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空气污染测量质量保证手册...
致谢 本 QA 手册是 EPA 空气质量规划和标准办公室、EPA 地区办事处以及州、部落和地方监测组织共同努力的成果。本文档中材料的开发和审查是通过 QA 战略工作组的活动完成的。感谢以下个人的贡献。州、部落和地方组织 Amanda Hughes、Andy Clifton、Andy Johnson、Anna Kelley、Arun Roychowdhury、Barb Regynski、Ben Davis、Bethany Head、Bradley Webber、Brian Lee、Bryan Paris、Ceresa Stewart、Charles Pearson、Chris Wood、Cindy Wike、Clyde Sharp、David Johnson、David Mannis、Dennis Fenlon、Don Gourley、Donovan Rafferty、Dustin Kuebler、Edwin Gluth、Erik Saganic、Gary Ensminger、Glenn Gehring、Harleen Khangura、Hien Tran、Hugh Tom、James Jordan、Jason Low、Jeff Francis、Jeff Wasson、Jeremy Hardin、Jill Schulte、Jim Conner、Joel Maddy、Joette Steger、John Haus、Joseph Ugorowski、Kate Hoag、Kirit Dalal、Ken Cowen、Kent Curtis、Kevin Watts、Leonard Marine、Larry Taylor、Leroy Williams、Merrin Wright、Mary Kay M. Clark、Melinda Ronca-Battista、Melvin Schuchardt、Mickey Palmer、Mike Draper、Mike Hamdan、Nathan Stroup、Nydia Burdick、Patti DeLaCruz、Paul Lang、Paul Sanborn、Ranjit Bhullar、Rayna Broadway、Richard Heffern、Ritchie Scott、Robert Franicevich、Robert Olson、Ryan Callison、Sean Lundblad、Sean Nolan、Scott Reynolds、Stephen Hall、Steve Miller、Susan Kilmer、Susan Selby、Tammy Eagan、Tim Carroll、Tom Koehler、Thomas McGrath、Tyler Muxworthy、Sandra Wardwell、Will Wetherell、Yousaf Hameed EPA 地区 地区 1 Chris St.Germain、Mary Jane Cuzzupe、Peter Kahn、Robert Judge 2 Avraham Teitz、Mark Winter、Mustafa Mustafa、3 Kia Therefore, Loretta Hyden 4 Danny France、Doug Jager、Richard Guillot、Stephanie McCarthy 5 Anthony Ross、Bilal Qazzaz、Basim Dihu、Scott Hamilton、Gordon Jones 6 Trisha Curran、Kara Allen、John Lay 7 James Regehr、Leland Grooms、Michael Davis、Thien Bui 8 Michael Copeland、Richard Payton、Joe Delwiche、Ethan Brown 9 Elfego Felix、Gwen Yoshimura、Larry Biland、Mathew Plate、Michael Flagg、Meredith Kurpius、Roseanne Sakamoto、10 Chris Hall 辐射和室内空气办公室 阿拉巴马州蒙哥马利 - Eric Boswell、Jewell Smiley、Steve Taylor 内华达州拉斯维加斯 - Emilio Braganza、Jeff Lantz 空气质量规划和标准办公室 Kevin Cavender、Robert Coats、Dennis Crumpler、Joseph Elkins、Tim Hanley、Elizabeth Landis、Dennis Mikel、Jonathan Miller、Greg诺亚、乔安·赖斯、所罗门·里克斯、马克·沙尼斯、大卫·谢洛、詹妮亚·塔夫茨、刘易斯·温斯托克
飞机再交付项目风险评估：案例研究...
摘要 在飞机返还过程中，MRO 公司通常会在飞机维护和修理完成之后延迟将其移交给出租人（飞机所有者）。本文进行了一项研究，以系统的风险管理方法分析风险原因。风险评估研究参考了 ISO 31000，包括 4 个阶段：风险原因识别、风险原因分类、风险分析与评估以及风险处理识别。还使用根本原因分析和帕累托分析来帮助加强分析和决策。这项研究是在印度尼西亚的一家 MRO 公司进行的。通过对 2001 年至 2017 年 7 起飞机返还延迟案例的研究，发现风险的主要原因是对新发现的飞机状况的决策延迟、数据管理不善、系统规划不善、材料和工人的可用性以及维护工作质量差。经过风险评估过程，得出需要减少 6 种风险原因、需要分担/转移 3 种风险以及需要接受 3 种风险。 1. 简介 航空业采用非常高的安全标准来确保每次飞行都是安全的。飞行安全在很大程度上取决于飞机状况。当租赁协议结束时，飞机状况成为每家航空公司作为承租人和出租人作为飞机所有者的特别关注点。承租人有义务按照租赁协议将飞机交还给出租人
Nock Deighton已将我们的IT硬件和软件支持完全外包给一个主要提供商Newline ASP已有20多年了。作为业务w
Nock Deighton已将我们的IT硬件和软件支持完全外包给一个主要提供商Newline ASP已有20多年了。As a business we have a generic Nock Deighton brand which covers two separate legal entities Nock Deighton 1831 Limited, trading as Nock Deighton being primarily Property Agents, Chartered Surveyors, Auctioneers and Valuers, and Nock Deighton Agricultural LLP – covering Livestock Auctions, Farm Sales, Antiques Saleroom, Rural Surveyors and AMC Agents.在我们业务的两侧，我们都是前线客户面对的 - 尤其是在塔斯利的牲畜和拍卖中心的市场日期。牲畜和拍卖市场依靠Newline ASP在过去30年中作为牲畜拍卖的市场领导者开发的软件。由于这种初始关系，我们还聘请了Newline ASP，以充分维护和支持什罗普郡的五个房地产经纪人办事处，雇用了仅50名员工（如果包括牲畜市场，则为70），包括我们在什鲁斯伯里的特许测量师。与牲畜市场类似，我们为贷方提供快速的周转估值和调查服务，这对于调查和估值至关重要 - 我们完全依靠Quest Software-无基于Newline ASP的产品。在房地产公司办公室内，我们有各种软件包，包括Dez Rez，以及各种独立的中型服务，例如弹出式CRM屏幕 - 同样无newline ASP产品。我们使用CFP软件（一种非Newline ASP产品）在我们的办公室进行了重要的租赁和物业管理操作。Newline ASP的Midlands工程师 Anil Nayar靠近高速公路网络。Anil Nayar靠近高速公路网络。，我们通过SAGE在50行上通过SAP Crystal Report接口在第50行中通过会计师运营帐户 - Newline ASP再次提供IT支持。anil对我们的系统有很多召回，并且能够在合理的时间内从他的中部基地到达我们的所有办公室。但是，在线远程访问可用性也可以实现很多。上面有希望向您展示我们业务运营的多样性和复杂性以及Newline ASP提供给我的技能和专业知识的广度。我是一个特别苛刻的客户 - 然而，多年来，我与David和Jennie Jones遇到的Newline ASP的所有者和董事建立了良好的工作关系。业务现在正在以其合格的儿子西蒙（Simon）和保罗·克里斯蒂安（Paul Christian）的领导作用 - 在他们的各个专业领域中扮演领导角色。几年前的一个要求之一是在进行的 - 我一直在寻找新线，以从过时的设备和硬盘驱动器的安全破坏中获取数据，还可以使用带有废物传输说明的废物电气设备来遵守WEEI法规，这是我们为ISO标准而努力的一部分 - 作为我们当前计划的ISO标准的一部分 - 作为我们当前程序的一部分，它是我们当前程序的一部分。所有硬件都是由Newline ASP标记和记录的安全性，这使资产管理更加容易监控和成本。作为我们最近三年定期升级的最新一部分，审查Anil访问了所有办公室，以验证硬件投资组合并建议进行升级改进。我们还拥有Newline ASP维护的各种防火墙和安全措施，并支持检查任何可疑的病毒攻击。董事和关键人员团队 - （我们的出色客户经理的理查德·帕特里奇（Richard Partridge），里奇·埃德沃西（Ritchie Edworthy）和安德烈斯（Andrzej）提供了一种非常有效，高效的支持服务 - 多年来，这一切都保持着一致的绩效。
基因组研究的一系列可解释和可解释的机器学习方法
精确医学的主要重点是使用计算工具来准确预测疾病结果并确定相关的生物标志物以进行有效的后续评估。Over the last two decades, linear models have been widely implemented to identify differentially expressed genes and enriched signaling pathways in functional genomics (Love et al., 2014 ; Nueda et al., 2014 ; Ritchie et al., 2015 ; Robinson et al., 2009 ), characterize complex trait architecture in genome-wide association studies (, 2010 ; Hayeck et al., 2015 ; Heckerman et al., 2019年，Kang et al。等Al。，2018年； Manno等，2018），并在不同的时间点，数据收集位点和组织类型上进行有效的归一化和维度降低（Hasin等，2017；Lähnemann等，2020）。这些方法的一部分是它们提供统计显着性措施的能力，例如P值，后置包含概率（PIPS）或然后可以使用的贝叶斯因素，可用于促进下游任务（例如，选择哪些分子机制以药物为目标或选择哪些临床干预措施对特定患者有效）。不幸的是，严格的加性假设通常会阻碍线性模型的性能；这些方法中最强大的方法依赖于训练算法，这些算法在计算上效率低下且对大规模数据集不可靠。成像和测序技术的持续进步（Stephens等，2015）提供了范围，以将多模式的非参数方法整合为生物学和临床应用中的最先进工具。的确，机器学习方法众所周知，具有在数据中学习复杂的非线性模式的能力，并且当有大量的培训示例可用时，它们通常在设置中获得最大的功能（Lecun等，2015）。然而，文献中已被大量引用，许多机器学习技术都受到“黑匣子”限制的影响，因为它们并不自然地进行经典的统计假设测试，例如线性模型，这对于精确医学中的决策至关重要。导致非线性算法更好的预测性能的关键特征之一是自动包含被放入模型中的特征之间的高阶相互作用（Crawford等，2018； Jiang＆Reif，2015）。例如，神经网络利用分层之间的激活功能，这些层隐式列举了输入特征之间所有可能的（多项式）交互作用（Demetci等，2021; 2021; Murdoch等，2019; Tsang，Cheng，Cheng，＆Liu，＆Liu，2018; Tsang，Liu，Liu等，2018; 2018; WAHBA，1900年）。这已被证明在准确预测模型生物的特征方面有所作为，在这些特征中，诸如epistasis之类的现象（即多个基因座和/或基因之间的相互作用）可以在物种之间的变化中发挥很大作用（Bellot等人，2018; Runcie et al。，2021; Swain等，2016; swain等，2016; 2016; weissbrod et al an a w weissbrod et al。这是用于改进模型的部分数学解释，但在许多生物医学应用中，我们经常希望准确地知道哪些基因组特征（例如变体，基因和途径）对于定义表型或疾病结果的结构最重要。本手稿的主要目的是回顾大量的方法论研究，这些方法是为了开发计算生物学中更“可解释的”和“可解释”的机器学习。在整个本文中，我们将使用经典的观点，即“解释性”与使用模型参数的事后能力有关（有时也称为在文献的某些领域中表现“可变重要性”）（Crawford et al。，2019; Lundberg＆Lundberg＆Lee，2016，2017，2017; ribeio; ribeio et alik anik shrik，shrik shrik;虽然“解释性”是模型固有地为其参数和体系结构提供了可理解的定义（Hira等，2019； Marcinkevics＆Vogt，2020; Shmueli，2010）。两个概念都可以分为试图在（i）全球范围上实现解释性或可解释性的方法类别，在该方法中，目标是对观察到的人群的整体变化的贡献进行对/（ii）在局部层面上的贡献进行排名/选择的输入，旨在详细介绍对数据集中的任何特定个人的重要性。在这里，我们将专注于描述神经网络中的全球尺度方法，其特殊动机来自基于关联映射的基因组学应用程序。我们在这篇综述中的主要贡献是为我们所说的“透明度谱”提供全面的景观，用于监督和无监督的学习算法，因为我们从黑匣子转移到可解释的方法，并最终转化为可解释的方法（图1）。
美国退伍军人事务部医疗系统中 BNT162b2 KP.2 疫苗对抗 COVID-19 的早期有效性
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Chameleo：利用人工智能检测变色龙行走方式
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Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。新型活动监测器在评估猫体力活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。
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