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批判性地检查自我保健和数据驱动的作用...
摘要。将数字技术用于自我保健，例如慢性疾病的自我管理，已经通过移动应用程序和可穿戴设备（通常在医疗保健环境之外的日常生活中设计，开发和使用）出现。新的自我保健实践在许多方面可能是有益的，但也可能带来风险，并且有相应的需要了解可能影响用户的潜在算法和偏见。在本文中，我们将移动应用程序的设计和开发描述为糖尿病自我管理的一部分，并严格讨论其对患者和设计师的影响。总而言之，这项研究强调了需要仔细考虑如何设计，开发和用于自我护理的自我管理工具的必要性。我们提出共同设计，特别是与数据驱动的医疗保健有关，尤其是数据驱动的决策工具。我们的发现表明，患者需要在增强数据驱动的决策方面平衡过度依赖和不信任，这需要道德考虑以及对所有未来设计师的关键方法。关键字：医疗保健，数据驱动的决策，数据驱动的医疗保健，自我管理，移动应用，批判性研究，社会技术。
1。管理和数字技术的评估程序硕士
在Tumonline上，即使他们确定在第1阶段获得入学。我们期望申请人提供高标准的科学工作。因此，与第一阶段的结果无关，将检查所有论文以查看它们是否符合这些标准。不遇到他们的申请人，例如窃或使用AI的使用（例如Chat GPT，Deepl，Grammarly等）在本文中证明了这一过程。论文对申请人的原始作品和手动技能的使用进行了评估。我们不允许使用AI技术来创建，结构，编辑或分配完成。如果您的申请符合1.1的所有入学条件。它将从评估程序的第一阶段开始。1.2。阶段1：以前的学术背景 + GPA + GMAT（如果等于或更高650点）
考古学中的机载和航天遥感和数字图像分析 7
摘要 遥感在探测和绘制人类活动在景观中的考古痕迹方面有着悠久而成功的记录。自二十世纪初以来，航空考古的工具和程序逐渐发展，而地球观测遥感经历了技术和方法进步和创新的重大步骤，如今能够以前所未有的精度、分辨率和复杂性监测地球表面。在此过程中获得的大部分遥感数据可能包含有关考古遗址和物体的位置和背景的重要信息。考古学已经开始利用这一巨大潜力，开发基于数字遥感数据和相关工具和程序的考古痕迹探测和绘制新方法。本章回顾了考古遥感和数字图像分析的历史、工具、方法、程序和产品，强调了航空考古和地球观测遥感融合的最新趋势。
人工智能和数据分析在审计执行中的力量
内部审计 (IA) 部门在采用当今的新技术方面是否落后了？毫无疑问，当今的组织正在更多地使用人工智能 (AI) 和数据分析来保持竞争优势并提高效率。目前，许多组织都专注于利用 AI 提高生产力和快速取胜，包括自动助理、内容创建、演示增强和 AI 驱动的创意工具来促进创意。然而，技术 IA 团队有时在采用创新的基于技术的解决方案方面进展缓慢。在许多情况下，团队希望在投入时间和财务投资以利用复杂技术产生有意义的影响之前，更多地了解 AI 和数据分析的可能优势和权衡。他们还需要审查潜在的 IA 用例，以更好地了解如何将这项技术应用于现实世界的业务情况以及是否有真正的投资回报。
车辆远程信息处理和数据分析系统（VTADAS）
此信息请求不是对实际出价的征集，尽管可以通过提案请求（RFP）在以后的日期征集出价。该RFI的目的是确定最先进的技术，以向MTA的零发电局舰队提供高度成功的监控和报告。该解决方案必须能够通过现有的电力组件，API，接口（可能包括第三方）来获取多个数据源。NYCT/MTAB对新开发和商业现成（COTS）系统开放。建议在其他运输/运输属性中成功实施的系统做出响应。
2024 VOD和数据记录器，用品和配件产品清单
1-02-01 Handitrap II™VOD记录器每个便携式1通道连续爆炸的爆炸速度（VOD）记录器，用于一个蓝鸟和炸药样品中的炸药。分辨率= 12位，4,096中的1个部分。记录速度为1 MHz。131,000个数据点的内存= 131毫秒记录时间。内部和外部触发模式。预触发时间是总记录时间的25％。通过可充电的NICAD电池运行（长达8小时）。Includes HandiTrap II™ VOD Recorder, 120 or 230 VAC Battery Charger (as specified by the Customer), USB Communications Cable, External Trigger Adapter, padded HandiTrap II™ Carry Case, HandiTrap II™ Operations Manual (English), DAS™ Data Acquisition Suite Standard Edition Software for Windows XP™ and later.包括MREL可再生1年综合100％零件和劳动保修（有关更多详细信息，请与MREL联系）。如何为此产品选择正确的配件：在下面确定您的应用程序，然后选择本出版物后面列出的适当兼容的配件。应用程序＃1：测量Blastholes中爆炸物的VOD（第8页）应用程序＃2：测量炸药样本的VOD（第12页）
数据治理法案和数据驱动的政策制定...
“一个核心观点是，数据利他组织将是从个人和组织收集数据的非营利机构。因此，数据利他组织与数据利他主义者合作，后者是提供数据的个人和组织。该组织正在收集这些数据，然后将这些数据提供给可能想要将其用于特定目的的其他用户。DGA 制定了这些实体可以运营的规则，并定义了它们如何注册以获得欧盟内的正式认可，以提高它们在可能想要向他们提供数据的利他主义者中的地位和可信度。从那里开始，每个组织都将有自己的策略来激励个人和公司为了共同利益共享他们的数据 - 研究或可能在公共利益中定义的任何其他目的。”
基于深度学习和数据分析的脑血肿分割
摘要：脑出血是一种发病率逐年上升的恶性疾病。CT 是获取血肿信息和定期监测脑损伤变化的常用方法。然而，由于高频断层扫描，需要获取大量的 CT 图像，这使得分析过程变得复杂。为了提高分析速度并确保 CT 检测的准确性，我们将 CT 与深度学习相结合以实现自动分割。在本研究中，我们开发了一种基于具有残差效应的 U-net 的出血图像分割模型。首先，我们对数据进行筛选，将其分为三部分进行训练、评估和盲测。其次，我们对数据集进行预处理以进行数据增强，以避免过度拟合。数据增强后，我们将数据传输到算法进行训练。对于最终模型，我们获得了一个图像分割器，其平均交并比得分为 0.8871，骰子得分为 0.9362。该算法速度为26.31 fps，大大提高了分析速度。因此，分割器获得了较高的检测效率和定量检测，适合定期监测出血区域并协助医生制定治疗方案。此外，二值分割算法可用于开发头部出血CT图像分类分割任务的预训练模型。
使用AI和数据分析来改善板球运动员...
1助理教授，计算机科学，SSCCS-BHAVNAGAR 2计算机科学助理教授，2 nd作者的组织名称摘要：AI是该技术，它使人类生活的革命性变化。AI技术的目的用于复制人类的智能以解决复杂的问题并产生准确的结果。AI在各个领域被广泛使用，例如医学，教育，研究和体育等。在这里，我们介绍了如何使用AI技术来改善板球运动员的概念。关键字：人工智能，机器学习，板球，技术，数据分析1。简介：人工智能（AI）本质上是创建智能机器，至少在某种程度上可以像人类一样思考和行为。这是计算机科学的一个分支，正在迅速发展，并有可能彻底改变我们生活的许多方面。AI的主要目标是复制机器中的人类智能，以解决复杂的问题并自动化任务。AI通过可以从数据中学习和改进的算法来工作。这些算法可以根据该分析分析信息，识别模式并做出决策。AI有可能大大提高各个行业的效率，生产力和解决问题。然而，需要解决有关偏见，隐私和工作流离失所的道德考虑。EAI是一个庞大而令人兴奋的领域，这只是对智能机器世界的一瞥。随着研究的继续，AI准备在塑造我们的未来方面发挥更大的作用。AI - 机器学习和深度学习语言有两种不同的方法2。机器学习：机器学习语言是设计用于数据分析，模型构建和算法开发的工具。与逐步说明的传统编程语言不同，机器学习语言在处理复杂数据集方面表现出色，并操纵统计模型。Python是一种多功能且广泛使用的语言，提供了丰富的机器学习库生态系统，例如Tensorflow，Pytorch和Scikit-Learn。其可读性和广泛的社区支持使其非常适合初学者和专家。语言R通常受到统计学家的青睐，R为数据探索，可视化和构建统计模型提供了强大的环境。这些语言使机器学习工程师可以专注于算法的核心概念，而不是在低级编程细节中陷入困境。
数字广告中的算法和数据驱动的投标
出色的研究帮助。†耶鲁大学，dirk.bergemann@yale.edu‡mit斯隆管理学院，bonatti@mit.edu§耶鲁大学，nick.wu@yale.edu