视的功能授权用户通过用户友好的界面访问用电消耗的实时数据,从而促进了有关能源管理的知情决策。此外,该系统具有主动维护的潜力,通过通知用户的不规则性或电力消耗模式的异常情况。建议的远程监控系统提供了一种具有成本效益的可扩展解决方案,以提高电力消耗监控的效率。通过合并ESP32CAM和OCR分析的功能,该系统为远程监视建立了一个可靠的平台,有助于智能和可持续的能源管理实践的发展。
使用的OCR引擎是IBM Datacap的内置OCR引擎,以及AI inside Inc.的OCR引擎。(CEO:
除了联系会议组织者外,还鼓励有疑问,疑虑或投诉与骚扰有关的个人与HHS公民权利办公室(OCR)联系。有关如何向HHS OCR提出投诉的信息(请参见OCR的网页,提交民权投诉,可在此处找到:https://www.hhs.gov/ocr/complaint/complaints/index.html)。在向HHS OCR提出歧视投诉之前,不需要向会议组织者提出投诉。寻求会议组织者的援助绝不禁止向HHS OCR提出投诉。个人还可以通知NIH有关骚扰的担忧,包括性骚扰,歧视和其他形式的不当行为,在NIH支持的会议上。(请参阅NIH的查找帮助网页,可在此处找到:https://grants.nih.gov/policy-and-compliance/policy-topics/policy-topics/harassment/find-help)。
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