XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPrescr
处方药物用户费率2025
表6 .----- cder实际fy 2023工作量量和预测的2025 fy 2025工作量工作量类别fy 2023实际上fy 2025预测效能补品232 232标签补品917 1,191 1,191制造补充剂2,372 2,372 2,320 NDA/BLA1原始145 145 145 133 PDFA（包括3 ,， 3,783个活跃商业IND 3 9,882 10,788年度报告4 3,465 3,556 PMR / PMC相关文档4 1,696 1,605活跃REMS计划4，5 23 2 23 1新药应用（NDA） /生物许可证应用程序（BLA）。仅2个书面响应（WROS）。3对于CPA的目的，这被定义为活跃的商业研究新药（IND），在过去的18个月中已收到文件。4表示批准后提交给申请文件的材料的审查有关的活动。5表示主动风险评估和管理策略（REMS）计划的百分比与中心和用户费用成正比，并通过排除阿片类药物共享系统的合格产品总数。
Maudsley®处方精神健康指南...
责任/免责声明的限制，而出版商和作者在准备这项工作方面都尽了最大的努力，而对这项工作内容的准确性或完整性没有任何陈述或保证，并特别否认所有保证，包括没有限制对特定目的的商人或适应性的限制。这项工作的销售代表，书面销售材料或促销报表不得创建或扩展保修。这项工作的出售是为了了解出版商没有从事专业服务。此处包含的建议和策略可能不适合您的情况。您应该在适当的情况下咨询专家。在这项工作中将组织，网站或产品作为引用和/或潜在信息来源的事实并不意味着出版商和作者认可该组织，网站或产品可能提供或建议的信息或服务。此外，读者应意识到，这项工作中列出的网站可能已经改变或消失了这项工作的写作和阅读时。出版商和作者都不应对任何利润损失或任何其他商业损失（包括但不限于特殊，附带，结果或其他损害）负责。
法国总从业者开处方MHealth应用程序和设备的意愿：定量研究
背景：移动健康领域（MHealth）一直在不断扩展。在临床实践中集成MHealth应用程序和设备是一个重大而复杂的挑战。全科医生（GPS）是患者护理途径中的重要联系。由于他们是患者的首选医疗保健中介，GP在支持患者向MHealth的过渡中起着重要作用。目的：本研究旨在确定与法国全科医生对患者开出MHealth应用程序和设备的意愿相关的因素。方法：这项研究是APIAPPS项目的一部分，其总体目的是通过开发一个定制的平台来帮助它们，以帮助消除GPS面部的障碍。这项研究包括从法国多个医学院（里昂，尼斯和鲁恩）的总执业部门招募的GPS，以及学术GPS，医疗保健专业协会以及社交和专业网络的邮寄清单。参与者被要求填写一份基于网络的问卷，该问卷收集了有关各种社会人口统计学变量的数据，他们参与持续教育计划的指标以及他们致力于在患者咨询期间促进健康行为的时间以及表征其患者人群的指标。还收集了有关其对MHealth应用程序和设备的看法的数据。最后，调查表包括了用于测量GPS可接受开处方MHealth应用程序和设备的项目的项目。结果：在174 GPS中，有129（74.1％）宣布他们向患者开出MHealth应用程序和设备的意愿。参与多变量分析，参与持续的教育计划（赔率[OR] 6.17，95％CI 1.52-28.72），是法语的更好的患者基础指挥官（OR 1.45，95％CI 1.13-1.88），对MHEATH APPS和GP的医疗效果的效果以及MHEADE HEADTAR的效果，以及MHEADE效果的效果 - 实践（OR 1.04，95％CI 1.01-1.07），以及通过随机临床试验（OR 1.02，95％CI 1.00-1.04）对MHealth应用程序和设备的验证都与GPS愿意开处方MHealth应用程序和设备有关。相比之下，年龄较大的GPS（OR 0.95，95％CI 0.91-0.98），女性GPS（OR 0.26，95％CI 0.09-0.69），以及那些认为患者或医疗实践风险的人（或0.96，95％CI 0.94-0.99）是不太贴心的贴法。
AWS规定指导 - AWS上的网络威胁情报共享
结构化威胁信息表达式（Stix）是一种开源语言和序列化格式，用于交换CTI。指标，例如文件哈希，域，URL，HTTP请求和IP地址，是要共享威胁阻塞的重要输出。但是，有效的行动取决于其他智能，例如确定性评分和入侵集相关性。stix 2.1定义18个stix域对象，包括攻击模式，行动过程，威胁参与者，地理位置位置和恶意软件信息。它还引入了概念，例如置信等级和关系，这些概念可帮助实体在威胁智能平台收集的大量数据中确定噪声中的信号。您可以在AWS环境中检测，分析和分享有关威胁的细节。有关更多信息，请参见本指南中的预防和侦探安全控制。
AWS规定指导 - 为亚马逊销售合作伙伴启用业务报告和生成AI功能
Understand application authorization .............................................................................................. 12 Authorize vendor groups for application access ............................................................................ 13 Connect to the SP-API .............................................................................................................................. 13 Building a data ingestion pipeline ............................................................................................... 14 Implementing analytics capabilities ............................................................................................ 16 Implementing generative AI ......................................................................................................... 18
2024/25储蓄建议处方井
BSW配方。这种力量的唯一迹象是成年人最初的7天剂量滴定，用于恐慌症，创伤后应激障碍和社交焦虑症以及对强迫性障碍的儿童的最初剂量滴定。Symbicort，Duoresp，Budesonide/formoterol 100/6、200/6或400/12
AWS 规范指南 - 在 AWS 上创建数据策略
# ........................................................................................................................................................... 22 A ........................................................................................................................................................... 23 B ........................................................................................................................................................... 26 C ........................................................................................................................................................... 28 D ........................................................................................................................................................... 31 E ........................................................................................................................................................... 35 F ........................................................................................................................................................... 37 G ........................................................................................................................................................... 39 H ........................................................................................................................................................... 40 I ........................................................................................................................................................... 41 L ........................................................................................................................................................... 43 M ........................................................................................................................................................... 45 O ........................................................................................................................................................... 49 P ........................................................................................................................................................... 51 Q ........................................................................................................................................................... 54 R ........................................................................................................................................................... 54
用于个性化听力学诊所助听器处方的图形 - 用户界面
助听器配件通常是基于基于人群的处方（例如DSLV5和NAL-NL2）进行的。虽然对基线拟合有效，但这些处方并未考虑到个人的听力偏好，尤其是在可能引起个人感兴趣的嘈杂的音频环境中，从而导致听力下降和助听器满意度降低。本文提出了一个图形 - 用户界面（GUI）软件工具，称为助听器放大的个性化（PHAP），用于个性化助听器配件。此GUI结合了一种先前开发的多波段贝叶斯机器学习方法，可通过配对的音频比较达到个性化设置。通过独立地对每个频段进行建模，此方法可大大减少训练时间，从而使该工具实现个性化。通过以时间效率的方式简化个性化过程，开发的GUI提供了一种将用户偏好纳入配件的有效方法，并为更广泛地采用听力学诊所的个性化助听器配件铺平了道路。
综合预测与优化规范树在可再生能源交易中的应用
摘要 — 从数据中得出决策通常涉及一个包含两个部分的连续过程，即预测和优化。预测模型通过最小化代表特定任务成本（例如交易、调度）的损失函数来学习，而不考虑下游优化，这在实践中会造成性能瓶颈并掩盖数据对决策的影响。这项工作提出了一个单一的数据驱动模块，该模块利用优化组件的结构并直接学习以解释数据为条件的策略。为此，我们描述了一种算法，通过直接最小化特定任务的成本来训练决策树集合，并通过原始问题的加权样本平均近似来规定决策。然后，我们开发了一个通用框架来评估解释数据对规定性能的影响。为了说明所提出的建模方法的有效性，我们考虑了两个与可再生能源交易相关的案例研究。首先，我们研究日前市场的交易，并提出平衡最佳交易决策和预测准确性的策略。接下来，我们添加一个存储设备，并基于使用线性决策规则方法的可处理近似值共同优化日前报价和运营策略。实证结果表明，与标准随机优化框架下得出的解决方案相比，规范性能有所提高。此外，我们还提供了关于解释性数据如何影响优化性能以及这种影响在不同市场设计下如何演变的宝贵见解。
AWS 规范指导 - 生成式 AI 工作负载评估
# ........................................................................................................................................................... 35 A ........................................................................................................................................................... 36 B ........................................................................................................................................................... 39 C ........................................................................................................................................................... 41 D ........................................................................................................................................................... 44 E ........................................................................................................................................................... 48 F ........................................................................................................................................................... 50 G ........................................................................................................................................................... 52 H ........................................................................................................................................................... 53 I ........................................................................................................................................................... 54 L ........................................................................................................................................................... 56 M ........................................................................................................................................................... 58 O ........................................................................................................................................................... 62 P ........................................................................................................................................................... 64 Q ........................................................................................................................................................... 67 R ........................................................................................................................................................... 67 S ........................................................................................................................................................... 70 目录 ................................................................................................................................................................ 74 U ................................................................................................................................................................ 75 V ................................................................................................................................................................ 76 W ................................................................................................................................................................ 76 Z ................................................................................................................................................................ 77