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牙周病学的当代教育方法
和所有领域：有关或融合有关{adj1}教育或临床{adj1}教学或临床{adj1}学习或临床{adj1}学习或临床{adj1}学习或临床前{adj1}教学或临床前{adj1}教学或临床前{adj1}教学或临床前{adj1}教学或非临近$ a;学生{adj1} sa sfac on或pdudent {adj1}福祉或学生{adj1}福祉或自我感知的{adj1}学习或自我感知的{adj1}效率或效率或效率或效率或赋予性业或置态或抚养或抚养或习惯或绩效或能力或能力或评估或辅助或aimporment或aff active或axj aff acepment of Adviment或axp aquests cormector {Adj and Advip { {adj1}成果$或雇主{adj1}反馈
创伤在母亲的covid-19疫苗信念和意图中的作用
对COVID-19的抽象客观研究主要研究主要集中在成年人对自己接种疫苗的意图上。但是，许多父母还将面临关于接种儿童的决定。在这项研究中，我们研究了母亲的创伤后应激障碍（PTSD）和创伤性如何与母亲对自己和子女的Covid-19疫苗的信念和意图有关。方法总共有240位患有心理健康史的母亲参加了一项父母的研究，通过Prolifucifuction回答了在线调查问题。评估的问题：（a）创伤起诉者（过去的诊断，当前症状和终生暴露于事件）； （b）疫苗测量（自我和儿童的进化，Covid-19-19疫苗的认可，一般疫苗感知的安全性，关于疫苗意图的推理，对意图的影响来源）； （c）可能的解释变量（机构不信任，负面世界观）。ANCOVA和回归分析。与具有其他心理健康诊断的母亲相比，具有PTSD病史的母亲在COVID-19-19-19疫苗中的承认显着较少，而对自己或孩子进行疫苗的意图较少。这些影响是通过更大的制度不信任来解释的（即显着的间接影响）。先前有PTSD诊断的母亲也表达了疫苗犹豫不决的原因（例如，对科学的信念较少），对疫苗决策中的医疗保健和政府资源的影响较小。结论发现突出了创伤性方法在减少Covid-19疫苗犹豫的努力方面的效用。对于有PTSD史的母亲来说，解决包括医疗保健行业在内的机构不信任的母亲可能是在内容，交付和疫苗消息方式中考虑的重要因素。
基于贝叶斯的分类置信度估计用于增强SSVEP检测
摘要 - 大脑计算机界面（BCI）使人们能够直接与外围设备进行通信和操作。由于其快速通信速率和高信号噪声比，近年来，基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP） - 基于BCI的系统已被广泛研究。许多当前的SSVEP识别方法通过发现最大的相关系数来确定目标类别。但是，当最大的系数与其余值没有显着差异时，分类性能通常会降低。这项研究提出了一种基于贝叶斯的分类置信估计方法，以增强基于SSVEP的BCI系统的目标识别性能。在我们的方法中，使用基本目标识别方法产生的最大值和其他值之间的差异用于在训练过程中定义特征向量。使用高斯混合模型（GMM）来估计正确与错误分类的特征向量的概率密度函数。随后，在测试程序中通过贝叶斯推断计算出准确和错误分类的后验概率。基于两个后验概率提出了分类置信值（CCVALUE），以估计分类信心。最后，决策规则可以确定是否应接受或拒绝当前的分类结果。对开放式基准数据集和自收集的数据集进行了广泛的评估研究。实验结果证明了提出的方法提高基于SSVEP的BCI系统的可靠性的有效性和可行性。
企业 AI 运营和工程领域的优秀供应商
数据科学家和机器学习工程师可以利用 Mona 的提取、转换和加载 (ETL) 功能来创建上下文类（数据表描述）、模式、字段和表，以跟踪从原始数据中得出的新指标。Mona 使用一系列指标构建函数（例如数学和逻辑运算符）来利用转换中使用的数据，而不会丢失其在源系统中的上下文。模型输出（例如分类结果、情绪得分和置信区间）可以作为模型性能的领先指标进行跟踪，而不仅仅是精确度和召回率，从而在业务 KPI 受到负面影响之前主动检测异常行为。
dominic.pdf - Yaser S. Abu-Mostafa
基于超声心动图的 RAP 分类模型的结果基于 1,582 次扫描的完整测试数据集进行评估。绿色框表示正确预测，红色框表示严重假阴性 (SFN) 预测，橙色框表示严重假阳性 (SFP) 预测。SFN 率表示心脏病专家将其归类为 15 毫米汞柱的患者中模型将其归类为 3 毫米汞柱的百分比，SFP 表示相反的误差。总体准确度、AUROC 和 F 1 值是根据数据集中该类的频率计算的加权平均值。括号中的值表示 95% 置信边界。
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 未来的人工智能 和Ledclinical longt5booksum，Ledbooksum，Ledlegal，Bartcnn，报告：评估GPT3Davinci，AI辅助radiologic
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。
评估噪声量子计算的稳定性
在过去十年中，量子计算取得了长足的进步，多种新兴技术为此类计算提供了原理验证实验演示。然而，由于技术实施不完善而产生的噪声和错误，这些量子计算的实验演示面临着技术挑战。在这里，我们在量子计算的背景下构建了计算精度、结果可重复性、设备可靠性和程序稳定性的概念。特别是，我们为这些概念提供了直观的定义，从而为程序输出提供了具有操作意义的界限。我们的评估强调了对量子计算程序进行统计分析的持续需求，以增强我们对新兴量子信息科学领域的信心。
对教育中EDI的行动和承诺
这是在教育领域工作的组织的公开声明，以表明他们致力于承认问题，并通过采取行动来促进学校和信托的平等，多样性和包容性。我们以多种方式工作：独立，通过我们的网络和其他人一起工作。签署人将互相举行以说明这些目标，并将由我们各自的成员和利益相关者负责。通过对我们的行为透明，我们希望对学生，家庭，员工和领导者以及管理我们正在学习，倾听和行动他们对平等，多样性和包容的关注和野心的人表示信心。这些承诺的进度和影响将每12个月进行一次审查，并发布更新的声明。签名人
QQI 2022-24 战略声明
本战略声明涵盖的 2022-2024 年期间对组织来说将是多方面的挑战。随着爱尔兰和世界其他地区继续从新冠疫情中恢复，QQI 将在多个领域履行《2019 年资格和质量保证（修订）法》赋予该组织的扩大职责和职权范围——通过规范上市颁发机构对国家资格框架的访问权限，为学习者提供更多选择，并通过监督学术诚信和设立法定学习者保护基金，为学习者提供更多保护。随着 QQI 向合格的英语语言和高等教育机构颁发国际教育标志，国际学生将更有信心。