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马里兰州安纳波利斯的 SHOTPOINT® 案例研究报告
该系统已部署十八个多月。在此期间，Shotpoint 正确检测到了系统覆盖区域内近十几起警方确认的枪击事件。该系统检测到近 1400 起烟花爆竹事件，大多数发生在 7 月 4 日前后。所有可以通过视频确认的事件都证实了 Databuoy 2 米定位精度的目标。该系统成功过滤了所有误报源，包括车辆回火和环境中发生的其他脉冲声音。该系统使用机器学习技术将烟花爆竹与枪声区分开来，导致整体误分类率低于 10%。该系统正确识别了覆盖区域内的所有枪击事件，但有两起事件除外，这两起事件是车辆从阻挡传感器射击信号的方向开枪。在这些事件中，枪声被错误地归类为烟花爆竹。此后，该系统进行了改进，被车辆阻挡的枪声更有可能被正确归类为枪声。
国防商业服务秘书处 6303 室 汤姆林森大厦 诺克罗斯 桑顿-克利夫利斯 兰开夏郡 FY5 3WP
亲爱的，感谢您于 2022 年 2 月 8 日向国防部 (MOD) 发送的电子邮件，请求：FOI2022/01656 “我想知道：1.在过去 2 个财政年度中，向英国退伍军人医疗顾问支付的奖金总额是多少？2.每位医疗顾问收到的金额明细？（根据 GDPR 删除姓名） 3.哪种 MOD 表格用于批准英国退伍军人医疗顾问的奖金？4.在过去 2 个财政年度中，向英国退伍军人医疗顾问支付了多少“感谢”奖金？（按个人细分）。5.英国退伍军人医疗顾问的薪酬是多少？（最近的薪酬审查）”。我将您的信件视为根据《2000 年信息自由法》（FOIA）提出的信息请求。国防部现已完成对信息的搜索，我可以确认您的请求范围内的一些信息已被保存。有关请求一和二的记录数据如下：
国防商业服务秘书处 6303 室 汤姆林森大厦 诺克罗斯 桑顿-克利夫利斯 兰开夏郡 FY5 3WP
亲爱的，感谢您于 2022 年 2 月 7 日向国防部 (MOD) 发送电子邮件，请求：“1.上个财政年度，谁在英国退伍军人协会获得了奖金？（只需提供职位/工作角色 - 根据 GDPR，无需提供姓名）。2.每个人收到了多少钱？3.获得奖金的标准是什么？4.奖金是否用于货币储蓄？” 我将您的信件视为根据《2000 年信息自由法》（FOIA）提出的信息请求。国防部现已完成对信息的搜索，我可以确认您的请求范围内的一些信息已保存。但是，我必须提醒您，如果不超出适当的成本限制，我们将无法回答您的请求。《信息自由法》第 12 条规定，公共当局有权拒绝信息请求，如果处理这些请求的成本超过适当的成本限制，中央政府的成本限制为 600 英镑。这表示一个人花费 3.5 个工作日来确定部门是否持有信息，定位、检索和提取信息的成本。与年度奖励 (IYR) 原因相关的数据未保存在数据库中。这将涉及过去两个财政年度对 488 笔 IYR 付款的人工审查。按照估计平均每起案件 10 分钟计算，将花费大约 81 个小时，部门成本为 2,025 英镑。与国际稻米年相关的政策声明也已发布。根据《信息自由法》第 16 条（建议和援助），您可能希望了解，上一财年向英国退伍军人协会员工支付的 IYR 金额数据可能可用。如果您希望完善您的请求，请告知本办公室，我很乐意再次考虑。如果您对这封信的内容有任何疑问，请首先联系本办公室。如果您想投诉您的请求处理或此回复的内容，您可以通过联系信息权利合规团队（地址：Whitehall, SW1A 2HB, MOD 主楼底层，电子邮箱：CIO-FOI-
安迪·吉利斯 切斯特菲尔德县规划部门组织结构图
电话：(804)748-1050 或电子邮件：planning@chesterfield.gov 2022 年 3 月 7 日修订 向 Linda Townsley 提交更新
CBS 患者手册 - 印第安纳波利斯神经健康服务中心
您完成的每项任务的结果将表明您相对于同龄人处于什么位置。随着时间的推移，随着您通过治疗或健康计划的进展，您将开始看到表现趋势，以便客观地评估您的进展情况。您的医疗保健专业人员将在入院期间使用此信息，以确保他们在治疗期间瞄准正确的区域，然后定期重新评估以衡量进展。
转化肿瘤学 - 印第安纳大学印第安纳波利斯分校 ScholarWorks
a 顺天堂大学医学院临床检验医学系，日本东京文京区本乡 2-1-1，邮编 113-8421 b 顺天堂大学医学院基因组与再生医学中心，日本东京 c 国立遗传研究所信息生物学中心，日本静冈 d 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心分子血液学和治疗科白血病系，美国德克萨斯州休斯顿 Holcombe Boulevard 1515 号 448 单元，邮编 77030 e 日本神奈川县理化学研究所生命科学技术中心预防医学和诊断创新计划 f 顺天堂大学医学院血液学系，日本东京 g 日本大学药学院分子靶向治疗实验室，日本千叶 h 庆应义塾大学药学院化疗科，日本东京 i 印第安纳大学医学院医学系医学，美国印第安纳州马里恩 j 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心白血病生物学研究科白血病系，美国德克萨斯州休斯顿 k Kabushiki Kaisya Dnaform，日本横滨 l 顺天堂大学医学院下一代血液学实验室医学系，日本东京
用于系统识别和机器学习中应用的陈 - 弗利斯系列的连续性
在涉及系统识别，自适应控制和机器学习的应用程序中，随着时间的推移会不断处理输入输出数据流，以产生参数/权重估计的效率，以使假定的模型的行为与数据源相匹配。例如，在控制的背景下，这通常意味着模型的动力学应渐近地接近植物的动力学。当模型与工厂不兼容或数据流中包含不良信息时，这可能不会发生。更微妙的失败模式是模型的动力学不持续取决于参数的一种。在这种情况下，参数估计的序列可能会收敛到一定极限，而模型动力学的相应近似序列在任何意义上都无法收敛。
代谢干预 - 印第安纳大学印第安纳波利斯分校 ScholarWorks
代谢重编程使癌细胞在恶劣条件下具有可塑性和生存能力。这种活性改变导致细胞代谢依赖性，可将其作为开发有效抗肿瘤疗法的有吸引力的靶点。与癌细胞类似，活化的 T 细胞在被招募到肿瘤微环境 (TME) 时也会执行全局代谢重编程以实现其增殖和效应功能。然而，快速增殖的癌细胞的高代谢活性可以与 TME 中的免疫细胞争夺营养，从而抑制其抗肿瘤功能。因此，治疗策略可以通过靶向癌细胞的代谢依赖性来恢复 TME 中的 T 细胞代谢和抗肿瘤反应。在这篇综述中，我们重点介绍了代谢重编程以及癌细胞和免疫细胞之间相互作用的最新研究进展。我们还讨论了针对代谢途径以提高肿瘤免疫治疗效果的潜在治疗干预策略。
人工智能、胶囊内窥镜、数据库和达摩克利斯之剑
我们饶有兴趣地阅读了 Hassan 等人 [1] 撰写的社论，题为“人工智能在内窥镜检查中的无处不在，不只用于检测和表征”，该社论受到 Hansen 等人最近的论文“新型人工智能 (AI) 驱动的软件显著缩短了计算机视觉项目中注释所需的时间” [2] 的启发。正如 Hassan 等人指出的那样，与经典的机器学习方法 (MLM) 不同，这个新兴领域（即深度学习 [DL]）的主要优势在于它能够自动提取图像特征，以便计算机可以使用它们来表征其内容 [3]。从本质上讲，这意味着这种无监督方法的准确性主要取决于所提供的训练数据的适当性和质量。特别是在胶囊内窥镜 (CE) 领域，图像数据随处可见，但谁来仔细研究图像、描绘/注释和评论感兴趣的区域，并确保使用高质量的材料进行 DL 训练，这还有待确定。考虑到这一点，我们投入了大量的人力（包括个人）[1]，着手创建一系列相应的 CE 数据库，即 KID、CAD-CAP 和 Kvasir Capsule [4 – 6]，以造福计算机科学家，而这却花费了我们自己和同事的努力。尽管它们通过来自不同制造商的 CE 图像得到丰富和扩大，但不同的数据库包含以各种方式准备的多种类别的胃肠道正常和异常发现。因此，数据库的清洁程度各不相同，它们为 AI 软件开发人员提供了独特的机会和各自的参考点。这种方法为结构化交付一系列急需的解决方案奠定了基础，这些解决方案可以准确检测和表征异常 CE 发现。这些包括可靠地生成解剖学缩略图