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避免现代信息系统中数据泄露的数据安全策略
结果：分析揭示了几个关键主题：1）安全意识培训的重要性在于它是加强人为因素的关键，而人为因素是数据保护中最薄弱的环节。2）分层防御原则的有效性，它需要结合技术措施和完善的政策和程序。3）加密、访问控制和数据最小化在保护信息和数据方面的作用比以往任何时候都重要。4）威胁情报和事件响应计划可以在威胁行为者开始执行攻击之前提前发现漏洞。5）人工智能和机器学习作为威胁的作用，以及在网络安全中利用数据分析机会识别和预防威胁的可能性。
药房操作中数据驱动的优化：A
Abstract ____________________________________________________________________________________________________ The convergence of patient care and business efficiency in community pharmacies through a Comprehensive Datafication Approach marks a transformative journey toward enhanced healthcare services and operational effectiveness.这项研究的目的是研究医疗保健中有关数据缺陷，AI和新兴技术的各种观点，并特别着眼于优化社区药房运营。在社区药房中实施全面的数据缺陷方法会对整体运营效率和患者护理结果产生重大影响。严格的标准要求研究报告与患者护理，业务效率或运营指标相关的结果，从而确保选定的文献与研究目标统一地保持一致，从而为探索与通过数据效果优化社区药房运营相关的维度提供了强大的基础。从多个研究中汲取灵感，我们的探索涵盖了数字技术集成中固有的挑战和潜力。通过AI深入研究社区药房运营的优化，这些不同的观点有助于对数据驱动的医疗保健转型的挑战和机遇有细微的理解。AI的整合需要道德考虑，包容性实践以及优化目标和个人权利之间的平衡，从而确保对医疗保健数据进行整体方法。关键字：人工智能，社区药房，数据缺陷，操作效率，患者护理。
在AI/ML，自主和不断发展的系统的测试和评估中数字化转换 - 选项1年
本报告基于收购创新研究中心（AIRC）附属研究中心（UARC）研究中的基础工作，与DOT＆E合作。该研究捕获了改进T＆E的当前最佳实践。这项研究着眼于通过政策，示例工具，培训材料以及新兴技术向T＆E专业人员的实际应用过渡来改善实践。研究工作是由WRT-1070的期权年合同的执行授权进行的：中期获取（MTA）和WRT-1071的测试和评估方法：测试和评估中的数字转换。研究小组将他们的努力与DOT＆E实施计划（I-Plan）支柱保持一致。具体来说，团队支持以下3个支柱。
当前在慢性疾病管理中数字健康实施：范围评论
背景：大约有三分之一的成年人患有多种慢性疾病。数字健康受到利用，以改善慢性疾病的护理和管理的连续性。但是，对慢性病管理的数字健康的有意义的吸收仍然很低。目前尚不清楚如何实施和评估这些创新。目的：此范围审查旨在确定如何实施和评估数字疾病管理的数字健康创新：使用哪些实施框架，方法和策略；这些策略是多么成功；关键障碍和促进者实施；以及研究作者分享的经验教训和建议。方法：我们使用Joanna Briggs Institute方法来进行范围评论。在2015年1月至2023年3月之间搜索了五个数据库：PubMed，Scopus，Cinahl，Psycinfo和IEEE Xplore。我们纳入了对任何研究设计设计的主要研究，并针对有益于患者，护理人员或医疗保健专业人员的任何类型的数字健康创新。我们提取了研究特征；数字健康创新的类型；实施框架，策略和结果指标；障碍和推动力实施；经验教训；以及研究作者报告的建议。我们使用既定的分类法来合成提取的数据。提取的障碍和推动因素被分为报告类别。描述性统计量用于合并提取的数据。144（57.1％）使用了2至5个实施策略。结果：总共包括252项研究，其中包括移动健康（107/252，42.5％），EHealth（61/252，24.2％）和远程医疗（97/252，38.5％），其中一些研究涉及1个以上的创新。使用实施科学理论，模型或框架报告了23项研究（23/252，9.1％）；最常见的是实施理论，经典理论和决定性框架，每个研究都有7个研究。 经常使用的策略是“获得并使用患者或消费者的反馈”（196/252，77.8％）； “审核并提供反馈”（106/252，42.1％）；并在实施或“实施阶段实施规模”之前进行驾驶（85/252，33.7％）。 通常测量的实施结果是可接受性，可行性和数字创新的采用。 在252项研究中，247项研究（98％）未衡量服务结果，而在89项研究中测量了患者健康结果（35.3％）。 用于评估结果的主要方法是调查（173/252，68.7％），其次是访谈（95/252，37.7％）。 影响实施的关键障碍是数据隐私问题和患者对面对面咨询的偏好。 关键推动力是培训卫生保健工作者和对患者需求的数字健康功能的个性化。使用实施科学理论，模型或框架报告了23项研究（23/252，9.1％）；最常见的是实施理论，经典理论和决定性框架，每个研究都有7个研究。经常使用的策略是“获得并使用患者或消费者的反馈”（196/252，77.8％）； “审核并提供反馈”（106/252，42.1％）；并在实施或“实施阶段实施规模”之前进行驾驶（85/252，33.7％）。通常测量的实施结果是可接受性，可行性和数字创新的采用。在252项研究中，247项研究（98％）未衡量服务结果，而在89项研究中测量了患者健康结果（35.3％）。用于评估结果的主要方法是调查（173/252，68.7％），其次是访谈（95/252，37.7％）。影响实施的关键障碍是数据隐私问题和患者对面对面咨询的偏好。关键推动力是培训卫生保健工作者和对患者需求的数字健康功能的个性化。
数据空间中数据受托人选择的设计功能
摘要：随着世界变得越来越数字化，数据已成为关键资源。有效使用时，它可能会导致更准确的预测，过程优化和创新业务模型的创建。必要的数据通常分布在多个组织之间，并且其全部价值只能通过共同的协作来实现。数据空间为组织提供了一个用于主权和安全数据共享的平台。为了使合法安全的数据共享并确保遵守法规，数据受托人作为受信任的中介机构发挥着关键作用。但是，选择一个合适的数据受托人，以满足想要彼此共享数据的参与者的需求。我们的研究旨在阐明数据空间参与者可以选择适当的数据受托人的过程。为此，我们实施了白名单的方法。我们报告了设计科学研究项目的结果，其中包括设计功能，以促进白名主义方法将其整合到不同的数据空间实例化中。在专家研讨会期间发现并解决了潜在的缺点。通过提供经过验证的设计知识，我们帮助数据空间社区的从业人员结合了如何选择最合适的数据受托人的概念。
对生产和物流中数字助手的审查
摘要本研究提出了一项系统的文献综述，以了解数字助手（DAS）在生产和物流任务中的应用，收益和挑战。我们的概念框架涵盖了三个维度：信息管理，协作操作和知识转移。我们在产品设计，生产，维护，质量管理和物流领域中评估Human-DA协作任务。这使我们能够扩展不同类型的DA，并揭示它们如何提高生产和物流工作的速度和便捷性，这在先前的研究中被忽略了。我们的结果表明，DAS可以提高工人与机器/信息系统搜索，处理和演示的速度和易于互动。现有的研究描述了differentlevelsofautonyIndecision制作；但是，大多数Dasperformtask按照指示或工人的同意。此外，我们观察到，工人发现执行任务和获取知识时更直观（例如，听觉和视觉提示）。因此，未来的研究可以探索如何将DA与其他技术集成，以进行强大的多模式援助，例如眼睛跟踪和增强现实。这可以为残疾人或条件的工人提供自定义的DA支持，以促进更具包容性的生产和物流。
信息技术在高中数学教学中的应用
摘要 信息技术的广泛应用有力地促进了现代、高效、优质的教学理念和教学方法的转变，高中数学与信息技术的深度融合显示出改革传统教学弊端、优化教学资源、适应新时代教育理念、为培养现代理性思维人才奠定基础的优势。但目前大多数高中数学教师对信息技术在高中数学教学中的应用重视程度不够，应用策略不明确、多样化。基于此，本文首先阐述了信息技术在高中数学教学中的必要性，然后分析了信息技术在高中数学教学中应用的优势，最后指出了信息技术在高中数学教学中的应用策略。 关键词：信息技术；高中数学；应用一、引言引言随着信息技术的飞速发展和教育改革的不断深入，我们发现利用信息技术指导教学可以改善传统的教学模式，将其运用到高中数学课堂教学中，不仅可以开阔学生的视野，还可以更好地调动学生学习的积极主动性，拓宽学生的互联网思维、创新思维和数学解题思维，实现教学质量的提高。同时，这种新的教学方式大大提升了教师的专业能力，促进了教师的专业发展，使教师受益匪浅。二、信息技术在高中数学教学中的必要性1、顺应新时代教育信息化的发展趋势2000年以来，我国课程改革强调要努力推进信息技术与其他学科教学的融合，通过课程把信息技术与学科教学有机地结合起来。教育部2018年印发《教育信息化2.0行动计划》，指出信息技术与学科教学深度融合不够。[1]数学是一门抽象、理想化的学科，在教学过程中，以传统教学模式为主，多媒体信息技术为辅，二者融合背景下教学质量的提升，符合新时代教育信息化2.0计划的发展趋势。
将来投资：支持青年心理健康中数字创新的机会
出版作者和致谢本报告是由凯蒂·德拉瑟（Katie Drasser），丽贝卡·班格亚特（Rebecca Benghiat），卡门·埃雷迪亚·罗德里格斯（Carmen Heredia Rodriguez），艾琳·戈尔登（Irene Golden）和阿德里安娜·克拉斯尼安斯基（Adriana Krasniansky）撰写的。特别感谢我们的资助合作伙伴 - Pivotal，Penner Family Foundation，Hopelab和Arthur M. Blank Family Foundation，他们为这项工作提供了帮助。我们也非常感谢我们的专家发现受访者，以及摇滚健康的Madelyn Knowles，Mihir Somaiya和Deonta Wortham，而行为健康技术的Solome Tibebu则为本出版物提供了无价的贡献。最后，我们向摇滚健康社区的众多领导人致敬，他们致力于推进青年心理健康的创新。
医疗保健中数字双胞胎的兴起
数字双技术在任何医疗保健系统中的地位都是真正的破坏性创新，在医学研究和实践中都产生了深远的后果。数字双胞胎代表与某些物理实体相对应的虚拟复制品，通过将实时数据流从不同来源提取到建模生物系统，以进行健康监测和个性化治疗策略。本文详细介绍了当前的研究环境中的Digital Twins for Healthcare。通过文献计量分析，我们从2012年到2024年获得了1,663个出版物，基本上来自Scopus数据库，在这个快速发展的领域中建立了一部分趋势，生产力作者，有影响力的来源和协作网络。描述地，我们的结果表明，尽管对该领域的研究开始了，但是从2018年开始就开始实现大量的研究，其中有明显的贡献来自人工智能，机器学习和数据分析的跨学科领域。即使面临数据互操作性和其他隐私问题的挑战，数字双胞胎技术带来的这种变化无疑也是慢性疾病管理，预测分析，药物发现和手术计划的巨大希望。这项工作为健康双胞胎的这个新领域带来了深刻的了解，这将为该领域的未来研究和创新奠定坚实的基础。
Skywork-Math：大型语言模型中数学推理的数据缩放定律——故事还在继续
在本文中，我们研究了可能增强大型语言模型 (LLM) 数学推理能力的潜在因素。我们认为，现代 LLM 中数学推理能力的数据缩放规律远未饱和，这突显了模型质量如何随着数据量的增加而提高。为了支持这一说法，我们使用我们提出的 2.5M 实例 Skywork-MathQA 数据集在常见的 7B LLM 上引入了 Skywork-Math 模型系列，该模型系列进行了监督微调 (SFT)。仅使用 SFT 数据，Skywork-Math 7B 在竞赛级 MATH 基准上实现了 51.2% 的惊人准确率，在 GSM8K 基准上实现了 83.9% 的惊人准确率，在 MATH 上的表现优于 GPT-4 的早期版本。 Skywork-Math 模型的卓越性能为我们新颖的两阶段数据合成和模型 SFT 流程做出了贡献，其中包括三种不同的增强方法和多样化的种子问题集，从而确保了 Skywork-MathQA 数据集在不同难度级别上的数量和质量。最重要的是，我们提供了一些实用的要点，以增强 LLM 中的数学推理能力，无论是在研究还是在行业应用中。