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World File Search System一致性
疫苗试验的数据标准一致性检查
• 一致性检查旨在支持对研究 SDTM 数据集中的反应原性数据的审查。 • SAS 检查套件可以在试验期间的不同时间点执行，这对研究非常有益。 • 在研究设置时已经可以检测到 SDTM 映射中的不一致，并且可以在数据库锁定之前执行最终运行，以确保研究 SDTM 数据足以提交给 FDA CBER OVRR。 • 目前，一致性检查侧重于反应原性数据。未来可能会包括对 FDA 指南中描述的其他类型数据的检查。
坦桑尼亚和德国的数字健康策略及其与世界卫生组织数字健康全球战略的一致性2020-2
背景：近年来，数字健康（DH）技术的快节奏采用已经改变了医疗保健的交付。但是，这种快速发展也导致了诸如不协调的开发和信息孤岛等挑战，阻碍了有效的医疗保健整合。认识到这些挑战，国家已经制定了数字健康战略（DHSS），与全球框架的国家健康优先事项和指导保持一致。世界卫生组织（WHO）的全球数字健康战略2020-2025（GSDH）指导国家国民发展局。目的：本研究分析了坦桑尼亚和德国的DHSS作为案例研究，并评估了它们与GSDH的一致性，并确定了优势，缺点和改善领域。方法：进行了比较政策分析，重点介绍了坦桑尼亚和德国作为案例研究的DHSS，以与其对比鲜明的医疗保健系统和合作历史。分析涉及一个三步过程：（1）评估与GSDH的一致性，（2）比较相似性和差异，以及（3）评估新兴技术的融合。主要数据来源包括国家eHealth政策文件和相关立法。结果：德国和坦桑尼亚的DHSS都与WHO的GSDH显着保持一致，其中包含了其35个元素中的大部分，但每个元素都缺少5个不同的元素。具体来说，坦桑尼亚的DHS缺乏领导者知识管理和能力建设等领域，而德国的战略则缺乏使医疗保健服务提供者和受益人参与发展阶段并促进健康公平的领域。未来两国在其他方面都表现出色，例如协作，知识转移和推进国家国民党，反映了它们致力于增强DH基础设施的承诺。两国在全球数字健康监护仪上的高评级强调了其在DH方面的实质进展，尽管挑战持续采用快速前进的技术，并且需要更具包容性和全面的策略。结论：这项研究表明，坦桑尼亚和德国在将其DHSS与WHO的GSDH保持一致方面取得了重大进步。但是，人工智能和机器学习等技术的快速发展提出了使策略保持最新的挑战。本研究建议制定更全面，包容性的策略和定期修订，以与新兴技术和需求保持一致。该研究强调了DHSS中特定环境适应的重要性，并强调了需要更广泛的战略准则来指导DH生态系统的未来发展。WHO的GSDH是国家DHSS的关键蓝图。这种比较分析证明了将国家战略与全球指南保持一致的价值和挑战。坦桑尼亚和德国都为开发和实施有效的DHSS提供了宝贵的见解，强调了持续适应和特定环境考虑的重要性。
速度管理：需要更大的一致性
然而，圆桌讨论已经确定对安全系统要素的知识和理解不足是其在全国范围内交付的主要障碍。尤其是，目前负责设定地方速度限制的地方当局缺乏资金和人力资源来将注意力集中在创新实践上。在安全的系统上下文中，当前单个行车道的国家速度限制不被认为是安全速度，并且应考虑降低的限制在网络的比例上。政府应设定道路安全目标，并为地方当局建立一个备受电话的基金，以便在道路安全人员和道路安全人员网络上花费，以确保共享和实施最佳实践。
附录 C 海岸带管理法案一致性...
拟议行动的公众参与机会和决策由 32 CFR 第 651 部分指导。完成后，环境评估草案将与 FNSI 草案一起向公众公布 30 天。在 30 天的公开审查期结束时，陆军将考虑个人、机构或组织就拟议行动、环境评估草案或 FNSI 草案（如适用）提交的任何意见。陆军随后可以根据情况执行 FNSI 并继续实施拟议行动。如果在发布最终 FNSI 之前确定实施拟议行动将产生重大影响，陆军将在《联邦公报》上发布意向通知 (NOI) 以准备环境影响声明 (EIS)，承诺采取足够的缓解措施以将影响降低到重要性水平以下，或不采取行动。
迈向数学理论，用于在不同的模型中进行一致性训练
一致性模型，该模型是为了减轻不同使用模型的采样阶段来减轻高计算开销的，在达到最先进的经验性能的同时，促进了单步抽样。集成到训练阶段时，一致性模型试图训练一系列一致性函数，能够在扩大过程的任何时间步长将任何点映射到其起点。尽管取得了经验成功，但对一致性培训的全面理论理解仍然难以捉摸。本文朝着建立一致性模型的理论基础迈出了第一步。我们证明，为了在分布中生成ε接近性的样品（通过某些Wasserstein Metric测量），它可以使用一致性学习的步骤数，以超过D 5 {2 {ε的顺序，并带有D数据维度。我们的理论对一致性模型的有效性和效率进行了严格的见解，从而阐明了它们在下游推理任务中的效用。
一致性索引分解
一致性指数（C-Index）是用于评估预测模型性能的生存分析中的常用度量。在本文中，我们提出将C索引分解为两个数量的加权谐波平均值：一个用于排名观察到的事件与其他观察到的事件，另一个用于排名观察到的事件与审查案例。这种分解可以对不同生存预测方法之间的相对强度和劣势进行更细粒度的分析。通过基准比较与经典模型和最先进的方法以及本文提出的新的基于神经网络网络的方法（Surved），通过基准比较来证明这种分解的有用性。使用四个公开可用的数据集评估模型的性能，其审查水平不同。使用C-指数分解和合成审查，分析表明，深度学习模型比其他模型更有效地利用了观察到的事件。这使他们可以将稳定的C索引保持在不同的审查级别。与这种深度学习方法相反，当审查水平降低，因为它们无法改善对事件的排名与其他事件，因此经典的机器学习模型会恶化。
在人机团队中的心理模型一致性的可解释指导和理由
更不用说性能提高了，人类和机器人队友必须通过共同的心理模型同步计划[19]。为了实现这一目标，需要有效的代理之间的有效沟通。一种我们利用的一种技术是增强现实（AR）可视化的技术，该技术已经在多个机器人域中进行了辩护[4，16，21]，包括我们自己自己自己表明AR能够促进台式台式操作环境中平稳的人类机器人协调能力的作品[12]和共享仓库[12]和仓库[5]。AR具有将数据直接投射到环境上的独特能力。此原位可视化为人类和机器人提供了共享的环境环境，从而实现了紧凑的视觉通信，而无需上下文切换到单独的屏幕[8，10]。我们还从可解释的AI中汲取灵感，这不仅是为了提高对不透明学习模式的理解[1，9]，而且还促进了团队流利性并提高人类机器人任务中的共同认识[2，3，18]。在我们的工作中，我们使用算法支持的AR可视化和自然语言措施，作为将人类整合到多机构增强学习（RL）计划中所需的沟通桥梁，通过利用每个代理商的独特技能来解决多代理强化学习（RL）。本摘要描述了解决两个研究问题的工作：Q1。在不确定性下执行任务以提高团队绩效时，机器人应该如何与人类交流？和Q2。机器人如何向人类队友证明他们的决策和指导是为了提高信任和合规性的合理性？
综合规划地点类型一致性审查
商务、通过建筑布局、设计、体量和阶梯式高度与附近社区的合理过渡、带有门廊、台阶和短街区长度的靠近街道的建筑、建筑底层创造街道级活动、大量窗户、高楼底到天花板的高度和建筑细节。住宅、商业、机构和公共空间的混合。住房组合包括公寓、共管公寓、联排别墅、老年公寓、独栋住宅、复式公寓、附属住宅单元和独栋住宅。2. 社区内外的人行道和自行车连接、自行车和行人前往主要道路上的公交站的直接路线、具有多个出入口的良好街道连接。 3. 建筑物密集地聚集在场地最不敏感的部分，以保护和保存溪流、湿地、洪泛区、自然遗产区、陡坡、开放空间走廊和树木。如果场地具有敏感的环境资源：将这些空间保留为开放空间，并在场地最不敏感的部分进行集群开发，提供街道树木、景观停车场、充足的树木保护和替换、充足的溪流缓冲区和最低限度的坡度，应提供可供公众使用的休闲空间，并安全方便地进入周边社区。4. 由现有公共基础设施（如水、下水道、公交服务）提供支持，
系统方法的一致性和选择癌症模型的精度医学
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