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World File Search System可变数据
使用电容决策支持工具的国家免疫计划决策：来自印度尼西亚和埃塞俄比亚的用户反馈
摘要：为了确保在最有效的干预措施上投资有限的国内资源，低收入和中等收入国家（LMIC）的免疫计划必须优先考虑越来越多的新疫苗，同时考虑了优化疫苗投资组合以及卫生系统其他组成部分的机会。免疫决策有很大的动力，可以优先考虑整个卫生系统的各种利益相关者。为了解决这一问题，国家免疫计划在LMIC中的决策者与谁在利益相关者之间进行审议，并记录一个基于证据的，特定于上下文和透明的过程，以在多种疫苗接种产品，服务或策略之间进行优先级或选择。这项工作的输出是国家主导的免疫预先计算（电容）决策支持工具，该工具支持使用多个标准和利益相关者的观点来评估影响健康干预措施的权衡，并考虑到可变数据质量。在这里，我们描述了来自印尼和埃塞俄比亚的用户反馈，这是两个初始国家，这些国家驾驶了电容性决策支持工具，突出了启用和约束因素。潜在的免疫计划的收益和经验教训也将汇总在其他环境中。
Kodak-Digimaster-9110-Brochure.pdf - 复印机特卖
快速印刷系统需要快速控制器来最大程度地提高生产率。而这正是我们的 Kodak Digimaster 数字生产系统为您提供的。Sun Fire V240 控制器以 1.1 GHz 运行，因此它能够快速响应输入 — 并能够处理复杂的可变数据作业。为了提高可靠性、可访问性和可维护性，控制器基于服务器并安装在机架上。印刷生产软件已预装以节省时间。它能够实现最佳工作流程并自动集成硬件选项以最大程度地提高生产率。此最新版本具有数字印刷质量调整、临时纸张类型、新纸张尺寸支持和基于 Web 的远程访问功能。该软件无需文件转换即可处理各种最流行的文件类型，包括 Adobe PostScript 3、PCL 6、PDF 和 TIFF。灵活的操作员控制界面支持通过触摸屏、鼠标或键盘进行控制。寻找纯粹、简单的 PDF 工作流程解决方案？Kodak SmartBoard 文档母版制作软件可满足您的需求。此准备工作流程工具可缩短印前和重印时间。它使您能够轻松地将来自各种输入源的文档组合起来以创建全新的输出。
数字印刷的环境性能。文献研究
本文献研究的目的是总结数字印刷技术和市场的现状和未来前景，回顾现有的关于数字印刷环境影响的公开信息，并提出评估数字印刷环境性能的适当指标。近年来，数字印刷方法在质量和生产率方面都有了长足的发展。基于数字印刷可变数据打印功能的新产品已经推出。数字方法还在传统产品的按需和短期生产中从机械印刷方法中夺取了市场份额。数字印刷的市场份额在未来将继续增加。关于数字印刷对环境影响的已发表研究很少。分析的文献表明，数字方法比机械方法具有更高的能源和墨水/碳粉消耗，但其化学品和水消耗以及废物产量较低。由于缺乏数据，很难评估纸张消耗和空气排放。需要进行更多研究才能获得更好、更可靠的理解。早期印刷研究中使用的环境指标也可用于数字印刷。这些包括物理和货币投入和产出数字，如能源和材料消耗、排放和废物产出。合适的功能单位是产品的重量和表面积，例如一吨印刷产品或一百万张双面印刷的 A4 纸。
SAMRH71 数据表
• 内核 Arm Cortex-M7 在典型条件下以 100 MHz 运行 – 16 KB I-Cache 和 16 KB D-Cache，具有错误代码校正 (ECC) – 单精度和双精度硬件浮点单元 (FPU) – 具有 16 个区域的内存保护单元 (MPU) – DSP 指令、Thumb ® -2 指令集 – 具有指令跟踪流的嵌入式跟踪模块 (ETM)，包括跟踪端口接口单元 (TPIU) • 内存 – 128 KB 嵌入式闪存，内置 ECC（最多 2 个错误校正） – 384 KB 嵌入式 SRAM 用于紧耦合存储器 (TCM) 接口，以与 Cortex-M7 相同的频率运行，内置 ECC（最多 1 个错误校正） – 768 KB 嵌入式多端口 SRAM，内置 ECC（最多 1 个错误校正），连接到 AHB 系统，以与系统时钟相同的频率运行 – 硬化外部存储器控制器 (HEMC) 用于寻址具有可变数据大小（从 8 位到 48 位）的 PROM、SRAM 和 SDRAM • 六个独立芯片选择 • 最多可访问 2 GB 的外部存储器 • 内置 ECC，允许每 32 位纠正最多 2 位 • 系统外设 – 内置电源故障检测 (PFD)、可编程电源监视器和独立看门狗，确保安全运行
采用旅行模型范式进行帕金森病分类的多中心分布式学习方法
分布式学习是机器学习 (ML) 模型训练中中心学习的一种有前途的替代方案，它解决了医疗保健中的数据共享问题。先前研究探索了用于基于医学图像的疾病分类的联邦学习 (FL) 或旅行模型 (TM) 设置，这些研究通常依赖于具有有限数量中心或模拟人工中心的大型数据库，这使人们对其在现实世界的适用性产生了怀疑。这项研究使用从世界各地 83 个不同的真实中心获取的数据（主要贡献小型训练样本）开发并评估了一种用于帕金森病分类的卷积神经网络 (CNN)。我们的方法特别利用了 TM 设置，该设置已被证明在数据可用性有限的场景中是有效的，但从未用于基于图像的疾病分类。我们的研究结果表明，即使在具有可变数据分布的复杂现实场景中，TM 也可有效训练 CNN 模型。经过足够的训练周期后，TM 训练的 CNN 的性能与集中训练的 CNN 相当或略胜一筹（AUROC 分别为 83% 和 80%）。我们的研究首次强调了 TM 在 3D 医学图像分类中的有效性，尤其是在训练样本有限和异构分布式数据的情况下。这些见解适用于使用来自小型或远程医疗中心的数据训练 ML 模型的情况，以及病例稀少的罕见疾病。这种方法简单易用，可广泛应用于许多深度学习任务，增强其在各种环境和医疗机构中的临床实用性。
m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
蒙罗维亚，利比里亚 — 请求表达......
一、背景 2021 年，利比里亚政府获得世界银行的支持，实施农村经济转型项目 (RETRAP)。RETRAP 旨在通过可持续改善农业生计、改善农村准入和农业营销基础设施服务来增加农村贫困家庭的收入。此外，它还提高了项目参与县选定价值链中小农户和农业企业的生产力和市场准入。RETRAP 将支持木薯、橡胶、家禽、养猪和蔬菜的价值链。该项目将在五年内在 15 个县中的 11 个县实施。项目县包括：蒙特塞拉多、马吉比、宁巴、博米、大角山、邦、大克鲁、马里兰、大吉德、锡诺和大巴萨县。该项目的直接受益者是约 90,000 名小农户，其中至少 50% 将是妇女和年轻人。中期受益者将包括与目标价值链中的小农户有业务联系的农业企业和商业发展服务企业。该项目即将进入中期，了解项目绩效指标并用可变数据填充关键项目成果指标非常重要。该项目采用多层次方法应对挑战，为选定价值链中的参与者创造持久的经济机会。首先，它将加强监督该部门发展并为生产者和加工者提供基本服务的关键机构。其次，在供应链的各个阶段，该项目将建设能力并为投资子项目提供支持，这些子项目旨在采用新技术和做法，以提高粮食系统的生产力和对气候变化的适应力，从而提高其满足市场需求和在新市场竞争的能力。第三，该项目通过升级道路和现代化选定的农村市场，改善农村准入和农业营销。通过关注农村贫困农民的经济赋权，该项目直接促进了