XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemvalidation
HRD 验证
HRD-DNA 模型在一个代表有资格进行检测的患者的队列上进行训练，使用比 Leibowitz 等人 1 中先前描述的 HRR 野生型 (WT) 组的扩展逻辑（有关详细信息，请参阅训练标签），并且其性能与文献中的群体频率紧密相关。2-6 GWLOH 阈值被确立为除其他临床相关指标（如表 1 中所定义）之外，确定为最好地区分 BRCA- 双等位基因丢失样本和 HRR WT 样本的阈值。当乳腺癌的 GWLOH > 8.5% 和卵巢癌的 GWLOH > 8.0% 时，HRD 被认为是阳性；无论 GWLOH 如何，所有具有 BRCA 双等位基因丢失的样本都被认为是阳性。HRD-DNA 方法在预测乳腺癌和卵巢癌 BRCA 双等位基因丢失方面的灵敏度详细列于下表 1。
国际申请表 - 2025.02.11
HRD-DNA模型在同类队列上进行了训练，该模型代表了有资格使用扩展的HRR野生型（WT）组进行测试的患者，而不是Leibowitz等人1（有关详细信息，请参见培训标签），并与人口频率紧密相位。2-6确定的阈值确定了GWLOH阈值，以最好地区分BRCA-毛细血管损耗样品与HRR WT样品外，除了其他临床相关的指标之外（如表1所定义）。gwloh被认为乳腺癌的HRD阳性为8.5％，卵巢癌> 8.0％。所有具有BRCA双重损失的样品均被认为是阳性的，而不论GWLOH如何。下表1详细介绍了HRD-DNA方法对预测BRCA双重损失的乳腺癌和卵巢癌的敏感性。
验证报告
•FCPF方法论框架，V3，2020年4月。•验证和验证指南v2.5 2023年9月。•缓冲指南v3.1 2022年5月。•有关方法学框架应用的指南。1。使用与ER计划v1的参考期有关的数据插值使用2016年6月。2。在参考期间报道的GHG排放和拆卸的技术更正V2 2020年11月。3。2018年11月减排计划的报告期限的定义。4。减少排放的不确定性分析v1.0 2020年11月。•过程指南v5.32023。•术语词汇表v2.2 5月，2022年。•ER监视报告模板（v2.5），验证报告模板（V1.2，2021年9月）和验证报告模板（v1.3，2022年8月）中包含的指南； •ISO 14064-3：2006•ISO 14065：2013•ISO 14066：2011
人工智能驱动的开发和验证...
乳腺密度 (BD) 定义为纤维腺体组织占乳腺总体积的比例，通常在乳房 X 线照片中评估 (1)。高 BD 是乳腺癌的独立危险因素，它会掩盖潜在病变，从而降低乳房 X 线照片的敏感性 (2,3)。当美国立法要求告知女性其 BD 时，可靠的 BD 报告的重要性进一步凸显，因为是否使用超声和 MRI 进行补充筛查是基于乳房 X 线照片密度的 (4)。在临床实践中，通过双视图乳房 X 线照片目测评估 BD，最常用的是美国放射学会乳腺影像报告和数据系统 (BI-RADS) 四分类量表 (5)：a（几乎完全是脂肪）、b（散在的纤维腺体）、c（不均匀致密）和 d（极其致密）。然而，该分类系统和其他分类系统都受到观察者内和观察者间差异的影响 (6-8)。为了克服视觉评估的可靠性不足，提出了全自动软件，包括人工智能（AI）系统，提供对比结果（9-12）。在比较重复的 BD 分类时，仍然存在相当大的差异
EnergyPLAN 的审查和验证
能源系统分析是规划向可再生能源系统过渡的综合要素。这是由于可变可再生能源 (VRES) 的更广泛利用以及对行业整合作为时间能源系统整合的推动因素的日益依赖而导致的复杂性日益增加，但它要求考虑建模工具的有效性。本文通过从文献计量和案例地理的角度分析其使用情况，并通过回顾使用 EnergyPLAN 所解决的问题和获得的结果的演变，综合了 EnergyPLAN 的应用。提供此综合是为了解决基于 EnergyPLAN 的研究的有效性和贡献。截至 2022 年 7 月 1 日，EnergyPLAN 已应用于 315 篇同行评审文章，我们认为非常高的应用是推断的内部验证。此外，该评论还表明，能源系统分析的复杂性随着时间的推移而增加，早期研究侧重于风力发电和热电联产的作用，后来的研究则着眼于当代新问题，例如在完全集成的可再生能源系统中使用 power-to-x 提供的部门整合。通过应用 EnergyPLAN 得出的重要结论包括区域供热在能源系统中的价值、区域供热对 VRES 整合的价值，以及更广泛地说，部门整合对资源高效的可再生能源能源系统的重要性。跨系统和开发阶段的广泛应用被解释为通过分布式逐步复制进行的推断验证。
PHM 的验证与确认
• 我们的目标是通过研究、开发、应用和转让可扩展的自动化软件工程技术来提高 NASA 软件的可靠性和稳健性以及软件工程的生产力，以满足 NASA 的软件挑战。 • 我们借鉴了计算机科学中的许多技术（例如程序验证、自动推理、模型检查、静态分析、符号评估和机器学习），并将它们应用于软件的验证和确认以及代码生成。
PHM 的验证与确认
• 我们的目标是通过研究、开发、应用和转让可扩展的自动化软件工程技术来提高 NASA 软件的可靠性和稳健性以及软件工程的生产力，以满足 NASA 的软件挑战。 • 我们借鉴了计算机科学中的许多技术（例如程序验证、自动推理、模型检查、静态分析、符号评估和机器学习），并将它们应用于软件的验证和确认以及代码生成。