环境临床文档(ACD)是一种利用人工智能(AI)来转录和解释患者 - 智利对话的技术。ACD平台利用高级语音识别和自然语言处理技术来生成临床医生审查的临床注释。这项技术通常是通过智能手机上的移动应用程序实施的,它利用该设备的麦克风来捕获对话(Tierney等,2024; Misurac等,2023; Albrecht等,Albrecht等,2024)。环境临床文档是生成AI在医疗保健中的主要应用,吸引了研究和开发的大量投资,以及在各种医疗保健环境中快速实施这些技术。为此目的设计了各种环境AI平台和工具,包括AWS HealthScribe,Nuance Dragon Ambient Experience(DAX),DeepScribe和3M M*Modal Fluengence Align。
摘要目的:我们研究了自定义iPad应用程序The Rehab Portal的使用,以向住院的脑损伤康复服务提供服务,并访问临床医生或客户本身的短视频,以了解其当前的康复目标。材料和方法:我们基于以前与服务用户,他们的家人和临床医生的共同设计开发了康复门户网站应用程序的初始版本。在一次野外试验中对此进行了研究,其中一系列六个客户在住院康复过程中,收集了有关临床ICIAN的定量数据和与康复门户的客户参与的定量数据,并在出院时对客户和临床医生进行定性访谈的主题分析。结果:对两个客户的互动量很高,而又有四个客户的限制。在主题分析中,我们讨论了康复门户网站的引入如何破坏实践,改变事物的完成方式,导致偏离通常的日常工作,增加负担并威胁专业完整性。同时,它运行良好,这导致了目标计划的重新定位,从临床医生指导到临床医生,客户及其家人之间的持续,充满活力的合作。最后,在某些情况下,我们确定了对现状的恢复,客户振奋对临床医生的行为产生了意想不到的影响,导致该过程被放弃。结论:当前的发现并未为这种方法提供批发支持,但是我们继续认为,使用异步视频支持临床医生 - 客户交流的方法可能会提供相当大的未来价值,并且值得进一步研究。
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测,但是这些预测主要是为分类任务而设计的,尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此,在这项工作中,我们介绍了专家:专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值,我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异,并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的,其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此,这提供了一个基于示例的解释,并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型:成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能,同时洞悉模型的推理过程。
1。计划计划:1.1计划愿景:阿巴拉契亚社区资本(“ ACC”)建立了阿巴拉契亚绿色银行,能源社区和服务不足的农村(美国农村绿色银行或“ GBRA”),领导该国在低收入农村社区的绿色过渡,受到化石燃料工业降低影响的低收入农村社区。ACC将使用CCIA奖,以确保煤炭,能源,服务不足的农村和部落社区获得资金和技术援助,以开发和资助清洁能源项目。由于ACC的基于地点的战略,这些低收入的社区(“ Lidac”)将建立清洁能源经济体,支持成千上万的家庭,企业和社区机构。清洁能源项目将创造数千个优质的就业机会,同时减少碳排放量并改善全国硬性能源社区的空气质量。ACC设想,许多在农村社区中具有深厚专业知识的组织将参与支持这项工作,许多此类组织协助制定了GBRA的愿景。应该指出的是,在本提案中所描述的任何组织都不命名为子招,合作伙伴或供应商。与参与服务提供商有关的所有活动以实现该奖项的公共目的,将严格遵循EPA的竞争性采购指南。1在签署此命令时,拜登总统说:“我们永远不会忘记挖煤并建造国家的男人和女人。这就是为什么由阿巴拉契亚社区资本领导的投资对于阐明经济竞争环境至关重要的原因。”GBRA的重点与拜登政府的行政命令14008“应对国内外的气候危机”,以与煤炭,石油和天然气以及动力植物社区合作,以创造良好的工会工作,刺激经济振兴,补救环境降级和支持能源工作者。我们将与他们做正确的事,并确保他们有机会继续在自己的社区中建立国家并为此获得良好的报酬。”我们认为,这一提议可以实现这一诺言1.1.1社区贷方网络战略:通过其GBRA计划,ACC在公正的能源过渡的最前沿为社区贷方网络服务,影响人们,地区和经济体历史上以采矿,收获,生产和分配的煤炭和其他化石燃料燃料能源为主导。农村社区,包括阿巴拉契亚州,是本申请的重点,是这种过渡的中心,并有望领导开发新的能源并进行投资以减少温室气体。盖尔·曼钦(Gayle Manchin)表示:“当煤炭影响社区成功时,该国其他地区变得更加强大。
批量消费者服用T-GNA。但是,当GNA未能运行时,任何30%的限制都会不利地影响其开放访问。不应对T-GNA的量子进行限制,直到GNA不运作为止。此外,许多批量消费者在其前提下都有圈养的生成植物。他们仅用于开放访问能力,以优化能源采购成本或满足绿色能源需求。,如果他们的圈养热植物最终陷入强迫中断,则必须通过T- GNA(高于GNA的30%)安排实质性功率,以避免工厂关闭。例如说,连接到ISTS的铝制制造厂的负载为1500兆瓦。由2x500兆瓦的内部圈养生成厂满足这种负载,并通过开放式通道剩余500兆瓦。在开放通道下,铝厂已服用300兆瓦的GNARE,消耗了绿色能量和200兆瓦的GNA。假设2x500兆瓦圈养的生成植物的一个单位在强迫中断中终止,在这种情况下,将有500兆瓦的功率。将要求从公开市场购买此500 MW,以避免生产关闭。仅允许30%的T-GNA,该工厂将无法获得超过150兆瓦的功率,从而影响生产,因此会影响生产。
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是,EA框架是复杂的使用工具,它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型(HERM)和商业技术(BT)标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反,关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张,供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型,并确认研究差距以供未来的研究。
对于特定设备,存在大量的可靠性经验。它包含两种计算组件级故障率的基本方法,即“零件应力法和零件计数法”。零件计数法只需要有限的信息(例如组件类型、复杂性和零件质量)即可计算零件故障率。手册的零件计数部分是通过将更复杂的零件应力法的模型因子分配给通常预期的略微保守的估计值而得出的。所有特定的默认值均在手册的附录 A 中提供。零件应力法需要更多信息(例如外壳或结温以及电气工作和额定条件)来执行故障率计算。在手册制定之前,每个承包商都有自己独特的数据集,必须完全了解其来源,然后才能进行有意义的设计比较。
欧洲国家的目标是在本世纪中叶之前实现净零CO 2排放。因此,欧洲能源系统,尤其是电力系统必须发生重大变化。脱碳需要越来越多的迁移率和加热部门的电气化,这使电保留在通往净零CO 2排放的路径上的核心作用。但是,要满足排放靶标,电力供应必须起源于低排放的产生来源。根据Tyndp 2018的情况,预计欧洲的电力供应将主要来自可再生能源转换器,从而引入了能源系统的新挑战。由于可再生能源的季节性,包括瑞士在内的大多数欧洲国家都将面临电力系统供应的季节性失衡。根据缺乏电力的国家的国家能源战略,应涵盖其邻国进口供应的短缺。这项研究评估了不同平衡区域和高度可再生能源系统之间的并发赤字和剩余情况。因此,根据已出版的场景,通过分析瑞士及其邻国奥地利,德国,法国和意大利的案件来确定可能的不可行的能量平衡。结果表明,瑞士及其邻国尤其是在冬季,存在同时存在的赤字情况。因此,该分析的结果挑战了当前的能源策略,并旨在达到瑞士和欧洲的净零CO 2排放。
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