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探索定量指数以使用测量系统分析验证的精确性钢琴音色
先前的研究提供了有价值的见解，以探索不同的方式来表征音乐音色，无论是定性或定量的，如下一节所述。然而，问题仍然在多大程度上可以可靠地表征音色，并在某种乐器（例如钢琴）中存在微妙的差异。因此，当前的研究旨在探索和发现定量指数，以精确表征钢琴音色。音色指数的精度将通过在工程和制药行业中使用的最新测量系统分析方法来验证，以确保钢琴音色测量系统的可靠性和可复制性。请注意，钢琴表演技术除其他因素外，还会影响钢琴产生的声音的音色（Bernays and Traube，2013，2014）。但是，这些因素不超出本研究的范围，因为如果没有足够精确的音色测量系统，音色的语义关联会遭受重大的解释变化（Reymore等，2023），并且对钢琴音色控制因子的分析类似于移动（和未确定）目标。一旦确定了精确的音色指数，它们就可以用来表征具有执行技术等各种因素产生的钢琴音色。
JP 3-10，战区联合安全行动，2019 年 7 月 25 日，2021 年 8 月验证
本出版物是在参谋长联席会议主席 (CJCS) 的指导下编写的。它阐述了联合理论，以管理美国武装部队在联合行动中的活动和表现，并为与政府和非政府机构、多国部队和其他组织间伙伴的军事互动提供考虑。它为作战指挥官和其他联合部队指挥官 (JFC) 行使权力提供军事指导，并规定了作战和训练的联合理论。它为武装部队在准备和执行其计划和命令时提供军事指导。本出版物的目的并非限制联合部队指挥官的权力，使其能够以联合部队指挥官认为最合适的方式组织部队和执行任务，以确保团结一致实现目标。
精神病的脑部亚型在第一期同志群体中验证并与疾病的缓解有关：来自现象联盟的结果
Dominic B. Dwyer 1,2,31,31✉，Ganesh B.一百4,5，4,31， dhivia伍德2：3,13，Shinohara 4:16，Shou 4,16， Barnaby Nelson 2.3，Rachel E. Gur 21，Ruben C. Murray 24 24，Forti扩散24，Simone 24 24，Marcus V Davatzikos 4:32，Nicholaos 1：8,8,24.32✉和Paula Dazzan 24.32
在首发队列中验证的精神病大脑亚型与疾病缓解相关：来自 PHENOM 联盟的结果
Dominic B. Dwyer 1,2,3,31✉，Ganesh B. Chand 4,5,31，Alessandro Pigoni 6,7，Adyasha Khuntia 1,8，Junhao Wen 4，Mathilde Antoniades 4，Gyujoon Hwang 4，Guray Erus 4，Guray Erus 4，Guray Erus 4，Jim dosh kah，dhy s. Eva Meisenzahl 12，Stephen J. Wood 2,3,13，Chuanjun Zhuo 14，Aristeidis Sotiras 15，Russell T. Shinohara 4,16，Haochang Schu 16，Fanger Schuber 4 7，Pedro Rosa 17，Paris A. Lalousis 18，Paris a.Lalousis 18，Racher Uptherler 21 Moiore n.kab n.kab n尼尔森2,3，拉奎尔·E·古尔21，鲁本·gur 21，玛丽琳·ritchie 21，萨特角，萨特角22，34，罗宾·默里24，玛尔塔·迪·福特迪24，西蒙妮·塞福利尼24在F. Geraldo 12。
开发经过验证的定量聚合酶链反应测定和真菌培养物，用于诊断Budgerig中的大型Ornithogaster
胃。4个临床体征包括反流，腹泻，体重减轻，以及通常是猝死。3,4,6,9的组织学变化可以包括预脑炎，粘膜增生和腺体发育不良。5也已记录了MO感染与预脑脑腺癌之间的关联。5个可变的粪便脱落使得对虫的MO诊断具有挑战性。最常见的原反长期诊断是粪便的显微镜检查，包括直接湿坐骑，革兰氏染色，Romanowsky污渍，宏观求和技术和迷你链球菌技术。1,3,4,7,9,11,12但是，这些微观技术有局限性。微观诊断需要完整的MO生物体，这些生物可能并不总是显而易见的。间歇性脱落还可以排除受感染鸟类中生物体的粘性。7此外，可能会误认为碎屑和大的丝状，革兰氏阳性细菌，而这种生物并不总是染色或固定在幻灯片上。3,4,13，以帮助应对这些挑战，最近使用了泄殖腔拭子和粪便的PCR。PCR有许多优势：它可以从少量DNA中检测到MO，它不需要完整的生物进行诊断，并且与微观粪便相比，它具有提高的诊断敏感性。3,7在一项研究中，来自MO感染的Budgerigars的7个常规PCR诊断MO的可能性是粪便革兰氏染色的2.38倍。4但是，这些该生物的18S rRNA和结构域D1/D2区域最初用于从本质上鉴定为酵母。14已使用嵌套和半固定的PCR方法进行了传统的PCR，以放大该D1/D2区域，18S rRNA，内部转录垫片和日本宠物鸟类粪便中的1个区域。15粪便PCR可以具有限制，包括细菌DNA降解和粪便抑制剂16；但是，这种诊断有能力提供一种简单的无创方法来测试MO的鸟类，尤其是在大型鸟类环境中。除了显微镜和分子诊断外，MO培养还进行了培养，但由于特定和挑剔的生长需求而具有挑战性。17在传统真菌媒体上培养Mo的努力并没有成功，但是在微型自毒环境中，MO已成功地使用特定媒体和某些环境条件进行了培养。17根据文献，目前尚无研究表明MO已在培养中维持，或者已经进行了广泛的反抗易感性测试。实际上，没有私人实验室和美国类型文化收藏（ATCC）具有可用的MO文化。无法维持可持续的文化对发病机理，抗真菌敏感性和系统发育多样性的研究有限。由于某些设施中的鸟类发病率高和差异率很高，因此需要有效的MO治疗选择。常用的治疗方法包括两性霉素B（通过口腔膨胀或饮用水），苯甲酸钠（通过饮用水）和Nystatin（通过饮用水）。
开发了经过验证的RP-HPLC测定方法，用于定量分离Teriflunomide及其在散装药物中与过程相关的杂质
药理学化合物中的有机，无机和残留溶剂杂质来源已被国际协调理事会分为类别。药物部门面临调节障碍，因为有机污染物可能是基因毒素。检测和方法开发也验证了teriflunomide色谱分离过程中产生的有机污染物的验证是这项工作的主要目标。使用二极管阵列检测器和反相高性能液相色谱进行杂质研究。在25°C的色谱柱温度下，通过梯度分离成功实现了C18 ymc-pack ODS柱。用作流动相，乙腈和0.015 M磷酸钾磷酸钾，pH为3.5。采用了210 nm检测器波长和1.0 mL/分钟的流量。使用经过验证的分析方法成功分离了六种相关的杂质，分辨率和保留时间在35分钟以下。teriflunomide，Teriflunomide阶段1和杂质D已建立了分析技术，范围分别为0.066–3.262、0.035–1.880和0.025-1.255 µg/ml。teriflunomide，Teriflunomide阶段1和杂质-D具有不同的检测限制，定量值的限制为0.0037和0.0096、0.0016和0.0016和0.0051，以及0.0011和0.0033 µg/ml。确认的分析方法可以有效地识别任何制造过程杂质。
采用瞻博网络 Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络 - 瞻博网络验证设计 (JVD)
• 性能监控和错误分析：遥测系统跟踪与 AI 模型相关的关键性能指标，例如准确度、精确度、召回率和计算资源利用率（例如 CPU、GPU 使用率），这些指标对于评估训练和推理作业期间的模型有效性至关重要。这些系统还可以深入了解训练和推理操作期间的错误率和故障模式，并帮助识别可能影响 AI 性能的问题，例如模型漂移、数据质量问题或算法错误。这些系统的示例包括 Juniper Apstra 仪表板、TIG Stack 和 Elasticsearch。
通过现实世界中的初级卫生保健数据培训或验证的机器学习诊断和预后模型预测的临床健康状况的系统评价
随着技术和数据科学的进步，机器学习（ML）被医疗保健部门迅速采用。但是，缺乏文献解决了迄今为止，基本卫生保健（PHC）中ML预测模型针对的健康状况。为了填补知识的这一空白，我们按照PRISMA指南进行了系统的审查，以确定ML在PHC中针对的健康状况。我们搜索了Cochrane图书馆，科学Web，PubMed，Elsevier，Biorxiv，计算机协会（ACM）和IEEE Xplore数据库，用于1990年1月至2022年1月发表的研究。我们包括了针对ML诊断或预后预测模型的主要研究，这些模型完全或部分由现实世界中的PHC数据提供。两名研究人员进行了研究选择，数据提取和偏见评估的风险，使用了偏见评估工具的风险。根据国际疾病分类（ICD-10）对健康状况进行分类。提取的数据进行定量分析。我们确定了106项研究42个健康状况的研究。这些研究包括来自19个国家 /地区2420万参与者的PHC数据提供的207毫升预测模型。我们发现92.4％的研究是回顾性的，而77.3％的研究报告了诊断性预测性ML模型。所有研究中的大多数（76.4％）是用于模型开发的情况，而无需进行外部验证。偏见评估的风险表明，90.8％的研究具有偏见的高风险或不清楚的风险。最常见的健康状况是糖尿病（19.8％）和阿尔茨海默氏病（11.3％）。我们的研究提供了有关PHC中目前可用的ML预测模型的摘要。我们在这方面引起了数字健康政策制定者，ML模型开发人员和医疗保健专业人员的关注。
PCI DSS AOC-服务提供商
* For purposes of this document, ”Lists of Validated Products and Solutions” means the lists of validated products, solutions, and/or components, appearing on the PCI SSC website ( www.pcisecuritystandards.org ) (for example, 3DS Software Development Kits, Approved PTS Devices, Validated Payment Software, Point to Point Encryption (P2PE) solutions, Software-Based PIN Entry on COTS (SPoC)解决方案，COTS（CPOC）解决方案的非接触式付款）以及COTS（MPOC）产品的移动付款。
pernod ricard的基于零科学的基于零科学的目标，该目标与基于科学的目标计划（SBTI）验证的1.5°C轨迹
•酿酒厂：采用可再生电力，使用包括用于热恢复和驱动能源效率的新技术转移到替代能源（生物量，生物燃料）。•包装：减轻瓶子的重量，增强可回收的内容，创新和探索新材料以及开发闭环分配模型。•运输和物流：优化运输负载，改用电动或生物燃料供电的运输以及探索替代的运输方式。•农业：实施旨在恢复自然生态系统，减少碳排放并增强土壤中碳固执的再生农业实践。玛丽亚·皮亚·德·卡罗（Maria Pia de Caro） - EVP，综合运营和可持续性，宣称：“基于科学的目标倡议（SBTI）对我们的新碳减少目标（SBTI）的验证是对我们团队为在我们的运营范围内以及我们整个价值链中建立强大碳降低路线图的努力的认可。世界正面临着增加的社会和环境压力，敦促我们采取行动更快。我们基于零零科学的目标为我们提供了正确的野心，并驱动了我们到目前为止取得的进步，并在应对气候变化挑战方面的葡萄酒和烈酒领导者。”