XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System尽早
美国陆军作战能力发展司令部 – 航空与导弹中心
• 分析软件控制架构，尽早发现系统级问题 • 支持数字工程、基于模型的 DevOps 和 MOSA • 来自陆军、DARPA、NASA、海军、OSD、AF 和 SOCOM 投资的成熟工具
NAVFAC SE 行业论坛
• 问题陈述：NAVFAC 的项目数量庞大，而目前缺乏关键绩效指标，因此无法尽早发现存在风险的项目。有效的项目/项目管理需要使用关键绩效指标，以便尽早参与，从而防止或减少项目延误。• 预期效果：交付满足受援指挥官要求及其任务需求日期 (MND) 的项目对于提高客户的信任和信心至关重要。NAVFAC 的项目交付将通过使用这些关键绩效指标来支持数据分析并推动基于风险的决策来改善 • 关键绩效指标是 NAVFAC 衡量项目健康状况的内部指标。共有八 (8) 个合同授予前指标和 14 个合同授予后指标，这是我们的重点关注领域，因为我们的合作承包商对这些指标有着巨大的影响力。
错位的激励机制是否妨碍了更好的患者治疗
在未能获得监管部门批准的临床化合物中，约有 90% 是由于缺乏临床疗效而失败，30% 是由于难以控制的毒性，10%-15% 是由于药物特性差。整合临床前、临床和 RWD 将有助于扭转这些令人担忧的研发趋势。通过获取失败的临床试验数据（包括有关患者分层策略、给药方案和不良事件的数据），研发团队可以尽早暂停不可行的资产的开发，设计更智能的试验，尽早发现潜在危害，并做出更明智的继续或不继续的决定。同时，整合纵向 RWD（包括来自 EHR、登记处和连接设备的数据）将允许研究人员将临床结果与生物标志物、合并症和生活方式因素关联起来。
2024-2025学术地图
学期15个学期15 30 30 120个大胆的课程是重要的先决条件，应尽早服用。学生应与他们的学术顾问会面以制定自己的计划。*在UH Sugar Land Campus提供。
使用独特的人工智能预测心脏病
心脏病是一种普遍的健康问题，需要尽早发现才能有效治疗。本研究专注于使用各种机器学习技术开发预测模型，以便尽早意识到心脏病风险。该方法涉及数据收集、预处理、特征提取和选择，以及应用不同的 ML 算法进行性能分析。从孟加拉国的各个医疗中心收集的数据包括年龄、性别、吸烟、肥胖等 19 个属性。特征提取和选择技术用于识别与心脏病预测最相关的属性。该研究采用了逻辑回归、朴素贝叶斯等不同的人工智能技术进行比较分析。该研究旨在确定心脏病预测的最佳分类器，其中使用选定特征的随机森林可实现 90% 的最高准确率。这种方法可以作为早期心脏病预测的有力工具。
PrepMD免疫要求清单
所有文件应在接受后尽早提早提交，并且必须包括全名，出生日期和卫生专业签名或邮票。我们鼓励尽早提交，以使我们的员工进行审查，以确保合规性，并为您提供纠正遗漏/错误的机会。上传文档在“接受学生”页面https://www.prepmd.com/training/prepmd-admissions/accepted-students/。问题：Immunizations@prepmd.com PrepMD临床合作伙伴包括哈佛，塔夫茨大学，波士顿大学和UMass附属医疗中心，我们的学生在OR，EP和CATH LABS中观察程序。我们的临床伙伴已经建立了这些免疫要求，以提供患者和学生的安全。不允许学生在没有满足要求的情况下参加。截止日期项目1-8：您计划的第1阶段的第1天开始
