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World File Search System导向的
以评估为导向的战略规划框架
“性别歧视和种族主义通过为再生产辩护的技术而再生产。当这些话被驳回时，我们目睹了对现状的辩护：这是一种说法，没有什么不对；性别歧视和种族主义的系统性被性别歧视和种族主义的系统性所掩盖……我们需要破坏这种制度，阻止这种制度发挥作用……提出女权主义观点、反种族主义观点、痛点，就是要指出许多人没有意识到的结构。这就是制度上的砖墙：许多人没有意识到的结构。这不仅仅是因为许多人没有受到这种结构的伤害。这也是因为他们正在通过复制那些没有被有形化的东西而取得进步。当我们谈论性别歧视和种族主义时，我们谈论的是支持和促进某些人进步的制度。”
以人为导向的研究期刊
摘要将心理学分为子学科有不同的方式。本文的目的是探索关于心理科学的一个特定元观点，被视为具有三个主要分支：人类心理学，人群心理学和机制心理学，与三个不同级别的研究有关。人级研究的重点是个人与其他人和其他环境的互动以及随着时间的推移的发展而经历和制定的心理现象。人群级别的研究重点是个人的种群，人群中各种心理现象的频率，风险因素以及各种心理干预的人群级别的影响。机制级研究的重点是心理功能，如在人类级别的神经生理机制和信息过程中所解释的那样。有人认为，在这三个层面上未能在研究问题之间明确区分的研究实践可疑。最值得注意的是，未能清楚地区分人口水平和人级别，导致问题使用者不匹配，以搜索者的形式试图通过对人群的研究来回答有关人的问题。同样，由于未能区分人级别和机制层面，从次人来说，就经常被视为提供有关人级别发生的情况的答案，因此未能将人作为与他人与其他人和其他地区的互动的故意互动。有人认为，三个心理科学层面（人群，人和机制）之间存在明显的区别，可能会增加这些问题的清晰度，从而有助于心理科学的发展和成熟。
与模型导向的系统工程(MBSE)
• MBSE 的系统架构• MBSE 的一致性原则• MBSE 模型导向的系统工程环境• 基于MBSE 、 M&S 及T&E 的系统发展• 具系统规范的系统模型( System Model ) • 具系统整合的系统模型( System Model ) • 具人机均可辨认的系统模型( System Model ) • SET : 系统工程的转型架构• SET : 系统整合的建模环境• CBTE : 战力导向的测评架构• CBTE : 战力导向的系统发展• 战力导向的系统获得
cxcr4导向的成像和内放射疗法
1外科部，纽约纽约纪念斯隆·凯特林癌症中心； 2纽约纽约的纪念斯隆·凯特林癌症中心放射学系； 3新泽西州罗格斯大学新泽西医学院放射学系和细胞信号中心辐射研究部；新泽西州纽瓦克； 4纽约纽约威尔·康奈尔医学放射学系； 5分子药理学计划，纽约纽约纪念斯隆·凯特林癌症中心； 6纽约纽约的纪念斯隆·凯特林癌症中心儿科部； 7纽约纽约的纪念斯隆·凯特林癌症中心医学物理部； 8比较病理学实验室，纪念斯隆·凯特林癌症中心，威尔·康奈尔医学和纽约纽约的洛克菲勒大学；和9个有机合成核心设施，纽约纽约纪念斯隆·凯特林癌症中心
目标导向的意义和起源
目标导向的含义和起源：动态系统的视角 FRANCIS HEYLIGHEN 布鲁塞尔自由大学 Leo Apostel 中心，Pleinlaan 2, 1050 布鲁塞尔，比利时 本文试图阐明目标导向的概念，该概念常常被误解为与标准因果机制不一致。我们首先注意到，目标导向并不预设任何神秘的力量，例如智能设计、活力论、有意识的意图或反向因果关系。然后，我们回顾了通过更具操作性的特征来定义目标导向的尝试：等效性、可塑性、持久性、协同作用和负反馈。我们表明，所有这些特征都可以通过将目标解释为动态系统的远离平衡的吸引子来解释。这意味着，只要系统保持在同一吸引域内，使系统偏离其目标导向轨迹的扰动就会自动得到补偿——至少是这样。我们认为，具备必要的恢复力的吸引子和吸引域往往会在复杂的反应网络中自组织，从而产生自我维持的“组织”。这些可以被看作是第一个目标导向系统的抽象模型，因此也是生命起源的抽象模型。 其他关键词：等效性 - 可塑性 - 持久性 - 协同作用 - 负反馈 - 吸引子 - 吸引域 - 恢复力 - 自我维持 - 生命起源。 _____________________________________________________________________ 引言 关于目的或目标的概念是否适合于科学理论，一直存在着争议（Deacon & Sherman，2007）。科学的标准本体论是因果论：它假设系统的当前行为完全由过去的原因决定，包括系统先前的状态以及作用于系统状态的任何力量或输入。因此，未来的目标似乎没有空间影响当前的行为。此外，将目标导向应用于生物系统已经声名狼藉，因为它与许多与我们目前对生命的理解不相容的解释有关，包括造物主强加的目的、智能设计、神秘的“生命力”，以及目标导向行为需要有意识的意图的假设。然而，在实践中，科学家和普通人都广泛使用目标导向的概念，因为它为常见现象提供了一个简单而有用的解释。如果你看到一个人在厨房里准备食材，那么你可以放心地假设他的目的是准备一顿饭。如果猎豹追赶瞪羚，它的目标显然是杀死并吃掉那只瞪羚。猎豹在狩猎过程中采取的所有动作，例如加速、跳到瞪羚背上或咬住瞪羚的喉咙，可以这样理解：假设它们针对的是
系统发现突变导向的新
Xyulei mo，1,3,13 Qankun Niu，1,13 Andrey A. Ivanov，1,2,3,13 Yiu Huen Tsang，4 Cong Tang，1,5 Changfa Shu，1,6 Qianjin li，1,2 Dacheng，1,2 Dacheng，1,2 Dacheng，1 Matthew A. A. Iko，11 Sagar Lonial，11 Fadlo R. Khuri，11,1 1，Atlanta，GA 30322，美国4美国俄勒冈州健康科学学院，美国波特兰5 PRC 8亚特兰大埃默里大学医学学院生物医学信息学，美国伊利诺伊州伊利诺伊州10级病理学和实验室医学系，埃默里大学医学院，佐治亚州亚特兰大，佐治亚州30322，美国11，美国血液学和医学肿瘤学系，埃默里大学，埃默里大学，亚特兰大，佐治亚州30322，美国12 BANON 13这些授权： i.org/10.1016/j.2022.0
以使命为导向的战略计划
Oweesta 的核心使命一直是支持和投资原住民 CDFI，确保它们获得足够的资本，并提供必要的培训和网络平台，以加强其运营并有效地服务于各自的部落社区。我们很荣幸能够作为中介服务原住民 CDFI 行业 25 年，并坚定不移地致力于这一使命。展望未来，我们对未来五年以及我们的战略计划将为印第安人国家、我们的原住民 CDFI 合作伙伴、原住民非营利组织、部落和其他组织创造的机会感到兴奋。我们共同努力为我们的原住民社区创造一个更加公平和繁荣的未来。在过去的 25 年里，Oweesta 已经成为整个印第安人国家资助者/投资者与原住民 CDFI、原住民非营利组织和部落之间受人尊敬的中介。 Oweesta 克服了许多非原住民中介机构从未遇到过的障碍，在面临巨大阻力的情况下仍坚持不懈，确保原住民社区能够获得所需的资金和支持，从而提高自给自足能力。在信任、可靠性和负责任的财务管理的坚实基础上，Oweesta 准备抓住前所未有的、不断增长的机会，提高原住民问题的知名度，支持能力建设，并将大量资金（约 5 亿美元）投入印第安人保留地。为了有效利用这些机会并在未来五年继续履行其使命，Oweesta 将大胆而坚定地实现其目标：
以使命为导向的产业战略
如今，产业战略（国家为塑造经济结构和增长方式而采取的行动）已重新成为主流，这些问题比以往任何时候都更加重要。世界各国政府都在明确推出产业战略，投入数十亿美元的资金用于提高生产力、创造就业机会、竞争力、经济韧性和增长。许多政府还试图将这些投资与“公正的绿色转型”联系起来。然而，在这样做的过程中，他们往往又回到了旧的产业战略模式，即专注于挑选特定的行业或技术来获得政府支持。这些模式因“挑选赢家”而受到批评，对公共投资的公共回报关注太少。这些模式不适合 21 世纪的挑战，因为这些挑战是跨领域的。例如，应对气候危机不仅仅是可再生能源；它必须包括改变我们的出行方式（可持续出行）、建设方式（绿色基础设施）和饮食方式（可持续食品）。同样，应对卫生危机不仅仅关乎药品，还涉及跨政策领域和部门的广泛创新和行动。从政策角度来看，这需要跨部门思考。从商业角度来看，这必须涉及所有部门，而不是少数几个部门。
塑造以权利为导向的数字化转型
本文由 Nora Beauvais、Giuseppe Bianco、Julia Carro、Gallia Daor 和 Lisa Robinson 起草，由 OECD 科学、技术和创新 (STI) 理事会副主任 Audrey Plonk 领导。本草案的研究由秘书处顾问 Audrea Wang 女士提供。第 3.4 节关于神经技术的内容由 OECD 科学和技术政策委员会秘书处的 David Winickoff 先生和 Laura Krieling 女士共同起草。STI 主任 Jerry Sheehan 和 Hanna-Mari Kilpeläinen 提供监督和指导。本文还受益于以下人员的贡献：STI 理事会的 Rashad Abelson、Luis Aranda、Clarisse Girot、Molly Lesher、Karine Perset、Lucia Russo、Elizabeth Thomas-Raynaud 和 Jeremy West，以及 OECD 公共治理理事会的 Deniz Devrim、Capucine Kerboas、Claire Mc Evoy 和 Carlos Santiso，以及 OECD 就业、劳工和社会事务理事会的 Eric Sutherland。Andreia Furtado 和 Sarah Ferguson 提供了编辑和行政支持。
以任务为导向的预测（顶部）-Bert
标题：以任务为导向的预测（上）-Bert：使用单中心EHR数据作者预测糖尿病并发症的新方法：Humayera Islam 1，MS，Gillian Bartlett 1,2,4 1,2,4，PhD，Robert Pierce 4，Robert Pierce 4，MD，MD，MD，MD，Praveen Rao 1,3，Phd，Phd，Phd，Phd，Lemuel R.Waitman R.Waitman 1,2,2,4，PHD，X，1,2,4，x，1,2,4，x，x.对于数据科学和信息学，2生物医学信息学，生物统计学和医学流行病学系3电气工程和计算机科学系，美国密苏里大学医学院4，美国哥伦比亚大学摘要中，我们在这项研究中，我们评估了伯特（Bertirectional Encoders）的能力（来自变形金刚的双向编码者）的能力，以预测12个通用的疾病，以预测12个通用的风险，神经病和主要不良心血管事件（MACE）使用单中心EHR数据集。我们引入了一个面向任务的预测（TOP）-bert体系结构，它是使用顺序输入结构，嵌入层和bert固有的编码堆栈的独特端到端训练和评估框架。这种增强的体系结构训练并同时跨多个学习任务评估模型，从而增强了模型从有限数据中学习的能力。我们的发现表明，这种方法可以胜过传统的预处理模型和传统的机器学习方法，提供有前途的工具，用于早期鉴定有与糖尿病相关并发症风险的患者。我们还调查了不同的时间嵌入策略如何影响模型的预测能力，更简单的设计可产生更好的性能。使用综合梯度（IG）可增强我们的预测模型的解释性，从而产生特征归因，从而证实了这项研究的临床意义。最后，这项研究还强调了主动症状评估的重要作用以及合并症的管理在防止糖尿病患者并发症发展方面的发展。引言糖尿病引起的微血管并发症可能会对糖尿病管理和患者护理产生重大影响1,2。对这些并发症的早期预测允许鉴定高危患者并积极实施预防措施3-7。通过这种动机，研究人员开发了预测糖尿病相关并发症的模型，主要强调心血管结局，并且在较小程度上是肾脏和眼睛并发症3,8。但是，大多数先前的研究都集中在使用有限数量的风险因素来预测风险评分，通常是从以前的文献8-14中策划的。尽管许多机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在最近的研究中出现，但经典的ML模型主导了这些研究 - 主要限于性能比较，只有少数群体深入研究新的风险因素并发现新知识15,16。电子健康记录（EHR）系统中的数字患者数据在开发临床风险预测模型中起着至关重要的作用，从而指导基于证据的医疗干预措施的发展13,17,18。因此，从EHR数据得出的特征向量可以实现传统的ML和DL技术19,20。结构化EHR系统系统地记录了患者遇到的时间表，包括人口统计学，生命体征，诊断，处方药，实验室测试结果和医疗程序等元素。但是，EHR数据中包含的复杂和丰富的信息通常被凝结，以创建预测模型的摘要特征。此过程可以减少数据的时间和上下文丰富性。这种简化经常忽略EHR数据的复杂性质，例如稀疏性，异质性和不规则访问模式，从而导致模型过度拟合和缺乏模型通用性21。