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使用高分辨率质谱法开发和验证人类全血和血浆中大多数精神活性药物、镇痛药、麻醉药、抗糖尿病药、抗凝血药和抗高血压药的非靶向筛查方法
摘要：(1) 背景：在毒理学实验室中，可以使用各种筛选方法来识别与中毒有关的化合物。由于其灵敏度和可靠性，高分辨率质谱法在过去几年中在这方面的应用越来越广泛。本文，我们介绍了一种使用液相色谱与高分辨率质谱联用的筛选方法的开发和验证。(2) 方法：该方法仅需要 100 µ L 全血或血浆样品。预处理包括使用甲醇/乙腈和硫酸锌进行快速简便的去蛋白质化。根据国际指南对这种新测定法进行了验证。(3) 结果：为了进行方法验证，选择了 53 种化合物。选择标准如下：各种化学结构和治疗家族（>15）、大的 m/z 分布、正或负电离模式以及各种洗脱时间。测定法显示出高选择性和特异性，具有最佳的工艺效率。使用预定标准确定的鉴别限度设定为亚治疗浓度或治疗浓度。使用加标血浆对照和外部质量对照评估适用性。（4）结论：新方法已成功应用于常规临床和法医样品。
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创办公司 - 参与者现在必须考虑未来的资金、团队组建、公司注册等问题。 进行进一步的市场研究 - 当前的想法要么不符合假设应用的市场需求，要么没有足够的信息来支持明确的前进方向。 因此，团队将继续他们的研究工作，以验证当前市场或为他们的技术寻找另一种应用。 授权开发的技术 - 参与者将开发该技术，使其对潜在合作伙伴具有吸引力，包括创建竞争性投标环境。 继续在学术界研究和开发该项目 - 这可能出于多种原因，包括缺乏资金、团队的其他优先事项、市场研究数据等。
计划验证支持生物多样性净收益的声明
概述在遵守一般生物多样性增益条件的开发情况下，该申请必须伴随着城镇和国家规划（发展管理程序）（英格兰）命令（英格兰）2015年第7条中规定的最低信息。本文档旨在与您的计划申请一起提交，以提供该法案中要求的所有必要信息以验证您的申请。必须提交的强制性最低信息以验证该申请，
Coverage-vality-Awawawawe Algorithmic Rustise
图4。替代物相对位置与数据簇的相对位置的四个可能性。黑色箭头指示超平面的正常向量，指向与正标相关的区域。在情况1中，两个平均向量通过超平面正确分类。在情况2和3中，只有一个平均向量中的一个被正确分类。情况4是微不足道的，因为没有正确分类的均值向量，导致微不足道的覆盖范围和有效性cobσ+1 = vabσ -1 =0。
感知到的危险（PD）量表：开发和验证
摘要 - 目前没有心理上有效的工具来衡量机器人的感知危险。为了填补这一空白，我们提供了感知到的危险的定义，并通过四项研究开发并验证了12个项目的尺度。一个探索性因素分析揭示了感知到的危险的四个细分：情感状态，身体脆弱性，无效和认知准备就绪。验证性因素分析证实了双因素模型。然后，我们将感知到的危险量表与Godspeed感知的安全量表进行了比较，发现感知到的危险量表是经验数据的更好预测指标。我们还在面对面的环境中验证了量表，发现感知到的危险量表对机器人速度的操作敏感，这与以前的经验发现一致。表明，感知到的危险量表是可靠的，有效的，并且是对人类机器人相互作用环境中感知的安全性和感知危险的充分预测指标。索引条款 - 被认为的危险；感知的安全；比例de-velopment
俄亥俄州第三前沿技术验证和启动...
加速俄亥俄州初创公司的技术商业化，这些公司在公司关键的早期阶段获得合格机构开发技术的许可。提供将技术推向可以商业化或筹集额外商业化资金所需的证据。鼓励主要申请人（定义见第 2.3.1 节）明确确定后续融资机会的途径，如果可能，直接与潜在投资者合作，确定投资公司所需的证据。资助活动可能包括但不限于开发 beta 原型并部署给潜在客户进行测试和评估以及进行市场研究/业务开发，以提供所需的证据。
人工智能的设计、验证和嵌入式部署
当无法直接测量目标信号或物理传感器增加过多成本和设计复杂性时，虚拟传感器（也称为软传感器）建模是一种模仿物理传感器行为的强大技术。在为电气化系统开发电池管理系统 (BMS) 时，获得准确的电池充电状态 (SOC) 值是一个关键的设计元素，而直接测量 SOC 是一项挑战。人工智能 (AI) 技术可以作为卡尔曼滤波器和其他知名技术的替代或补充。但是，必须使用整个系统的其他部分验证和测试 AI 模型，以确保运行的可靠性和安全性。在部署到资源受限的嵌入式设备上时，AI 模型还应满足计算要求。
开发基于机器学习的远程医疗自动患者参与度评估器：算法开发和验证研究
背景：患者参与是行为健康护理中一项关键但具有挑战性的公共卫生优先事项。在远程医疗过程中，医疗保健提供者需要主要依靠口头策略而不是典型的非口头提示来有效地吸引患者。因此，典型的患者参与行为现在有所不同，并且医疗保健提供者对远程医疗患者参与的培训不可用或非常有限。因此，我们探索了机器学习在估计患者参与度中的应用。这可以帮助心理治疗师与患者建立治疗关系，并在远程心理健康会话期间增强患者对心理健康状况治疗的参与度。目标：本研究旨在检查机器学习模型在远程心理健康会话期间估计患者参与度的能力，并了解机器学习方法是否可以支持客户和心理治疗师之间的治疗参与。方法：我们提出了一种基于多模态学习的方法。我们独特地利用了心理学文献中经常使用的情感和认知特征对应的潜在向量来了解一个人的参与度。鉴于医疗保健中存在的标记数据约束，我们探索了一种半监督学习解决方案。为了支持远程医疗类似技术的开发，我们还计划发布一个名为“临床分析中的多模式参与检测”（MEDICA）的数据集。该数据集包括 1229 个视频片段，每个片段时长 3 秒。此外，我们还展示了针对该数据集进行的实验，以及真实世界的测试，以证明我们方法的有效性。结果：与最先进的参与度估计方法相比，我们的算法报告的均方根误差提高了 40%。在我们对 20 名患者心理治疗过程中的 438 个视频片段进行的真实世界测试中，与之前的方法相比，心理治疗师的工作联盟清单得分与我们的平均和中位参与度估计值之间存在正相关。这表明所提出的模型有可能提供与心理治疗师使用的参与度测量非常吻合的患者参与度估计值。结论：患者参与度已被确定为改善治疗联盟的重要因素。然而，在远程医疗环境中，对这一点进行测量的研究有限，因为治疗师缺乏做出自信评估的传统线索。所开发的算法试图在机器学习框架内建立以人为本的参与建模理论，以准确可靠地估计远程医疗中患者的参与程度。结果令人鼓舞，并强调了将心理学和机器学习结合起来以了解患者参与的价值。进一步
流程 分钟 有效期 期限 持有人 对象 单位 注册价格
附件一，DGARP 经济通知第 01 号（2025 年 1 月）的一部分，根据第 56.144/2015 号法令第 6 条第 IV 款和第 62.100/2022 号法令第 92 条第 IV 款披露注册价格经济监测情况
儿童用药自我效能量表的开发与验证
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