XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System合集
引用：吴 C、徐 H、白 D 等。公众对人工智能在医疗保健领域应用的看法：定性综合集成。BM
摘要 目的 医学人工智能（AI）由于其便利性和创新性，已广泛应用于临床领域。然而，可信度、责任分担和道德等一些政策和监管问题引发了人们对人工智能使用方面的担忧。因此，有必要了解公众对医学人工智能的看法。本文进行了元合成，以分析和总结公众对人工智能在医疗领域应用的理解，为未来在医疗实践中使用和管理人工智能提供建议。 设计 这是一项定性研究的元合成。 方法 在以下数据库中进行搜索以确定以英文和中文发表的研究：MEDLINE、CINAHL、Web of science、Cochrane library、Embase、PsycINFO、CNKI、万方和VIP。搜索时间为从数据库建立到2021年12月25日。使用JBI的元聚合方法总结定性研究的结果，重点关注公众对人工智能在医疗保健中应用的看法。结果 共筛选出5128篇研究，12篇符合纳入标准，因此被纳入分析。我们以三项综合结果作为结论的基础，包括公众视角下的医疗AI的优势、公众视角下对医疗AI的伦理和法律担忧、以及公众对AI在医疗领域应用的建议。结论 研究结果显示，公众认可医疗AI的独特优势和便利性。同时也观察到对医疗AI应用的若干担忧，其中大部分涉及伦理和法律问题。医疗AI的规范应用和合理监管是确保其有效利用的关键。基于公众的视角，本分析为卫生管理者提供了如何顺利实施和应用医疗AI，同时确保医疗实践安全的建议和见解。PROSPERO注册号CRD42022315033。
富兰克林邓普顿私人投资组合集团有限责任公司 - 摩根大通
当您担任我的投资顾问时，您对我有哪些法律义务？您的公司还通过哪些方式赚钱，您有哪些利益冲突？当我们担任您的投资顾问时，我们必须以您的最佳利益行事，不能将我们的利益置于您的利益之上。同时，我们在为您提供服务的过程中可能会面临某些利益冲突。您应该了解并向我们询问这些冲突，因为它们会影响我们为您提供的投资建议。冲突的一个例子是我们的员工可能会对您的账户投资的相同证券进行个人投资。为了解决这种冲突，我们采用了《道德准则》，规定了行为标准，包括要求将客户利益放在首位，不得不当利用与就业相关的信息。有关我们面临的各种利益冲突以及我们为解决此类冲突而采取的政策和程序的更多信息，请参阅宣传册的第 11 项和第 12 项。
学前教育融合集体行动计划
总的来说，我们有责任挑战现行制度，确保密歇根州 0-5 岁儿童拥有幸福、富有创造力和成功生活所需的基础。为了密歇根州的家庭和密歇根州的未来，我们有责任全力致力于普及所有适当的支持，并强调预防。该计划不会忽视为每个 0-5 岁儿童提供公平和支持性服务的重要性，而是侧重于为 3-5 岁儿童提供包容性学习环境。家庭必须有充分的机会获得最能满足他们需求的高质量早期护理和教育环境，最重要的是，最能满足他们孩子的需求。
安全领域监管法律行为合集
陆军、改装和裁军研究中心 (CACR) 与日内瓦安全部门治理中心 (DCAF) 合作，出版了多本国家安全立法合集。到目前为止，他们主要关注乌克兰，为国内和国际社会提供乌克兰语和英语的乌克兰立法。在这些乌克兰国家立法集取得成功后，决定出版白俄罗斯共和国安全领域法律集的俄文原件和英文译本。我们希望这本资料集能够帮助国际社会了解白俄罗斯共和国在安全领域立法的复杂性。CIACR 认为该文集的出版是确定白俄罗斯安全立法在多大程度上符合安全部门治理领域国际惯例的重要的第一步。CIACR 感谢 DCAF 在准备本出版物时提供的慷慨支持。
API 主导的混合集成是成功的关键......
考虑一下国防部的人事记录，它是美国最大的雇主。现在想想姓名可以以不同的方式输入，即使是在结构化数据库中：姓在前；名在前；中间名首字母可选；中间名首字母必填；以及像社会安全号码或士兵序列号这样的唯一标识符。这种规模的数据存储肯定会包含重复数据，例如在多个军种服役的人员的姓名。从各种系统访问所有这些数据并尝试创建单一格式可能是一项艰巨的任务。我们需要一种智能的可访问性方法，可以快速实施，而无需大量手动编码。
INP高功率单一集成了可调的激光和SOA阵列，用于混合集成
摘要：我们提出了一个基于INP的光子积分电路（PIC），该电路（PIC）由广泛可调的激光主振荡器组成，该电路供应一系列集成的半导体光放大器，这些放大器是在单模式波导中进行干涉式芯片的。我们展示了稳定且有效的片上相干束组合，并从单片PIC中获得高达240 MW的平均功率，其中30-50 kHz Schawlow-townes线宽，并且在整个延伸的C波段中均具有> 180 MW的平均功率。我们还探索了基于INP的激光和放大器阵列PIC的混合整合，并具有高质量的氮化硅微孔谐振器。，我们根据来自硝基硅微孔子芯片的反馈形成的外部空腔中的外部空腔中的干涉放大器阵列的增益观察激光；这种配置导致Schawlow-townes线宽缩小到约3 kHz，在SIN输出方面的平均功率为37.9 MW。这项工作展示了一种用于高功率，狭窄线宽源的新方法，该方法可以与芯片单模波导平台集成，以用于非线性集成光子学中的潜在应用。
多层感知器和参数模型的混合集成用于智能电网的可靠性预测
摘要 电力系统的可靠运行是电力公司的一个主要目标，这需要准确的可靠性预测以最大限度地减少电力中断的持续时间。由于天气状况通常是智能电网（尤其是其配电网）电力中断的主要原因，本文全面研究了各种天气参数对配电网可靠性性能的综合影响。特别地，提出了一种基于多层感知器 (MLP) 的框架，使用常见天气数据的时间序列来预测一个配电管理区域中每日持续和瞬时电力中断的次数。首先，实施参数回归模型来分析每日电力中断次数与各种常见天气参数（如温度、降水量、气压、风速和闪电）之间的关系。然后将选定的天气参数和相应的参数模型作为输入，以建立 MLP 神经网络模型来预测每日电力中断次数。引入了一种改进的基于极限学习机 (ELM) 的分层学习算法，使用来自佛罗里达州电力公司的实时可靠性数据和来自国家气候数据中心 (NCDC) 的常见天气数据来训练制定的模型。此外，还实施了敏感性分析以确定各种影响
