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IEEE 海洋工程学会
ieeeoes.org › uploads › 2019/07 › 1985-... PDF 回声测距浮标是上述严谨学科的一个例子，确实是一个奇妙的工程。它包含一个完整的声纳系统和... 23 页
第一笔记RBI发布了对受管制实体内部
Jan 27。 DE 2025 - “在毕马威（KPMG），我们的零信任框架旨在``永不信任，始终验证''的原则。 这将通过... 进行严格的身份验证Jan 27。 DE 2025 - “在毕马威（KPMG），我们的零信任框架旨在``永不信任，始终验证''的原则。这将通过...
在定期扰动的平面循环RTBP模型中，快速准确地计算不变的托里，流形和接近平均运动共振的连接
[2]`A. Haro等。不变流形的参数化方法：从严格的结果到e显计算。卷。195。应用数学科学。Springer International Publishing，2016年。ISBN：9783319296623。
关于ML预测变量的信誉评估的共识声明
机器学习（ML）预测因子在计算机医学中的快速整合已彻底改变了利益量（QIS）的估计，这些估计是直接衡量的挑战。但是，这些预测因素的信誉至关重要，尤其是当它们为高风险的医疗保健决定提供信息时。该立场论文介绍了专家在硅世界实践社区中发表的共识声明。我们概述了十二个关键陈述，构成了评估ML预测因子的可信度的理论基础，并强调了因果知识的必要性，严格的错误量化和对偏见的鲁棒性。通过将ML预测因子与生物物理模型进行比较，我们强调了与隐式因果知识相关的独特挑战，并提出了确保可靠性和适用性的策略。我们的建议旨在指导研究人员，开发人员和监管机构在临床和生物医学环境中ML预测因子的严格评估和部署中。
实验室研究中的性别语境主义：提高性别相关变量研究的严谨性和精确性
要理解健康和疾病中与性别相关的差异，需要采用严谨而精确的方法来揭示潜在机制。第一步是认识到性别本身并不是一个因果机制；相反，它是一个分类系统，包含一组类别，通常根据一系列不同的特征进行分配。为了实现精确性，必须超越性别作为一种分类系统，使用具体且可衡量的性别相关变量。这些性别相关变量是否重要以及如何重要——以及它们会导致哪些差异模式——将因具体情况而异。其次，当研究人员将这些与性别相关的变量纳入研究设计时，需要采用严谨的分析方法来得出有力支持的结论。第三，对性别相关差异的解释和报告需要谨慎，以确保基础研究和临床前研究能够促进所有人的健康公平。
11年级和12年级的大学和职业准备就绪
■有意吸引，招募和留住高素质和多样化的劳动力； ■为教育工作者准备计划和归纳设定严格的标准； ■实施职业阶梯系统，专注于所有教育者的发展和增长机会。3