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确保健康的生活并促进所有人的福祉。
人们的良好身心健康不仅取决于医疗进度和获得医疗机构的机会，还取决于其环境质量。着眼于制定相关的健康政策并降低卫生风险，CNRS产生了了解环境修饰（非生物和生物生物）对任何环境中病原体的动态，出现或重新出现的知识。随着全球变化，疾病媒介倍增和跨境（蚊子），而点和非点污染降低了环境的质量，直接影响生物有机体，并引起新的健康风险（生物毒性，内分泌失调，纳米颗粒，纳米颗粒）以及人类的福祉。健康生态学旨在更好地了解健康决定因素（可能是环境，行为，社会或遗传）与环境之间的相互作用。生物指示剂的发展以评估栖息地的毒性或微污染物的混合物促进了疾病控制系统的推出。渐进式医学是基于卫生，健康和流行病的史，并阐明了在跨境疾病的发展和传播过程中所涉及的过程。
欧洲的市场和监管改革的事实表，以确保供应链的可用性和弹性
欧洲药品致力于改善所有欧洲人获得药物的机会。然而，欧洲各地的许多患者都面临限制损害公共卫生的药物的机会。2019-2024欧盟立法机关应通过优先考虑所有欧洲人获得基本药物的优先级，重塑制药政策。公平访问是一个可实现的目标，因为大多数基本药物已经是通用或生物仿制药。量身定制监管途径以维护，批准和监管学习，并在参考药物的排他性丧失时实现多源竞争。修订了变化法规和变化分类指南，以反映科学和远程信息处理工具，以优化调节过程，避免重复并对短缺或紧急情况（通过目标操作模型）产生更快的反应。应删除更广泛使用CP，DP和RUP的当前限制。为了防止持续整合市场和制造业，应通过采购改革来增强供应链弹性，该改革包括价格以外的标准，并鼓励多家制造商提供市场。对供应和随后的罚款施加更强大的义务，将增加对制造商的需求，而没有奖励，从而增加了整合。任何药品的库存都必须合理地进行：清晰的需求，融资和管理库存，以防止制造能力压力和潜在的浪费无用药物处置。目录不协调的国家库存需求应被拒绝，因为这将分布内部市场，增加成本并破坏欧盟的团结。本文档为欧洲开发药物的主要优先事项，应反映在欧洲的药物策略中。
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。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
在全球化背景下形成平衡经济发展的指标系统：时空分析以确保经济安全
研究背景：21世纪的现代世界经济以创新的为导向，全球和基于信息空间，不断修改，专注于通过加速创新过程的人口生活水平和生活质量的增长。为了监视各地区的创新和投资活动，以确保俄罗斯的经济安全，有必要拥有一个指标系统，以尽可能全面地反映其领土创新发展的过程。本文的目的：在全球化的背景下形成了该地区经济平衡发展的指标系统：时空分析以确保经济安全。方法：为确保经济安全的区域经济均衡发展的确定指标的时空分析。调查结果和值添加：拟议的该地区经济安全指标及其门槛值可以用于评估政府政府开发的地区和联邦地区的发展预测，预算草案，联邦目标计划的专业知识以及地区经济安全管理的其他元素。
如果区块链可以确保人工智能的道德规范会怎样？
区块链是开放的、去中心化的账本，无需第三方认证即可记录双方之间的交易。区块链能够确保数据安全、得到良好保护和可靠，从而能够以安全和可审计的方式共享，这意味着区块链应用正在越来越多的领域得到使用，例如医疗保健管理、跨境支付和供应链监控。区块链的实施引发了人们对安全漏洞、环境影响（考虑到所需的大量计算能力）、问责制、隐私以及网络犯罪的明显助长等道德问题的担忧。为应对这些挑战，已经推出了各种政策举措，包括道德设计框架、指导原则和区块链道德规范。与此同时，区块链最近成为一种道德价值观的载体，可以解决多个领域中具有高度道德意义的社会挑战。区块链技术的内在特性能否帮助人工智能开发人员遵守其领域的多种道德要求，并实际上为人工智能应用的道德设计和部署做出贡献？
IED的远程配置，以确保自动座上...
urbanizaɵon导致了geƫng空间的困难，尤其是在地铁和高负载增长的领域，这是必需的替代品及其设备的设计，其设备具有高度降低的足迹具有卓越的操作性安全性，电源可靠性，电源可靠性和快速故障restoraɵ的质量，以维持良好的质量，以维持质量的质量。以下是过去4 - 5年来Tata Power-DDL采用的代替设计的设计。
在 AI 监考考试中，学生在考试期间受到监控以确保学术诚信，就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程，任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下，考试过程中标记的问题与诚信无关，可以避免，例如说话或远离摄像头。上一次考试中，超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关，而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记，以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。
在 AI 监考考试中，学生在考试期间受到监控以确保学术诚信，就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程，任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下，考试过程中标记的问题与诚信无关，可以避免，例如说话或远离摄像头。上一次考试中，超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关，而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记，以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。
9年级科学| CBE范围和序列2020年9月至2021年6月，已经创建了此范围和序列，以确保Hub Learnin
9年级科学| CBE范围和序列2020年9月至2021年6月，已经创建了此范围和序列，以确保集线器学习和课堂编程之间的一致性，以及在潜在的员工/学生缺席之后进行平稳的过渡。它旨在支持教师和团队参与教学的协作计划。每个报告期都分为两个部分，在整个学年中定义了四个季度。每个季度列出在大约时间段内要解决的结果。在四分之一内的成果被确定用于集中的教学和学习，尽管人们承认为学生提供了跨主题建立联系并进行探索的机会，并参与学年的科学现象，随着时间的流逝而改变，这些现象会随着时间的流逝而变化。尽管每个季度内都有建议的顺序，但教师将根据他们的上下文设计和学习。请注意，此资源仅标识了粗体的特定结果，必须与研究计划中确定的问题和问题一起使用。