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FedRAMP 行动计划和里程碑 (POA&M) 模板...
说明误报 (FP) 偏差请求的状态。当发现系统中实际上不存在的漏洞时，就会发生 FP。众所周知，这种情况时常发生在扫描工具中。如果 CSP 认为某个发现是 FP，他们必须将此列设置为“待定”，并立即使用 FedRAMP 偏差请求表向其 AO 提交偏差请求，包括 FP 的证据。如果 AO 批准偏差请求，CSP 必须将其更改为“是”。如果 AO 拒绝偏差请求，或者如果 CSP 不认为该发现是 FP，CSP 必须将此条目设置为“否”。AO 批准的误报也可以关闭；有关关闭 POA&M 项目的指导，请参阅第 2.2 节。
比较狗的立体定向脑活检技术
这项研究的目的是将先前描述的立体定向脑活检（SBB）技术，三维头骨轮廓指南（3D-SCG）和Brainsight进行神经量化，与Brainsight的新颖SBB技术相结合，与A 3D Print the Headframe（BS3D-HF）相结合，以改善工作集。这是一种前瞻性方法，与五个不同品种和大小的犬尸体进行了比较。在具有基准标记的尸体上进行了初始螺旋CT。每种方法随机选择了十个不同的目标点。设计和打印了BS3D-HF的头部。轨迹。Steinmann Pins（SP）放入目标点，然后重复CT（CT后）。精度。对于3D-SCG，中值偏差为2.48 mm（0.64–4.04）。有神经元行动，中值偏差为3.28毫米（1.04–4.64）。对于BS3D-HF，中值偏差为14.8毫米（8.87–22.1）。 3D-SCG和中位偏差的神经元行径之间没有显着差异（p = 0.42）。 将BS3D-HF与3D-SCG进行比较时，中位偏差存在显着差异（P <0.0001）。 此外，当将BS3D-HF与神经元动态进行比较时，中位偏差存在显着差异（P <0.0001）。 我们的发现得出的结论是，对于SBB，3D-SCG和神经元驱动都是准确的，但是BS3D-HF不是。对于BS3D-HF，中值偏差为14.8毫米（8.87–22.1）。3D-SCG和中位偏差的神经元行径之间没有显着差异（p = 0.42）。将BS3D-HF与3D-SCG进行比较时，中位偏差存在显着差异（P <0.0001）。此外，当将BS3D-HF与神经元动态进行比较时，中位偏差存在显着差异（P <0.0001）。我们的发现得出的结论是，对于SBB，3D-SCG和神经元驱动都是准确的，但是BS3D-HF不是。尽管可行，但是当前的BS3D-HF技术需要进一步的细化，然后才建议将其用于狗的SBB。
太空旅行的未来一份研究论文提交给...
正确解决了这一现象，沃恩创造了“归一化偏差”一词。她指出，这个概念发生在组织内的人或演员对不再感到错误的“偏差”行为不敏感的情况下。但是，这不是立即发生的概念 - 在实际的灾难袭击和偏差的正常化之前，通常需要多年的疏忽和不敏感性。5这可能来自各种社会，经济甚至同伴的压力。沃恩认为，正常化的偏差最终是挑战者灾难的原因。在下一部分中，本文将在人类目前为太空探索未来的计划中采取她的参考框架，并检查是否仍然存在归一化偏差，如果是这样，则如何打击游戏中的各个参与者来对抗它，以防止另一场挑战者灾难。
在公共量子计算机上测试量子比特旋转的准确性
我们分析了 IBM 提供的公共量子计算机上 π /2 量子比特旋转测试的结果。我们测量绕随机轴旋转 π /2 的单个量子比特，并积累了大量结果统计数据。在不同设备上执行的测试表明，与理论预测存在系统性偏差，偏差程度达到 10 – 3 级。由于脉冲生成的非线性，超过 5 个标准差的一些差异无法通过简单的校正来解释。偏差幅度与门的随机基准测试相当，但我们还观察到明显的参数依赖性。我们讨论了偏差的其他可能原因，包括单量子比特空间以外的状态。对于在不同时间使用的各种设备，偏差具有相似的结构，因此它们也可以用作诊断工具，以消除不完善的门实现和对所涉及物理系统的忠实描述。
2 经济展望 - 2.1 挪威经济
1 红色表示经济运行超出满负荷，而蓝色表示经济衰退和闲置产能。颜色标度反映了差距或与平均值的偏差有多大。最深的颜色代表正偏差和负偏差最大的三分之一观测值。这些指标以 2005-2023 年期间与平均值的偏差来衡量，其中从时间序列中删除了 2020 年和 2021 年疫情年份的观测值。例外是通货膨胀，以与通货膨胀目标的偏差来衡量，以及 GDP，以与简单趋势的偏差来衡量，没有对疫情期间异常低的活动发展进行调整。趋势是使用 Hodrick-Prescott 滤波器估计的，其中平滑参数设置为 6,400，相当于每年 400。 2 产能限制是指挪威银行区域网络中的联系业务份额，这些业务在不投入额外资源的情况下，在增加生产/销售方面会遇到一些或重大问题。 3 劳动力短缺是指挪威银行区域网络中联系企业中报告劳动力短缺正在影响生产/销售的份额。
2023年12月8日批准信 - Casgevy
您必须提交21 CFR 600.14下的生物产品偏差的报告。您应该及时确定并调查所有制造偏差，包括与处理，测试，包装，标签，存储，持有和分配相关的偏差。如果偏差涉及分布式产品，可能会影响产品的安全性，纯度或效力，并符合法规中的其他标准，则必须通过EBPDR Web应用程序或下面的地址在电子方式上向合规性和生物制度质量办公室提交FDA 3486的报告。可以在CBER网站上找到完成电子表格（EBPDR）的说明的链接
疫苗状态错误分类对新冠疫苗效力研究的程度和影响
摘要 人们认识到，许多报告新冠疫苗有效性高的研究都存在各种选择偏差。系统评价发现，有 38 项研究存在一种特殊而严重的偏差形式，即错误分类偏差，即接种过疫苗的研究参与者在接种疫苗后某个任意定义的时间内被归类为未接种疫苗。模拟表明，即使疫苗的效力为零或为负，这种错误分类偏差也会人为地提高疫苗效力和感染率。此外，模拟表明，每隔几个月进行一次加强接种是维持这种误导性效力印象所必需的。鉴于此，任何基于这些研究的新冠疫苗效力声明都可能是统计假象。关键词：模拟；covid-19；循证医学；错误分类；选择偏差；观察性研究；公共卫生；疫苗有效性。
疫苗状态错误分类对新冠疫苗效力研究的程度和影响
摘要 人们认识到，许多报告新冠疫苗有效性高的研究都存在各种选择偏差。系统评价发现，有 39 项研究存在一种特殊而严重的偏差形式，即错误分类偏差，即接种过疫苗的研究参与者在接种疫苗后某个任意定义的时间内被归类为未接种疫苗。模拟表明，即使疫苗的效力为零或为负，这种错误分类偏差也会人为地提高疫苗效力和感染率。此外，模拟表明，每隔几个月进行一次加强接种是维持这种误导性效力印象所必需的。鉴于此，任何基于这些研究的新冠疫苗效力声明都可能是统计假象。关键词：模拟；covid-19；循证医学；错误分类；选择偏差；观察性研究；公共卫生；疫苗有效性。
悬崖：一种新的开源python软件包和用于气候建模（v1.0.1）中统计偏差调整和评估的综合界面
摘要。统计偏差调整通常在使用其影响研究结果之前将其用于气候模型。但是，基于观测数据和模型数据之间的分布图的不同方法可以改变模型的模拟趋势以及时空和可变的一致性，并且如果未彻底评估，则容易使用误解。尽管这些基本问题很重要，但当前应用偏见调整的研究人员目前没有手头的工具来比较不同的方法或评估结果以发现可能的扭曲。因此，在统计偏差调整中的广泛实践与学术文献的建议不符。为了解决阻碍此问题的实际问题，我们介绍了悬式，这是一个开源python软件包，用于在共同的框架及其全面评估中实施八种不同的同行评审且广泛使用的偏差调整方法。在开比性中引入的评估框架允许用户分析用户启用的气候指数和分布属性的边际，时空和可变性结构的变化，以及模型中模拟的climeate变化趋势的任何变化。使用七个CMIP6全球循环模型在对地中海地区的案例研究中应用首都，这项研究发现，最合适的偏见调整方法取决于所研究的变量和影响，甚至旨在保留气候变化趋势的方法也可以改变它。这些