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表 5 – 审计显示存在严重不符合审计标准的情形
在 ITU 和 HDU 使用新床垫进行便携式 X 射线检查时。成像探测器应像以前一样直接放置在患者背部下方，并且由于存在固有风险，因此不应使用 X 射线袋。• 审计报告已按要求发送给 Hillrom
RORγT反激动剂表明抑制IL-17a和胸腺细胞凋亡之间的边缘 异质采用气候智能农业实践对埃塞克维尼市小规模城市农作物农民的家庭食品和营养安全的影响 孕产妇心理健康与幼儿发展，营养和儿童疾病之间的关联 研究文章在阿尔茨海默氏病中通过遗传风险进行的患者分层仅在存在表型异质性的情况下有效 gpt，本体论和CAABAC：三方个性化访问控制模型，该模型由合规性，上下文和属性 3D荧光染色和低肠癌的共聚焦成像（肠overods）：所有均可访问的协议 海马子场的体积变化和与长期COVID和ME/CFS的严重程度指标的关联：7T MRI研究 注意力缺陷障碍的病因 多中心随机双盲安慰剂对照跨界研究长期嘈杂的电力前庭刺激对前庭病中姿势或步态的影响 HIV感染的空间生物学 与气候相关的双边官方发展援助（...
多种遗传关联表明编码蛋白质的Th17相关基因（例如IL-17A，IL-23和STAT3）以及牛皮癣之间存在致病关系。对此链接的进一步支持来自于以下发现：针对IL-17A，IL-17RA和IL-23的中和抗体在牛皮癣，牛皮癣关节炎和性脊髓炎等疾病中有效。RORγT是一种驱动Th17极化和细胞分泌的中心位置转录因子，因此RORγT的调节可能会为患者提供额外的好处。然而，RORγT在胸腺中T细胞的正常发育和小鼠中RORγT的遗传破坏中起作用，导致源自胸腺中的淋巴瘤的发展。虽然尚未确定RORγT活性的下调会导致人类的后果，但希望进一步了解胸腺效应，以支持该靶标的进步作为对Th17驱动疾病的潜在治疗方法。在此，我们介绍了最近公开的RORγt逆激动剂的表征，在体外和对TH17终点的体外和体内降低了靶标参与和疗效，但需要更高的体外浓度以影响胸腺细胞凋亡。
美国太空军场司令部成功发射 GPS III，展示快速发射能力 摘要：美国太空军场司令部首次成功发射 GPS III，展示快速发射能力
加利福尼亚州埃尔塞贡多和科罗拉多州科罗拉多斯普林斯——美国太空部队的空间系统司令部 (SSC) 和空间作战司令部 (SpOC) 通过快速反应开拓者 (RRT) 发射执行了加速时间表，以满足特定作战人员的需求。与 SpaceX 合作，猎鹰 9 号火箭于美国东部时间 12 月 16 日晚上 7 点 52 分（太平洋标准时间下午 4 点 52 分）从佛罗里达州布里瓦德县卡纳维拉尔角太空军站 40 号航天发射中心发射了这项国家安全太空发射 (NSSL) 任务，搭载全球定位系统 (GPS) III 太空飞行器 (SV) SV-07。此次任务成功展示了多个太空部队组织的复杂整合工作，从存储中取出现有的 GPS III 卫星，加速整合和运载火箭准备就绪，并快速处理发射。发射的成功证明了双重作战概念。对于 SSC 而言，确保太空进入 (AATS) 通过在不到五个月的时间内执行 NSSL 级发射，成功展示并强调了其与工业界合作的敏捷性，以响应不断变化的国家需求。
Nirmatrelvir/Ritonavir（Paxlovid）5天治疗包处方
添加性是所有项目都必须主张和文档的概念测试。证明加法性是一个偏移项目的基础。如果没有偏移项目的干预，就不会发生减少排放量，则将一个项目视为“额外”。图1显示了偏移项目的加法性。红线显示无干预（基线）的碳固执（基线），而绿线则显示了该项目的隔离。它们之间的黄色区域表示加法，表明产生的偏移。支持者应确保在项目可行性阶段的早期，该项目确实可以满足所有相关的添加性要求。
演示长相干双轨擦除量子比特......
1 AWS 量子计算中心，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 91125 2 耶路撒冷希伯来大学应用物理研究所，耶路撒冷 91904，以色列吉瓦特拉姆 3 耶路撒冷希伯来大学拉卡物理研究所，耶路撒冷 91904，以色列吉瓦特拉姆 4 悉尼大学物理学院工程量子系统中心，澳大利亚新南威尔士州悉尼 2006 5 芝加哥大学普利兹克分子工程学院，美国伊利诺伊州芝加哥 60637 6 加州理工学院量子信息与物质研究所，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 91125 7 加州理工学院物理系，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 91125 8 加州理工学院应用物理实验室和 Kavli 纳米科学研究所 Thomas J. Watson, Sr.，美国
b" 对限制或提供雨水控制机会的场地特征和条件进行叙述性分析或描述。包括土壤类型（包括自然资源保护局 (NRCS) 定义的水文土壤组）、场地坡度和地下水深度。对保护自然资源的场地设计特征进行叙述性描述。对场地设计特征、建筑特征和路面选择进行叙述性描述和/或制表，以尽量减少场地的不透水性。对 DMA 进行制表和大小计算，包括自处理区、自保留区、排水至自保留区的区域以及排水至雨水管理设施的区域。详细信息和描述表明有足够的水头将径流引导到、流经和流出每个雨水管理设施到批准的排放点。已识别污染源的表格，以及针对每个污染源，用于最大程度减少污染物的源头控制措施。视情况而定，请参阅市政府关于垃圾围栏和装卸码头的标准计划，以及消防喷淋试验水排放指南。上述市政府网站上提供了此信息的链接。雨水管理设施中所选植物种类的清单以及选择这些植物种类的原因。包括如何灌溉植物以尽量减少用水量并确保植物存活的说明。请参阅上述市政府关于植物选择、间隔和灌溉的指南。提供了如何防止垃圾和杂物进入市政雨水排水系统的说明和详细信息。上述市政府网站上提供了已获批准的完整垃圾收集设备清单。所有雨水管理设施的一般维护要求。所有雨水管理设施的维护通道说明。设施维护和更换的资金来源和永久实施方式。识别与规范或要求的任何冲突，或实施雨水控制计划的其他预期障碍。土木工程师、建筑师和景观设计师的认证。适用时，附录：湾区水文模型表明符合水文改造管理标准。适用时，附录：描述在拆除活动期间如何管理含 PCB 的建筑材料。有关更多信息，请参阅此网页：https://dublin.ca.gov/2113。"
b" 对限制或提供雨水控制机会的场地特征和条件进行叙述性分析或描述。包括土壤类型（包括自然资源保护局 (NRCS) 定义的水文土壤组）、场地坡度和地下水深度。对保护自然资源的场地设计特征进行叙述性描述。对场地设计特征、建筑特征和路面选择进行叙述性描述和/或制表，以尽量减少场地的不透水性。对 DMA 进行制表和大小计算，包括自处理区、自保留区、排水至自保留区的区域以及排水至雨水管理设施的区域。详细信息和描述表明有足够的水头将径流引导到、流经和流出每个雨水管理设施到批准的排放点。已识别污染源的表格，以及针对每个污染源，用于最大程度减少污染物的源头控制措施。视情况而定，请参阅市政府关于垃圾围栏和装卸码头的标准计划，以及消防喷淋试验水排放指南。上述市政府网站上提供了此信息的链接。雨水管理设施中所选植物种类的清单以及选择这些植物种类的原因。包括如何灌溉植物以尽量减少用水量并确保植物存活的说明。请参阅上述市政府关于植物选择、间隔和灌溉的指南。提供了如何防止垃圾和杂物进入市政雨水排水系统的说明和详细信息。上述市政府网站上提供了已获批准的完整垃圾收集设备清单。所有雨水管理设施的一般维护要求。所有雨水管理设施的维护通道说明。设施维护和更换的资金来源和永久实施方式。识别与规范或要求的任何冲突，或实施雨水控制计划的其他预期障碍。土木工程师、建筑师和景观设计师的认证。适用时，附录：湾区水文模型表明符合水文改造管理标准。适用时，附录：描述在拆除活动期间如何管理含 PCB 的建筑材料。有关更多信息，请参阅此网页：https://dublin.ca.gov/2113。"
设计委员会启动具有里程碑意义的设计经济报告设计委员会发布了设计经济：人，地点和经济价值，展示
今天（2022年7月21日，星期四）设计委员会发布了其设计经济：人，地点和经济价值报告。该研究的任务是展示英国设计的经济，社会和环境价值，并倡导在全国各地蓬勃发展所需的条件。设计经济报告的重点是六个关键支柱，包括经济增长，区域繁荣，数字创新，出口，未来技能以及该行业内的多样性。该报告显示，在2020年，英国二十分之一的工人（197万人）在设计经济中工作。部门包括建筑，产品设计，时尚，数字设计，手工艺品和图形以及在其他领域（例如NHS和金融服务）中的工作设计角色。设计已被证明可以提高整个经济体的生产率和投资回报，成为区域增长和繁荣的关键驱动力。新数据显示，苏格兰是该地区设计经济增长最大的地区，增长了33％，增长的速度是苏格兰经济的五倍。
展示了莫尔多达尔 - neuroImaging- ...
摘要我们开发了一种可穿戴的实验传感器设置，该设置具有多模式EEG+FNIRS神经影像学，适用于与技术相互作用时人类行为的原位实验。低成本脑电图（EEG）与可穿戴的功能近红外光谱（FNIRS）系统集成在一起，我们分为两部分。论文A提供了详尽的设置基础架构，数据同步过程，使用传感器应用程序以及确保高信号质量的过程。本文（纸B）在三种不同的用例中演示了设置的可用性：一种常规的人类计算机互动实验，一种现场驾驶实验，参与者在城市和高速公路上驾驶汽车，以及Ashtanga Vinyasa Yoga Yoga实践。提供了来自高度生态有效的实验设置的认知负载数据，我们讨论了经验教训。 这些包括可接受和不可接受的人工制品，数据质量以及可以通过设置进行调查的构造。 关键字：EEG+FNIRS，原位实验，设计中的人类行为，用户以设计，研究方法和方法联系联系：Dybvik，Henrikke Norwegian诺维吉亚大学机械与工业工程系机械与工程系挪威Henrikke.dybvik@ntnu.no.no.no.no no提供了来自高度生态有效的实验设置的认知负载数据，我们讨论了经验教训。这些包括可接受和不可接受的人工制品，数据质量以及可以通过设置进行调查的构造。关键字：EEG+FNIRS，原位实验，设计中的人类行为，用户以设计，研究方法和方法联系联系：Dybvik，Henrikke Norwegian诺维吉亚大学机械与工业工程系机械与工程系挪威Henrikke.dybvik@ntnu.no.no.no.no
展示多模式的可行性 - NTNU Open
摘要 我们开发了一种可穿戴实验传感器装置，其特点是多模态 EEG+fNIRS 神经成像，适用于人类行为与技术交互的现场实验。低成本脑电图 (EEG) 与可穿戴功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统相结合，我们将其分为两部分进行介绍。论文 A 详尽描述了设置基础设施、数据同步过程、使用程序（包括传感器应用）以及如何确保高信号质量。本文（论文 B）展示了该装置在三个不同用例中的可用性：传统的人机交互实验、参与者在城市和高速公路上驾驶汽车的现场驾驶实验以及现场阿斯汤加瑜伽练习。我们展示了来自高度生态有效的实验装置的认知负荷数据，并讨论了经验教训。这些包括可接受和不可接受的人工制品、数据质量以及可以使用该装置进行调查的构造。关键词：EEG+fNIRS、现场实验、设计中的人类行为、以用户为中心的设计、研究方法和方法联系人：Dybvik，Henrikke 挪威科技大学机械与工业工程系挪威 henrikke.dybvik@ntnu.no
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。