XiaoMi-AI文件搜索系统
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人工智能 (AI) 范围界定问卷
1. 贵公司目前雇用了多少名员工？ 2. 贵公司是否有任何员工担任隐私职务，例如数据保护官？ 3. 贵公司在哪里？ 4. 请概述您处理的个人或特殊类别数据的类型（如果有）以及估计的记录量/数量是多少。 5. 请提供您的人工智能服务/系统的产品设计和规格概述和/或系统操作程序。 6. 请提供数据图，显示数据如何流入、流经和流出您的人工智能系统。 7. 请提供您的数据保护影响评估的副本以及您已完成的任何其他数据风险评估。 8. 您的人工智能系统是否进行任何“高风险处理”，例如： ☐ 自动决策 ☐ 大规模处理特殊类别数据 - 包括健康和遗传数据 ☐ 处理犯罪数据。 ☐ 对公共区域进行系统监控。 其他高风险处理，请说明：
牙周病学中的人工智能：范围审查
摘要：人工智能 (AI) 是计算机系统的发展，通过该系统，机器可以模仿人类的行为。它越来越多地被用作帮助临床医生诊断和治疗疾病的辅助工具。牙周炎是世界上最常见的疾病之一，导致牙齿支持组织的破坏和丧失。本研究旨在评估当前描述人工智能对该疾病诊断和流行病学影响的文献。2022 年 4 月进行了广泛的搜索，包括使用人工智能作为牙周炎患者评估、诊断或治疗的独立变量的研究。在删除重复项后，共确定了 401 篇文章用于摘要筛选。总共排除了 293 篇文本，剩下 108 篇用于全文评估，50 篇用于最终综合。纳入了广泛的文章，大多数使用视觉成像作为输入数据字段，其中平均使用图像数量为 1666（中位数为 499）。过去十年，该领域发表的研究数量显著增加。然而，由于可用于分析的统计测试多种多样，报告结果仍然参差不齐。应努力使方法和报告标准化，以确保能够进行有意义的比较。
环境影响评估范围界定报告.pdf
表 1-1：项目目标 表 1-2：项目团队内的组织及其角色 表 1-3：PINS 建议书 7 中建议的 EIA 范围界定报告内容 表 2-1：项目沿线指示性公路结构的摘要 表 3-1：2009 年 Dft 研究中调查的六个选项 表 3-2：位置 A 和 C 的选项识别和选择过程 表 3-3：C 变体 表 3-4：候选路线 表 3-5：公众咨询 - 建议路线 表 3-6：咨询后选择用于进一步评估的路线 表 3-7：咨询后评估路线 表 3-8：首选路线 表 5-1：评估影响重要性的典型矩阵 表 6-1：进行的咨询 表 6-2：人类健康的空气质量战略目标 表 6-3：植被和生态系统表 6-4：变化幅度标准 (Highway England IAN 174/13)表 6-5：构成重大影响的属性数量指南
开发数字孪生范围框架...
摘要。鉴于数字孪生概念的新颖性及其所基于的广泛技术，确定数字孪生项目范围的过程对于流程制造公司来说可能是一项艰巨的任务。当前文献缺乏对流程制造环境中数字孪生范围确定过程的研究。本文通过引入流程制造业中数字孪生范围的框架来解决这一空白。该框架基于现有文献和国际流程制造公司获得的经验。所提出的框架旨在解决流程制造业公司在确定数字孪生项目范围时需要面对的关键挑战。因此，该框架分为四点：（1）确定关键利益相关者及其要求，（2）构建块定义，（3）选择要孪生的资产，以及（4）用例开发。通过解决这些问题，可以显著减少开发数字孪生所需的时间和资源。
对新冠肺炎和埃博拉疫情的范围审查
摘要 目的 综合数字技术在疫情防控中的作用，重点关注埃博拉和新冠肺炎。设计 范围界定综述。数据来源 在 PubMed、HINARI、Web of Science、Google Scholar 和直接 Google 搜索上进行了系统搜索，截止到 2024 年 9 月 10 日。资格标准 我们纳入了所有以英文发表的定性和定量研究、会议论文或摘要、匿名报告、编辑报告和观点。数据提取与综合 使用系统评价的首选报告项目和范围界定综述的荟萃分析扩展清单来选择纳入的研究。使用 Gale 的框架主题分析方法进行数据分析，从而确定了关键主题。结果 最终审查共纳入了 64 篇研究数字技术在埃博拉和新冠肺炎大流行中的作用的文章。出现了五个主要主题：数字流行病学监测（使用数据可视化工具和在线资源进行早期疾病检测）、快速病例识别、社区传播预防（通过数字接触者追踪和使用移动数据评估干预措施）、公共教育信息和临床护理。发现的障碍包括法律、道德和隐私问题，以及组织和劳动力挑战。结论数字技术已被证明有利于大流行期间的疾病预防和控制。虽然与其他领域相比，这些技术在公共卫生领域的采用落后，但人工智能、远程医疗、可穿戴设备和数据分析等工具为增强流行病应对提供了巨大潜力。然而，广泛实施的障碍仍然存在，需要对数字基础设施、培训和强大的数据保护进行投资，以建立用户的信任。未来的努力应侧重于将数字解决方案整合到卫生系统中，确保公平的获取并解决道德问题。随着公共卫生越来越多地接受数字创新，利益相关者之间的合作对于有效的大流行防范和管理至关重要。
DEER2026 范围界定文件 - 2024-08-01.pdf - CPUC
生效计划年份：2026 年。eTRM 目前使测量包开发人员能够为 CEDARS 上的成本效益工具 (CET) 创建输入文件。然后，使用另一个手动流程将这些文件上传到 CET，获取 CET 输出，并将这些结果上传到 eTRM。避免成本计算器 (ACC) 通过 R.22-11-013 程序进行更新。新的避免成本草案预计将于 2024 年发布，并在 2026 年生效，最终值预计在 2024 年第四季度公布。一旦更新的避免成本可用，所有在 2026 年生效的测量包都需要新的 CET 运行。正在制定从 eTRM 内部自动化 CET 运行的计划，以方便测量包开发人员完成此过程（尽管 CET 本身将继续作为计算成本效益指标和验证值的引擎）。
威利斯顿路多式联运范围界定研究
• 虽然该地区已增设自行车道，但这仍不能满足该地区自行车骑行者的全部需求，尤其是对那些经验不足的骑行者而言，而且完全越野骑行的选择尚未探索。该计划将专门研究探索为这些用户群体提供服务的方案。
和中等收入国家：范围审查
摘要目的：已证明使用连续葡萄糖监测器（CGM）对1型糖尿病（T1DM），2型糖尿病（T2DM）和妊娠糖尿病（T2DM）和妊娠糖尿病（GDM）的人对糖尿病管理产生积极影响。但是，与CGM一样有用，低收入和中等收入国家（LMIC）的经验是有限的，尚未汇总。方法：对科学文献进行了范围审查。MEDLINE，EMBASE，全球健康和Scopus用于寻求LMIC进行的原始研究。搜索结果由两个审阅者独立筛选。我们纳入了在使用CGMS级别使用CGM之后评估健康结果的研究（例如血糖控制或并发症）和卫生系统水平（例如障碍，促进者和成本效益），英语，葡萄牙语，西班牙语和法语。叙事总结结果。结果：从数据库搜索中发现的4772个记录中，包括27个报告；其中大多数来自中国（n = 7），哥伦比亚（n = 5）和印度（n = 4）。13个报告研究了T1DM，五个T2DM，7个T1DM和T2DM和两个GDM。七个报告提出了实验研究的结果（五项随机试验和两项准实验性）；有2个关于具有成本效益的分析和其余18个是观察性的。研究表明，CGM改善了替代血糖结果（降低HBA 1C），硬终点（较低的住院率和降低并发症）和面向患者的结果（生活质量）。然而，确定了几个警告：大多数观察性研究，很少有试验的参与者，简短的随访，并专注于替代结果。结论：范围审查确定，有关LMIC中CGM的研究有几个局限性。应考虑更强大的研究设计，适当的样本大小和包括患者最重要的结果，以告知有关LMICS糖尿病患者的CGM的证据。
Windsor-Essex范围评估结果报告
Windsor-Essex地区由温莎市，Leamington市，Amherstburg市，Essex，Kingsville，Kingsville，Lakeshore，Lasalle，Tecumseh，Tecumseh和Pelee乡镇以及Chatham-Kentipality of Chatham-Kentipality of Chatham-Kent。该地区还包括许多土著社区，包括Aamjiwnaang第一民族，Caldwell第一民族，Chippewas，Thames Chippewas，Haudenosaunee Confederacy Chiemancy Councils/Haudenosaunee Development Stitlitute，Oneida of thames of Thames，Thames的六国，六个国家，Grand River of Grand River Inland Nation Nation Nation Nation Nation Nation Nation Nation Nation Nation and Walpole Island Nation First Nation（Bekejanong territy）。出于电力计划目的，该地区是由电力基础设施边界定义的，而不是市政边界。它是安大略省西南部的七个规划地区之一，与东部的查塔姆·肯特/兰布顿/萨尼亚地区相邻。
简化的 JBI 范围审查指南
范围界定审查是综合证据的方法之一，可帮助研究人员确定特定主题的文献范围或程度。这种方法越来越受到研究人员的青睐，因为它可以全面审查文献、发现现有差距、澄清某一领域内的概念以及分析先前研究中使用的方法。此外，它在建立后续系统评价的框架方面发挥着关键作用，通常作为其基础阶段。然而，进行范围界定审查的初始和扩展指南被认为缺乏方法论的严谨性。为此，乔安娜·布里格斯研究所 (JBI) 引入了更系统的指南，以确保审查和报告过程的彻底和严格。本文提供了一个简化的分步指南，用于根据 JBI 建议进行范围界定审查，并为每个步骤提供了实际示例，以便研究人员更清楚地了解该过程。