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利用数字双技术来提高清真供应链中的透明度，可追溯性和合规性
清真供应链涵盖了食品，药品，化妆品的部门，面临着符合伊斯兰规则，维持产品可追溯性和打击欺诈行为的巨大挑战。鉴于全球对清真产品的需求不断增长，因此对技术创新的需求提高了供应链透明度并确保清真合规性增长。本文探讨了数字双（DT）技术在清真供应链管理中的应用，从而强调了其解决这些挑战的能力。本文的主要研究问题如下：数字双胞胎技术如何促进清真供应链中的透明度，可追溯性和合规性？当前的研究通过回顾现有文献和工业案例研究的综述采用定性方法。研究表明，数字双胞胎技术有望通过实时清真状态监测来大大提高清真供应链的运营卓越性，以确保该产品遵守供应链沿岸的宗教和道德要求。主要应用程序包括跟踪清真认证，防止交叉污染以及提高认证机构，制造商和消费者的透明度。结果表明，数字双技术有可能通过降低欺诈，提高运营效率和建立消费者信任来改变清真供应链。作为一种综合的清真合规解决方案，数字双胞胎可以在全球范围内实现更透明和值得信赖的清真认证过程。这项研究扩展了供应链管理技术创新的知识主体，尤其是宗教和道德产品认证，并为该地区的未来研究奠定了基础。
iTrace功能障碍镜头指数的特异性和敏感性早期诊断性白内障
ITRACE功能障碍透镜指数（DLI）提供了一种定量方法来评估晶状体，并有可能促进白内障的早期检测。在全球范围内，白内障的患病率由于人口老龄化而增加，在摩洛哥，它们仍然是可逆失明的重要原因。本研究研究了DLI在识别大量患者中白内障时的特异性和敏感性，重点是将早期白内障与影响视觉质量的其他条件区分开。DLI产生从0到10的分数，提供了一个客观镜头质量度量，其值较低，表明功能障碍。在621例患者（1242眼）的队列中，243只眼睛显示DLI <5。，有56只眼睛证实了白内障和187只眼睛，表现出各种眼部条件但清晰的镜头。 结果表明，识别DLI <5阈值内白内障的100％灵敏度，特异性为72.4％。 这些发现突出了DLI作为早期白内障的诊断工具的实用性，尽管受到眼部特征（例如轴向长度和角膜结构）的变化。，有56只眼睛证实了白内障和187只眼睛，表现出各种眼部条件但清晰的镜头。结果表明，识别DLI <5阈值内白内障的100％灵敏度，特异性为72.4％。这些发现突出了DLI作为早期白内障的诊断工具的实用性，尽管受到眼部特征（例如轴向长度和角膜结构）的变化。
CS 168层，设计，Traceroute春季2025
1 for ttl in range(1, 65): 2 ttl_result = [] # empty set to log responses 3 for _ in range(3): 4 send packet to dst_ip with TTL=ttl 5 wait for a corresponding valid/relevant response 6 7 if no valid/relevant response received: 8 add an empty address to ttl_result 9 10 if valid/relevant ICMP Time Exceeded response received: 11 add source IP of that数据包ttl_result 12 13如果有效/相关的ICMP目标无法接收到未接收：14将dst_ip添加到ttl_result 15退出外循环16 17打印ttl_result＃响应此ttl
一个改变游戏可追溯性和安全性的游戏规则
抽象区块链技术正在通过提供持续的安全性和可追溯性问题的创造性方法来改变食品行业。不变性，提高可见度，开放性和数据完整性都可以通过多种方式共同建立对扩展食品供应链（FSC）的信任。区块链可以帮助减少伪造商品和其他非法交易的危险，提高可追溯性并促进更有效的召回。此外，通过将索赔的权威来源（例如认证机构或认证所有者）纳入区块链，区块链可以改善可持续来源，有机或基于信仰的索赔等信誉索赔的完整性，例如犹太人或清真索赔。这将使最终用户和业务客户放心。这种系统评估使用荟萃分析方法来评估区块链的影响，从而综合了十（10）项研究的数据。系统审查遵循Prisma（用于系统审查和荟萃分析的首选报告项目）协议，用于数据收集，提取和报告。该研究使用Google Scholar，Science Direct和Web of Science数据库收集本研究中使用的文章。除了降低食品欺诈和污染的风险外，主要发现还显示出追踪，透明度和法规依从性方面的显着增长。该分析还确定了障碍，并提出了在粮食供应链中使用区块链技术的方法。关键字：区块链，食品供应链，技术，食品可追溯性，粮食安全提交日期：06-01-2025接受日期：16-01-2025
您的AI代理会得到您吗？一个可从基于论点的对话轨迹近似人类模型的可靠框架
可解释的AI越来越多地采用论证方法来促进AI代理和人类用户之间的互动解释。虽然现有方法通常依赖于预定的人类用户模型，但在交互过程中动态学习和更新这些模型仍然存在一个关键的差距。在本文中，我们提出了一个框架，使AI代理可以通过基于论证的对话来调整对人类用户的理解。我们的方法称为角色，借鉴了前景理论，并将概率加权函数与贝叶斯信念更新机制相结合，该机制优化了基于交换论点的可能性人类模型的概率分布。通过与人类用户的经验评估在应用的论证环境中，我们证明了人物有效地捕捉人类信念不断发展的信念，促进个性化的侵入性，并胜过最先进的方法。
GHSC-PSM全球标准和可追溯性调节跟踪器
•“什么” - 可追溯性指令是授权和执行药品可追溯性的整体法律框架。•“如何” - 一系列支持供应链参与者的准则，并提供有关如何根据标准执行授权的其他详细信息。可以随着时间的推移进行调整，因为部署了其他功能，并通过实施捕获了经验教训。
实验室医学议程中的可追溯性...
代谢组学定量代谢组学方法有可能通过提供完整的代谢特征来彻底改变常规临床诊断和预后。但是，当前生成的代谢组学数据与实验室之间以及在大型临床研究中生成数据所需的大型时间表之间是不可比的。因此，需要标准化以确保结果可追溯到更高阶的参考并满足当前的体外诊断调节标准。需要与欧洲和国际代谢组学社区驱动的协调活动以及提供保证患者数据所需的参考标准和参考材料的全面参与
新时代合作伙伴|食品可追溯性规则（FSMA 204）信息和资源1
FDA关于某些食品（食品可追溯性最终规则）的其他可追溯性记录要求的最终规则，建立了可追溯性记录记录保存要求，除了现有法规外，对于在食品可食用性清单（FTL）中制造，加工，包装或持有食品的人（FTL）。最终规则是FDA智能食品安全蓝图新时代的关键组成部分，并实施了《 FDA食品安全现代化法》（FSMA）的第204（d）节。最终规则中确定的新要求将允许更快地识别和快速清除潜在的受污染的食物，从而减少食源性疾病和/或死亡。来源：fda.gov
ABNM 2023 追踪者简讯-合并版
获得认证后，ABNM 文凭持有者将进行一系列临床实践活动，通常不涵盖 NM 的整个范围。因此，ABNM 根据我们活跃的文凭持有者实践档案（来自 www.abnm.org 上的文凭持有者年度更新）构建 CL（和重新认证考试）。ABNM 考试蓝图根据文凭持有者的档案分配项目，并定期对其进行审查/更新。2018-2020 年的数据显示，35% 使用一般单光子成像，39% 使用正电子发射断层扫描，17% 进行心血管成像，7% 提供放射性药物治疗。叠加这些类别，9% 的文凭持有者将儿科患者纳入他们的实践中。当前的 ABNM CL 蓝图包括 64% 的一般 NM 和 PET 成像（重点是肿瘤学应用）、16% 的心血管成像、10% 的 NM 治疗和 10% 的“核心”概念（监管、患者安全、成像物理和放射性核素/衰变特性）。
