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World File Search System内部测试
功能手册 - 松下
打开 / 关闭投影机 58 连接电源线 58 电源指示灯 59 打开投影机 60 显示初始设置屏幕时 61 进行调整和选择 65 关闭投影机 66 投影 67 选择输入信号 67 调整聚焦、变焦和镜头移位 68 将镜头位置移动到原始位置 69 通过镜头位置移位（光学移位）调整范围 69 使用 USB 存储器 70 使用须知 70 可用于投影机的 USB 存储器 70 连接 USB 存储器 70 移除 USB 存储器 71 使用遥控器操作 72 使用快门功能 72 使用静音功能 72 调整音量 73 使用冻结功能 73 使用屏幕显示功能 73 使用自动设置功能 74 使用屏幕调整功能 74 使用数码变焦功能 75 切换图像宽高比 76 使用演示计时器功能 76 使用功能按钮76 显示内部测试图案 76 使用状态功能 77 使用 ECO 管理功能 77 设置遥控器的 ID 号码 77
委内瑞拉马脑炎病毒在非人类灵长类动物中感染，危地马拉，2023年
动物命令灵长类动物carnivora perissodactyla artiodactyla xenarthra partantra天日90 60 60 90 90 90 60测试coproparasitic i x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x - x x - x x - covid e x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x X X X X X X型疟疾 – – – Adenovirus I – X – – – Feline immunodeficiency I – X – – – Feline leukemia I – X – – – Parvovirus I – X – – – Canine coronavirus I – X – – – Giardia I X – X X – Entamoeba E X – – – – Cryptosporidium E X – – – – Toxoplasmosis E X – – – – Leishmania I X X X X X Anaplasma I X X X X X X ehrlichia I X X X X X X X X X X X X X X X X X X X *I，Arcas中的内部测试； E，外部实验室测试
PR 委员会关于生成式 AI 的指导方针
公共关系委员会关于生成式人工智能的指南 预计生成式人工智能将成为一项变革性技术，并可能在未来几年成为公共关系专业人士越来越有用和有价值的工具。在公共关系中负责任地使用人工智能将增强我们服务客户和促进公共利益的能力。但是，负责任地使用人工智能必须始终受到人类判断和监督，以避免偏见、滥用和无意的伤害风险。这项技术正在迅速发展，许多机构、专业人士和组织正在探索生成式人工智能的潜力、当前问题和长期影响。以下是基于公共关系委员会道德和原则准则的有关在为客户和我们的机构工作中使用生成式人工智能的指导。公共关系委员会强烈鼓励机构及其团队在适当的道德和法律框架内积极参与与生成式人工智能相关的内部测试和学习。遵循这些准则将有助于确保生成式人工智能的使用符合我们成员对最高水平的专业精神、决策和道德行为的核心承诺。虽然这些准则是在我们成员中的一群领导者的意见下制定的，并由 Davis+Gilbert 的法律合伙人审查，但我们鼓励领导者在制定这些准则并实施最适合其客户、员工和供应商的具体政策和培训时咨询他们的法律顾问。
AI 视觉，更早行动
内部测试结果 Nam JG, Park SG, et al.基于深度学习的胸部X光片恶性肺结节自动检测算法的开发与验证，放射学 2018 Hwang EJ, Park SG, et al.基于深度学习的胸部X光片主要胸部疾病自动检测算法的开发与验证，JAMA Network Open 2019 Hwang EJ, Park SG, et al.胸部X光片活动性肺结核的DLAD算法的开发与验证，临床传染病 2019 Lee JH, Park SG, et al.基于深度学习的胸部X光片上活动性肺结核自动检测算法：在无症状个体系统筛查中的诊断性能，欧洲放射学 2020 Hwang EJ 等。肺活检后气胸监测的深度学习算法：一项多中心诊断队列研究，欧洲放射学 2020 Jang SW 等。基于深度学习的减少胸部X光片上被忽视的肺癌的自动检测算法，放射学 2020 Hwang EJ 等。深度学习在急诊科胸部X光片诊断中的应用，放射学 2019 Kim JH 等。临床验证深度学习算法在急诊科急性发热性呼吸道疾病患者胸部 X 光片中检测肺炎的应用，《临床医学杂志》2020 Hwang EJ 等人。实施基于深度学习的计算机辅助检测系统，用于解读疑似 COVID-19 患者的胸部 X 光片，《韩国放射学杂志》2020
通过受木马感染的 IEEE 1687 测试基础设施对 SoC 进行电路到电路攻击
硬件木马 (HT) 是对集成电路 (IC) 的恶意修改。它由触发器和有效载荷机制组成。触发器定义激活时间（即始终开启、满足罕见条件时、基于时间、外部），有效载荷是激活的 HT 对受害 IC 的影响（即信息泄露、性能下降、拒绝服务）。HT 可以插入到设计过程的任何阶段和任何抽象级别，并且可以位于芯片上的任何位置 [1]。从攻击者的角度来看，目标是使 HT 隐秘且占用空间小，以逃避检测。HT 设计变得越来越复杂 [2]–[4]，使得制定对策非常具有挑战性。对策包括在硅片生产前防止 HT 插入（即基于功能填充单元 [5]、逻辑混淆 [6]、伪装 [7] 或拆分制造 [8]）、在 IC 使用前检测 HT 的存在（即基于逻辑测试工具 [9]、信息流跟踪 (IFT) [10] 和侧信道分析 [11]、[12]）以及在运行时检测 HT 激活（即基于片上监视器 [13]）。在本文中，我们演示了一种 HT 设计，该设计利用可测试设计 (DfT) 基础设施在片上系统 (SoC) 内部实施电路到电路攻击。HT 隐藏在 SoC 的“攻击”知识产权 (IP) 核内，一旦激活，它就会以恶意位模式的形式生成有效载荷。有效载荷进入测试访问机制的扫描链，该扫描链遍历 SoC 并控制嵌入在 IP 内的测试仪器。 HT 操纵扫描链，在目标受害者 IP 的接口上传播有效载荷。有效载荷会更新受害者 IP 内部测试仪器的状态，将其设置为部分和未记录的测试模式，从而破坏其在正常运行模式下的功能。电路到电路 HT 攻击属于更广泛的扫描攻击类别
为残疾和学习困难的考生做出的调整 准入安排和合理调整 本手册涵盖以下内容
这些规定反映了整个中心对访问安排的重视。因此，中心负责人、高级领导团队成员、SENCo/评估员† 以及相关 SEN 主管有责任熟悉本文件的全部内容。SENCo 或 FE 学院内同等级别的工作人员必须在教学人员和高级领导团队成员的全力支持下，领导其中心内的访问安排流程。教学人员和高级领导团队成员必须支持 SENCo 确定和实施适当的访问安排。SENCo 必须与教学人员、支持人员（如学习支持助理和教学助理）和考试办公室人员合作，确保为学校内部测试、模拟考试和考试制定经批准的访问安排。在适当的情况下，SENCo 还需要与专业顾问教师和医疗专业人员合作。理想情况下，SENCo 还将是内部指定评估员，因此将评估候选人、在线处理申请并保存证据以供 GCSE 和/或 GCE 资格审查之用。 SENCo 必须与教学人员合作，确定最合适的修改后的试卷发布格式（见第 6 章），使考生能够参加考试。在使用在线访问安排处理申请时，必须使用这些规定。不遵守本文件中的规定可能会构成渎职行为，从而影响考生的成绩。不遵守规定是指实施未经批准的访问安排或允许在中心内实施没有适当证据支持的访问安排。虽然本文件讨论了授予机构做出合理调整和避免对残疾考生不利待遇的义务，但它无法涵盖所有情况。每个案例都将根据其自身的事实来确定什么是合理的。†评估员的定义见第 7 章第 7.3.3 段。
大胆。要凶猛。无限。只是。
手册中提到的所有功能都不可用于6的所有变体（“车辆”）。车辆上显示的配件不是标准配置的一部分，需要单独购买。显示的性能图是基于受控环境中专家进行的内部测试。实际性能数字可能因各种因素（例如驾驶条件，维护等）而有所不同。，条件可能有所不同。所显示的车辆图像是创造性的，仅出于说明性目的。车辆上有色玻璃是由于照明效果。图像中描绘的车辆的颜色可能与其实际外观不同。请访问您最近的Mahindra经销店，以检查车辆的实际外观。Harman Kardon和所有相关标记都是Harman及其分支机构的注册商标。Dolby和所有相关标记都是Dolby及其分支机构的注册商标。‘Android Auto'是Google LLC的商标，它的分支机构。“ Apple Carplay”是Apple Inc.及其关联公司的商标。请注意，发射时我们的ESUV可能不会配备Apple Carplay和Android Auto。这些功能可以稍后通过软件更新引入。有关功能可用性的最新信息，请联系您最近的经销商。“ Snapdragon”和“ Snapdragon Cockpit”是高通公司及其分支机构的商标。Alexa功能，以帮助驾驶员并提高驾驶的安全性和便利性。Alexa仅在某些语言和地区可用。Alexa功能可能因车辆的位置和变体而有所不同。Amazon，Alexa和所有相关徽标都是Amazon.com，Inc。或其分支机构的商标。鉴于我们不断改善产品的政策，我们保留更改规格或设计的权利，而无需事先通知，并且对您概不负责。我们保留添加或删除任何功能的权利，而无需任何责任。车辆中的软件和安全机制将受到持续开发。喜欢计算机或移动设备的操作系统，车辆中的软件和安全机制也可能以不规则的间隔更新。
xev 9e_digital传单
手册中提到的所有功能均在XEV 9E（“车辆”）的所有变体上都没有。车辆上显示的配件不是标准配置的一部分，需要单独购买。显示的性能图是基于受控环境中专家进行的内部测试。实际性能数字可能因各种因素（例如驾驶条件，维护等）而有所不同。，条件可能有所不同。所显示的车辆图像是创造性的，仅出于说明性目的。车辆上有色玻璃是由于照明效果。图像中描绘的车辆的颜色可能与其实际外观不同。请访问您最近的Mahindra经销店，以检查车辆的实际外观。Harman Kardon和所有相关标记都是Harman及其分支机构的注册商标。Dolby和所有相关标记都是Dolby及其分支机构的注册商标。‘Android Auto'是Google LLC的商标，它的分支机构。“ Apple Carplay”是Apple Inc.及其关联公司的商标。请注意，发射时我们的ESUV可能不会配备Apple Carplay和Android Auto。这些功能可以稍后通过软件更新引入。有关功能可用性的最新信息，请联系您最近的经销商。“ Snapdragon”和“ Snapdragon Cockpit”是高通公司及其分支机构的商标。Alexa功能，以帮助驾驶员并提高驾驶的安全性和便利性。Alexa仅在某些语言和地区可用。Alexa功能可能因车辆的位置和变体而有所不同。Amazon，Alexa和所有相关徽标都是Amazon.com，Inc。或其分支机构的商标。鉴于我们不断改善产品的政策，我们保留更改规格或设计的权利，而无需事先通知，并且对您概不负责。我们保留添加或删除任何功能的权利，而无需任何责任。车辆中的软件和安全机制将受到持续开发。喜欢计算机或移动设备的操作系统，车辆中的软件和安全机制也可能以不规则的间隔更新。
有针对性的认知干预 (TCI) 暑期学生，...
暑期学生，5-9 年级 卡罗尔学校的有针对性的认知干预 (TCI) 是什么？ 在卡罗尔学校，我们的内部测试显示，大多数患有语言学习障碍的卡罗尔学校学生在一个或多个认知领域存在弱点。 阅读流畅性、阅读理解和数学素养等重要的学术技能依赖于潜在的认知能力，例如反应时间、处理速度、工作记忆和执行功能。后测数据分析表明，通过对这些认知领域进行个性化的计算机培训，可以提高儿童的阅读能力。 为什么在夏季选择 TCI？ TCI 不教授特定内容，而是培养学生访问将遇到的任何内容所需的认知能力。 通过提高大脑有效运作的能力，TCI 帮助学生开发一个认知“工具箱”，帮助他们完成学术生涯。 与其他市售的大脑训练计划不同，TCI 研究分布在整个大脑中的各种网络，以针对每个学生的个人弱点并改善认知和学术成果。我们如何确定您的孩子需要练习的认知技能？在 Summer@Carroll 开始前单独安排的会议中，我们会进行评估，测量以下认知领域：反应时间、工作记忆、执行功能和处理速度。然后，我们会根据学生的分数生成认知概况。根据此概况，每个学生都会被分配到一个特定的计划，该计划由旨在针对其最薄弱领域的活动组成。 TCI 专家会监控您孩子在每项活动中的进度，分析数据并提供指导。 TCI 结束时，我们会进行后测，以确定哪些认知领域从 TCI 中得到了改善，以及它们发生了多大的变化。结果将在计划结束时分享。 我的孩子在 TCI 期间会做什么？在 TCI 期间，学生将完成基于计算机的练习，以加强大脑中的特定连接，从而实现更快、更高效的学习。您的孩子将进行针对其特定弱点（反应时间、工作记忆或执行功能）设计的一系列活动。整个夏天，学生都会反思他们的工作并设定个人目标。更多信息：Patty Muldoon pmuldoon@carrollschool.org
使用基于感知损失的卷积神经网络
目的：这项研究旨在开发一种新的卷积神经网络深度学习（DL）技术，用于从计算机上进行自动化的脑组织分割（CT）扫描，并与磁共振成像（MRI）分割相比评估其性能。材料和方法：这项多中心回顾性研究收集了来自两个机构的199个健康个体的配对CT和MRI数据。将数据分为一个训练集（n = 100）和一个机构的内部测试集（n = 50），其中第二个机构的附加数据集（n = 49）用于外部验证。灰质（GM），白质（WM）和脑脊液（CSF）的地面真相面膜是从T1加权MR图像中赋予的。为三个大脑区域中的每个区域中的每个区域训练了基于U-NET的DL模型，并根据VGG19计算了感知损失。通过计算连续骰子系数（CDICE），联合会（IOU）和第95个百分位数Hausdorff距离（HD95）来评估模型性能。使用定位系数（R 2），类内相关系数（ICC）和Bland-Altman分析，将基于CT的分割的体积估计与MRI衍生体积进行了比较。结果：接受感知损失的DL网络与未经感知损失的训练相比，表现出色。体积分析表明，在内部/外部测试中，GM和WM分别为r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87之间的MRI衍生地面真相与基于CT的分割之间的一致性是r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87，而ICC = 0.91/0.94和0.92/0.93。在内部测试中，评估得分（没有感知损失与感知损失）为：CDICE = 0.717 vs. 0.765，HD95 = 6.641 mm，gm中的6.641 mm vs. 6.314 mm； CDICE = 0.730 vs. 0.767和HD95 = 5.841毫米，而Wm为5.644 mm； CDICE = 0.600 vs. 0.630和HD95 = 5.641毫米，而CSF中的5.362 mm，分别是分数。结论：提出的DL方法随着感知损失而增强，可改善CT图像的脑部分割。这种方法显示了有望作为基于MRI的分割的一种替代方法。