XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemValid
2024 年信息和通信技术（验证）法案
1. 简称 ................................................................................................................................................5 2. 解释 ................................................................................................................................................5 3. 许可费的确认 ................................................................................................................................6 4. 豁免 ................................................................................................................................................7 5. 法院的命令或裁定 ......................................................................................................................7 6. 过渡条款 - 未决和正在进行的诉讼 .............................................................................................8
基于MRI的大脑体积模型的开发和验证预测早产新生儿的精神运动不良结果
在2012年1月至2019年12月之间出生的遣散儿童医院住院的早产新生儿被连续收集。纳入标准包括在1500 g下进行出生体重的婴儿，他们在校正年龄（CA）18-24个月（CA）的婴儿和幼儿发育第二版（BSID-II）评估均接受了茶MRI和Bayley量表第二版（BSID-II）。使用3D T1WI的TEA MRI，脑量信息源自婴儿FreeSurfer。内部胶囊后肢的分数各向异性的平均值和标准偏差。人口统计信息和合并症被用作临床信息。研究队列在训练和测试集中分配为7：3。随机森林和逻辑回归模型，以预测低精神运动指数（PDI <85）和低精神发展指数（MDI <85）。性能指标，包括接收器工作曲线（AUROC）下的面积，准确性，灵敏度，精度和F1分数，在测试集中评估。
基于MRI的大脑体积模型的开发和验证预测早产新生儿的精神运动不良结果
在2012年1月至2019年12月之间出生的遣散儿童医院住院的早产新生儿被连续收集。纳入标准包括在1500 g下进行出生体重的婴儿，他们在校正年龄（CA）18-24个月（CA）的婴儿和幼儿发育第二版（BSID-II）评估均接受了茶MRI和Bayley量表第二版（BSID-II）。使用3D T1WI的TEA MRI，脑量信息源自婴儿FreeSurfer。内部胶囊后肢的分数各向异性的平均值和标准偏差。人口统计信息和合并症被用作临床信息。研究队列在训练和测试集中分配为7：3。随机森林和逻辑回归模型，以预测低精神运动指数（PDI <85）和低精神发展指数（MDI <85）。性能指标，包括接收器工作曲线（AUROC）下的面积，准确性，灵敏度，精度和F1分数，在测试集中评估。
同时的方法开发和验证...
背景：在这项工作中，使用氢化溶解剂的组合，开发并验证了使用甲列酮（PGL）（PGL）（PGL）（PGL）（PGL）（PGL）和teneligliptin（TNG）的UV-VIS光谱方法。两种药物的溶解度都显着提高；当组合2m柠檬酸钠和2M乙酸铵时，显示出最大的增长，TNG增加了18倍，PGL增加了15倍。结果：对于两种物质，该技术在啤酒法律限制（10-50 µg/ml）内表现出极好的线性性，相关系数（R²）为0.999。恢复实验证实了该方法的准确性，平均回收率接近100％。验证参数的低百分比相对标准偏差表明可重复性和精度强。结论：与标签索赔相符的结果是从成功应用到市场平板电脑配方分析的方法中获得的。这项工作开发了一种可靠且价格合理的方法，用于同时分析TNG和PGL，该方法可用于制药环境中的常规质量控制。关键字：teneligliptin，pioglitazone，UV-VIS光谱，溶解度增强，氢化剂，方法验证，药物分析，质量控制。1。简介
FIPS 140-3加密模块验证程序管理手册
联邦信息处理标准FIPS 140-3标识了CMVP，这是美国和加拿大82个政府的共同努力，是实施利用83 ISO/IEC 19790：2012要求标准的计划的验证机构，以及ISO/IEC/IEC/IEC 24759：2017衍生测试方法。84该标准还建立了CMVP技术要求，其中包含在NIST特别85出版物（SP）800-140，SP 800-140A，SP 800-140B，SP 800-140B，SP 800-140C，SP 800-140D，SP 800-140D，SP 800- 86 140E，SP 800-140F，以及SP 800-140F，以及他们的最新速度。必须在安全系统中使用的密码模块满足这些安全要求87，以保护受控的未分类88个信息（以下称为敏感信息）。此标准取代FIPS 140-89 2，全部密码模块的安全要求。FIPS 140-3可在90线上可用，网址为https://doi.org/10.6028/nist.fips.140-3。91
解决监督机器学习中有效性的威胁：教育研究人员的框架和最佳实践
自2018年以来，高等教育机构已经意识到“入学悬崖”，这是指未来入学率的预期下降。本文试图通过研究导致预期下降的趋势来描述俄亥俄州的准备机构如何为这一未来。使用2012年至2022年的IPEDS数据，我们分析了俄亥俄州九所公立大学的入学率，收入，债务和人员配备的趋势。我们发现机构在此期间的发展方式有很大差异。我们的分析表明，俄亥俄州是检查机构准备性的说明性案例研究，因为它代表了多个维度的“最坏情况” - 从预计的入学率下降到国家资金限制。本文通过考虑对全国高等教育的影响，并向未来对人口转变的反应进行研究的指示
在不同肥厚型心肌病队列中验证 ACC/AHA 和 ESC 心脏性猝死风险指南：分层 HCM 研究
美国心脏病学会/美国心脏协会 (ACC/AHA) 和欧洲心脏病学会 (ESC) 指南采用不同的方法来识别可能受益于 ICD 植入的 SCD 高风险患者。2020 年 ACC/AHA 指南采用风险因素方法来推荐 ICD 植入，考虑了五个主要因素（SCD 家族史、不明原因的晕厥、严重的左心室肥大 [LVH]、心尖动脉瘤和左心室射血分数降低 [≤50%]）和两个非主要因素（非持续性室性心动过速 [NSVT] 和心脏磁共振上的广泛晚期钆增强）。 ESC 指南以风险预测模型为基础提出建议，该模型估计 5 年 SCD 风险，考虑年龄、左心室壁厚、左心房大小、最大左心室流出道梯度、SCD 家族史、NSVT 和不明原因晕厥的存在 (3, 4)，对于估计 SCD 风险≥6% 或≥4% 的人建议使用 ICD（有不同类别的建议）。
高级科学官员（目标验证）、目标评估和分子治疗学候选人信息
CCDD 的使命是通过将癌症基因组和癌症生物学信息转化为药物来开发个性化药物，造福患者。我们实施创新的药物发现技术，发现基于新机制的药物，并尽可能快地从实验室开发到假设检验的早期临床试验。我们广泛发表我们的工作成果，并与学术界、生物技术公司和制药行业建立了广泛的合作网络。我们的团队致力于发现小分子候选药物，并开发高质量的化学探针以支持新的癌症生物学研究。癌症治疗学部位于 ICR Sutton 校区新建成的价值 7500 万英镑的癌症药物发现中心大楼的先进实验室中。
验证基于机器学习的方案生成器
机器学习（ML）方法在内部模型的设计经济场景发生器中变得越来越重要。数据驱动模型的验证与基于经典理论的模型不同。我们讨论了这种验证的两个新方面：首先，检查风险因素与第二个依据，检测不良的记忆效应。第一个任务变得必要，因为在基于ML的方法中，依赖性不再源自财务数学理论，而是由数据驱动的。出现了对后一个任务的需求，因为不能排除基于ML的模型仅重现经验数据而不是生成新方案。要解决第一个问题，我们建议使用文献中现有的测试。在第二期中，我们介绍并讨论了一个新颖的记忆比。包括基于实际市场数据的数值实验，并使用这两种方法验证了基于自动编码器的方案生成器。