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开发一个数据驱动的框架，以评估HCC中的多学科团队的性能和价值
1 El Dahan，KS等人，针对HCC患者的多学科护理：系统评价和荟萃分析，肝病通信。2023; 7：E0143 2 Basta YL等。对胃肠道恶性肿瘤患者的多学科癌症团队会议是否有好处？Ann Surg Oncol。2016年8月; 23（8）：2430-7 3 MacDermid E等。通过大肠癌多学科团队改善患者生存。结直肠道。2009; 11（3）：291-295 4 Basta YL等。 对胃肠道恶性肿瘤患者的多学科团队会议的价值：系统评价。 Ann Surg Oncol。 2017 5 Diaz CR等。 tu1492 - 实施多学科肿瘤板建议及其对肝细胞癌存活的影响。 胃肠病学。 2018; 154：S-1237 6 Schellenberger B.等。 在乳腺癌护理中多学科肿瘤板的决策 - 一项观察性研究。 J MultidiScip Healthc。 2021 Jun 1：14：1275-12842009; 11（3）：291-295 4 Basta YL等。对胃肠道恶性肿瘤患者的多学科团队会议的价值：系统评价。Ann Surg Oncol。2017 5 Diaz CR等。 tu1492 - 实施多学科肿瘤板建议及其对肝细胞癌存活的影响。 胃肠病学。 2018; 154：S-1237 6 Schellenberger B.等。 在乳腺癌护理中多学科肿瘤板的决策 - 一项观察性研究。 J MultidiScip Healthc。 2021 Jun 1：14：1275-12842017 5 Diaz CR等。tu1492 - 实施多学科肿瘤板建议及其对肝细胞癌存活的影响。胃肠病学。2018; 154：S-1237 6 Schellenberger B.等。 在乳腺癌护理中多学科肿瘤板的决策 - 一项观察性研究。 J MultidiScip Healthc。 2021 Jun 1：14：1275-12842018; 154：S-1237 6 Schellenberger B.等。在乳腺癌护理中多学科肿瘤板的决策 - 一项观察性研究。J MultidiScip Healthc。2021 Jun 1：14：1275-1284
所以 ICA 结果是 15985 个数据。...
摘要 — 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育综合征，患者的社交互动、沟通技巧和情感表达能力下降。自闭症综合征可以通过脑电图 (EEG) 检测出来。本研究利用自闭症患者的脑电图来支持机器学习方案的分类研究，以获得最佳准确度。对脑电信号进行分类的最佳方法之一是线性判别分析 (LDA)，这是一种对自闭症和正常脑电信号进行分类的机器学习技术。之所以选择 LDA，是因为它可以通过利用类间和类内函数来最大化类间距离并最小化散射数量。该方法与其他方法相结合：独立成分分析 (ICA) 和离散小波变换 (DWT)，以提高准确度系统。ICA 可以去除脑信号以外的伪影或信号，这些伪影或信号可能会导致脑电信号中的噪声，因此分析的信号是完整的脑电信号，没有其他因素。DWT 可以帮助增加脑电信号中的噪声抑制，并通过频率和时间表示提供信号信息。脑电图数据集来自 16 名儿童（8 名自闭症儿童和 8 名正常儿童）。数据集中的信号使用 ICA 过滤伪影，通过 DWT 分解成三个级别，并使用线性判别分析 (LDA) 技术进行分类。使用混淆矩阵，结果显示最佳准确率为 99%。
一个数据驱动的模型，用于响应式供应链中的可持续和弹性供应商选择和订单分配问题：健康案例研究
这项研究试图研究供应商的选择和订单分配问题（SSOAP），考虑到三个关键概念，即响应能力，可持续性和韧性。为此，当前的研究开发了一个多阶段决策框架（MSDMF）来选择潜在的供应商并确定订单数量。第一阶段旨在根据几个指标计算供应商的得分。为此，开发了一种新颖的决策方法，名为“随机模糊最佳方法”（SFBWM）。然后，在第二阶段，建议使用多目标模型（MOM）来处理供应商的选择和订单分配决策。在下一步中，基于模糊的稳健随机方法和季节性自回归的集成运动平均（SARIMA）方法，采用数据驱动的模糊稳健（FRS）优化方法，用于有效治疗问题的混合不确定性。之后，开发了一种名为开发的Chebyshev多选择目标编程的新型解决方案方法（CMCGP-UF）以获得最佳解决方案。此外，考虑到医疗设备（ME）行业在社会健康中的关键作用，尤其是在最近的冠状病毒病中，考虑到了这一重要行业。第一阶段的结果表明，敏捷性，成本，温室发射，质量，健壮性和废物管理（WM）分别是最重要的标准。第二阶段的结果确定所选供应商，利用运输系统和已建立的地点。还揭示了需求直接影响所有目标功能，同时增加破坏率对可持续性措施有负面影响。
USVI有史以来第一个数字安全健康信息交换环境扫描
USVI ESCAN 2023是一个调查，信息收集和评估的过程，可以清楚地了解卫生提供者和机构准备就绪以及基础设施需求，以安全，安全，安全，成功地连接彼此的医疗提供者，彼此之间，并通过HIE与国家数据库联系。USVI Escan 2023提供了医疗补助受益人生态系统中几个关键群体的当前景观，欲望和优先事项的快照。Commhit通过使用包括：
肉细菌在太阳系中从火星表面（103 pa）到深海（107 pa）的压力范围超过5个数量级的肉芽杆菌
正在研究几个永久性的太阳系体，包括火星和冰冷的月亮。在这样的位置，微生物的寿命必须应对低温和高压和低压，在火星表面上的 * 10 2到10 3 pa，在冰冷月球地下海洋中的 * 10 8 –10 9 pa。细菌肉细菌由以前被证明在低温下和低压或高压下没有氧气的物种组成，但迄今尚未探索该属的整个压力范围。在本研究中，我们在2 c的厌氧条件下，在复杂的液体培养基中进行了14种代表11种的肉网菌株，在2 c和一系列压力下，跨越5个数量级的压力，从10 3
三个数字孪生 - Rittal
Rolf Lisse 于 2022 年 7 月 1 日被任命为 Cideon Software & Services 的董事总经理。在被任命之前，这位机械工程师曾担任 Cideon 的软件开发和客户支持副总裁多年。他目前正与 Eplan 和 Cideon 的首席执行官 Sebastian Seitz 密切合作，以扩大公司的 CAD、PDM 和 SAP 集成解决方案范围。“我想继续发展我们公司成功的基础，”Lisse 说，他的目标是抓住软件开发和从咨询和客户服务到培训等服务的新趋势。Seitz 对新任董事总经理充满信心：“Rolf Lisse 是一位经验丰富的业务管理专家，他非常了解我们客户的实际需求，并有远见将我们不断发展的解决方案业务提升到新的水平。”
b'我们表明，与激光散斑相关的质动力可以以类似于库仑散射的方式散射激光产生的等离子体中的电子。给出了实际碰撞率的解析表达式。电子散斑碰撞在高激光强度或 \xef\xac\x81lamentation 期间变得重要，\xef\xac\x80影响长脉冲和短脉冲激光强度范围。例如，我们 \xef\xac\x81 发现国家点火装置空腔激光重叠区域中的实际碰撞率预计将超过库仑碰撞率一个数量级，从而导致电子传输特性发生根本变化。在短脉冲激光-等离子体相互作用的高强度特性下（ I \xe2\x89\xb3 10 17 Wcm \xe2\x88\x92 2 ），散射足够强，导致激光能量直接吸收，产生能量缩放为 E \xe2\x89\x88 1 . 44 I/ 10 18 Wcm \xe2\x88\x92 2 1 / 2 MeV 的热电子，接近实验观察到的结果。 PACS 数字： PACS 数字。'
b'我们表明，与激光散斑相关的质动力可以以类似于库仑散射的方式散射激光产生的等离子体中的电子。给出了实际碰撞率的解析表达式。电子散斑碰撞在高激光强度或 \xef\xac\x81lamentation 期间变得重要，\xef\xac\x80影响长脉冲和短脉冲激光强度范围。例如，我们 \xef\xac\x81 发现国家点火装置空腔激光重叠区域中的实际碰撞率预计将超过库仑碰撞率一个数量级，从而导致电子传输特性发生根本变化。在短脉冲激光-等离子体相互作用的高强度特性下（ I \xe2\x89\xb3 10 17 Wcm \xe2\x88\x92 2 ），散射足够强，导致激光能量直接吸收，产生能量缩放为 E \xe2\x89\x88 1 . 44 I/ 10 18 Wcm \xe2\x88\x92 2 1 / 2 MeV 的热电子，接近实验观察到的结果。 PACS 数字： PACS 数字。'
对两个数字签名的代数和量子攻击......
在 [7] 中，作者提出了两种数字签名方案，他们声称这些方案是量子安全的，即可抵抗量子算法的攻击。这里我们表明，事实上，存在一个多项式时间量子算法（用于解决隐藏子群问题），允许人们在任一方案中伪造数字签名。请注意，[2] 中提供了一种用于解决任何阿贝尔（=交换）群中隐藏子群问题的多项式时间量子算法（另见 [12]）。此外，我们确定所提出的方案通常甚至容易受到不使用量子算法的攻击。包括 [5] 和 [6] 在内的几个其他类似的数字签名方案也可以使用相同的方法进行攻击。我们还注意到，在 [8] 中，作者提出了一种基于类似思想的公钥建立协议。该协议在 [3] 中受到了一种与我们完全不同的方法的攻击。
使用多个数据流学习无标签的神经解码器
神经解码领域的最新进展加速了脑机接口的发展，旨在帮助用户完成日常任务，如说话、行走和操纵物体。然而，目前训练神经解码器的方法通常需要大量标记数据，而这些数据在现实环境中可能非常耗费精力或无法获得。一种有趣的替代方法是使用自监督模型，在两个数据流之间共享自生成的伪标签；此类模型在未标记的音频和视频数据上表现出色，但它们在神经解码方面的扩展效果仍不清楚。在这里，我们通过利用多个同时记录的数据流（包括神经、运动和生理信号）来学习没有标签的神经解码器。具体来说，我们应用跨模态、自监督深度聚类来解码脑部记录中的动作；这些解码器与监督和单模态、自监督模型进行了比较。我们发现，与单模态自监督模型相比，在训练期间在两个数据流之间共享伪标签可显著提高解码性能，其准确度接近在标记数据上训练的监督解码器的准确度。接下来，我们开发了在三种模态上训练的解码器，其性能与监督模型相当或略有超过，实现了最先进的神经解码准确度。跨模态解码是一种灵活、有前途的方法，可在没有任何标签的情况下在现实世界应用中实现稳健、自适应的神经解码。
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利，2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目，这是一个数据平台，使用人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、数字技术和大数据，以及卫星和遥感数据，来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面，提供实时数据访问，以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法，农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识，从而改善价值链上的决策，”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后，小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示：“通过参与这些技术的开发和部署，AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利，2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目，这是一个数据平台，使用人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、数字技术和大数据，以及卫星和遥感数据，来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面，提供实时数据访问，以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法，农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识，从而改善价值链上的决策，”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后，小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示：“通过参与这些技术的开发和部署，AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。