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美国法律将如何评估人工智能在新冠肺炎疫情中的作用
已经出现了大量使用人工智能 (AI) 和机器学习来预测个人与 covid-19 相关风险的提案、原型和模型。例如，在美国，退伍军人事务部使用个性化风险评分为 covid-19 患者分配医疗资源，1 监狱则试图通过处理囚犯的电话来检测症状。2 进一步的工具，例如个人脆弱性预测 3 和基于语音的感染检测 4 即将问世。但将人工智能用于此类目的引发了合法性问题。当州或联邦政府试图使用人工智能模型来预测个人感染 covid-19 的风险时，关键的法律问题最终将取决于这些模型的有效性以及它们对法律利益的负担有多大。我们重点关注美国法律下最突出的两个法律问题：隐私和歧视。基于隐私或歧视的挑战可能出现在各种情况下，包括对监管决定的挑战、侵权行为或健康隐私法下的诉讼。我们认为，平衡利益与负担的基本需求贯穿于
美国法律将如何评估人工智能在新冠肺炎疫情中的作用
已经出现了大量使用人工智能 (AI) 和机器学习来预测个人与 covid-19 相关风险的提案、原型和模型。例如，在美国，退伍军人事务部使用个性化风险评分为 covid-19 患者分配医疗资源，1 监狱则试图通过处理囚犯的电话来检测症状。2 进一步的工具，例如个人脆弱性预测 3 和基于语音的感染检测 4 即将问世。但将人工智能用于此类目的引发了合法性问题。当州或联邦政府试图使用人工智能模型来预测个人感染 covid-19 的风险时，关键的法律问题最终将取决于这些模型的有效性以及它们对法律利益的负担有多大。我们重点关注美国法律下最突出的两个法律问题：隐私和歧视。基于隐私或歧视的挑战可能出现在各种情况下，包括对监管决定的挑战、侵权行为或健康隐私法下的诉讼。我们认为，平衡利益与负担的基本需求贯穿于
企业如何评估社交媒体营销计划的投资回报率：来自 B2B 和 B2C 的见解
摘要 目的——本研究旨在了解和比较企业对企业 (B2B) 和企业对消费者 (B2C) 公司如何评估其社交媒体营销 (SMM) 计划的投资回报率 (ROI) 以及在这些类型的营销计划中如何处理投资。 设计/方法/方法——采用涉及多个案例和调查的混合方法。数据通过对来自四家 B2B 和四家 B2C 公司的八位负责 SMM 管理的专业人员进行个人访谈收集，并辅以其他 28 家公司营销经理对网络调查的答复。 结果——结果显示，B2B 和 B2C 公司在 SMM 评估和投资方面存在一些差异，但总体而言，这两种类型公司的营销经理都使用简单的指标来评估他们的 SMM 计划。使用的主要指标与知名度、参与度和影响力有关，并且确定的大多数指标都与互动有关。研究局限性/含义——鉴于该主题的复杂性和敏感性，需要开展更多研究，重点是从更大的 B2B 和 B2C 组织样本中提供更多证据，以便将研究结果扩展到总体，因为当前样本的非概率性和规模要求对研究结果进行谨慎解读。未来的研究应侧重于了解公司的特征如何预测 SMM 的重要性和投入力度，以及 SMM 计划（尤其是 B2B 公司）中 ROI 衡量的障碍。实际意义——当前研究结果证实，SMM ROI 评估主题并不是 B2C 或 B2B 公司的优先事项。他们需要更新在线营销策略，即预算定义和分配。此外，公司应该增加 SM 经理的自主权，因为他们依赖于营销经理，并在 B2C 和 B2B 公司中聘请专门从事 SMM 的专业人士。原创性/价值——本研究的结果有助于提高对 SMM 评估的理解，并扩展有关该主题的文献。它还通过比较 B2B 和 B2C 如何使用指标以及如何向 SMM 管理分配资源，为评估和理解用于评估 SMM 计划有效性的措施提供了相关的进展。
操作和评估感冒性能的方法...
摘要 - Propulsion Systems允许卫星在太空中执行许多功能，例如轨道站保持，重新进入控制，态度控制，轨道转移，会合操作，甚至更令人兴奋的跨现层旅行。的确，卫星中的推进系统已经建立了一个新的有利的太空探索和应用时代，因此需要开发详细的操作推进系统的流程，以便成功完成了携带此宝贵系统的太空任务。这项研究的目的是描述由Gomspace开发的冷燃气推进系统Nanoprop 3U的最相关的操作程序，该机载板上的3U Cubesat Mist MIST由KTH开发。程序，例如功率水平，遥测注意事项，推进剂质量确定，故障检测隔离和恢复分析以及退役计划，可以根据确定的雾任务的任务要求正确操作纳米螺旋罗。此外，本研究介绍了要使用Nanoprop执行的详细任务实验，目的是评估推进系统本身提供的性能以及其他根据推进系统产生的效果监测和控制航天器所需的板载子系统。在任务设计期间，应在地下概述推进系统的计划和操作，因此，对系统的特征和局限性有清晰的了解，强调了开发安全稳固的空间任务。
引用：Monserrat Villatoro J，GarcíaGarcíaI，Bueno D等。随机多中心临床试验评估Voriconazole先发制人的基因型
摘要引入侵入性曲霉病是血液疾病患者发病率和死亡率的最重要原因。目前，伏立康唑是侵入性真菌疾病的一线治疗方法。伏立康唑的药代动力学间个体差异取决于遗传因素。CYP450涉及伏立康唑总代谢的70％–75％，主要是CYP3A4和CYP2C19，其中剩余的25％–30％由单氧酶黄素进行的代谢。CYP2C19单核苷酸多态性可以解释伏立康唑代谢变异性的50％–55％。材料和方法的主要目的是将先发制人的伏立康唑基因分型与常规实践进行比较。主要结果是在治疗范围内第五天的血清伏立康唑。次要结果是与伏立康唑有关的第90天内的治疗衰竭和不良事件的综合变量。总共有146例有可能会接受伏立康唑的侵入性曲霉病的患者将被招募，并且CYP2C19将是基因型的。如果患者最终会接受伏立康唑，则将被随机分配（1：1实验/对照）。在实验组中，患者将根据药物遗传学算法接受剂量，包括CYP2C19基因型以及临床和人口统计信息。在控制臂中，患者将根据临床实践指南接受剂量。此外，还将进行西班牙国家医疗保健系统（NHS）的观点成本效益评估。试验结果将执行每个手臂的直接计算。结论该试验将提供有关西班牙NHS中先发制人伏立康唑基因分型策略实施的可行性和成本效益的信息。道德和传播该协议的西班牙版本已由La Paz大学医院伦理委员会和西班牙药品和医疗设备进行了评估和批准。
混合稳健随机方法评估三层能源市场中多能源零售商的利润
C. 参数和变量 A 水库能量水平。cop P2H 性能系数。EL 电力需求。G 天然气能量。GC 设施的天然气消耗量。GL 天然气需求。GP 设施的天然气产量。H 热能。HL 热需求。HP 设施的热量产量。IE 电力需求变化的激励率。IH 热需求变化的激励率。M 足够大的数字。P 输出功率。RU，RD 上升/下降速率限制。sug，sdg 启动和关闭成本。SU，SD 启动和关闭燃料消耗。VOC 压缩机的运行和维护成本。VOE 膨胀机的运行和维护成本。I 表示设施状态的二元变量。Γ 不确定性预算。π 每种情景的概率。λ 批发能源市场价格。ζ MER 和 MEC 之间的合同价格。α DRP 中的需求参与率。η 充电/放电效率。 γ , β , m 稳健模型的对偶变量。τ 损失，τ 增益 热能损失系数。∆ E 执行 DRP 后电力需求发生变化。∆ H 执行 DRP 后热需求发生变化。
使用可穿戴传感器评估物料处理
本作品受美国版权法保护（公法 94-553，第 107 节）。根据版权法中定义的合理使用，允许对本材料进行简短引用，但需进行适当的致谢。未经作者明确书面许可，不得将本材料用于经济利益。
范围内的时间：评估血糖的新参数...
最近发布了国际范围内的国际共识（TIR），并定义了使用连续葡萄糖监测（CGM）的患者，同时降低了低血糖的时间，同时降低了低血糖的时间，而在降低低血糖症的同时，定义了目标范围70至180 mg/dl的时间的概念。tir被验证为临床试验的结果指标，以补充血糖和HBA1C等血糖控制的其他共鸣。挑战是在巴西的健康公共和私人预算有限的国家中更广泛地实施这种做法。CGM可以间歇地使用吗？可以在一天中不同的时间获得自我监控的血糖，并且可以使用足够高的数据量？应该进行更多的研究，尤其是成本效率研究，以帮助了解拥有术语并在全国范围内临床实践中包括TIR评估的可能性。
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18