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CVD-COVID-UK/COVID-IMPACT 研究成果
以下列出的论文和预印本由 CVD-COVID-UK/COVID-IMPACT 联盟制作，由 BHF 数据科学中心提供支持。根据联盟的原则（基于协作、透明和包容的精神），所有相关分析计划、协议、代码、表型代码列表和报告均通过中心在 HDR UK Gateway 上的收藏、中心 GitHub 组织中的存储库以及通过开放获取出版物（通过以下链接）公开。已发表的论文/报告和预印本
回复：硫酸供应 – AMEC 研讨会成果 2024 年 12 月
昆士兰州政府对硫酸供应研究的回应是成立一个工作组，其中包括目前运营资产的一小部分。 AMEC 的大多数成员被归类为报告中提出的情景中的“已承诺、可能、可能和推测”部分。由于 AMEC 的成员构成了新兴需求和潜在供应的很大一部分，因此在制定解决方案时代表我们成员的利益非常重要。为此，AMEC 与目前未参与政府工作组的利益相关者举行了一次研讨会。
引入新芽（使用阈值的区域输出的半自动化划分）：一种适应性的计算机视觉工具，用于生成3D分段
3D图像数据的可用性提高需要提高目前依赖手动标记的数字细分效率，尤其是在将结构分为多个组件时。自动化和半自动化的方法，例如深度学习和智能插值，但需要预先标记的数据，以及专门的硬件和软件。深度学习模型通常需要手动创建广泛的培训数据，尤其是对于复杂的多级分段。在这里，我们介绍了Sprout，这是一种新颖的，半自动化的计算机视觉方法，提供了时间效率且用户友好的管道，用于细分和分析图像数据。发芽基于指定的密度阈值和连接组件的侵蚀生成种子（代表对象的部分），以实现元素分离。种子生长以获得完全分类的分割。我们将Sprout的性能与智能插值的性能进行比较，并将其应用于不同的数据集，以证明此开源3D细分方法的实用性和多功能性。
用于输送药品和生物制品的设备的基本药物输送输出，行业指南草案
本指南涉及器械 1 和 17 组合产品 2,3 的药物输送性能信息的关键方面，这些产品包括器械组成部分 4，旨在输送人体药物，包括生物产品 5（本文称为药物输送器械）。 6 本指南描述了 FDA 与建立和评估药物输送性能所必需的器械设计输出相关的建议。该指南包括 21 在研究、营销和上市后变更申请中提交的信息和数据的建议。 7 一般而言，如本指南进一步讨论的那样，基本药物输送输出 (EDDO) 是指确保药物输送功能所必需的器械药物输送设计输出。 8 本指南建议了一种识别 EDDO 的方法，提供了特定类型器械的 EDDO 示例，并描述了申请中提供的与 EDDO 相关的信息和数据。 27
控制长格式大语模型输出
近年来，大型语言模型的能力大大提高，因此提高我们对其产出的控制能力非常重要。在本论文中，我讨论了我制定的几种此类控制方案，从纯推理时间控制到基于填充的对准方法。i将首先讨论适用于非结构化自然语言生成的高度通用方法，包括称为Fudge [164]的推理时间控制方案以及基于加强学习的基于加强学习的鉴定AP-称为RLCD [169]。i接下来将讨论可以在更结构化的域（例如分子设计，程序合成和语义解析）中用于控制的更多专业方法[167，163]。最后，我将通过提示将我们的控制扩展到更长的输出（在数千个单词的范围内）在自动故事生成应用程序中，通过提示将我们的控制扩展到更长的输出[168，166]。
目标人群产出 (TPO)：通过战略性公私合作伙伴关系创建高价值卫生系统
参考文献：1. OECD。《健康一览》，2019 年；2. OECD。劳工和社会事务卫生委员会，2019 年；3. Appleby J. 国王基金会，2013:10；4. Ebi KL 等人。在：伤害预防和环境健康，编辑。Mock CN 等人。2017 年；155–169；5. Leon DA 等人。《柳叶刀公共卫生》2019 年；4：e575–82；6. Leisinger KM 等人。《南方医学评论》2012 年；5：3–8；7. Yavdav H 等人。《柳叶刀全球健康》2021 年；9(11)：e1553-60；8. Ward ZJ 等人。 Nat Med 2023；29：1253–61；9. 世界经济论坛，Southern Voice，2023 年；10. 卫生系统创新实验室。哈佛大学，2022 年；11. Kanwar AVS，Rahim MM。法律与医学杂志 2019 年；26：750–63；12. IQVIA：存档数据；13. Smith PC、Busse R。预防慢性病 2010；7：A102；14. Delgado P 等人。BMJ 2021；373：n966；15. Sørensen T 等人。即将出版的关于 TPO 的介绍性手稿；16. Atun R、Moore G。牛津大学出版社，2021 年；17. 世界卫生组织，欧洲卫生系统和政策观察站 2022 年；18. Byskov J 等人。卫生政策计划 2019；34：635-45。
传播创造者：为生成性人工智能输出归功
近期涌现的生成式人工智能 (GAI) 系统（如 Stable Diffusion）可以根据人类提示生成图像，这引发了关于创作权、原创性、创造力和版权的争议性问题。本文重点关注创作权：谁创造了 GAI 帮助下产生的输出并应获得其功劳？现有的关于创作权的观点不一：一些人坚持认为 GAI 系统只是工具，人类提示者才是真正的创造者；其他人更愿意承认 GAI 发挥了更重要的作用，但大多数人都以全有或全无的方式看待创作权。我们开发了一种称为 CCC（以集体为中心的创造）的新观点，以改进这些现有立场。在 CCC 上，GAI 输出首先由集体创建。对创造权的主张有不同程度，取决于所涉及的各种代理和实体（包括用户、GAI 系统、开发人员、训练数据生产者等）的个人贡献的性质和重要性。重要的是，CCC 坚持认为 GAI 系统有时可以成为共同创造集体的一部分。我们详细介绍了 CCC 如何推进现有的辩论并解决涉及 GAI 的创造权争议。
具有三态输出的八路缓冲器和线路驱动器
NCA8244 是一款八进制缓冲器/驱动器，用于提高面向总线的接收器和发射器、时钟驱动器等的驱动能力，并确保信号时序的准确性。它在每个方向上提供四个通道，具有低电平有效的单独输出使能 (/OE) 输入。当 /OE 有效时，NCA8244 将数据从 A 传输到 Y。当 /OE 为高电平时，输出处于高阻抗状态。在通电和断电期间，/OE 应通过上拉电阻连接到 VCC，以确保高阻抗状态。NCA8244 可承受高达 5.SV 的输入电压，每个通道支持最大 24 mA 的电流驱动。所有未使用的输入必须保持在 Vee 或 GND 以防止过大的电源电流。
将数据和措施对准逻辑模型的输出和结果
逻辑模型是一个图形组织者，描述了程序或干预措施为创建短期和长期变化所做的工作。这是一个可行的计划，具有明确的步骤，将其映射到清晰识别结果并预期的长期影响。良好的逻辑模型为教育工作者提供了一个详细且实用的故事，讲述了一个程序将如何通过明确共享去向，他们将如何到达那里以及一旦到达后将展示的内容来改变。逻辑模型可以在计划组成部分和针对教育合作伙伴和资助者的预期成果上产生清晰度和特异性，在计划计划评估时提供帮助，并支持连续的改进周期（Kekahio等，2014; Lawton等，2014; Shakman＆Rodriguez，2015; Stewart等，2015; Stewart等，2015; Stewart等，20221）。